Data Science Basics Quiz
Berisi iklan
10+
Download
Semua Umur
info
Tentang aplikasi ini
Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data adalah aplikasi Dasar-Dasar Ilmu Data yang dirancang untuk membantu pelajar, mahasiswa, dan profesional memperkuat pemahaman mereka tentang konsep ilmu data melalui soal pilihan ganda (MCQ) interaktif. Aplikasi ini menyediakan cara terstruktur untuk berlatih topik-topik penting seperti pengumpulan data, pembersihan data, statistika, probabilitas, pembelajaran mesin, visualisasi, big data, dan etika.
Baik Anda sedang mempersiapkan ujian, wawancara, atau hanya ingin meningkatkan keterampilan, aplikasi Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data menjadikan pembelajaran menarik, mudah diakses, dan efektif.
🔹 Fitur Utama Aplikasi Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data
Latihan berbasis MCQ untuk pembelajaran dan revisi yang lebih baik.
Meliputi pengumpulan data, statistika, pembelajaran mesin, big data, visualisasi, dan etika.
Ideal untuk pelajar, pemula, profesional, dan pencari kerja.
Aplikasi Dasar-Dasar Ilmu Data yang mudah digunakan dan ringan.
📘 Topik yang Dicakup dalam Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data
1. Pengantar Ilmu Data
Definisi – Bidang interdisipliner yang mengekstraksi wawasan dari data.
Siklus Hidup – Pengumpulan, pembersihan, analisis, dan visualisasi data.
Aplikasi – Kesehatan, keuangan, teknologi, riset, bisnis.
Tipe Data – Terstruktur, tidak terstruktur, semi-terstruktur, streaming.
Keahlian yang Dibutuhkan – Pemrograman, statistik, visualisasi, pengetahuan domain.
Etika – Privasi, keadilan, bias, penggunaan yang bertanggung jawab.
2. Pengumpulan & Sumber Data
Data Primer – Survei, eksperimen, observasi.
Data Sekunder – Laporan, dataset pemerintah, sumber yang dipublikasikan.
API – Akses terprogram ke data daring.
Pengikisan Web – Mengekstrak konten dari situs web.
Basis Data – SQL, NoSQL, penyimpanan cloud.
Sumber Big Data – Media sosial, IoT, sistem transaksi.
3. Pembersihan & Prapemrosesan Data
Penanganan Data yang Hilang – Imputasi, interpolasi, penghapusan.
Transformasi – Normalisasi, penskalaan, pengkodean variabel.
Deteksi Outlier – Pemeriksaan statistik, pengelompokan, visualisasi.
Integrasi Data – Penggabungan beberapa set data.
Reduksi – Pemilihan fitur, reduksi dimensionalitas.
Pemeriksaan Kualitas – Akurasi, konsistensi, kelengkapan.
4. Analisis Data Eksploratori (EDA)
Statistik Deskriptif – Rata-rata, varians, deviasi standar.
Visualisasi – Histogram, diagram sebar, peta panas.
Korelasi – Memahami hubungan variabel.
Analisis Distribusi – Normalitas, kemiringan, kurtosis.
Analisis Kategorikal – Hitungan frekuensi, diagram batang.
Alat EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Dasar-Dasar Statistik & Probabilitas
Konsep Probabilitas – Kejadian, hasil, ruang sampel.
Variabel Acak – Diskrit vs. Kontinu.
Distribusi – Normal, binomial, Poisson, eksponensial, dll.
6. Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin
Pembelajaran Terawasi – Pelatihan dengan data berlabel.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan – Pengelompokan, dimensionalitas, dll.
7. Visualisasi & Komunikasi Data
Grafik – Garis, batang, pai, sebaran.
Dasbor – Alat BI untuk visual interaktif.
Bercerita – Wawasan yang jelas dengan narasi terstruktur.
Alat – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Pustaka Python – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data & Alat
Karakteristik – Volume, kecepatan, variasi, kebenaran.
Ekosistem Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Komputasi terdistribusi, analitik waktu nyata.
Platform Cloud – AWS, Azure, Google Cloud.
Basis Data – SQL vs NoSQL.
Data Streaming – Kafka, pipeline Flink.
9. Etika & Keamanan Data
Privasi Data – Melindungi informasi pribadi.
Bias – Mencegah model yang tidak adil atau diskriminatif.
Etika AI – Transparansi, akuntabilitas, tanggung jawab.
Keamanan – Enkripsi, autentikasi, kontrol akses.
🎯 Siapa yang Dapat Menggunakan Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data?
Mahasiswa – Pelajari dan ulas kembali konsep-konsep ilmu data.
Pemula – Bangun fondasi dalam dasar-dasar ilmu data.
Calon Peserta Ujian Kompetitif – Persiapkan diri untuk ujian TI dan analitik.
Pencari Kerja – Berlatih soal pilihan ganda untuk wawancara di bidang data.
Profesional – Segarkan konsep dan alat utama.
📥 Unduh Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data sekarang dan mulailah perjalanan ilmu data Anda hari ini!
Baik Anda sedang mempersiapkan ujian, wawancara, atau hanya ingin meningkatkan keterampilan, aplikasi Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data menjadikan pembelajaran menarik, mudah diakses, dan efektif.
🔹 Fitur Utama Aplikasi Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data
Latihan berbasis MCQ untuk pembelajaran dan revisi yang lebih baik.
Meliputi pengumpulan data, statistika, pembelajaran mesin, big data, visualisasi, dan etika.
Ideal untuk pelajar, pemula, profesional, dan pencari kerja.
Aplikasi Dasar-Dasar Ilmu Data yang mudah digunakan dan ringan.
📘 Topik yang Dicakup dalam Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data
1. Pengantar Ilmu Data
Definisi – Bidang interdisipliner yang mengekstraksi wawasan dari data.
Siklus Hidup – Pengumpulan, pembersihan, analisis, dan visualisasi data.
Aplikasi – Kesehatan, keuangan, teknologi, riset, bisnis.
Tipe Data – Terstruktur, tidak terstruktur, semi-terstruktur, streaming.
Keahlian yang Dibutuhkan – Pemrograman, statistik, visualisasi, pengetahuan domain.
Etika – Privasi, keadilan, bias, penggunaan yang bertanggung jawab.
2. Pengumpulan & Sumber Data
Data Primer – Survei, eksperimen, observasi.
Data Sekunder – Laporan, dataset pemerintah, sumber yang dipublikasikan.
API – Akses terprogram ke data daring.
Pengikisan Web – Mengekstrak konten dari situs web.
Basis Data – SQL, NoSQL, penyimpanan cloud.
Sumber Big Data – Media sosial, IoT, sistem transaksi.
3. Pembersihan & Prapemrosesan Data
Penanganan Data yang Hilang – Imputasi, interpolasi, penghapusan.
Transformasi – Normalisasi, penskalaan, pengkodean variabel.
Deteksi Outlier – Pemeriksaan statistik, pengelompokan, visualisasi.
Integrasi Data – Penggabungan beberapa set data.
Reduksi – Pemilihan fitur, reduksi dimensionalitas.
Pemeriksaan Kualitas – Akurasi, konsistensi, kelengkapan.
4. Analisis Data Eksploratori (EDA)
Statistik Deskriptif – Rata-rata, varians, deviasi standar.
Visualisasi – Histogram, diagram sebar, peta panas.
Korelasi – Memahami hubungan variabel.
Analisis Distribusi – Normalitas, kemiringan, kurtosis.
Analisis Kategorikal – Hitungan frekuensi, diagram batang.
Alat EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Dasar-Dasar Statistik & Probabilitas
Konsep Probabilitas – Kejadian, hasil, ruang sampel.
Variabel Acak – Diskrit vs. Kontinu.
Distribusi – Normal, binomial, Poisson, eksponensial, dll.
6. Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin
Pembelajaran Terawasi – Pelatihan dengan data berlabel.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan – Pengelompokan, dimensionalitas, dll.
7. Visualisasi & Komunikasi Data
Grafik – Garis, batang, pai, sebaran.
Dasbor – Alat BI untuk visual interaktif.
Bercerita – Wawasan yang jelas dengan narasi terstruktur.
Alat – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Pustaka Python – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data & Alat
Karakteristik – Volume, kecepatan, variasi, kebenaran.
Ekosistem Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Komputasi terdistribusi, analitik waktu nyata.
Platform Cloud – AWS, Azure, Google Cloud.
Basis Data – SQL vs NoSQL.
Data Streaming – Kafka, pipeline Flink.
9. Etika & Keamanan Data
Privasi Data – Melindungi informasi pribadi.
Bias – Mencegah model yang tidak adil atau diskriminatif.
Etika AI – Transparansi, akuntabilitas, tanggung jawab.
Keamanan – Enkripsi, autentikasi, kontrol akses.
🎯 Siapa yang Dapat Menggunakan Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data?
Mahasiswa – Pelajari dan ulas kembali konsep-konsep ilmu data.
Pemula – Bangun fondasi dalam dasar-dasar ilmu data.
Calon Peserta Ujian Kompetitif – Persiapkan diri untuk ujian TI dan analitik.
Pencari Kerja – Berlatih soal pilihan ganda untuk wawancara di bidang data.
Profesional – Segarkan konsep dan alat utama.
📥 Unduh Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data sekarang dan mulailah perjalanan ilmu data Anda hari ini!
Diupdate pada
Keamanan dimulai dengan memahami cara developer mengumpulkan dan membagikan data Anda. Praktik privasi dan keamanan data dapat bervariasi berdasarkan penggunaan, wilayah, dan usia Anda. Developer memberikan informasi ini dan dapat memperbaruinya seiring waktu.
Aplikasi ini dapat membagikan jenis data ini kepada pihak ketiga
Info dan performa aplikasi dan Perangkat atau ID lainnya
Tidak ada data yang dikumpulkan
Pelajari lebih lanjut cara developer menyatakan pengumpulan data
Data tidak dienkripsi
Dukungan aplikasi
Tentang developer
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
