Data Science Basics Quiz
જાહેરાતો ધરાવે છે
10+
ડાઉનલોડ
પ્રત્યેક
info
આ ઍપનું વર્ણન
ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝ એ ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ એપ્લિકેશન છે જે શીખનારાઓ, વિદ્યાર્થીઓ અને વ્યાવસાયિકોને ઇન્ટરેક્ટિવ બહુવિધ-પસંદગીના પ્રશ્નો (MCQs) દ્વારા ડેટા વિજ્ઞાનના ખ્યાલોની તેમની સમજને મજબૂત કરવામાં મદદ કરવા માટે રચાયેલ છે. આ એપ ડેટા કલેક્શન, ક્લિનિંગ, સ્ટેટિસ્ટિક્સ, પ્રોબેબિલિટી, મશીન લર્નિંગ, વિઝ્યુલાઇઝેશન, બિગ ડેટા અને એથિક્સ જેવા જરૂરી વિષયોની પ્રેક્ટિસ કરવાની એક સ્ટ્રક્ચર્ડ રીત પ્રદાન કરે છે.
તમે પરીક્ષાઓ, ઇન્ટરવ્યુની તૈયારી કરી રહ્યાં હોવ અથવા ફક્ત તમારી કુશળતા સુધારવા માંગતા હો, ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝ એપ્લિકેશન શિક્ષણને આકર્ષક, સુલભ અને અસરકારક બનાવે છે.
🔹 ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝ એપની મુખ્ય વિશેષતાઓ
વધુ સારા શિક્ષણ અને પુનરાવર્તન માટે MCQ આધારિત પ્રેક્ટિસ.
ડેટા સંગ્રહ, આંકડા, ML, મોટા ડેટા, વિઝ્યુલાઇઝેશન, નીતિશાસ્ત્ર આવરી લે છે.
વિદ્યાર્થીઓ, નવા નિશાળીયા, વ્યાવસાયિકો અને નોકરી ઇચ્છુકો માટે આદર્શ.
વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ અને હળવા વજનની ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ એપ્લિકેશન.
📘 ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝમાં આવરી લેવામાં આવેલા વિષયો
1. ડેટા સાયન્સનો પરિચય
વ્યાખ્યા - આંતરશાખાકીય ક્ષેત્ર ડેટામાંથી આંતરદૃષ્ટિ બહાર કાઢે છે.
જીવનચક્ર - ડેટા સંગ્રહ, સફાઈ, વિશ્લેષણ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન.
એપ્લિકેશન્સ - હેલ્થકેર, ફાઇનાન્સ, ટેકનોલોજી, સંશોધન, વ્યવસાય.
ડેટા પ્રકારો - સ્ટ્રક્ચર્ડ, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ, સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ, સ્ટ્રીમિંગ.
કૌશલ્યની જરૂર છે - પ્રોગ્રામિંગ, આંકડા, વિઝ્યુલાઇઝેશન, ડોમેન જ્ઞાન.
નૈતિકતા - ગોપનીયતા, ન્યાયીપણું, પૂર્વગ્રહ, જવાબદાર ઉપયોગ.
2. માહિતી સંગ્રહ અને સ્ત્રોતો
પ્રાથમિક માહિતી - સર્વેક્ષણો, પ્રયોગો, અવલોકનો.
ગૌણ ડેટા - અહેવાલો, સરકારી ડેટાસેટ્સ, પ્રકાશિત સ્ત્રોતો.
API - ઓનલાઇન ડેટાની પ્રોગ્રામેટિક એક્સેસ.
વેબ સ્ક્રેપિંગ - વેબસાઇટ્સમાંથી સામગ્રી કાઢવા.
ડેટાબેસેસ - SQL, NoSQL, ક્લાઉડ સ્ટોરેજ.
મોટા ડેટા સ્ત્રોતો - સોશિયલ મીડિયા, IoT, ટ્રાન્ઝેક્શન સિસ્ટમ્સ.
3. ડેટા ક્લીનિંગ અને પ્રીપ્રોસેસિંગ
ગુમ થયેલ ડેટાને સંભાળવું - આરોપણ, પ્રક્ષેપ, દૂર કરવું.
ટ્રાન્સફોર્મેશન - નોર્મલાઇઝેશન, સ્કેલિંગ, એન્કોડિંગ વેરીએબલ્સ.
આઉટલીયર ડિટેક્શન - આંકડાકીય તપાસ, ક્લસ્ટરિંગ, વિઝ્યુલાઇઝેશન.
ડેટા એકીકરણ - બહુવિધ ડેટાસેટ્સનું મર્જિંગ.
ઘટાડો - લક્ષણ પસંદગી, પરિમાણ ઘટાડો.
ગુણવત્તા તપાસ - ચોકસાઈ, સુસંગતતા, સંપૂર્ણતા.
4. સંશોધનાત્મક ડેટા વિશ્લેષણ (EDA)
વર્ણનાત્મક આંકડા - સરેરાશ, વિચલન, પ્રમાણભૂત વિચલન.
વિઝ્યુલાઇઝેશન - હિસ્ટોગ્રામ્સ, સ્કેટરપ્લોટ્સ, હીટમેપ્સ.
સહસંબંધ - ચલ સંબંધોને સમજવું.
વિતરણ પૃથ્થકરણ - સામાન્યતા, ત્રાંસીપણું, કર્ટોસિસ.
વર્ગીકૃત વિશ્લેષણ - આવર્તન ગણતરીઓ, બાર પ્લોટ.
EDA ટૂલ્સ - પાંડા, મેટપ્લોટલિબ, સીબોર્ન, પ્લોટલી.
5. આંકડા અને સંભાવનાની મૂળભૂત બાબતો
સંભાવના ખ્યાલો - ઘટનાઓ, પરિણામો, નમૂના જગ્યાઓ.
રેન્ડમ વેરીએબલ્સ - ડિસ્ક્રીટ વિ સતત.
વિતરણ - સામાન્ય, દ્વિપદી, પોઈસન, ઘાતાંકીય વગેરે.
6. મશીન લર્નિંગ ફંડામેન્ટલ્સ
નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ - લેબલ કરેલ ડેટા સાથે તાલીમ.
અસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ - ક્લસ્ટરિંગ, ડાયમેન્શનલિટી વગેરે.
7. ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન અને કોમ્યુનિકેશન
ચાર્ટ્સ - લાઇન, બાર, પાઇ, સ્કેટર.
ડેશબોર્ડ્સ – ઇન્ટરેક્ટિવ વિઝ્યુઅલ્સ માટે BI ટૂલ્સ.
સ્ટોરીટેલિંગ - સંરચિત વર્ણનો સાથે સ્પષ્ટ આંતરદૃષ્ટિ.
ટૂલ્સ - ટેબ્લો, પાવર BI, ગૂગલ ડેટા સ્ટુડિયો.
પાયથોન લાઇબ્રેરીઓ - મેટપ્લોટલિબ, સીબોર્ન.
8. મોટા ડેટા અને સાધનો
લાક્ષણિકતાઓ - વોલ્યુમ, વેગ, વિવિધતા, સત્યતા.
Hadoop ઇકોસિસ્ટમ - HDFS, MapReduce, મધપૂડો, પિગ.
અપાચે સ્પાર્ક - વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ, રીઅલ-ટાઇમ એનાલિટિક્સ.
ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ્સ - AWS, Azure, Google Cloud.
ડેટાબેસેસ - SQL vs NoSQL.
સ્ટ્રીમિંગ ડેટા - કાફકા, ફ્લિંક પાઇપલાઇન્સ.
9. ડેટા એથિક્સ અને સુરક્ષા
ડેટા ગોપનીયતા - વ્યક્તિગત માહિતીનું રક્ષણ.
પૂર્વગ્રહ - અયોગ્ય અથવા ભેદભાવપૂર્ણ મોડેલોને અટકાવવું.
AI એથિક્સ - પારદર્શિતા, જવાબદારી, જવાબદારી.
સુરક્ષા - એન્ક્રિપ્શન, પ્રમાણીકરણ, ઍક્સેસ નિયંત્રણ.
🎯 ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝનો ઉપયોગ કોણ કરી શકે છે?
વિદ્યાર્થીઓ - ડેટા સાયન્સ કોન્સેપ્ટ્સ જાણો અને તેમાં સુધારો કરો.
પ્રારંભિક - ડેટા વિજ્ઞાનની મૂળભૂત બાબતોમાં પાયો બનાવો.
સ્પર્ધાત્મક પરીક્ષાના ઉમેદવારો - IT અને એનાલિટિક્સ પરીક્ષાઓની તૈયારી કરો.
જોબ સીકર્સ - ડેટા રોલ્સમાં ઇન્ટરવ્યુ માટે MCQ ની પ્રેક્ટિસ કરો.
વ્યાવસાયિકો - મુખ્ય ખ્યાલો અને સાધનોને તાજું કરો.
📥 હમણાં જ ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝ ડાઉનલોડ કરો અને આજે જ તમારી ડેટા સાયન્સ સફર શરૂ કરો!
તમે પરીક્ષાઓ, ઇન્ટરવ્યુની તૈયારી કરી રહ્યાં હોવ અથવા ફક્ત તમારી કુશળતા સુધારવા માંગતા હો, ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝ એપ્લિકેશન શિક્ષણને આકર્ષક, સુલભ અને અસરકારક બનાવે છે.
🔹 ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝ એપની મુખ્ય વિશેષતાઓ
વધુ સારા શિક્ષણ અને પુનરાવર્તન માટે MCQ આધારિત પ્રેક્ટિસ.
ડેટા સંગ્રહ, આંકડા, ML, મોટા ડેટા, વિઝ્યુલાઇઝેશન, નીતિશાસ્ત્ર આવરી લે છે.
વિદ્યાર્થીઓ, નવા નિશાળીયા, વ્યાવસાયિકો અને નોકરી ઇચ્છુકો માટે આદર્શ.
વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ અને હળવા વજનની ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ એપ્લિકેશન.
📘 ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝમાં આવરી લેવામાં આવેલા વિષયો
1. ડેટા સાયન્સનો પરિચય
વ્યાખ્યા - આંતરશાખાકીય ક્ષેત્ર ડેટામાંથી આંતરદૃષ્ટિ બહાર કાઢે છે.
જીવનચક્ર - ડેટા સંગ્રહ, સફાઈ, વિશ્લેષણ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન.
એપ્લિકેશન્સ - હેલ્થકેર, ફાઇનાન્સ, ટેકનોલોજી, સંશોધન, વ્યવસાય.
ડેટા પ્રકારો - સ્ટ્રક્ચર્ડ, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ, સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ, સ્ટ્રીમિંગ.
કૌશલ્યની જરૂર છે - પ્રોગ્રામિંગ, આંકડા, વિઝ્યુલાઇઝેશન, ડોમેન જ્ઞાન.
નૈતિકતા - ગોપનીયતા, ન્યાયીપણું, પૂર્વગ્રહ, જવાબદાર ઉપયોગ.
2. માહિતી સંગ્રહ અને સ્ત્રોતો
પ્રાથમિક માહિતી - સર્વેક્ષણો, પ્રયોગો, અવલોકનો.
ગૌણ ડેટા - અહેવાલો, સરકારી ડેટાસેટ્સ, પ્રકાશિત સ્ત્રોતો.
API - ઓનલાઇન ડેટાની પ્રોગ્રામેટિક એક્સેસ.
વેબ સ્ક્રેપિંગ - વેબસાઇટ્સમાંથી સામગ્રી કાઢવા.
ડેટાબેસેસ - SQL, NoSQL, ક્લાઉડ સ્ટોરેજ.
મોટા ડેટા સ્ત્રોતો - સોશિયલ મીડિયા, IoT, ટ્રાન્ઝેક્શન સિસ્ટમ્સ.
3. ડેટા ક્લીનિંગ અને પ્રીપ્રોસેસિંગ
ગુમ થયેલ ડેટાને સંભાળવું - આરોપણ, પ્રક્ષેપ, દૂર કરવું.
ટ્રાન્સફોર્મેશન - નોર્મલાઇઝેશન, સ્કેલિંગ, એન્કોડિંગ વેરીએબલ્સ.
આઉટલીયર ડિટેક્શન - આંકડાકીય તપાસ, ક્લસ્ટરિંગ, વિઝ્યુલાઇઝેશન.
ડેટા એકીકરણ - બહુવિધ ડેટાસેટ્સનું મર્જિંગ.
ઘટાડો - લક્ષણ પસંદગી, પરિમાણ ઘટાડો.
ગુણવત્તા તપાસ - ચોકસાઈ, સુસંગતતા, સંપૂર્ણતા.
4. સંશોધનાત્મક ડેટા વિશ્લેષણ (EDA)
વર્ણનાત્મક આંકડા - સરેરાશ, વિચલન, પ્રમાણભૂત વિચલન.
વિઝ્યુલાઇઝેશન - હિસ્ટોગ્રામ્સ, સ્કેટરપ્લોટ્સ, હીટમેપ્સ.
સહસંબંધ - ચલ સંબંધોને સમજવું.
વિતરણ પૃથ્થકરણ - સામાન્યતા, ત્રાંસીપણું, કર્ટોસિસ.
વર્ગીકૃત વિશ્લેષણ - આવર્તન ગણતરીઓ, બાર પ્લોટ.
EDA ટૂલ્સ - પાંડા, મેટપ્લોટલિબ, સીબોર્ન, પ્લોટલી.
5. આંકડા અને સંભાવનાની મૂળભૂત બાબતો
સંભાવના ખ્યાલો - ઘટનાઓ, પરિણામો, નમૂના જગ્યાઓ.
રેન્ડમ વેરીએબલ્સ - ડિસ્ક્રીટ વિ સતત.
વિતરણ - સામાન્ય, દ્વિપદી, પોઈસન, ઘાતાંકીય વગેરે.
6. મશીન લર્નિંગ ફંડામેન્ટલ્સ
નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ - લેબલ કરેલ ડેટા સાથે તાલીમ.
અસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ - ક્લસ્ટરિંગ, ડાયમેન્શનલિટી વગેરે.
7. ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન અને કોમ્યુનિકેશન
ચાર્ટ્સ - લાઇન, બાર, પાઇ, સ્કેટર.
ડેશબોર્ડ્સ – ઇન્ટરેક્ટિવ વિઝ્યુઅલ્સ માટે BI ટૂલ્સ.
સ્ટોરીટેલિંગ - સંરચિત વર્ણનો સાથે સ્પષ્ટ આંતરદૃષ્ટિ.
ટૂલ્સ - ટેબ્લો, પાવર BI, ગૂગલ ડેટા સ્ટુડિયો.
પાયથોન લાઇબ્રેરીઓ - મેટપ્લોટલિબ, સીબોર્ન.
8. મોટા ડેટા અને સાધનો
લાક્ષણિકતાઓ - વોલ્યુમ, વેગ, વિવિધતા, સત્યતા.
Hadoop ઇકોસિસ્ટમ - HDFS, MapReduce, મધપૂડો, પિગ.
અપાચે સ્પાર્ક - વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ, રીઅલ-ટાઇમ એનાલિટિક્સ.
ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ્સ - AWS, Azure, Google Cloud.
ડેટાબેસેસ - SQL vs NoSQL.
સ્ટ્રીમિંગ ડેટા - કાફકા, ફ્લિંક પાઇપલાઇન્સ.
9. ડેટા એથિક્સ અને સુરક્ષા
ડેટા ગોપનીયતા - વ્યક્તિગત માહિતીનું રક્ષણ.
પૂર્વગ્રહ - અયોગ્ય અથવા ભેદભાવપૂર્ણ મોડેલોને અટકાવવું.
AI એથિક્સ - પારદર્શિતા, જવાબદારી, જવાબદારી.
સુરક્ષા - એન્ક્રિપ્શન, પ્રમાણીકરણ, ઍક્સેસ નિયંત્રણ.
🎯 ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝનો ઉપયોગ કોણ કરી શકે છે?
વિદ્યાર્થીઓ - ડેટા સાયન્સ કોન્સેપ્ટ્સ જાણો અને તેમાં સુધારો કરો.
પ્રારંભિક - ડેટા વિજ્ઞાનની મૂળભૂત બાબતોમાં પાયો બનાવો.
સ્પર્ધાત્મક પરીક્ષાના ઉમેદવારો - IT અને એનાલિટિક્સ પરીક્ષાઓની તૈયારી કરો.
જોબ સીકર્સ - ડેટા રોલ્સમાં ઇન્ટરવ્યુ માટે MCQ ની પ્રેક્ટિસ કરો.
વ્યાવસાયિકો - મુખ્ય ખ્યાલો અને સાધનોને તાજું કરો.
📥 હમણાં જ ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ ક્વિઝ ડાઉનલોડ કરો અને આજે જ તમારી ડેટા સાયન્સ સફર શરૂ કરો!
આ રોજ અપડેટ કર્યું
ડેવલપર તમારો ડેટા કેવી રીતે એકત્રિત અને શેર કરે છે, તે સમજવાથી સુરક્ષાની શરૂઆત થાય છે. તમારા દ્વારા ઍપનો ઉપયોગ, ઉપયોગ થાય તે પ્રદેશ અને તમારી ઉંમરના આધારે ડેટાની પ્રાઇવસી અને સુરક્ષા પદ્ધતિઓ અલગ-અલગ હોઈ શકે છે. ડેવલપર દ્વારા આ માહિતી પ્રદાન કરવામાં આવી છે અને તેઓ સમયાંતરે તેને અપડેટ કરી શકે છે.
આ ઍપ આ પ્રકારોનો ડેટા ત્રીજા પક્ષો સાથે શેર કરી શકે છે
ઍપ માહિતી અને પર્ફોર્મન્સ અને ડિવાઇસ કે અન્ય IDs
કોઈ ડેટા એકત્રિત કરવામાં આવતો નથી
ડેવલપર ડેટા એકત્રિત કરવાની ઘોષણા કેવી રીતે કરે છે, તે વિશે વધુ જાણો
ડેટા એન્ક્રિપ્ટેડ નથી
ઍપ સપોર્ટ
ડેવલપર વિશે
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
