Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Կա գովազդ

Հավելվածի մասին

Data Science Basics Quiz-ը Data Science Basics հավելվածն է, որը նախատեսված է օգնելու սովորողներին, ուսանողներին և մասնագետներին ամրապնդել տվյալների գիտության հայեցակարգերի իրենց ըմբռնումը ինտերակտիվ բազմակի ընտրության հարցերի (MCQs) միջոցով: Այս հավելվածը տրամադրում է կառուցվածքային եղանակ՝ կիրառելու այնպիսի կարևոր թեմաներ, ինչպիսիք են տվյալների հավաքագրումը, մաքրումը, վիճակագրությունը, հավանականությունը, մեքենայական ուսուցումը, վիզուալիզացիան, մեծ տվյալները և էթիկան:

Անկախ նրանից՝ պատրաստվում եք քննությունների, հարցազրույցների կամ պարզապես ցանկանում եք բարելավել ձեր հմտությունները, Data Science Basics Quiz հավելվածը ուսուցումը դարձնում է գրավիչ, մատչելի և արդյունավետ:

🔹 Data Science Basics Quiz հավելվածի հիմնական առանձնահատկությունները

MCQ-ի վրա հիմնված պրակտիկա ավելի լավ սովորելու և վերանայելու համար:

Ընդգրկում է տվյալների հավաքագրում, վիճակագրություն, ML, մեծ տվյալներ, վիզուալիզացիա, էթիկա:

Իդեալական է ուսանողների, սկսնակների, մասնագետների և աշխատանքի ձգտողների համար:

Օգտագործողի համար հարմար և թեթև Data Science Basics հավելված:

📘 Տվյալների գիտության հիմունքների վիկտորինայում ընդգրկված թեմաներ
1. Տվյալների գիտության ներածություն

Սահմանում – Միջառարկայական դաշտ, որը պատկերացումներ է հանում տվյալներից:

Կյանքի ցիկլ – Տվյալների հավաքում, մաքրում, վերլուծություն և արտացոլում:

Ծրագրեր – Առողջապահություն, ֆինանսներ, տեխնոլոգիա, հետազոտություն, բիզնես:

Տվյալների տեսակները – Կառուցվածքային, չկառուցված, կիսակառույց, հոսքային:

Պահանջվող հմտություններ – Ծրագրավորում, վիճակագրություն, վիզուալիզացիա, տիրույթի իմացություն:

Էթիկա – Գաղտնիություն, արդարություն, կողմնակալություն, պատասխանատու օգտագործում:

2. Տվյալների հավաքագրում և աղբյուրներ

Առաջնային տվյալներ – Հարցումներ, փորձեր, դիտարկումներ:

Երկրորդական տվյալներ – Հաշվետվություններ, կառավարության տվյալների հավաքածուներ, հրապարակված աղբյուրներ:

API-ներ – Ծրագրային հասանելիություն առցանց տվյալներին:

Վեբ գրություն – կայքերից բովանդակություն հանելը:

Տվյալների բազաներ – SQL, NoSQL, ամպային պահեստավորում:

Տվյալների մեծ աղբյուրներ – Սոցիալական մեդիա, IoT, գործարքների համակարգեր:

3. Տվյալների մաքրում և նախնական մշակում

Բացակայող տվյալների մշակում – Մուտքագրում, ինտերպոլացիա, հեռացում:

Փոխակերպում – նորմալացում, մասշտաբավորում, կոդավորման փոփոխականներ:

Outlier հայտնաբերում – Վիճակագրական ստուգումներ, կլաստերավորում, վիզուալիզացիա:

Տվյալների ինտեգրում – մի ​​քանի տվյալների հավաքածուների միաձուլում:

Կրճատում – Հատկանիշների ընտրություն, ծավալների կրճատում:

Որակի ստուգումներ – Ճշգրտություն, հետևողականություն, ամբողջականություն:

4. Հետախուզական տվյալների վերլուծություն (EDA)

Նկարագրական վիճակագրություն – Միջին, շեղում, ստանդարտ շեղում:

Վիզուալիզացիա – Հիստոգրամներ, ցրված սյուժեներ, ջերմային քարտեզներ:

Հարաբերակցություն - Փոփոխական հարաբերությունների ըմբռնում:

Բաշխման վերլուծություն – Նորմալություն, թեքություն, կուրտոզ:

Կատեգորիկ վերլուծություն – Հաճախականության հաշվում, գծապատկերներ:

EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly:

5. Վիճակագրություն և հավանականության հիմունքներ

Հավանականության հասկացություններ – Իրադարձություններ, արդյունքներ, նմուշային տարածքներ:

Պատահական փոփոխականներ – Դիսկրետ ընդդեմ շարունակական:

Բաշխումներ – Նորմալ, երկանդամ, Պուասոն, էքսպոնենցիալ և այլն:

6. Մեքենայի ուսուցման հիմունքներ

Վերահսկվող ուսուցում – Դասընթաց՝ պիտակավորված տվյալներով:

Չվերահսկվող ուսուցում – Կլաստերավորում, ծավալայինություն և այլն:

7. Տվյալների պատկերացում և հաղորդակցություն

Գծապատկերներ – Գիծ, բար, կարկանդակ, ցրում:

Վահանակներ – BI գործիքներ ինտերակտիվ վիզուալների համար:

Պատմություն – Հստակ պատկերացումներ կառուցվածքային պատմություններով:

Գործիքներ – Tableau, Power BI, Google Data Studio:

Python գրադարաններ – Matplotlib, Seaborn:

8. Մեծ տվյալներ և գործիքներ

Բնութագրեր - Ծավալ, արագություն, բազմազանություն, ճշմարտացիություն:

Hadoop էկոհամակարգ – HDFS, MapReduce, Hive, Pig:

Apache Spark – Բաշխված հաշվարկ, իրական ժամանակի վերլուծություն:

Ամպային հարթակներ – AWS, Azure, Google Cloud:

Տվյալների բազաներ – SQL ընդդեմ NoSQL:

Հոսքային տվյալներ – Կաֆկա, Ֆլինկի խողովակաշարեր:

9. Տվյալների էթիկա և անվտանգություն

Տվյալների գաղտնիություն – Անձնական տեղեկատվության պաշտպանություն:

Կողմնակալություն – Անարդար կամ խտրական մոդելների կանխարգելում:

AI էթիկա – Թափանցիկություն, հաշվետվողականություն, պատասխանատվություն:

Անվտանգություն – Կոդավորում, նույնականացում, մուտքի վերահսկում:

🎯 Ո՞վ կարող է օգտագործել տվյալների գիտության հիմունքների վիկտորինան:

Ուսանողներ – Սովորեք և վերանայեք տվյալների գիտության հայեցակարգերը:

Սկսնակներ – Ստեղծեք հիմք տվյալների գիտության հիմունքների մեջ:

Մրցակցային քննության հավակնորդներ – Պատրաստվեք ՏՏ և վերլուծական քննություններին:

Աշխատանք փնտրողներ – Կիրառեք MCQ-ներ հարցազրույցների համար տվյալների դերերում:

Պրոֆեսիոնալներ – Թարմացրեք հիմնական հասկացությունները և գործիքները:

📥 Ներբեռնեք տվյալների գիտության հիմունքների վիկտորինան հիմա և սկսեք ձեր տվյալների գիտության ճամփորդությունը այսօր: