Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

May mga ad

Tungkol sa app na ito

Ang Data Science Basics Quiz ay ang Data Science Basics app na idinisenyo upang tulungan ang mga mag-aaral, mag-aaral, at propesyonal na palakasin ang kanilang pag-unawa sa mga konsepto ng data science sa pamamagitan ng mga interactive na multiple-choice na tanong (MCQ). Nagbibigay ang app na ito ng structured na paraan upang magsanay ng mahahalagang paksa gaya ng pagkolekta ng data, paglilinis, istatistika, probabilidad, machine learning, visualization, big data, at etika.

Naghahanda ka man para sa mga pagsusulit, panayam, o gusto mo lang pagbutihin ang iyong mga kasanayan, ginagawang nakakaengganyo, naa-access, at epektibo ang pag-aaral ng Data Science Basics Quiz app.

🔹 Mga Pangunahing Tampok ng Data Science Basics Quiz App

MCQ-based na kasanayan para sa mas mahusay na pag-aaral at rebisyon.

Sinasaklaw ang pangongolekta ng data, istatistika, ML, malaking data, visualization, etika.

Tamang-tama para sa mga mag-aaral, baguhan, propesyonal, at naghahanap ng trabaho.

User-friendly at magaan na Data Science Basics app.

📘 Mga Paksang Saklaw sa Data Science Basics Quiz
1. Panimula sa Data Science

Depinisyon – Interdisciplinary field na kumukuha ng mga insight mula sa data.

Lifecycle – Pangongolekta, paglilinis, pagsusuri, at visualization ng data.

Mga Aplikasyon – Pangangalaga sa kalusugan, pananalapi, teknolohiya, pananaliksik, negosyo.

Mga Uri ng Data – Structured, unstructured, semi-structured, streaming.

Kailangan ng Mga Kasanayan – Programming, istatistika, visualization, kaalaman sa domain.

Etika – Pagkapribado, pagiging patas, pagkiling, responsableng paggamit.

2. Pangongolekta at Mga Pinagmumulan ng Data

Pangunahing Data – Mga survey, eksperimento, obserbasyon.

Pangalawang Data – Mga ulat, mga dataset ng pamahalaan, mga na-publish na mapagkukunan.

Mga API – Programmatic na access sa online na data.

Web Scraping – Pagkuha ng nilalaman mula sa mga website.

Mga Database – SQL, NoSQL, cloud storage.

Mga Pinagmumulan ng Malaking Data – Social media, IoT, mga sistema ng transaksyon.

3. Paglilinis at Preprocessing ng Data

Pangangasiwa sa Nawawalang Data – Imputation, interpolation, pagtanggal.

Pagbabago - Normalization, scaling, encoding variable.

Outlier Detection – Mga pagsusuri sa istatistika, clustering, visualization.

Pagsasama ng Data – Pinagsasama ang maramihang mga dataset.

Pagbawas – Pagpili ng tampok, pagbabawas ng dimensyon.

Mga Pagsusuri sa Kalidad – Katumpakan, pagkakapare-pareho, pagkakumpleto.

4. Exploratory Data Analysis (EDA)

Descriptive Statistics – Mean, variance, standard deviation.

Visualization – Mga histogram, scatterplot, heatmap.

Kaugnayan - Pag-unawa sa mga variable na relasyon.

Pagsusuri sa Pamamahagi – Normalidad, skewness, kurtosis.

Kategorya na Pagsusuri - Mga bilang ng dalas, mga plot ng bar.

Mga Tool ng EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Mga Pangunahing Istatistika at Probability

Mga Konsepto sa Probability – Mga kaganapan, kinalabasan, sample space.

Mga Random na Variable – Discrete vs continuous.

Mga Distribusyon – Normal, binomial, Poisson, exponential atbp.

6. Machine Learning Fundamentals

Pinangangasiwaang Pag-aaral – Pagsasanay na may label na data.

Unsupervised Learning – Clustering, dimensionality atbp.

7. Data Visualization at Komunikasyon

Mga Tsart – Linya, bar, pie, scatter.

Mga Dashboard – BI tool para sa mga interactive na visual.

Pagkukuwento – Malinaw na mga insight na may mga structured na salaysay.

Mga Tool – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Mga Aklatan ng Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Malaking Data at Mga Tool

Mga Katangian - Dami, bilis, pagkakaiba-iba, katotohanan.

Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Naipamahagi na computing, real-time na analytics.

Mga Cloud Platform – AWS, Azure, Google Cloud.

Mga Database – SQL vs NoSQL.

Streaming Data – Kafka, Flink pipelines.

9. Etika at Seguridad ng Data

Privacy ng Data – Pagprotekta sa personal na impormasyon.

Bias – Pag-iwas sa mga hindi patas o diskriminasyong modelo.

AI Ethics – Transparency, pananagutan, responsibilidad.

Seguridad – Encryption, authentication, access control.

🎯 Sino ang Maaaring Gumamit ng Data Science Basics Quiz?

Mga Mag-aaral – Alamin at baguhin ang mga konsepto ng data science.

Mga Nagsisimula – Bumuo ng pundasyon sa mga pangunahing kaalaman sa agham ng data.

Competitive Exam Aspirants – Maghanda para sa mga pagsusulit sa IT at analytics.

Mga Naghahanap ng Trabaho – Magsanay ng mga MCQ para sa mga panayam sa mga tungkulin ng data.

Mga Propesyonal – I-refresh ang mga pangunahing konsepto at tool.

📥 I-download ang Data Science Basics Quiz ngayon at simulan ang iyong paglalakbay sa data science ngayon!