Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios‏

מכיל מודעות

מידע על האפליקציה הזו

חידון Data Science Basics היא אפליקציית Data Science Basics שנועדה לעזור ללומדים, תלמידים ואנשי מקצוע לחזק את ההבנה שלהם במושגים של מדעי הנתונים באמצעות שאלות מרובות-ברירה אינטראקטיביות (MCQs). אפליקציה זו מספקת דרך מובנית לתרגל נושאים חיוניים כמו איסוף נתונים, ניקוי, סטטיסטיקות, הסתברות, למידת מכונה, ויזואליזציה, ביג דאטה ואתיקה.

בין אם אתם מתכוננים למבחנים, לראיונות, או פשוט רוצים לשפר את הכישורים שלכם, אפליקציית חידון בסיסי מדעי הנתונים הופכת את הלמידה למרתקת, נגישה ואפקטיבית.

🔹 תכונות עיקריות של אפליקציית חידון בסיסי מדעי הנתונים

תרגול מבוסס MCQ ללמידה ורוויזיה טובים יותר.

מכסה איסוף נתונים, סטטיסטיקה, ML, ביג דאטה, ויזואליזציה, אתיקה.

אידיאלי לסטודנטים, מתחילים, מקצוענים ושוחרי עבודה.

אפליקציית Data Science Basics ידידותית למשתמש וקלת משקל.

📘 נושאים מכוסים בחידון יסודות מדעי הנתונים
1. מבוא למדעי הנתונים

הגדרה – תחום בינתחומי השואב תובנות מנתונים.

מחזור חיים - איסוף נתונים, ניקוי, ניתוח והדמיה.

יישומים - שירותי בריאות, פיננסים, טכנולוגיה, מחקר, עסקים.

סוגי נתונים - מובנים, לא מובנים, חצי מובנים, סטרימינג.

מיומנויות נדרשות - תכנות, סטטיסטיקה, הדמיה, הכרת תחום.

אתיקה - פרטיות, הגינות, הטיה, שימוש אחראי.

2. איסוף נתונים ומקורות

נתונים ראשוניים - סקרים, ניסויים, תצפיות.

נתונים משניים - דוחות, מערכי נתונים ממשלתיים, מקורות שפורסמו.

ממשקי API - גישה פרוגרמטית לנתונים מקוונים.

גירוד אינטרנט - חילוץ תוכן מאתרים.

מסדי נתונים - SQL, NoSQL, אחסון בענן.

מקורות נתונים גדולים - מדיה חברתית, IoT, מערכות עסקאות.

3. ניקוי נתונים ועיבוד מוקדם

טיפול בנתונים חסרים - זקיפה, אינטרפולציה, הסרה.

טרנספורמציה - נורמליזציה, קנה מידה, קידוד משתנים.

איתור חריגים - בדיקות סטטיסטיות, אשכולות, הדמיה.

שילוב נתונים - מיזוג מערכי נתונים מרובים.

צמצום - בחירת תכונה, הפחתת מימד.

בדיקות איכות - דיוק, עקביות, שלמות.

4. ניתוח נתונים חקרני (EDA)

סטטיסטיקה תיאורית - ממוצע, שונות, סטיית תקן.

ויזואליזציה - היסטוגרמות, תרשים פיזור, מפות חום.

מתאם - הבנת קשרי משתנים.

ניתוח התפלגות - נורמליות, עיוות, קורטוזיס.

ניתוח קטגורי - ספירת תדרים, עלילות בר.

כלים של EDA - פנדות, מאטפלוליב, סיבורן, פלוטלי.

5. יסודות סטטיסטיקה והסתברות

מושגי הסתברות - אירועים, תוצאות, מרחבים לדוגמה.

משתנים אקראיים - דיסקרטיים לעומת רציפים.

התפלגויות - נורמלי, בינומי, פויסון, אקספוננציאלי וכו'.

6. יסודות למידת מכונה

למידה מפוקחת - הדרכה עם נתונים מסומנים.

למידה ללא פיקוח - אשכולות, מימדיות וכו'.

7. הדמיית נתונים ותקשורת

תרשימים - קו, סרגל, עוגה, פיזור.

לוחות מחוונים – כלי BI לוויזואליה אינטראקטיבית.

סיפור סיפורים - תובנות ברורות עם נרטיבים מובנים.

כלים – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

ספריות פייתון - Matplotlib, Seaborn.

8. ביג דאטה וכלים

מאפיינים - נפח, מהירות, מגוון, אמיתות.

Hadoop Ecosystem - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – מחשוב מבוזר, ניתוח בזמן אמת.

פלטפורמות ענן - AWS, Azure, Google Cloud.

מסדי נתונים - SQL לעומת NoSQL.

הזרמת נתונים - צינורות קפקא, Flink.

9. אתיקה ואבטחת נתונים

פרטיות נתונים - הגנה על מידע אישי.

הטיה - מניעת מודלים לא הוגנים או מפלים.

אתיקה של AI - שקיפות, אחריות, אחריות.

אבטחה - הצפנה, אימות, בקרת גישה.

🎯 מי יכול להשתמש בחידון יסודות מדעי הנתונים?

תלמידים - למדו ושונו מושגים במדעי הנתונים.

מתחילים - בניית בסיס ביסודות מדעי הנתונים.

שואפי בחינות תחרותיות - היכונו לבחינות IT ואנליטיקה.

מחפשי עבודה - תרגול MCQs לראיונות בתפקידי נתונים.

אנשי מקצוע - רענון מושגי מפתח וכלים.

📥 הורד את חידון בסיסי מדעי הנתונים עכשיו והתחיל את המסע שלך במדעי הנתונים עוד היום!