Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Sadrži oglase

O ovoj aplikaciji

Data Science Basics Quiz aplikacija je Data Science Basics osmišljena da pomogne učenicima, studentima i stručnjacima da ojačaju svoje razumijevanje koncepata podatkovne znanosti putem interaktivnih pitanja višestrukog izbora (MCQ). Ova aplikacija pruža strukturiran način vježbanja bitnih tema kao što su prikupljanje podataka, čišćenje, statistika, vjerojatnost, strojno učenje, vizualizacija, veliki podaci i etika.

Bilo da se pripremate za ispite, intervjue ili jednostavno želite poboljšati svoje vještine, aplikacija Data Science Basics Quiz čini učenje zanimljivim, dostupnim i učinkovitim.

🔹 Ključne značajke aplikacije Data Science Basics Quiz

Praksa temeljena na MCQ za bolje učenje i ponavljanje.

Pokriva prikupljanje podataka, statistiku, ML, big data, vizualizaciju, etiku.

Idealno za studente, početnike, profesionalce i one koji traže posao.

Jednostavna i lagana aplikacija Data Science Basics.

📘 Teme obrađene u kvizu o osnovama znanosti o podacima
1. Uvod u znanost o podacima

Definicija – interdisciplinarno polje izvlačenja uvida iz podataka.

Životni ciklus – prikupljanje podataka, čišćenje, analiza i vizualizacija.

Primjene – zdravstvo, financije, tehnologija, istraživanje, poslovanje.

Vrste podataka – Strukturirani, nestrukturirani, polustrukturirani, strujanje.

Potrebne vještine – programiranje, statistika, vizualizacija, poznavanje domene.

Etika – Privatnost, poštenje, pristranost, odgovorno korištenje.

2. Prikupljanje podataka i izvori

Primarni podaci – Ankete, eksperimenti, opažanja.

Sekundarni podaci – Izvješća, državni skupovi podataka, objavljeni izvori.

API-ji – programski pristup online podacima.

Web Scraping – izvlačenje sadržaja s web stranica.

Baze podataka – SQL, NoSQL, pohrana u oblaku.

Izvori velikih podataka – Društveni mediji, IoT, transakcijski sustavi.

3. Čišćenje i pretprocesiranje podataka

Rukovanje podacima koji nedostaju – imputacija, interpolacija, uklanjanje.

Transformacija – normalizacija, skaliranje, kodiranje varijabli.

Detekcija odstupanja – Statističke provjere, grupiranje, vizualizacija.

Integracija podataka – Spajanje više skupova podataka.

Redukcija – odabir značajki, redukcija dimenzionalnosti.

Provjere kvalitete – točnost, dosljednost, potpunost.

4. Istraživačka analiza podataka (EDA)

Deskriptivna statistika – Srednja vrijednost, varijanca, standardna devijacija.

Vizualizacija – histogrami, dijagrami raspršenosti, toplinske karte.

Korelacija – Razumijevanje odnosa varijabli.

Analiza distribucije – Normalnost, asimetrija, kurtoza.

Kategorijalna analiza – Brojevi učestalosti, stupčasti dijagrami.

EDA alati – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Statistika i osnove vjerojatnosti

Koncepti vjerojatnosti – Događaji, ishodi, prostori uzorka.

Slučajne varijable – diskretne vs kontinuirane.

Distribucije – normalna, binomna, Poissonova, eksponencijalna itd.

6. Osnove strojnog učenja

Učenje pod nadzorom – obuka s označenim podacima.

Učenje bez nadzora – grupiranje, dimenzionalnost itd.

7. Vizualizacija podataka i komunikacija

Grafikoni – linijski, stupčasti, kružni, raspršeni.

Nadzorne ploče – BI alati za interaktivne vizuale.

Pripovijedanje – jasni uvidi sa strukturiranim narativima.

Alati – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python knjižnice – Matplotlib, Seaborn.

8. Veliki podaci i alati

Karakteristike – Volumen, brzina, raznolikost, istinitost.

Hadoop ekosustav – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Distribuirano računalstvo, analitika u stvarnom vremenu.

Platforme u oblaku – AWS, Azure, Google Cloud.

Baze podataka – SQL vs NoSQL.

Streaming podataka – Kafka, Flink cjevovod.

9. Etika i sigurnost podataka

Privatnost podataka – Zaštita osobnih podataka.

Pristranost – Sprječavanje nepoštenih ili diskriminirajućih modela.

AI Etika – Transparentnost, odgovornost, odgovornost.

Sigurnost – Enkripcija, autentifikacija, kontrola pristupa.

🎯 Tko može koristiti kviz o osnovama znanosti o podacima?

Učenici – Naučite i revidirajte koncepte znanosti o podacima.

Početnici – izgradite temelje u osnovama znanosti o podacima.

Kandidati za natjecateljski ispit – Pripremite se za IT i analitičke ispite.

Tražitelji posla – Vježbajte MCQ za intervjue u podatkovnim ulogama.

Profesionalci – Osvježite ključne koncepte i alate.

📥 Preuzmite kviz o osnovama znanosti o podacima i započnite svoje putovanje znanosti o podacima već danas!