Data Science Basics Quiz

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À propos de l'application

Data Science Basics Quiz est une application conçue pour aider les apprenants, les étudiants et les professionnels à renforcer leur compréhension des concepts de la science des données grâce à des questions à choix multiples (QCM) interactives. Cette application offre une méthode structurée pour s'entraîner sur des sujets essentiels tels que la collecte de données, le nettoyage, les statistiques, les probabilités, l'apprentissage automatique, la visualisation, le Big Data et l'éthique.

Que vous prépariez des examens, des entretiens ou que vous souhaitiez simplement améliorer vos compétences, l'application Data Science Basics Quiz rend l'apprentissage stimulant, accessible et efficace.

🔹 Principales fonctionnalités de l'application Data Science Basics Quiz

Exercice basé sur des QCM pour un apprentissage et une révision améliorés.

Couvre la collecte de données, les statistiques, l'apprentissage automatique, le Big Data, la visualisation et l'éthique.

Idéale pour les étudiants, les débutants, les professionnels et les candidats à un emploi.

Application Data Science Basics conviviale et légère.

📘 Thèmes abordés dans Data Science Basics Quiz
1. Introduction à la science des données

Définition : Domaine interdisciplinaire permettant d'extraire des informations à partir de données.

Cycle de vie – Collecte, nettoyage, analyse et visualisation des données.

Applications – Santé, finance, technologie, recherche, commerce.

Types de données – Structurées, non structurées, semi-structurées, streaming.

Compétences requises – Programmation, statistiques, visualisation, connaissance du domaine.

Éthique – Confidentialité, équité, partialité, utilisation responsable.

2. Collecte et sources de données

Données primaires – Enquêtes, expériences, observations.

Données secondaires – Rapports, ensembles de données gouvernementaux, sources publiées.

API – Accès programmatique aux données en ligne.

Web Scraping – Extraction de contenu de sites web.

Bases de données – SQL, NoSQL, stockage cloud.

Sources de Big Data – Réseaux sociaux, IoT, systèmes transactionnels.

3. Nettoyage et prétraitement des données

Gestion des données manquantes – Imputation, interpolation, suppression.

Transformation – Normalisation, mise à l'échelle, codage des variables.

Détection des valeurs aberrantes – Vérifications statistiques, clustering, visualisation.

Intégration de données – Fusion de plusieurs jeux de données.

Réduction – Sélection de caractéristiques, réduction de dimensionnalité.

Contrôles qualité – Exactitude, cohérence, exhaustivité.

4. Analyse exploratoire des données (AED)

Statistiques descriptives – Moyenne, variance, écart type.

Visualisation – Histogrammes, nuages ​​de points, cartes de chaleur.

Corrélation – Compréhension des relations entre variables.

Analyse de distribution – Normalité, asymétrie, kurtosis.

Analyse catégorielle – Comptage de fréquences, histogrammes.

Outils AED – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Bases des statistiques et des probabilités

Concepts de probabilités – Événements, résultats, espaces d'échantillonnage.

Variables aléatoires – Discrètes ou continues.

Distributions – Normale, binomiale, Poisson, exponentielles, etc.

6. Fondamentaux de l'apprentissage automatique

Apprentissage supervisé – Entraînement avec des données étiquetées.

Apprentissage non supervisé – Clustering, dimensionnalité, etc.

7. Visualisation et communication des données

Graphiques – Courbes, barres, secteurs, nuages ​​de points.

Tableaux de bord – Outils BI pour des visuels interactifs.

Storytelling – Des informations claires grâce à des récits structurés.

Outils – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Bibliothèques Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data et outils

Caractéristiques – Volume, vélocité, variété, véracité.

Écosystème Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Calcul distribué, analyses en temps réel.

Plateformes cloud – AWS, Azure, Google Cloud.

Bases de données – SQL vs NoSQL.

Données en streaming – Kafka, pipelines Flink.

9. Éthique et sécurité des données

Confidentialité des données – Protection des informations personnelles.

Préjugés – Prévention des modèles injustes ou discriminatoires.

Éthique de l'IA – Transparence, responsabilité.

Sécurité – Chiffrement, authentification, contrôle d'accès.

🎯 Quiz sur les bases de la science des données ?

Étudiants – Apprenez et révisez les concepts de la science des données.

Débutants – Construisez les bases des bases de la science des données.

Candidats aux concours – Préparez-vous aux examens informatiques et analytiques.

Candidats à l'emploi – Entraînez-vous aux QCM pour les entretiens d'embauche.

Professionnels – Remettez à jour les concepts et outils clés.

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