Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Inniheldur auglýsingar

Um þetta forrit

Data Science Basics Quiz er Data Science Basics app sem er hannað til að hjálpa nemendum, nemendum og fagfólki að efla skilning sinn á gagnavísindum með gagnvirkum fjölvalsspurningum (MCQ). Þetta app býður upp á skipulagða leið til að æfa nauðsynleg efni eins og gagnasöfnun, hreinsun, tölfræði, líkindi, vélanám, sjónmynd, stór gögn og siðfræði.

Hvort sem þú ert að undirbúa þig fyrir próf, viðtöl eða vilt einfaldlega bæta færni þína, þá gerir Data Science Basics Quiz appið nám aðlaðandi, aðgengilegt og áhrifaríkt.

🔹 Helstu eiginleikar gagnafræði grunnprófunarforritsins

MCQ-undirstaða æfing fyrir betra nám og endurskoðun.

Nær yfir gagnasöfnun, tölfræði, ML, big data, visualization, siðfræði.

Tilvalið fyrir nemendur, byrjendur, fagfólk og atvinnuleitendur.

Notendavænt og létt Data Science Basics app.

📘 Efni sem fjallað er um í grunnprófi í gagnafræði
1. Inngangur að gagnafræði

Skilgreining – Þverfaglegt svið sem dregur innsýn úr gögnum.

Lífsferill - Gagnasöfnun, hreinsun, greining og sjónmyndun.

Umsóknir – Heilsugæsla, fjármál, tækni, rannsóknir, viðskipti.

Gagnategundir - Skipulagðar, ómótaðar, hálfuppbyggðar, streymi.

Færni sem þarf - Forritun, tölfræði, sjón, lénsþekking.

Siðfræði – Persónuvernd, sanngirni, hlutdrægni, ábyrg notkun.

2. Gagnasöfnun og heimildir

Aðalgögn – Kannanir, tilraunir, athuganir.

Aukagögn – Skýrslur, gagnasöfn stjórnvalda, birtar heimildir.

API - Forritaður aðgangur að netgögnum.

Vefskrapa – Að draga efni út af vefsíðum.

Gagnagrunnar - SQL, NoSQL, skýgeymsla.

Stórar gagnaheimildir - Samfélagsmiðlar, IoT, viðskiptakerfi.

3. Gagnahreinsun og forvinnsla

Meðhöndlun gagna sem vantar - Álagning, innskot, fjarlæging.

Umbreyting - Stöðlun, kvarða, kóðun breytur.

Outlier uppgötvun - Tölfræðilegar athuganir, þyrping, sjón.

Gagnasamþætting – Sameining margra gagnasetta.

Minnkun - Val á eiginleikum, minnkun víddar.

Gæðaeftirlit - Nákvæmni, samræmi, heilleiki.

4. Könnunargagnagreining (EDA)

Lýsandi tölfræði - Meðaltal, dreifni, staðalfrávik.

Sjónmynd – Vísingamyndir, dreifimyndir, hitakort.

Fylgni – Að skilja breytutengsl.

Dreifingargreining - Eðlileiki, skekkja, kurtosis.

Flokksgreining – Tíðnitölur, stikur.

EDA Verkfæri - Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Grunnatriði tölfræði og líkinda

Líkindahugtök - Atburðir, niðurstöður, sýnishorn.

Handahófskenndar breytur – Stöðugar vs samfelldar.

Dreifingar - Venjulegt, tvínafna, Poisson, veldisvísis osfrv.

6. Undirstöðuatriði vélanáms

Stýrt nám – Þjálfun með merktum gögnum.

Nám án eftirlits - Klasing, vídd o.s.frv.

7. Data Visualization & Communication

Myndrit – Lína, súla, baka, dreifa.

Mælaborð – BI verkfæri fyrir gagnvirkt myndefni.

Saga - Skýr innsýn með skipulögðum frásögnum.

Verkfæri – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python Libraries – Matplotlib, Seaborn.

8. Stór gögn og verkfæri

Einkenni - Rúmmál, hraði, fjölbreytni, sannleiksgildi.

Hadoop vistkerfi – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Dreifð tölvumál, rauntímagreining.

Skýpallur – AWS, Azure, Google Cloud.

Gagnagrunnar – SQL vs NoSQL.

Straumgögn – Kafka, Flink leiðslur.

9. Gagnasiðfræði og öryggi

Persónuvernd – verndun persónuupplýsinga.

Hlutdrægni – Koma í veg fyrir ósanngjörn eða mismununarlíkön.

AI Siðfræði - Gagnsæi, ábyrgð, ábyrgð.

Öryggi - Dulkóðun, auðkenning, aðgangsstýring.

🎯 Hver getur notað grunnpróf í gagnafræði?

Nemendur - Lærðu og endurskoðaðu hugtök í gagnafræði.

Byrjendur - Byggja grunn í grunnatriðum gagnafræði.

Umsækjendur um samkeppnispróf - Búðu þig undir upplýsingatækni- og greiningarpróf.

Atvinnuleitendur - Æfðu MCQs fyrir viðtöl í gagnahlutverkum.

Fagmenn – Endurnýjaðu lykilhugtök og verkfæri.

📥 Sæktu grunnpróf gagnavísinda núna og byrjaðu gagnavísindaferðina þína í dag!