Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios‏

آگهی دارد

درباره این برنامه

Quiz Basics Science Data یک برنامه مبانی علم داده است که برای کمک به زبان آموزان، دانش آموزان و متخصصان طراحی شده است تا درک خود را از مفاهیم علم داده از طریق سؤالات چند گزینه ای تعاملی (MCQs) تقویت کنند. این برنامه روشی ساختاریافته برای تمرین موضوعات ضروری مانند جمع آوری داده ها، تمیز کردن، آمار، احتمالات، یادگیری ماشینی، تجسم، داده های بزرگ و اخلاقیات ارائه می دهد.

خواه برای امتحانات، مصاحبه ها آماده می شوید یا می خواهید مهارت های خود را بهبود ببخشید، برنامه Data Science Basics Quiz یادگیری را جذاب، در دسترس و موثر می کند.

🔹 ویژگی های کلیدی برنامه آزمون مبانی علم داده

تمرین مبتنی بر MCQ برای یادگیری بهتر و تجدید نظر.

جمع آوری داده ها، آمار، ML، کلان داده، تجسم، اخلاق را پوشش می دهد.

ایده آل برای دانشجویان، مبتدیان، حرفه ای ها و متقاضیان شغل.

اپلیکیشن ساده و کاربرپسند Data Science Basics.

📘 موضوعات پوشش داده شده در آزمون مبانی علم داده
1. مقدمه ای بر علم داده

تعریف - زمینه بین رشته ای استخراج بینش از داده ها.

چرخه حیات - جمع آوری داده ها، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و تجسم.

برنامه های کاربردی - مراقبت های بهداشتی، مالی، فناوری، تحقیقات، تجارت.

انواع داده ها - ساختار یافته، بدون ساختار، نیمه ساختار یافته، جریان.

مهارت های مورد نیاز - برنامه نویسی، آمار، تجسم، دانش حوزه.

اخلاق - حریم خصوصی، انصاف، تعصب، استفاده مسئولانه.

2. جمع آوری داده ها و منابع

داده های اولیه - بررسی ها، آزمایش ها، مشاهدات.

داده های ثانویه - گزارش ها، مجموعه داده های دولتی، منابع منتشر شده.

API - دسترسی برنامه‌ای به داده‌های آنلاین.

Web Scraping – استخراج محتوا از وب سایت ها.

پایگاه های داده – SQL، NoSQL، ذخیره سازی ابری.

منابع کلان داده – رسانه های اجتماعی، اینترنت اشیا، سیستم های تراکنش.

3. پاکسازی و پیش پردازش داده ها

مدیریت داده های از دست رفته - انتساب، درونیابی، حذف.

تبدیل - عادی سازی، مقیاس بندی، متغیرهای رمزگذاری.

تشخیص بیرونی - بررسی های آماری، خوشه بندی، تجسم.

یکپارچه سازی داده ها - ادغام مجموعه داده های متعدد.

کاهش - انتخاب ویژگی، کاهش ابعاد.

بررسی کیفیت - دقت، سازگاری، کامل بودن.

4. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA)

آمار توصیفی – میانگین، واریانس، انحراف معیار.

تجسم - هیستوگرام ها، نمودارهای پراکنده، نقشه های حرارتی.

همبستگی - درک روابط متغیر.

تجزیه و تحلیل توزیع - نرمال بودن، چولگی، کشیدگی.

تجزیه و تحلیل طبقه بندی - شمارش فرکانس، نمودار میله.

ابزارهای EDA - پانداها، Matplotlib، Seaborn، Plotly.

5. مبانی آمار و احتمال

مفاهیم احتمال - رویدادها، نتایج، فضاهای نمونه.

متغیرهای تصادفی - گسسته در مقابل پیوسته.

توزیع ها - عادی، دو جمله ای، پواسون، نمایی و غیره

6. مبانی یادگیری ماشین

یادگیری تحت نظارت - آموزش با داده های برچسب دار.

یادگیری بدون نظارت - خوشه بندی، ابعاد و غیره

7. تجسم داده ها و ارتباطات

نمودارها - خط، نوار، پای، پراکندگی.

داشبورد - ابزارهای BI برای تصاویر تعاملی.

داستان سرایی - بینش های واضح با روایت های ساختارمند.

ابزارها – Tableau، Power BI، Google Data Studio.

کتابخانه های پایتون - Matplotlib، Seaborn.

8. داده ها و ابزارهای بزرگ

ویژگی ها - حجم، سرعت، تنوع، صحت.

اکوسیستم Hadoop – HDFS، MapReduce، Hive، Pig.

Apache Spark - محاسبات توزیع شده، تجزیه و تحلیل بلادرنگ.

پلتفرم های ابری – AWS، Azure، Google Cloud.

پایگاه های داده – SQL در مقابل NoSQL.

جریان داده – خطوط لوله کافکا، فلینک.

9. اخلاق و امنیت داده ها

حریم خصوصی داده ها - حفاظت از اطلاعات شخصی.

تعصب - جلوگیری از مدل های ناعادلانه یا تبعیض آمیز.

اخلاق هوش مصنوعی - شفافیت، پاسخگویی، مسئولیت.

امنیت - رمزگذاری، احراز هویت، کنترل دسترسی.

🎯 چه کسی می تواند از آزمون مبانی علم داده استفاده کند؟

دانش آموزان - مفاهیم علم داده را بیاموزید و تجدید نظر کنید.

مبتدیان - پایه ای را در مبانی علم داده ایجاد کنید.

داوطلبان آزمون رقابتی - برای آزمون های IT و تجزیه و تحلیل آماده شوید.

جویندگان کار - MCQ ها را برای مصاحبه در نقش های داده تمرین کنید.

حرفه ای ها - مفاهیم و ابزارهای کلیدی را به روز کنید.

📥 هم اکنون آزمون مبانی علم داده را دانلود کنید و سفر علم داده خود را از امروز شروع کنید!