Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Reklam ehtiva edir

Bu tətbiq haqqında

Data Science Basics Quiz interaktiv çoxseçimli suallar (MCQs) vasitəsilə öyrənənlərə, tələbələrə və mütəxəssislərə məlumat elmi anlayışlarını gücləndirməyə kömək etmək üçün hazırlanmış Data Science Basics proqramıdır. Bu proqram məlumatların toplanması, təmizləmə, statistika, ehtimal, maşın öyrənməsi, vizuallaşdırma, böyük data və etika kimi əsas mövzuları tətbiq etmək üçün strukturlaşdırılmış üsul təqdim edir.

İstər imtahanlara, müsahibələrə hazırlaşırsınız, istərsə də sadəcə bacarıqlarınızı artırmaq istəsəniz, Data Science Basics Quiz proqramı öyrənməyi cəlbedici, əlçatan və effektiv edir.

🔹 Data Science Basics Quiz Tətbiqinin Əsas Xüsusiyyətləri

Daha yaxşı öyrənmə və təftiş üçün MCQ əsaslı təcrübə.

Məlumatların toplanması, statistika, ML, böyük verilənlər, vizuallaşdırma, etikanı əhatə edir.

Tələbələr, yeni başlayanlar, peşəkarlar və iş istəyənlər üçün idealdır.

İstifadəçi dostu və yüngül Data Science Basics proqramı.

📘 Data Science Basics Quiz-də əhatə olunan mövzular
1. Məlumat Elminə Giriş

Tərif – Məlumatlardan fikirlər çıxaran fənlərarası sahə.

Həyat dövrü – Məlumatların toplanması, təmizlənməsi, təhlili və vizuallaşdırılması.

Tətbiqlər – Səhiyyə, maliyyə, texnologiya, tədqiqat, biznes.

Məlumat növləri – Strukturlaşdırılmış, strukturlaşdırılmamış, yarı strukturlaşdırılmış, axın.

Tələb olunan bacarıqlar – Proqramlaşdırma, statistika, vizuallaşdırma, domen bilikləri.

Etika – Məxfilik, ədalətlilik, qərəzlilik, məsuliyyətli istifadə.

2. Məlumatların Toplanması və Mənbələr

İlkin məlumatlar - Sorğular, təcrübələr, müşahidələr.

İkincil Məlumat - Hesabatlar, hökumət məlumat dəstləri, dərc edilmiş mənbələr.

API-lər - Onlayn məlumatlara proqramlı giriş.

Veb Scraping - Veb saytlardan məzmun çıxarmaq.

Verilənlər bazaları – SQL, NoSQL, bulud saxlama.

Böyük məlumat mənbələri – Sosial media, IoT, əməliyyat sistemləri.

3. Məlumatların təmizlənməsi və əvvəlcədən emalı

Çatışmayan məlumatların idarə edilməsi – İmputasiya, interpolyasiya, silinmə.

Transformasiya - Normallaşdırma, miqyaslama, dəyişənlərin kodlaşdırılması.

Outlier Detection – Statistik yoxlamalar, klasterləşdirmə, vizuallaşdırma.

Verilənlərin İnteqrasiyası – Çoxlu verilənlər bazalarının birləşdirilməsi.

Azaltma – Xüsusiyyət seçimi, ölçülərin azalması.

Keyfiyyət Yoxlamaları - Dəqiqlik, ardıcıllıq, tamlıq.

4. Kəşfedici Məlumatların Təhlili (EDA)

Təsviri Statistika – Orta, dispersiya, standart kənarlaşma.

Vizuallaşdırma - Histoqramlar, səpələnmələr, istilik xəritələri.

Korrelyasiya – Dəyişən əlaqələri başa düşmək.

Dağıtım Analizi – Normallıq, əyilmə, kurtoz.

Kateqoriyalı təhlil – Tezlik sayları, çubuqlar.

EDA Alətləri – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Statistika və Ehtimal Əsasları

Ehtimal anlayışları – Hadisələr, nəticələr, nümunə fəzaları.

Təsadüfi dəyişənlər – Diskret və davamlı.

Paylanmalar - Normal, binomial, Puasson, eksponensial və s.

6. Maşın öyrənmənin əsasları

Nəzarət olunan Öyrənmə – Etiketli məlumatlarla təlim.

Nəzarətsiz Öyrənmə – Klasterləşmə, ölçülülük və s.

7. Məlumatların vizuallaşdırılması və kommunikasiyası

Diaqramlar - Xətt, bar, pasta, səpələnmə.

Dashboards – interaktiv vizuallar üçün BI alətləri.

Storytelling – Strukturlaşdırılmış povestlərlə aydın fikirlər.

Alətlər – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python Kitabxanaları – Matplotlib, Seaborn.

8. Böyük Məlumat və Alətlər

Xüsusiyyətlər - Həcmi, sürəti, müxtəlifliyi, doğruluğu.

Hadoop Ekosistemi – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Paylanmış hesablama, real vaxt analitikası.

Bulud platformaları – AWS, Azure, Google Cloud.

Verilənlər bazaları - SQL və NoSQL.

Streaming Data – Kafka, Flink boru kəmərləri.

9. Məlumat Etikası və Təhlükəsizliyi

Məlumat Məxfiliyi - Şəxsi məlumatların qorunması.

Qərəz – ədalətsiz və ya ayrı-seçkilik edən modellərin qarşısının alınması.

AI Etikası – Şəffaflıq, hesabatlılıq, məsuliyyət.

Təhlükəsizlik - Şifrələmə, autentifikasiya, girişə nəzarət.

🎯 Kim Data Science Basics Quizindən istifadə edə bilər?

Tələbələr - Məlumat elmi anlayışlarını öyrənin və yenidən nəzərdən keçirin.

Başlayanlar – Məlumat elminin əsaslarında təməl qurun.

Rəqabətli İmtahan Aspirantları – İT və analitika imtahanlarına hazırlaşın.

İş Axtaranlar – Data rollarında müsahibələr üçün MCQ-ləri məşq edin.

Peşəkarlar – Əsas anlayışları və alətləri yeniləyin.

📥 Data Science Basics Quiz-i indi endirin və məlumat elmi səyahətinizə bu gün başlayın!