Data Science Basics Quiz
Indeholder annoncer
10+
Downloads
Alle
info
Om denne app
Data Science Basics Quiz er Data Science Basics-app designet til at hjælpe elever, studerende og fagfolk med at styrke deres forståelse af datavidenskabskoncepter gennem interaktive multiple-choice-spørgsmål (MCQ'er). Denne app giver en struktureret måde at øve sig på vigtige emner såsom dataindsamling, rengøring, statistik, sandsynlighed, maskinlæring, visualisering, big data og etik.
Uanset om du forbereder dig til eksamener, interviews eller blot ønsker at forbedre dine færdigheder, gør Data Science Basics Quiz-appen læring engagerende, tilgængelig og effektiv.
🔹 Nøglefunktioner i Data Science Basics Quiz-app
MCQ-baseret praksis for bedre læring og revision.
Dækker dataindsamling, statistik, ML, big data, visualisering, etik.
Ideel til studerende, begyndere, professionelle og jobaspiranter.
Brugervenlig og let Data Science Basics-app.
📘 Emner dækket i Data Science Basics Quiz
1. Introduktion til Data Science
Definition – Tværfagligt felt, der udvinder indsigt fra data.
Livscyklus – Dataindsamling, rensning, analyse og visualisering.
Applikationer – Sundhedspleje, finans, teknologi, forskning, forretning.
Datatyper – Struktureret, ustruktureret, semistruktureret, streaming.
Nødvendige færdigheder – Programmering, statistik, visualisering, domæneviden.
Etik – Privatliv, retfærdighed, bias, ansvarlig brug.
2. Dataindsamling & Kilder
Primære data – Undersøgelser, eksperimenter, observationer.
Sekundære data – Rapporter, offentlige datasæt, offentliggjorte kilder.
API'er – Programmatisk adgang til onlinedata.
Web Scraping – Udtrækning af indhold fra websteder.
Databaser – SQL, NoSQL, cloud storage.
Big Data Kilder – Sociale medier, IoT, transaktionssystemer.
3. Datarensning og forbehandling
Håndtering af manglende data – Imputering, interpolation, fjernelse.
Transformation – Normalisering, skalering, kodning af variabler.
Outlier-detektion – Statistisk kontrol, klyngedannelse, visualisering.
Dataintegration – Sammenfletning af flere datasæt.
Reduktion – Funktionsvalg, dimensionsreduktion.
Kvalitetstjek – Nøjagtighed, konsistens, fuldstændighed.
4. Exploratory Data Analysis (EDA)
Beskrivende statistik – Gennemsnit, varians, standardafvigelse.
Visualisering – Histogrammer, scatterplot, heatmaps.
Korrelation – Forstå variable sammenhænge.
Fordelingsanalyse - Normalitet, skævhed, kurtose.
Kategorisk analyse – Frekvenstællinger, søjleplot.
EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Grundlæggende statistik og sandsynlighed
Sandsynlighedsbegreber – Hændelser, resultater, prøverum.
Tilfældige variable – Diskrete vs kontinuerlige.
Fordelinger - Normal, binomial, Poisson, eksponentiel osv.
6. Machine Learning Fundamentals
Supervised Learning – Træning med mærkede data.
Uovervåget læring – klyngedannelse, dimensionalitet osv.
7. Datavisualisering & kommunikation
Diagrammer – Linje, søjle, tærte, scatter.
Dashboards – BI-værktøjer til interaktive billeder.
Storytelling – Klar indsigt med strukturerede fortællinger.
Værktøjer – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python Libraries – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data & værktøjer
Karakteristika - Volumen, hastighed, variation, sandhed.
Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Distribueret databehandling, realtidsanalyse.
Cloud-platforme – AWS, Azure, Google Cloud.
Databaser – SQL vs NoSQL.
Streaming af data – Kafka, Flink pipelines.
9. Dataetik og sikkerhed
Databeskyttelse – Beskyttelse af personlige oplysninger.
Bias – Forebyggelse af uretfærdige eller diskriminerende modeller.
AI-etik – Gennemsigtighed, ansvarlighed, ansvar.
Sikkerhed – Kryptering, autentificering, adgangskontrol.
🎯 Hvem kan bruge Data Science Basics Quiz?
Studerende – Lær og revider datavidenskabsbegreber.
Begyndere – Byg fundamentet i datavidenskabens grundlæggende principper.
Konkurrencedygtige eksamensaspiranter – Forbered dig til IT- og analyseeksamener.
Jobsøgende – Øv MCQ'er til interviews i dataroller.
Professionelle – Opdater nøglekoncepter og værktøjer.
📥 Download Data Science Basics Quiz nu, og start din datavidenskabsrejse i dag!
Uanset om du forbereder dig til eksamener, interviews eller blot ønsker at forbedre dine færdigheder, gør Data Science Basics Quiz-appen læring engagerende, tilgængelig og effektiv.
🔹 Nøglefunktioner i Data Science Basics Quiz-app
MCQ-baseret praksis for bedre læring og revision.
Dækker dataindsamling, statistik, ML, big data, visualisering, etik.
Ideel til studerende, begyndere, professionelle og jobaspiranter.
Brugervenlig og let Data Science Basics-app.
📘 Emner dækket i Data Science Basics Quiz
1. Introduktion til Data Science
Definition – Tværfagligt felt, der udvinder indsigt fra data.
Livscyklus – Dataindsamling, rensning, analyse og visualisering.
Applikationer – Sundhedspleje, finans, teknologi, forskning, forretning.
Datatyper – Struktureret, ustruktureret, semistruktureret, streaming.
Nødvendige færdigheder – Programmering, statistik, visualisering, domæneviden.
Etik – Privatliv, retfærdighed, bias, ansvarlig brug.
2. Dataindsamling & Kilder
Primære data – Undersøgelser, eksperimenter, observationer.
Sekundære data – Rapporter, offentlige datasæt, offentliggjorte kilder.
API'er – Programmatisk adgang til onlinedata.
Web Scraping – Udtrækning af indhold fra websteder.
Databaser – SQL, NoSQL, cloud storage.
Big Data Kilder – Sociale medier, IoT, transaktionssystemer.
3. Datarensning og forbehandling
Håndtering af manglende data – Imputering, interpolation, fjernelse.
Transformation – Normalisering, skalering, kodning af variabler.
Outlier-detektion – Statistisk kontrol, klyngedannelse, visualisering.
Dataintegration – Sammenfletning af flere datasæt.
Reduktion – Funktionsvalg, dimensionsreduktion.
Kvalitetstjek – Nøjagtighed, konsistens, fuldstændighed.
4. Exploratory Data Analysis (EDA)
Beskrivende statistik – Gennemsnit, varians, standardafvigelse.
Visualisering – Histogrammer, scatterplot, heatmaps.
Korrelation – Forstå variable sammenhænge.
Fordelingsanalyse - Normalitet, skævhed, kurtose.
Kategorisk analyse – Frekvenstællinger, søjleplot.
EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Grundlæggende statistik og sandsynlighed
Sandsynlighedsbegreber – Hændelser, resultater, prøverum.
Tilfældige variable – Diskrete vs kontinuerlige.
Fordelinger - Normal, binomial, Poisson, eksponentiel osv.
6. Machine Learning Fundamentals
Supervised Learning – Træning med mærkede data.
Uovervåget læring – klyngedannelse, dimensionalitet osv.
7. Datavisualisering & kommunikation
Diagrammer – Linje, søjle, tærte, scatter.
Dashboards – BI-værktøjer til interaktive billeder.
Storytelling – Klar indsigt med strukturerede fortællinger.
Værktøjer – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python Libraries – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data & værktøjer
Karakteristika - Volumen, hastighed, variation, sandhed.
Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Distribueret databehandling, realtidsanalyse.
Cloud-platforme – AWS, Azure, Google Cloud.
Databaser – SQL vs NoSQL.
Streaming af data – Kafka, Flink pipelines.
9. Dataetik og sikkerhed
Databeskyttelse – Beskyttelse af personlige oplysninger.
Bias – Forebyggelse af uretfærdige eller diskriminerende modeller.
AI-etik – Gennemsigtighed, ansvarlighed, ansvar.
Sikkerhed – Kryptering, autentificering, adgangskontrol.
🎯 Hvem kan bruge Data Science Basics Quiz?
Studerende – Lær og revider datavidenskabsbegreber.
Begyndere – Byg fundamentet i datavidenskabens grundlæggende principper.
Konkurrencedygtige eksamensaspiranter – Forbered dig til IT- og analyseeksamener.
Jobsøgende – Øv MCQ'er til interviews i dataroller.
Professionelle – Opdater nøglekoncepter og værktøjer.
📥 Download Data Science Basics Quiz nu, og start din datavidenskabsrejse i dag!
Opdateret
For at du kan beskytte dine data, er det vigtigt at sætte sig ind i, hvordan udviklere indsamler og deler disse data. Databeskyttelses- og sikkerhedsprocedurer kan variere afhængigt af din brug, din region og din alder. Udvikleren har leveret disse oplysninger og kan løbende opdatere dem.
Denne app deler muligvis disse datatyper med tredjeparter
Appoplysninger og -ydeevne og Enheds-id eller andre id'er
Der blev ikke indsamlet data
Få flere oplysninger om, hvordan udviklere angiver, at de indsamler data
Data krypteres ikke
Support til app
Om udvikleren
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
