Data Science Basics Quiz
Iragarkiak ditu
10+
deskarga
Adin guztietarako
info
Aplikazio honi buruz
Data Science Basics Quiz Data Science Basics aplikazioa da, ikasleei, ikasleei eta profesionalei aukera anitzeko galdera interaktiboen bidez (MCQ) datu-zientzien kontzeptuen ulermena indartzeko diseinatuta. Aplikazio honek funtsezko gaiak lantzeko modu egituratu bat eskaintzen du, hala nola datu bilketa, garbiketa, estatistikak, probabilitatea, ikaskuntza automatikoa, bistaratzea, datu handiak eta etika.
Azterketak, elkarrizketetarako prestatzen ari bazara edo, besterik gabe, zure gaitasunak hobetu nahi dituzun ala ez, Data Science Basics Quiz aplikazioak ikaskuntza erakargarria, eskuragarria eta eraginkorra egiten du.
🔹 Datu Zientzien Oinarrizko Galdetegien aplikazioaren ezaugarri nagusiak
MCQn oinarritutako praktika hobeto ikasteko eta berrikusteko.
Datu bilketa, estatistikak, ML, big data, bistaratzea eta etika biltzen ditu.
Ikasleentzat, hasiberrientzat, profesionalentzat eta lan nahi dutenentzat aproposa.
Datu-zientzien oinarrizko aplikazioa erabilerraza eta arina.
📘 Datuen Zientziaren Oinarrizko Galdetegian landutako gaiak
1. Datuen Zientziarako Sarrera
Definizioa - Diziplinarteko eremua datuetatik ikuspegiak ateratzen.
Bizi-zikloa - Datuen bilketa, garbiketa, analisia eta bistaratzea.
Aplikazioak - Osasuna, finantzak, teknologia, ikerketa, negozioak.
Datu motak - Egituratuak, egituratu gabeak, erdiegituratuak, streaming bidez.
Beharrezko trebetasunak - Programazioa, estatistikak, bistaratzea, domeinuaren ezagutza.
Etika - Pribatutasuna, zuzentasuna, alborapena, erabilera arduratsua.
2. Datu-bilketa eta iturriak
Lehen datuak - Inkestak, esperimentuak, behaketak.
Bigarren mailako datuak - Txostenak, gobernuaren datu multzoak, argitaratutako iturriak.
APIak: sareko datuetarako sarbide programatikoa.
Web Scraping - Webguneetatik edukia ateratzea.
Datu-baseak - SQL, NoSQL, hodeiko biltegiratzea.
Big Data Sources - Sare sozialak, IoT, transakzio sistemak.
3. Datuen garbiketa eta aurreprozesatzea
Falta diren datuak maneiatzea – Ipuztea, interpolazioa, kentzea.
Eraldaketa - Normalizazioa, eskalatzea, kodeketa aldagaiak.
Outlier detekzioa - Egiaztapen estatistikoak, multzokatzea, bistaratzea.
Datuen integrazioa - Hainbat datu-multzo bateratzea.
Murrizketa - Ezaugarrien hautaketa, dimentsio-murrizketa.
Kalitate egiaztapenak - Zehaztasuna, koherentzia, osotasuna.
4. Exploratory Data Analysis (EDA)
Estatistika deskribatzailea - Batezbestekoa, bariantza, desbideratze estandarra.
Bistaratzea - Histogramak, sakabanaketa diagramak, bero-mapak.
Korrelazioa – Aldagaien erlazioak ulertzea.
Banaketa-analisia - Normaltasuna, okertasuna, kurtosia.
Azterketa kategorikoa - Maiztasun-zenbaketak, barra-grafikoak.
EDA tresnak - Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Estatistika eta Probabilitatearen Oinarriak
Probabilitate kontzeptuak - Gertaerak, emaitzak, lagin-espazioak.
Ausazko aldagaiak - Diskretuak vs etengabeak.
Banaketa - Normala, binomiala, Poisson, esponentziala, etab.
6. Machine Learning Oinarriak
Ikaskuntza gainbegiratua - Etiketatutako datuekin prestakuntza.
Gainbegiratu gabeko ikaskuntza - Clustering, dimentsiotasuna etab.
7. Datuen bistaratzea eta komunikazioa
Diagramak - Lerroa, barra, tarta, sakabanaketa.
Arbelak - Ikus-entzunezko interaktiboetarako BI tresnak.
Ipuin kontaketa – Ikuspegi argiak narrazio egituratuekin.
Tresnak – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python Liburutegiak - Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data & Tresnak
Ezaugarriak – Bolumena, abiadura, barietatea, egiazkotasuna.
Hadoop Ekosistema - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark - Banatutako informatika, denbora errealeko analisiak.
Hodeiko plataformak - AWS, Azure, Google Cloud.
Datu-baseak - SQL vs NoSQL.
Streaming Datuak - Kafka, Flink kanalizazioak.
9. Datuen etika eta segurtasuna
Datuen pribatutasuna - Informazio pertsonala babestea.
Alborapena – Eredu bidegabeak edo diskriminatzaileak prebenitzea.
AI Etika - Gardentasuna, erantzukizuna, erantzukizuna.
Segurtasuna - Enkriptatzea, autentifikazioa, sarbide-kontrola.
🎯 Nork erabil dezake Datu Zientzien Oinarrizko Galdetegia?
Ikasleak – Datu zientzien kontzeptuak ikasi eta berrikustea.
Hasiberriak - Eraiki datu zientzien oinarrietan oinarriak.
Azterketa lehiakorrak - Prestatu informatika eta analitika azterketetarako.
Lan bilatzaileak - Landu MCQak datu-roletan elkarrizketetarako.
Profesionalak - Funtsezko kontzeptuak eta tresnak freskatu.
📥 Deskargatu Datu Zientzien Oinarrizko Galdetegia orain eta hasi zure datu-zientzien bidaia gaur!
Azterketak, elkarrizketetarako prestatzen ari bazara edo, besterik gabe, zure gaitasunak hobetu nahi dituzun ala ez, Data Science Basics Quiz aplikazioak ikaskuntza erakargarria, eskuragarria eta eraginkorra egiten du.
🔹 Datu Zientzien Oinarrizko Galdetegien aplikazioaren ezaugarri nagusiak
MCQn oinarritutako praktika hobeto ikasteko eta berrikusteko.
Datu bilketa, estatistikak, ML, big data, bistaratzea eta etika biltzen ditu.
Ikasleentzat, hasiberrientzat, profesionalentzat eta lan nahi dutenentzat aproposa.
Datu-zientzien oinarrizko aplikazioa erabilerraza eta arina.
📘 Datuen Zientziaren Oinarrizko Galdetegian landutako gaiak
1. Datuen Zientziarako Sarrera
Definizioa - Diziplinarteko eremua datuetatik ikuspegiak ateratzen.
Bizi-zikloa - Datuen bilketa, garbiketa, analisia eta bistaratzea.
Aplikazioak - Osasuna, finantzak, teknologia, ikerketa, negozioak.
Datu motak - Egituratuak, egituratu gabeak, erdiegituratuak, streaming bidez.
Beharrezko trebetasunak - Programazioa, estatistikak, bistaratzea, domeinuaren ezagutza.
Etika - Pribatutasuna, zuzentasuna, alborapena, erabilera arduratsua.
2. Datu-bilketa eta iturriak
Lehen datuak - Inkestak, esperimentuak, behaketak.
Bigarren mailako datuak - Txostenak, gobernuaren datu multzoak, argitaratutako iturriak.
APIak: sareko datuetarako sarbide programatikoa.
Web Scraping - Webguneetatik edukia ateratzea.
Datu-baseak - SQL, NoSQL, hodeiko biltegiratzea.
Big Data Sources - Sare sozialak, IoT, transakzio sistemak.
3. Datuen garbiketa eta aurreprozesatzea
Falta diren datuak maneiatzea – Ipuztea, interpolazioa, kentzea.
Eraldaketa - Normalizazioa, eskalatzea, kodeketa aldagaiak.
Outlier detekzioa - Egiaztapen estatistikoak, multzokatzea, bistaratzea.
Datuen integrazioa - Hainbat datu-multzo bateratzea.
Murrizketa - Ezaugarrien hautaketa, dimentsio-murrizketa.
Kalitate egiaztapenak - Zehaztasuna, koherentzia, osotasuna.
4. Exploratory Data Analysis (EDA)
Estatistika deskribatzailea - Batezbestekoa, bariantza, desbideratze estandarra.
Bistaratzea - Histogramak, sakabanaketa diagramak, bero-mapak.
Korrelazioa – Aldagaien erlazioak ulertzea.
Banaketa-analisia - Normaltasuna, okertasuna, kurtosia.
Azterketa kategorikoa - Maiztasun-zenbaketak, barra-grafikoak.
EDA tresnak - Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Estatistika eta Probabilitatearen Oinarriak
Probabilitate kontzeptuak - Gertaerak, emaitzak, lagin-espazioak.
Ausazko aldagaiak - Diskretuak vs etengabeak.
Banaketa - Normala, binomiala, Poisson, esponentziala, etab.
6. Machine Learning Oinarriak
Ikaskuntza gainbegiratua - Etiketatutako datuekin prestakuntza.
Gainbegiratu gabeko ikaskuntza - Clustering, dimentsiotasuna etab.
7. Datuen bistaratzea eta komunikazioa
Diagramak - Lerroa, barra, tarta, sakabanaketa.
Arbelak - Ikus-entzunezko interaktiboetarako BI tresnak.
Ipuin kontaketa – Ikuspegi argiak narrazio egituratuekin.
Tresnak – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python Liburutegiak - Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data & Tresnak
Ezaugarriak – Bolumena, abiadura, barietatea, egiazkotasuna.
Hadoop Ekosistema - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark - Banatutako informatika, denbora errealeko analisiak.
Hodeiko plataformak - AWS, Azure, Google Cloud.
Datu-baseak - SQL vs NoSQL.
Streaming Datuak - Kafka, Flink kanalizazioak.
9. Datuen etika eta segurtasuna
Datuen pribatutasuna - Informazio pertsonala babestea.
Alborapena – Eredu bidegabeak edo diskriminatzaileak prebenitzea.
AI Etika - Gardentasuna, erantzukizuna, erantzukizuna.
Segurtasuna - Enkriptatzea, autentifikazioa, sarbide-kontrola.
🎯 Nork erabil dezake Datu Zientzien Oinarrizko Galdetegia?
Ikasleak – Datu zientzien kontzeptuak ikasi eta berrikustea.
Hasiberriak - Eraiki datu zientzien oinarrietan oinarriak.
Azterketa lehiakorrak - Prestatu informatika eta analitika azterketetarako.
Lan bilatzaileak - Landu MCQak datu-roletan elkarrizketetarako.
Profesionalak - Funtsezko kontzeptuak eta tresnak freskatu.
📥 Deskargatu Datu Zientzien Oinarrizko Galdetegia orain eta hasi zure datu-zientzien bidaia gaur!
Azken eguneratzea
Seguru egoteko, funtsezkoa da jakitea garatzaileek nola biltzen eta partekatzen dituzten zuri buruzko datuak. Baliteke datuen pribatutasunaren eta segurtasunaren inguruko jardunbideak aplikazioaren erabileraren, lurraldearen eta adinaren araberakoak izatea. Informazio hori garatzaileak eman du, eta baliteke aurrerago eguneratzea.
Baliteke aplikazioak datu mota hauek partekatzea hirugarrenekin:
Aplikazioei buruzko informazioa eta haien errendimendua eta Gailuaren identifikatzaileak edo bestelakoak
Ez da daturik biltzen
Lortu informazio gehiago garatzaileek bildutako datuak aitortzeko duten moduari buruz
Datuak ez daude enkriptatuta
Aplikazioaren laguntza-zerbitzua
Garatzaileari buruz
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
