Data Science Basics Quiz
Sisältää mainoksia
10+
latausta
Kaikki
info
Tietoa sovelluksesta
Data Science Basics Quiz on Data Science Basics -sovellus, joka on suunniteltu auttamaan oppijoita, opiskelijoita ja ammattilaisia vahvistamaan ymmärrystään datatieteen käsitteistä interaktiivisten monivalintakysymysten (MCQ) avulla. Tämä sovellus tarjoaa jäsennellyn tavan harjoitella keskeisiä aiheita, kuten tiedonkeruuta, puhdistusta, tilastoja, todennäköisyyslaskentaa, koneoppimista, visualisointia, big dataa ja etiikkaa.
Valmistaudutpa kokeisiin, haastatteluihin tai haluat vain parantaa taitojasi, Data Science Basics Quiz -sovellus tekee oppimisesta mukaansatempaavaa, helppokäyttöistä ja tehokasta.
🔹 Data Science Basics Quiz -sovelluksen tärkeimmät ominaisuudet
MCQ-pohjainen käytäntö parempaan oppimiseen ja tarkistamiseen.
Kattaa tiedonkeruun, tilastot, ML, big data, visualisointi, etiikka.
Ihanteellinen opiskelijoille, aloittelijoille, ammattilaisille ja työnhakijoille.
Käyttäjäystävällinen ja kevyt Data Science Basics -sovellus.
📘 Tietotekniikan perusteet -tietokilpailussa käsitellyt aiheet
1. Johdatus tietotieteeseen
Määritelmä – Tieteidenvälinen kenttä, joka poimii oivalluksia tiedoista.
Elinkaari – Tiedonkeruu, puhdistus, analysointi ja visualisointi.
Sovellukset – Terveydenhuolto, rahoitus, teknologia, tutkimus, liiketoiminta.
Tietotyypit – Strukturoitu, jäsentämätön, puolirakenteinen, suoratoisto.
Tarvittavat taidot – Ohjelmointi, tilastot, visualisointi, verkkotunti.
Etiikka – Yksityisyys, oikeudenmukaisuus, puolueettomuus, vastuullinen käyttö.
2. Tiedonkeruu ja lähteet
Primaaridata – Kyselyt, kokeet, havainnot.
Toissijaiset tiedot – Raportit, hallituksen tietojoukot, julkaistut lähteet.
Sovellusliittymät – Ohjelmallinen pääsy online-tietoihin.
Web Scraping – sisällön poimiminen verkkosivustoilta.
Tietokannat – SQL, NoSQL, pilvitallennus.
Suuret datalähteet – Sosiaalinen media, IoT, tapahtumajärjestelmät.
3. Tietojen puhdistus ja esikäsittely
Puuttuvien tietojen käsittely – imputointi, interpolointi, poisto.
Muunnos – Normalisointi, skaalaus, muuttujien koodaus.
Outlier Detection – Tilastolliset tarkistukset, klusterointi, visualisointi.
Tietojen integrointi – useiden tietojoukkojen yhdistäminen.
Vähentäminen – Ominaisuuden valinta, mittojen pienentäminen.
Laaduntarkastukset – tarkkuus, johdonmukaisuus, täydellisyys.
4. Tutkiva data-analyysi (EDA)
Kuvailevat tilastot – Keskiarvo, varianssi, keskihajonta.
Visualisointi – Histogrammit, sirontakaaviot, lämpökartat.
Korrelaatio – Muuttuvien suhteiden ymmärtäminen.
Jakaumaanalyysi – Normaalius, vino, kurtoosi.
Kategorinen analyysi – taajuuksien laskeminen, pylväsdiagrammit.
EDA-työkalut – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Tilastot ja todennäköisyysperusteet
Todennäköisyyskäsitteet – Tapahtumat, tulokset, näytetilat.
Satunnaismuuttujat – Diskreetti vs jatkuva.
Jakaumat - Normaali, binomiaalinen, Poisson, eksponentiaalinen jne.
6. Koneoppimisen perusteet
Ohjattu oppiminen – Koulutus merkittyjen tietojen avulla.
Ohjaamaton oppiminen – klusterointi, ulottuvuus jne.
7. Datan visualisointi ja viestintä
Kaaviot – Viiva, pylväs, ympyrä, sironta.
Dashboards – BI-työkalut interaktiiviseen visuaaliin.
Tarinankerronta – Selkeitä oivalluksia jäsennellyillä kerroilla.
Työkalut – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python-kirjastot – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data ja työkalut
Ominaisuudet – tilavuus, nopeus, vaihtelu, totuus.
Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Hajautettu laskenta, reaaliaikainen analytiikka.
Pilviympäristöt – AWS, Azure, Google Cloud.
Tietokannat – SQL vs NoSQL.
Suoratoistodata – Kafka, Flink pipelines.
9. Tietojen etiikka ja turvallisuus
Tietosuoja – Henkilötietojen suojaaminen.
Bias – Epäreilujen tai syrjivien mallien estäminen.
Tekoälyn etiikka – Avoimuus, vastuullisuus, vastuullisuus.
Turvallisuus – Salaus, todennus, kulunvalvonta.
🎯 Kuka voi käyttää tietotekniikan perusteita?
Opiskelijat – Opi ja tarkista datatieteen käsitteitä.
Aloittelijat – Luo perusta datatieteen perusteisiin.
Kilpailukykyiset kokeisiin pyrkivät – Valmistaudu IT- ja analytiikkakokeisiin.
Työnhakijat – Harjoittele MCQ:ita haastatteluja varten datarooleissa.
Ammattilaiset – Päivitä keskeiset käsitteet ja työkalut.
📥 Lataa Data Science Basics Quiz nyt ja aloita datatieteen matkasi tänään!
Valmistaudutpa kokeisiin, haastatteluihin tai haluat vain parantaa taitojasi, Data Science Basics Quiz -sovellus tekee oppimisesta mukaansatempaavaa, helppokäyttöistä ja tehokasta.
🔹 Data Science Basics Quiz -sovelluksen tärkeimmät ominaisuudet
MCQ-pohjainen käytäntö parempaan oppimiseen ja tarkistamiseen.
Kattaa tiedonkeruun, tilastot, ML, big data, visualisointi, etiikka.
Ihanteellinen opiskelijoille, aloittelijoille, ammattilaisille ja työnhakijoille.
Käyttäjäystävällinen ja kevyt Data Science Basics -sovellus.
📘 Tietotekniikan perusteet -tietokilpailussa käsitellyt aiheet
1. Johdatus tietotieteeseen
Määritelmä – Tieteidenvälinen kenttä, joka poimii oivalluksia tiedoista.
Elinkaari – Tiedonkeruu, puhdistus, analysointi ja visualisointi.
Sovellukset – Terveydenhuolto, rahoitus, teknologia, tutkimus, liiketoiminta.
Tietotyypit – Strukturoitu, jäsentämätön, puolirakenteinen, suoratoisto.
Tarvittavat taidot – Ohjelmointi, tilastot, visualisointi, verkkotunti.
Etiikka – Yksityisyys, oikeudenmukaisuus, puolueettomuus, vastuullinen käyttö.
2. Tiedonkeruu ja lähteet
Primaaridata – Kyselyt, kokeet, havainnot.
Toissijaiset tiedot – Raportit, hallituksen tietojoukot, julkaistut lähteet.
Sovellusliittymät – Ohjelmallinen pääsy online-tietoihin.
Web Scraping – sisällön poimiminen verkkosivustoilta.
Tietokannat – SQL, NoSQL, pilvitallennus.
Suuret datalähteet – Sosiaalinen media, IoT, tapahtumajärjestelmät.
3. Tietojen puhdistus ja esikäsittely
Puuttuvien tietojen käsittely – imputointi, interpolointi, poisto.
Muunnos – Normalisointi, skaalaus, muuttujien koodaus.
Outlier Detection – Tilastolliset tarkistukset, klusterointi, visualisointi.
Tietojen integrointi – useiden tietojoukkojen yhdistäminen.
Vähentäminen – Ominaisuuden valinta, mittojen pienentäminen.
Laaduntarkastukset – tarkkuus, johdonmukaisuus, täydellisyys.
4. Tutkiva data-analyysi (EDA)
Kuvailevat tilastot – Keskiarvo, varianssi, keskihajonta.
Visualisointi – Histogrammit, sirontakaaviot, lämpökartat.
Korrelaatio – Muuttuvien suhteiden ymmärtäminen.
Jakaumaanalyysi – Normaalius, vino, kurtoosi.
Kategorinen analyysi – taajuuksien laskeminen, pylväsdiagrammit.
EDA-työkalut – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Tilastot ja todennäköisyysperusteet
Todennäköisyyskäsitteet – Tapahtumat, tulokset, näytetilat.
Satunnaismuuttujat – Diskreetti vs jatkuva.
Jakaumat - Normaali, binomiaalinen, Poisson, eksponentiaalinen jne.
6. Koneoppimisen perusteet
Ohjattu oppiminen – Koulutus merkittyjen tietojen avulla.
Ohjaamaton oppiminen – klusterointi, ulottuvuus jne.
7. Datan visualisointi ja viestintä
Kaaviot – Viiva, pylväs, ympyrä, sironta.
Dashboards – BI-työkalut interaktiiviseen visuaaliin.
Tarinankerronta – Selkeitä oivalluksia jäsennellyillä kerroilla.
Työkalut – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python-kirjastot – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data ja työkalut
Ominaisuudet – tilavuus, nopeus, vaihtelu, totuus.
Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Hajautettu laskenta, reaaliaikainen analytiikka.
Pilviympäristöt – AWS, Azure, Google Cloud.
Tietokannat – SQL vs NoSQL.
Suoratoistodata – Kafka, Flink pipelines.
9. Tietojen etiikka ja turvallisuus
Tietosuoja – Henkilötietojen suojaaminen.
Bias – Epäreilujen tai syrjivien mallien estäminen.
Tekoälyn etiikka – Avoimuus, vastuullisuus, vastuullisuus.
Turvallisuus – Salaus, todennus, kulunvalvonta.
🎯 Kuka voi käyttää tietotekniikan perusteita?
Opiskelijat – Opi ja tarkista datatieteen käsitteitä.
Aloittelijat – Luo perusta datatieteen perusteisiin.
Kilpailukykyiset kokeisiin pyrkivät – Valmistaudu IT- ja analytiikkakokeisiin.
Työnhakijat – Harjoittele MCQ:ita haastatteluja varten datarooleissa.
Ammattilaiset – Päivitä keskeiset käsitteet ja työkalut.
📥 Lataa Data Science Basics Quiz nyt ja aloita datatieteen matkasi tänään!
Päivitetty
Turvallisuus alkaa siitä, että ymmärrät, miten kehittäjät keräävät ja jakavat dataasi. Datan yksityisyys- ja turvallisuuskäytännöt saattavat vaihdella käytön, alueen ja iän mukaan. Kehittäjä on antanut nämä tiedot ja saattaa päivittää niitä myöhemmin.
Sovellus voi jakaa näitä datatyyppejä kolmansille osapuolille
Sovellusten tiedot ja toiminta ja Laite- tai muut tunnisteet
Dataa ei ole kerätty
Lue, miten kehittäjät ilmoittavat keräämisestä
Dataa ei salata
Sovelluksen tuki
Tietoa kehittäjästä
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
