Data Science Basics Quiz
Sisaldab reklaame
10+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
Andmeteaduse põhitõdede viktoriin on andmeteaduse põhitõdede rakendus, mis on loodud selleks, et aidata õppijatel, õpilastel ja spetsialistidel interaktiivsete valikvastustega küsimuste (MCQ) abil paremini mõista andmeteaduse kontseptsioone. See rakendus pakub struktureeritud viisi oluliste teemade, nagu andmete kogumine, puhastamine, statistika, tõenäosus, masinõpe, visualiseerimine, suurandmed ja eetika, harjutamiseks.
Olenemata sellest, kas valmistute eksamiteks, intervjuudeks või soovite lihtsalt oma oskusi täiendada, muudab andmeteaduse põhitõdede viktoriini rakendus õppimise kaasahaaravaks, juurdepääsetavaks ja tõhusaks.
🔹 Andmeteaduse põhitõdede viktoriinirakenduse põhifunktsioonid
MCQ-põhine praktika paremaks õppimiseks ja läbivaatamiseks.
Hõlmab andmete kogumist, statistikat, ML, suurandmeid, visualiseerimist, eetikat.
Ideaalne õpilastele, algajatele, professionaalidele ja tööle pürgijatele.
Kasutajasõbralik ja kerge rakendus Data Science Basics.
📘 Andmeteaduse põhitõdede viktoriinil käsitletavad teemad
1. Sissejuhatus andmeteadusesse
Definitsioon – interdistsiplinaarne valdkond, mis ammutab andmetest teadmisi.
Elutsükkel – andmete kogumine, puhastamine, analüüs ja visualiseerimine.
Rakendused – tervishoid, rahandus, tehnoloogia, teadusuuringud, äri.
Andmetüübid – struktureeritud, struktureerimata, poolstruktureeritud, voogesitus.
Vajalikud oskused – programmeerimine, statistika, visualiseerimine, valdkonnateadmised.
Eetika – privaatsus, õiglus, erapoolik, vastutustundlik kasutamine.
2. Andmete kogumine ja allikad
Algandmed – uuringud, katsed, vaatlused.
Teisesed andmed – aruanded, valitsuse andmestikud, avaldatud allikad.
API-d – programmiline juurdepääs võrguandmetele.
Veebi kraapimine – veebisaitidelt sisu eraldamine.
Andmebaasid – SQL, NoSQL, pilvesalvestus.
Suured andmeallikad – sotsiaalmeedia, asjade internet, tehingusüsteemid.
3. Andmete puhastamine ja eeltöötlus
Puuduvate andmete käsitlemine – imputeerimine, interpoleerimine, eemaldamine.
Teisendus – muutujate normaliseerimine, skaleerimine, kodeerimine.
Outlier Detection – statistilised kontrollid, rühmitamine, visualiseerimine.
Andmete integreerimine – mitme andmekogumi ühendamine.
Vähendamine – funktsioonide valik, mõõtmete vähendamine.
Kvaliteedikontroll – täpsus, järjepidevus, täielikkus.
4. Uurimuslik andmete analüüs (EDA)
Kirjeldav statistika – keskmine, dispersioon, standardhälve.
Visualiseerimine – histogrammid, hajuvusdiagrammid, soojuskaardid.
Korrelatsioon – muutuvate seoste mõistmine.
Jaotuse analüüs – normaalsus, kalduvus, kurtoos.
Kategooriline analüüs – sagedusloendurid, tulpdiagrammid.
EDA tööriistad – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statistika ja tõenäosuste põhitõed
Tõenäosuskontseptsioonid – sündmused, tulemused, näidisruumid.
Juhuslikud muutujad – diskreetsed vs pidevad.
Jaotused – tavaline, binoomne, Poissoni, eksponentsiaalne jne.
6. Masinõppe alused
Juhendatud õpe – märgistatud andmetega koolitus.
Järelevalveta õppimine – rühmitamine, dimensioonilisus jne.
7. Andmete visualiseerimine ja kommunikatsioon
Diagrammid – joon, tulp, pirukas, hajuvus.
Armatuurlauad – BI-tööriistad interaktiivsete visuaalide jaoks.
Loo jutustamine – selged arusaamad struktureeritud narratiividega.
Tööriistad – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Pythoni raamatukogud – Matplotlib, Seaborn.
8. Suurandmed ja tööriistad
Omadused – maht, kiirus, mitmekesisus, tõepärasus.
Hadoopi ökosüsteem – HDFS, MapReduce, taru, siga.
Apache Spark – hajutatud andmetöötlus, reaalajas analüüs.
Pilveplatvormid – AWS, Azure, Google Cloud.
Andmebaasid – SQL vs NoSQL.
Andmete voogesitus – Kafka, Flink torujuhtmed.
9. Andmete eetika ja turvalisus
Andmete privaatsus – isikuandmete kaitsmine.
Eelarvamus – ebaausate või diskrimineerivate mudelite vältimine.
AI eetika – läbipaistvus, vastutus, vastutus.
Turvalisus – krüptimine, autentimine, juurdepääsu kontroll.
🎯 Kes saavad andmeteaduse põhitõdede viktoriini kasutada?
Õpilased – õppige ja muutke andmeteaduse kontseptsioone.
Algajad – looge alus andmeteaduse põhitõdedele.
Eksamiteks pürgijad – valmistuge IT- ja analüütikaeksamiteks.
Tööotsijad – praktiseerige andmerollides intervjuude jaoks MCQ-sid.
Spetsialistid – värskendage põhikontseptsioone ja tööriistu.
📥 Laadige kohe alla andmeteaduse põhitõdede viktoriin ja alustage oma andmeteaduse teekonda juba täna!
Olenemata sellest, kas valmistute eksamiteks, intervjuudeks või soovite lihtsalt oma oskusi täiendada, muudab andmeteaduse põhitõdede viktoriini rakendus õppimise kaasahaaravaks, juurdepääsetavaks ja tõhusaks.
🔹 Andmeteaduse põhitõdede viktoriinirakenduse põhifunktsioonid
MCQ-põhine praktika paremaks õppimiseks ja läbivaatamiseks.
Hõlmab andmete kogumist, statistikat, ML, suurandmeid, visualiseerimist, eetikat.
Ideaalne õpilastele, algajatele, professionaalidele ja tööle pürgijatele.
Kasutajasõbralik ja kerge rakendus Data Science Basics.
📘 Andmeteaduse põhitõdede viktoriinil käsitletavad teemad
1. Sissejuhatus andmeteadusesse
Definitsioon – interdistsiplinaarne valdkond, mis ammutab andmetest teadmisi.
Elutsükkel – andmete kogumine, puhastamine, analüüs ja visualiseerimine.
Rakendused – tervishoid, rahandus, tehnoloogia, teadusuuringud, äri.
Andmetüübid – struktureeritud, struktureerimata, poolstruktureeritud, voogesitus.
Vajalikud oskused – programmeerimine, statistika, visualiseerimine, valdkonnateadmised.
Eetika – privaatsus, õiglus, erapoolik, vastutustundlik kasutamine.
2. Andmete kogumine ja allikad
Algandmed – uuringud, katsed, vaatlused.
Teisesed andmed – aruanded, valitsuse andmestikud, avaldatud allikad.
API-d – programmiline juurdepääs võrguandmetele.
Veebi kraapimine – veebisaitidelt sisu eraldamine.
Andmebaasid – SQL, NoSQL, pilvesalvestus.
Suured andmeallikad – sotsiaalmeedia, asjade internet, tehingusüsteemid.
3. Andmete puhastamine ja eeltöötlus
Puuduvate andmete käsitlemine – imputeerimine, interpoleerimine, eemaldamine.
Teisendus – muutujate normaliseerimine, skaleerimine, kodeerimine.
Outlier Detection – statistilised kontrollid, rühmitamine, visualiseerimine.
Andmete integreerimine – mitme andmekogumi ühendamine.
Vähendamine – funktsioonide valik, mõõtmete vähendamine.
Kvaliteedikontroll – täpsus, järjepidevus, täielikkus.
4. Uurimuslik andmete analüüs (EDA)
Kirjeldav statistika – keskmine, dispersioon, standardhälve.
Visualiseerimine – histogrammid, hajuvusdiagrammid, soojuskaardid.
Korrelatsioon – muutuvate seoste mõistmine.
Jaotuse analüüs – normaalsus, kalduvus, kurtoos.
Kategooriline analüüs – sagedusloendurid, tulpdiagrammid.
EDA tööriistad – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statistika ja tõenäosuste põhitõed
Tõenäosuskontseptsioonid – sündmused, tulemused, näidisruumid.
Juhuslikud muutujad – diskreetsed vs pidevad.
Jaotused – tavaline, binoomne, Poissoni, eksponentsiaalne jne.
6. Masinõppe alused
Juhendatud õpe – märgistatud andmetega koolitus.
Järelevalveta õppimine – rühmitamine, dimensioonilisus jne.
7. Andmete visualiseerimine ja kommunikatsioon
Diagrammid – joon, tulp, pirukas, hajuvus.
Armatuurlauad – BI-tööriistad interaktiivsete visuaalide jaoks.
Loo jutustamine – selged arusaamad struktureeritud narratiividega.
Tööriistad – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Pythoni raamatukogud – Matplotlib, Seaborn.
8. Suurandmed ja tööriistad
Omadused – maht, kiirus, mitmekesisus, tõepärasus.
Hadoopi ökosüsteem – HDFS, MapReduce, taru, siga.
Apache Spark – hajutatud andmetöötlus, reaalajas analüüs.
Pilveplatvormid – AWS, Azure, Google Cloud.
Andmebaasid – SQL vs NoSQL.
Andmete voogesitus – Kafka, Flink torujuhtmed.
9. Andmete eetika ja turvalisus
Andmete privaatsus – isikuandmete kaitsmine.
Eelarvamus – ebaausate või diskrimineerivate mudelite vältimine.
AI eetika – läbipaistvus, vastutus, vastutus.
Turvalisus – krüptimine, autentimine, juurdepääsu kontroll.
🎯 Kes saavad andmeteaduse põhitõdede viktoriini kasutada?
Õpilased – õppige ja muutke andmeteaduse kontseptsioone.
Algajad – looge alus andmeteaduse põhitõdedele.
Eksamiteks pürgijad – valmistuge IT- ja analüütikaeksamiteks.
Tööotsijad – praktiseerige andmerollides intervjuude jaoks MCQ-sid.
Spetsialistid – värskendage põhikontseptsioone ja tööriistu.
📥 Laadige kohe alla andmeteaduse põhitõdede viktoriin ja alustage oma andmeteaduse teekonda juba täna!
Värskendatud:
Ohutus algab selle mõistmisest, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutusviisist ning teie piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
See rakendus võib järgnevaid andmetüüpe jagada kolmandate osapooltega
Rakenduse teave ja toimivus ja Seadme või muud ID-d
Andmeid ei koguta
Lisateave selle kohta, kuidas arendajad andmete kogumisest teada annavad
Andmed pole krüpteeritud
Rakenduse tugi
Teave arendaja kohta
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
