Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Contén anuncios

Acerca desta aplicación

Data Science Basics Quiz é unha aplicación Data Science Basics deseñada para axudar aos estudantes, estudantes e profesionais a fortalecer a súa comprensión dos conceptos de ciencia de datos mediante preguntas interactivas de opción múltiple (MCQ). Esta aplicación ofrece un xeito estruturado de practicar temas esenciais como a recollida de datos, a limpeza, as estatísticas, a probabilidade, a aprendizaxe automática, a visualización, o big data e a ética.

Tanto se te estás preparando para exames, entrevistas ou simplemente queres mellorar as túas habilidades, a aplicación Data Science Basics Quiz fai que a aprendizaxe sexa atractiva, accesible e efectiva.

🔹 Características principais da aplicación de preguntas básicas de ciencia de datos

Práctica baseada en MCQ para unha mellor aprendizaxe e revisión.

Abarca a recollida de datos, estatísticas, ML, big data, visualización, ética.

Ideal para estudantes, principiantes, profesionais e aspirantes a emprego.

Aplicación fácil de usar Data Science Basics.

📘 Temas tratados en Data Science Basic Quiz
1. Introdución á Ciencia de Datos

Definición: campo interdisciplinario que extrae ideas dos datos.

Ciclo de vida: recollida, limpeza, análise e visualización de datos.

Aplicacións: saúde, finanzas, tecnoloxía, investigación, negocios.

Tipos de datos: estruturados, non estruturados, semiestruturados, streaming.

Habilidades necesarias: programación, estatística, visualización, coñecemento do dominio.

Ética: privacidade, equidade, parcialidade, uso responsable.

2. Recollida de datos e fontes

Datos primarios: enquisas, experimentos, observacións.

Datos secundarios: informes, conxuntos de datos gobernamentais, fontes publicadas.

APIs: acceso programático a datos en liña.

Web Scraping - Extraer contido de sitios web.

Bases de datos: SQL, NoSQL, almacenamento na nube.

Big Data Sources: redes sociais, IoT, sistemas de transaccións.

3. Limpeza e preprocesamento de datos

Manexo de datos que faltan: imputación, interpolación, eliminación.

Transformación - Normalización, escalado, codificación de variables.

Detección de valores atípicos: comprobacións estatísticas, agrupación, visualización.

Integración de datos: fusión de varios conxuntos de datos.

Redución: selección de características, redución da dimensionalidade.

Comprobacións de calidade: precisión, coherencia e integridade.

4. Análise de datos exploratorios (EDA)

Estatística descritiva: media, varianza, desviación estándar.

Visualización: histogramas, diagramas de dispersión, mapas de calor.

Correlación - Comprensión das relacións variables.

Análise da distribución: normalidade, asimetría, curtose.

Análise categórica - Contas de frecuencia, gráficos de barras.

Ferramentas EDA: Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Fundamentos de Estatística e Probabilidade

Conceptos de probabilidade: acontecementos, resultados, espazos mostrais.

Variables aleatorias: discretas vs continuas.

Distribucións: normal, binomial, de Poisson, exponencial, etc.

6. Fundamentos da aprendizaxe automática

Aprendizaxe supervisada: formación con datos etiquetados.

Aprendizaxe non supervisada: agrupación, dimensionalidade, etc.

7. Visualización de datos e comunicación

Gráficos - Liña, barra, torta, dispersión.

Dashboards: ferramentas de BI para imaxes interactivas.

Narración de historias: ideas claras con narracións estruturadas.

Ferramentas: Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Bibliotecas Python: Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data e ferramentas

Características – Volume, velocidade, variedade, veracidade.

Ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark: computación distribuída, análise en tempo real.

Plataformas en nube: AWS, Azure, Google Cloud.

Bases de datos: SQL vs NoSQL.

Streaming de datos: Kafka, Flink pipelines.

9. Ética e seguridade dos datos

Privacidade de datos: protección da información persoal.

Sesgo – Prevención de modelos inxustos ou discriminatorios.

Ética da IA: transparencia, responsabilidade, responsabilidade.

Seguridade: cifrado, autenticación, control de acceso.

🎯 Quen pode usar o Cuestionario básico de ciencia de datos?

Alumnos - Aprender e revisar conceptos de ciencia de datos.

Principiantes: crea bases nos conceptos básicos da ciencia de datos.

Aspirantes a exames competitivos: prepáranse para exames de TI e análises.

Buscadores de emprego: practica MCQ para entrevistas en funcións de datos.

Profesionais - Actualizar conceptos e ferramentas clave.

📥 Descarga agora o cuestionario de datos básicos e comeza hoxe a túa viaxe de ciencia de datos.