Data Science Basics Quiz
Obsahuje reklamy
10+
Stahování
Všichni (E)
info
Informace o aplikaci
Data Science Basics Quiz je aplikace Data Science Basics navržená tak, aby pomohla studentům, studentům a profesionálům posílit jejich porozumění konceptům datové vědy prostřednictvím interaktivních otázek s více možnostmi výběru (MCQ). Tato aplikace poskytuje strukturovaný způsob procvičování základních témat, jako je sběr dat, čištění, statistika, pravděpodobnost, strojové učení, vizualizace, velká data a etika.
Ať už se připravujete na zkoušky, pohovory nebo si jen chcete zlepšit své dovednosti, aplikace Data Science Basics Quiz dělá učení poutavým, přístupným a efektivním.
🔹 Klíčové vlastnosti aplikace Data Science Basics Quiz App
Praxe založená na MCQ pro lepší učení a opakování.
Pokrývá sběr dat, statistiku, ML, velká data, vizualizaci, etiku.
Ideální pro studenty, začátečníky, profesionály a uchazeče o zaměstnání.
Uživatelsky přívětivá a lehká aplikace Data Science Basics.
📘 Témata obsažená v kvízu Základy datové vědy
1. Úvod do datové vědy
Definice – Interdisciplinární pole extrahující poznatky z dat.
Životní cyklus – sběr dat, čištění, analýza a vizualizace.
Aplikace – zdravotnictví, finance, technologie, výzkum, obchod.
Datové typy – strukturované, nestrukturované, polostrukturované, streamování.
Potřebné dovednosti – programování, statistika, vizualizace, znalost domény.
Etika – soukromí, férovost, zaujatost, odpovědné používání.
2. Sběr dat a zdroje
Primární data – průzkumy, experimenty, pozorování.
Sekundární data – zprávy, vládní datové sady, publikované zdroje.
API – Programový přístup k online datům.
Web Scraping – extrahování obsahu z webových stránek.
Databáze – SQL, NoSQL, cloudová úložiště.
Zdroje velkých dat – sociální média, IoT, transakční systémy.
3. Čištění a předběžné zpracování dat
Manipulace s chybějícími daty – imputace, interpolace, odstranění.
Transformace – Normalizace, škálování, kódování proměnných.
Detekce odlehlých hodnot – Statistické kontroly, shlukování, vizualizace.
Integrace dat – sloučení více datových sad.
Redukce – Výběr vlastností, redukce rozměrů.
Kontrola kvality – Přesnost, konzistence, úplnost.
4. Průzkumná analýza dat (EDA)
Popisná statistika – průměr, rozptyl, směrodatná odchylka.
Vizualizace – Histogramy, bodové grafy, heatmapy.
Korelace – porozumění proměnným vztahům.
Distribuční analýza – normalita, šikmost, špičatost.
Kategorická analýza – četnostní počty, sloupcové grafy.
Nástroje EDA – Pandy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Základy statistiky a pravděpodobnosti
Pravděpodobnostní pojmy – události, výsledky, vzorové prostory.
Náhodné proměnné – diskrétní vs spojité.
Rozdělení – normální, binomické, Poissonovo, exponenciální atd.
6. Základy strojového učení
Supervised Learning – Školení s označenými údaji.
Učení bez dozoru – shlukování, dimenzionalita atd.
7. Vizualizace dat a komunikace
Grafy – čárové, sloupcové, koláčové, rozptylové.
Dashboards – BI nástroje pro interaktivní vizuály.
Vyprávění příběhů – Jasné postřehy se strukturovanými příběhy.
Nástroje – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Knihovny Pythonu – Matplotlib, Seaborn.
8. Velká data a nástroje
Charakteristika – Objem, rychlost, rozmanitost, pravdivost.
Hadoop ekosystém – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Distribuované výpočty, analytika v reálném čase.
Cloudové platformy – AWS, Azure, Google Cloud.
Databáze – SQL vs NoSQL.
Streamování dat – kanály Kafka, Flink.
9. Etika a bezpečnost dat
Ochrana osobních údajů – Ochrana osobních údajů.
Předpojatost – Prevence nespravedlivých nebo diskriminačních modelů.
Etika AI – Transparentnost, zodpovědnost, zodpovědnost.
Zabezpečení – šifrování, ověřování, řízení přístupu.
🎯 Kdo může používat kvíz Základy datové vědy?
Studenti – Naučte se a revidujte koncepty datové vědy.
Začátečníci – Vybudujte základy v základech datové vědy.
Aspiranti na konkurenční zkoušky – Připravte se na zkoušky z IT a analýzy.
Uchazeči o zaměstnání – Procvičte si MCQ pro pohovory v datových rolích.
Profesionálové – Aktualizujte klíčové koncepty a nástroje.
📥 Stáhněte si kvíz Základy datové vědy a začněte svou cestu datové vědy ještě dnes!
Ať už se připravujete na zkoušky, pohovory nebo si jen chcete zlepšit své dovednosti, aplikace Data Science Basics Quiz dělá učení poutavým, přístupným a efektivním.
🔹 Klíčové vlastnosti aplikace Data Science Basics Quiz App
Praxe založená na MCQ pro lepší učení a opakování.
Pokrývá sběr dat, statistiku, ML, velká data, vizualizaci, etiku.
Ideální pro studenty, začátečníky, profesionály a uchazeče o zaměstnání.
Uživatelsky přívětivá a lehká aplikace Data Science Basics.
📘 Témata obsažená v kvízu Základy datové vědy
1. Úvod do datové vědy
Definice – Interdisciplinární pole extrahující poznatky z dat.
Životní cyklus – sběr dat, čištění, analýza a vizualizace.
Aplikace – zdravotnictví, finance, technologie, výzkum, obchod.
Datové typy – strukturované, nestrukturované, polostrukturované, streamování.
Potřebné dovednosti – programování, statistika, vizualizace, znalost domény.
Etika – soukromí, férovost, zaujatost, odpovědné používání.
2. Sběr dat a zdroje
Primární data – průzkumy, experimenty, pozorování.
Sekundární data – zprávy, vládní datové sady, publikované zdroje.
API – Programový přístup k online datům.
Web Scraping – extrahování obsahu z webových stránek.
Databáze – SQL, NoSQL, cloudová úložiště.
Zdroje velkých dat – sociální média, IoT, transakční systémy.
3. Čištění a předběžné zpracování dat
Manipulace s chybějícími daty – imputace, interpolace, odstranění.
Transformace – Normalizace, škálování, kódování proměnných.
Detekce odlehlých hodnot – Statistické kontroly, shlukování, vizualizace.
Integrace dat – sloučení více datových sad.
Redukce – Výběr vlastností, redukce rozměrů.
Kontrola kvality – Přesnost, konzistence, úplnost.
4. Průzkumná analýza dat (EDA)
Popisná statistika – průměr, rozptyl, směrodatná odchylka.
Vizualizace – Histogramy, bodové grafy, heatmapy.
Korelace – porozumění proměnným vztahům.
Distribuční analýza – normalita, šikmost, špičatost.
Kategorická analýza – četnostní počty, sloupcové grafy.
Nástroje EDA – Pandy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Základy statistiky a pravděpodobnosti
Pravděpodobnostní pojmy – události, výsledky, vzorové prostory.
Náhodné proměnné – diskrétní vs spojité.
Rozdělení – normální, binomické, Poissonovo, exponenciální atd.
6. Základy strojového učení
Supervised Learning – Školení s označenými údaji.
Učení bez dozoru – shlukování, dimenzionalita atd.
7. Vizualizace dat a komunikace
Grafy – čárové, sloupcové, koláčové, rozptylové.
Dashboards – BI nástroje pro interaktivní vizuály.
Vyprávění příběhů – Jasné postřehy se strukturovanými příběhy.
Nástroje – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Knihovny Pythonu – Matplotlib, Seaborn.
8. Velká data a nástroje
Charakteristika – Objem, rychlost, rozmanitost, pravdivost.
Hadoop ekosystém – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Distribuované výpočty, analytika v reálném čase.
Cloudové platformy – AWS, Azure, Google Cloud.
Databáze – SQL vs NoSQL.
Streamování dat – kanály Kafka, Flink.
9. Etika a bezpečnost dat
Ochrana osobních údajů – Ochrana osobních údajů.
Předpojatost – Prevence nespravedlivých nebo diskriminačních modelů.
Etika AI – Transparentnost, zodpovědnost, zodpovědnost.
Zabezpečení – šifrování, ověřování, řízení přístupu.
🎯 Kdo může používat kvíz Základy datové vědy?
Studenti – Naučte se a revidujte koncepty datové vědy.
Začátečníci – Vybudujte základy v základech datové vědy.
Aspiranti na konkurenční zkoušky – Připravte se na zkoušky z IT a analýzy.
Uchazeči o zaměstnání – Procvičte si MCQ pro pohovory v datových rolích.
Profesionálové – Aktualizujte klíčové koncepty a nástroje.
📥 Stáhněte si kvíz Základy datové vědy a začněte svou cestu datové vědy ještě dnes!
Datum aktualizace
Bezpečnost začíná pochopením toho, jak vývojáři shromažďují a sdílejí vaše data. Postupy ochrany soukromí a zabezpečení dat se mohou lišit podle způsobu používání, oblasti a věku. Tyto informace poskytl vývojář a může je průběžně aktualizovat.
Tato aplikace může tyto typy dat sdílet se třetími stranami
Informace o aplikaci a jejím výkonu a ID zařízení nebo jiná ID
Aplikace neshromažďuje žádná data
Další informace o tom, jak vývojáři deklarují shromažďování
Data nejsou šifrována
Podpora aplikace
O vývojáři
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
