Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Утрымлівае аб’явы

Пра гэту праграму

Data Science Basics Quiz - гэта дадатак Data Science Basics, распрацаванае, каб дапамагчы навучэнцам, студэнтам і спецыялістам умацаваць сваё разуменне канцэпцый навукі аб даных з дапамогай інтэрактыўных пытанняў з некалькімі варыянтамі адказаў (MCQ). Гэта дадатак забяспечвае структураваны спосаб практыкі асноўных тэм, такіх як збор даных, ачыстка, статыстыка, верагоднасць, машыннае навучанне, візуалізацыя, вялікія дадзеныя і этыка.

Незалежна ад таго, рыхтуецеся вы да іспытаў, гутаркі ці проста хочаце палепшыць свае навыкі, праграма Data Science Basics Quiz робіць навучанне цікавым, даступным і эфектыўным.

🔹 Асноўныя характарыстыкі прыкладання Data Science Basics Quiz

Практыка на аснове MCQ для лепшага навучання і паўтарэння.

Ахоплівае збор даных, статыстыку, ML, вялікія даныя, візуалізацыю, этыку.

Ідэальна падыходзіць для студэнтаў, пачаткоўцаў, прафесіяналаў і прэтэндэнтаў на працу.

Зручнае і лёгкае прыкладанне Data Science Basics.

📘 Тэмы віктарыны па асновах навукі аб даных
1. Уводзіны ў навуку аб дадзеных

Вызначэнне - Міждысцыплінарная сфера, якая выцягвае разуменне з даных.

Жыццёвы цыкл - збор даных, ачыстка, аналіз і візуалізацыя.

Прыкладанні - Ахова здароўя, фінансы, тэхналогіі, даследаванні, бізнес.

Тыпы даных - структураваныя, неструктураваныя, паўструктураваныя, струменевыя.

Неабходныя навыкі - праграмаванне, статыстыка, візуалізацыя, веданне вобласці.

Этыка - прыватнасць, справядлівасць, прадузятасць, адказнае выкарыстанне.

2. Збор дадзеных і крыніцы

Першасныя дадзеныя – Апытанні, эксперыменты, назіранні.

Другасныя даныя – справаздачы, дзяржаўныя наборы даных, апублікаваныя крыніцы.

API - Праграмны доступ да анлайн-дадзеных.

Web Scraping - выманне кантэнту з вэб-сайтаў.

Базы даных – SQL, NoSQL, воблачнае сховішча.

Крыніцы вялікіх даных - сацыяльныя сеткі, IoT, сістэмы транзакцый.

3. Ачыстка і папярэдняя апрацоўка дадзеных

Апрацоўка адсутных даных - умененне, інтэрпаляцыя, выдаленне.

Пераўтварэнне - Нармалізацыя, маштабаванне, кадаванне зменных.

Выяўленне выкідаў - статыстычныя праверкі, кластэрызацыя, візуалізацыя.

Інтэграцыя даных - аб'яднанне некалькіх набораў даных.

Рэдукцыя – выбар асаблівасцей, памяншэнне памернасці.

Праверкі якасці - Дакладнасць, паслядоўнасць, паўната.

4. Даследчы аналіз дадзеных (EDA)

Апісальная статыстыка - сярэдняе, дысперсія, стандартнае адхіленне.

Візуалізацыя - Гістаграмы, дыяграмы рассеяння, цеплавыя карты.

Карэляцыя - Разуменне зменных адносін.

Аналіз размеркавання - Нармальнасць, асеянасць, эксцэс.

Катэгарыяльны аналіз - падлік частот, гістаграмы.

Інструменты EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Асновы статыстыкі і верагоднасці

Канцэпцыі імавернасці - Падзеі, вынікі, прасторы выбаркі.

Выпадковыя велічыні - Дыскрэтныя і бесперапынныя.

Размеркаванне – нармальнае, бінаміальнае, пуасанаўскае, экспанентнае і г.д.

6. Асновы машыннага навучання

Навучанне пад кантролем - навучанне з пазначанымі дадзенымі.

Навучанне без нагляду - кластэрызацыя, памернасць і г.д.

7. Візуалізацыя даных і камунікацыя

Дыяграмы - лінейныя, слупковыя, кругавыя, кропкавыя.

Інструменты BI для інтэрактыўных візуальных элементаў.

Апавяданне - выразныя ідэі са структураваным апавяданнем.

Інструменты – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Бібліятэкі Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Вялікія дадзеныя і інструменты

Характарыстыкі - Аб'ём, хуткасць, разнастайнасць, праўдзівасць.

Экасістэма Hadoop - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – размеркаваныя вылічэнні, аналітыка ў рэжыме рэальнага часу.

Воблачныя платформы - AWS, Azure, Google Cloud.

Базы даных – SQL супраць NoSQL.

Струменевыя дадзеныя - канвееры Kafka, Flink.

9. Этыка і бяспека дадзеных

Канфідэнцыяльнасць даных – Абарона асабістай інфармацыі.

Прадузятасць - прадухіленне несправядлівых або дыскрымінацыйных мадэляў.

Этыка штучнага інтэлекту - празрыстасць, падсправаздачнасць, адказнасць.

Бяспека - шыфраванне, аўтэнтыфікацыя, кантроль доступу.

🎯 Хто можа выкарыстоўваць тэст "Асновы навукі аб даных"?

Студэнты - Вывучэнне і перагляд канцэпцый навукі аб дадзеных.

Пачаткоўцы - пабудуйце асновы навукі аб даных.

Абітурыенты на конкурсныя экзамены - падрыхтуйцеся да іспытаў па ІТ і аналітыцы.

Суіскальнікі - практыкуйце MCQ для інтэрв'ю ў ролях дадзеных.

Прафесіяналы – абнавіць ключавыя канцэпцыі і інструменты.

📥 Спампуйце віктарыну па асновах навукі аб даных і пачніце сваё падарожжа па навуцы даных сёння!