Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Conté anuncis

Sobre l'aplicació

Data Science Basics Quiz és l'aplicació Data Science Basics dissenyada per ajudar els estudiants, estudiants i professionals a enfortir la seva comprensió dels conceptes de la ciència de dades mitjançant preguntes interactives d'opció múltiple (MCQ). Aquesta aplicació proporciona una manera estructurada de practicar temes essencials com ara la recollida de dades, la neteja, les estadístiques, la probabilitat, l'aprenentatge automàtic, la visualització, el big data i l'ètica.

Tant si us esteu preparant per a exàmens, entrevistes o simplement voleu millorar les vostres habilitats, l'aplicació Data Science Basics Quiz fa que l'aprenentatge sigui atractiu, accessible i eficaç.

🔹 Característiques clau de l'aplicació de qüestionaris bàsics de ciència de dades

Pràctica basada en MCQ per a un millor aprenentatge i revisió.

Cobreix la recollida de dades, estadístiques, ML, big data, visualització, ètica.

Ideal per a estudiants, principiants, professionals i aspirants a feina.

Aplicació bàsica de ciència de dades fàcil d'utilitzar i lleugera.

📘 Temes tractats a la prova bàsica de ciència de dades
1. Introducció a la ciència de dades

Definició: camp interdisciplinari que extreu coneixements de dades.

Cicle de vida: recollida, neteja, anàlisi i visualització de dades.

Aplicacions: salut, finances, tecnologia, recerca, negocis.

Tipus de dades: estructurat, no estructurat, semiestructurat, streaming.

Habilitats necessàries: programació, estadístiques, visualització, coneixement del domini.

Ètica: privadesa, equitat, biaix, ús responsable.

2. Recollida de dades i fonts

Dades primàries: enquestes, experiments, observacions.

Dades secundàries: informes, conjunts de dades governamentals, fonts publicades.

API: accés programàtic a dades en línia.

Web Scraping - Extracció de contingut de llocs web.

Bases de dades: SQL, NoSQL, emmagatzematge al núvol.

Fonts de grans dades: xarxes socials, IoT, sistemes de transaccions.

3. Neteja i preprocessament de dades

Gestió de dades que falten: imputación, interpolació, eliminació.

Transformació: normalització, escalat, codificació de variables.

Detecció d'outliers: comprovacions estadístiques, agrupació, visualització.

Integració de dades: combinació de diversos conjunts de dades.

Reducció: selecció de característiques, reducció de dimensionalitat.

Comprovacions de qualitat: precisió, coherència, exhaustivitat.

4. Anàlisi exploratòria de dades (EDA)

Estadística descriptiva: mitjana, variància, desviació estàndard.

Visualització: histogrames, diagrames de dispersió, mapes de calor.

Correlació – Comprensió de les relacions de variables.

Anàlisi de distribució: normalitat, asimetria, curtosi.

Anàlisi categorial: recomptes de freqüència, gràfics de barres.

Eines EDA: Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Conceptes bàsics d'estadística i probabilitat

Conceptes de probabilitat: esdeveniments, resultats, espais mostra.

Variables aleatòries: discretes vs contínues.

Distribucions: normal, binomial, Poisson, exponencial, etc.

6. Fonaments de l'aprenentatge automàtic

Aprenentatge supervisat: formació amb dades etiquetades.

Aprenentatge no supervisat: agrupació, dimensionalitat, etc.

7. Visualització de dades i comunicació

Gràfics - Línia, barres, pastís, dispersió.

Taulers de control: eines de BI per a visuals interactius.

Narració: idees clares amb narracions estructurades.

Eines: Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Biblioteques Python: Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data i eines

Característiques – Volum, velocitat, varietat, veracitat.

Ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark: informàtica distribuïda, anàlisi en temps real.

Plataformes al núvol: AWS, Azure, Google Cloud.

Bases de dades: SQL vs NoSQL.

Transmissió de dades: Kafka, Flink pipelines.

9. Ètica i seguretat de les dades

Privadesa de dades: protecció de la informació personal.

Biaix – Prevenció de models injustos o discriminatoris.

Ètica de la IA: transparència, responsabilitat, responsabilitat.

Seguretat: xifratge, autenticació, control d'accés.

🎯 Qui pot utilitzar el test bàsic de ciència de dades?

Estudiants: aprendre i revisar conceptes de ciència de dades.

Principiants - Construeix els fonaments bàsics de la ciència de dades.

Aspirants a l'examen competitiu: prepareu-vos per als exàmens d'informàtica i d'anàlisi.

Cercadors de feina: practiqueu els MCQ per a entrevistes en rols de dades.

Professionals: actualitzar conceptes i eines clau.

📥 Baixeu el qüestionari bàsic de ciència de dades ara i comenceu el vostre viatge a la ciència de dades avui!