Data Science Basics Quiz
Hirdetéseket tartalmaz
10+
letöltés
Korhatár nélküli
info
Az alkalmazásról
A Data Science Basics Quiz egy Data Science Basics alkalmazás, amelynek célja, hogy segítse a tanulókat, a diákokat és a szakembereket abban, hogy interaktív feleletválasztós kérdések (MCQ) segítségével jobban megértsék az adattudományi fogalmakat. Ez az alkalmazás strukturált módot biztosít az olyan alapvető témák gyakorlására, mint az adatgyűjtés, a tisztítás, a statisztikák, a valószínűségszámítás, a gépi tanulás, a vizualizáció, a big data és az etika.
Függetlenül attól, hogy vizsgákra, interjúkra készül, vagy egyszerűen csak fejleszteni szeretné készségeit, a Data Science Basics Quiz alkalmazás vonzóvá, hozzáférhetővé és hatékonysá teszi a tanulást.
🔹 A Data Science Basics kvízalkalmazás legfontosabb jellemzői
MCQ-alapú gyakorlat a jobb tanulás és átdolgozás érdekében.
Tartalmazza az adatgyűjtést, a statisztikákat, az ML-t, a big data-t, a vizualizációt, az etikát.
Ideális diákoknak, kezdőknek, profiknak és állásra vágyóknak.
Felhasználóbarát és könnyű Data Science Basics alkalmazás.
📘 Az adattudományi alapismeretek kvízben tárgyalt témák
1. Bevezetés az adattudományba
Definíció – Interdiszciplináris terület, amely betekintést nyer az adatokból.
Életciklus – Adatgyűjtés, tisztítás, elemzés és megjelenítés.
Alkalmazások – Egészségügy, pénzügy, technológia, kutatás, üzlet.
Adattípusok – Strukturált, strukturálatlan, félig strukturált, streaming.
Szükséges készségek – Programozás, statisztika, vizualizáció, területismeret.
Etika – Adatvédelem, tisztesség, elfogultság, felelősségteljes használat.
2. Adatgyűjtés és -források
Elsődleges adatok – Felmérések, kísérletek, megfigyelések.
Másodlagos adatok – jelentések, kormányzati adatkészletek, publikált források.
API-k – Automatikus hozzáférés az online adatokhoz.
Webkaparás – Tartalom kinyerése webhelyekről.
Adatbázisok – SQL, NoSQL, felhőalapú tárolás.
Big Data Sources – közösségi média, IoT, tranzakciós rendszerek.
3. Adattisztítás és előfeldolgozás
Hiányzó adatok kezelése – Imputáció, interpoláció, eltávolítás.
Transzformáció – Normalizálás, skálázás, változók kódolása.
Outlier Detection – Statisztikai ellenőrzések, klaszterezés, megjelenítés.
Adatintegráció – Több adatkészlet egyesítése.
Kicsinyítés – Jellemzőválasztás, méretcsökkentés.
Minőségellenőrzés – Pontosság, következetesség, teljesség.
4. Feltáró adatelemzés (EDA)
Leíró statisztika – Átlag, szórás, szórás.
Vizualizáció – hisztogramok, szórásdiagramok, hőtérképek.
Korreláció – A változó kapcsolatok megértése.
Eloszláselemzés – Normalitás, ferdeség, görcsösség.
Kategorikus elemzés – Frekvenciaszámlálások, oszlopdiagramok.
EDA eszközök – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statisztika és valószínűségi alapismeretek
Valószínűségi fogalmak – Események, eredmények, mintaterek.
Véletlenszerű változók – Diszkrét vs folytonos.
Eloszlások – normál, binomiális, Poisson, exponenciális stb.
6. A gépi tanulás alapjai
Felügyelt tanulás – Képzés címkézett adatokkal.
Felügyelet nélküli tanulás – klaszterezés, dimenziók stb.
7. Adatvizualizáció és kommunikáció
Diagramok – Vonal, oszlop, torta, szórvány.
Irányítópultok – BI-eszközök interaktív vizualizációkhoz.
Történetmesélés – Tiszta betekintés strukturált narratívákkal.
Eszközök – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python könyvtárak – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data & Tools
Jellemzők – térfogat, sebesség, változatosság, hitelesség.
Hadoop ökoszisztéma – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Elosztott számítástechnika, valós idejű elemzés.
Felhőplatformok – AWS, Azure, Google Cloud.
Adatbázisok – SQL vs NoSQL.
Adatfolyamok – Kafka, Flink pipelines.
9. Adatetika és -biztonság
Adatvédelem – A személyes adatok védelme.
Elfogultság – A tisztességtelen vagy diszkriminatív modellek megelőzése.
AI etika – Átláthatóság, elszámoltathatóság, felelősség.
Biztonság – Titkosítás, hitelesítés, hozzáférés-szabályozás.
🎯 Ki használhatja az adattudományi alapismeretek kvízt?
Diákok – Tanuljanak meg és vizsgáljanak át adattudományi fogalmakat.
Kezdők – Az adattudomány alapjainak megalapozása.
Versenyvizsgára jelentkezők – Készüljön fel az informatikai és analitikai vizsgákra.
Álláskeresők – Gyakorold az MCQ-kat az interjúkhoz adatszerepekben.
Szakemberek – Frissítse a kulcsfontosságú fogalmakat és eszközöket.
📥 Töltsd le az adattudományi alapismeretek kvízt most, és kezdd el az adattudományi utazást még ma!
Függetlenül attól, hogy vizsgákra, interjúkra készül, vagy egyszerűen csak fejleszteni szeretné készségeit, a Data Science Basics Quiz alkalmazás vonzóvá, hozzáférhetővé és hatékonysá teszi a tanulást.
🔹 A Data Science Basics kvízalkalmazás legfontosabb jellemzői
MCQ-alapú gyakorlat a jobb tanulás és átdolgozás érdekében.
Tartalmazza az adatgyűjtést, a statisztikákat, az ML-t, a big data-t, a vizualizációt, az etikát.
Ideális diákoknak, kezdőknek, profiknak és állásra vágyóknak.
Felhasználóbarát és könnyű Data Science Basics alkalmazás.
📘 Az adattudományi alapismeretek kvízben tárgyalt témák
1. Bevezetés az adattudományba
Definíció – Interdiszciplináris terület, amely betekintést nyer az adatokból.
Életciklus – Adatgyűjtés, tisztítás, elemzés és megjelenítés.
Alkalmazások – Egészségügy, pénzügy, technológia, kutatás, üzlet.
Adattípusok – Strukturált, strukturálatlan, félig strukturált, streaming.
Szükséges készségek – Programozás, statisztika, vizualizáció, területismeret.
Etika – Adatvédelem, tisztesség, elfogultság, felelősségteljes használat.
2. Adatgyűjtés és -források
Elsődleges adatok – Felmérések, kísérletek, megfigyelések.
Másodlagos adatok – jelentések, kormányzati adatkészletek, publikált források.
API-k – Automatikus hozzáférés az online adatokhoz.
Webkaparás – Tartalom kinyerése webhelyekről.
Adatbázisok – SQL, NoSQL, felhőalapú tárolás.
Big Data Sources – közösségi média, IoT, tranzakciós rendszerek.
3. Adattisztítás és előfeldolgozás
Hiányzó adatok kezelése – Imputáció, interpoláció, eltávolítás.
Transzformáció – Normalizálás, skálázás, változók kódolása.
Outlier Detection – Statisztikai ellenőrzések, klaszterezés, megjelenítés.
Adatintegráció – Több adatkészlet egyesítése.
Kicsinyítés – Jellemzőválasztás, méretcsökkentés.
Minőségellenőrzés – Pontosság, következetesség, teljesség.
4. Feltáró adatelemzés (EDA)
Leíró statisztika – Átlag, szórás, szórás.
Vizualizáció – hisztogramok, szórásdiagramok, hőtérképek.
Korreláció – A változó kapcsolatok megértése.
Eloszláselemzés – Normalitás, ferdeség, görcsösség.
Kategorikus elemzés – Frekvenciaszámlálások, oszlopdiagramok.
EDA eszközök – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statisztika és valószínűségi alapismeretek
Valószínűségi fogalmak – Események, eredmények, mintaterek.
Véletlenszerű változók – Diszkrét vs folytonos.
Eloszlások – normál, binomiális, Poisson, exponenciális stb.
6. A gépi tanulás alapjai
Felügyelt tanulás – Képzés címkézett adatokkal.
Felügyelet nélküli tanulás – klaszterezés, dimenziók stb.
7. Adatvizualizáció és kommunikáció
Diagramok – Vonal, oszlop, torta, szórvány.
Irányítópultok – BI-eszközök interaktív vizualizációkhoz.
Történetmesélés – Tiszta betekintés strukturált narratívákkal.
Eszközök – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python könyvtárak – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data & Tools
Jellemzők – térfogat, sebesség, változatosság, hitelesség.
Hadoop ökoszisztéma – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Elosztott számítástechnika, valós idejű elemzés.
Felhőplatformok – AWS, Azure, Google Cloud.
Adatbázisok – SQL vs NoSQL.
Adatfolyamok – Kafka, Flink pipelines.
9. Adatetika és -biztonság
Adatvédelem – A személyes adatok védelme.
Elfogultság – A tisztességtelen vagy diszkriminatív modellek megelőzése.
AI etika – Átláthatóság, elszámoltathatóság, felelősség.
Biztonság – Titkosítás, hitelesítés, hozzáférés-szabályozás.
🎯 Ki használhatja az adattudományi alapismeretek kvízt?
Diákok – Tanuljanak meg és vizsgáljanak át adattudományi fogalmakat.
Kezdők – Az adattudomány alapjainak megalapozása.
Versenyvizsgára jelentkezők – Készüljön fel az informatikai és analitikai vizsgákra.
Álláskeresők – Gyakorold az MCQ-kat az interjúkhoz adatszerepekben.
Szakemberek – Frissítse a kulcsfontosságú fogalmakat és eszközöket.
📥 Töltsd le az adattudományi alapismeretek kvízt most, és kezdd el az adattudományi utazást még ma!
Frissítve:
A biztonság annak megértésével kezdődik, hogy miként gyűjtik és osztják meg a fejlesztők az adataidat. Az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos gyakorlat a használattól, a régiótól és életkortól függően változhat. A fejlesztő adta meg ezeket az információkat, és idővel frissítheti őket.
Ez az alkalmazás megoszthatja ezeket az adattípusokat harmadik felekkel
Alkalmazásadatok és -teljesítmény és Eszköz- vagy egyéb azonosítók
Nem történt adatgyűjtés
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a gyűjtést
Az adatok nincsenek titkosítva.
Alkalmazás támogatása
A fejlesztőről
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
