Data Science Basics Quiz
შეიცავს რეკლამას
10+
ჩამოტვირთვები
ყველა
info
ამ აპის შესახებ
მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინა არის მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების აპლიკაცია, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს მოსწავლეებს, სტუდენტებს და პროფესიონალებს, გააძლიერონ მონაცემთა მეცნიერების კონცეფციების გაგება ინტერაქტიული მრავალჯერადი არჩევანის კითხვებით (MCQs). ეს აპლიკაცია უზრუნველყოფს სტრუქტურირებულ გზას ისეთი არსებითი თემების გამოსაყენებლად, როგორიცაა მონაცემთა შეგროვება, გაწმენდა, სტატისტიკა, ალბათობა, მანქანური სწავლება, ვიზუალიზაცია, დიდი მონაცემები და ეთიკა.
მიუხედავად იმისა, ემზადებით გამოცდებისთვის, ინტერვიუებისთვის ან უბრალოდ გსურთ თქვენი უნარების გაუმჯობესება, Data Science Basics Quiz აპლიკაცია სწავლას მიმზიდველს, ხელმისაწვდომს და ეფექტურს ხდის.
🔹 მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინის აპლიკაციის ძირითადი მახასიათებლები
MCQ-ზე დაფუძნებული პრაქტიკა უკეთესი სწავლისა და გადასინჯვისთვის.
მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას, სტატისტიკას, ML, დიდ მონაცემებს, ვიზუალიზაციას, ეთიკას.
იდეალურია სტუდენტებისთვის, დამწყებთათვის, პროფესიონალებისთვის და სამუშაოს მსურველებისთვის.
მოსახერხებელი და მსუბუქი მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების აპლიკაცია.
📘 თემები მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინაში
1. შესავალი მონაცემთა მეცნიერებაში
განმარტება - ინტერდისციპლინური ველი, რომელიც ამოიღებს ინფორმაციას მონაცემებიდან.
სიცოცხლის ციკლი - მონაცემთა შეგროვება, გაწმენდა, ანალიზი და ვიზუალიზაცია.
აპლიკაციები – ჯანდაცვა, ფინანსები, ტექნოლოგია, კვლევა, ბიზნესი.
მონაცემთა ტიპები - სტრუქტურირებული, არასტრუქტურირებული, ნახევრად სტრუქტურირებული, ნაკადი.
საჭირო უნარები – პროგრამირება, სტატისტიკა, ვიზუალიზაცია, დომენის ცოდნა.
ეთიკა - კონფიდენციალურობა, სამართლიანობა, მიკერძოება, პასუხისმგებლობით გამოყენება.
2. მონაცემთა შეგროვება და წყაროები
პირველადი მონაცემები – გამოკითხვები, ექსპერიმენტები, დაკვირვებები.
მეორადი მონაცემები - ანგარიშები, მთავრობის მონაცემთა ნაკრები, გამოქვეყნებული წყაროები.
API - პროგრამული წვდომა ონლაინ მონაცემებზე.
ვებ სკრაპინგი – შინაარსის ამოღება ვებსაიტებიდან.
მონაცემთა ბაზები – SQL, NoSQL, ღრუბლოვანი საცავი.
დიდი მონაცემთა წყაროები – სოციალური მედია, IoT, ტრანზაქციის სისტემები.
3. მონაცემთა გაწმენდა და წინასწარი დამუშავება
დაკარგული მონაცემების დამუშავება - იმპუტაცია, ინტერპოლაცია, ამოღება.
ტრანსფორმაცია - ნორმალიზაცია, მასშტაბირება, ცვლადების კოდირება.
Outlier Detection - სტატისტიკური შემოწმება, კლასტერირება, ვიზუალიზაცია.
მონაცემთა ინტეგრაცია - მრავალი მონაცემთა ნაკრების გაერთიანება.
შემცირება - მახასიათებლების შერჩევა, განზომილების შემცირება.
ხარისხის შემოწმება - სიზუსტე, თანმიმდევრულობა, სისრულე.
4. საძიებო მონაცემთა ანალიზი (EDA)
აღწერითი სტატისტიკა – საშუალო, დისპერსიული, სტანდარტული გადახრა.
ვიზუალიზაცია - ჰისტოგრამები, სკატერული ნახაზები, სითბოს რუქები.
კორელაცია - ცვლადი ურთიერთობების გაგება.
განაწილების ანალიზი - ნორმალურობა, დახრილობა, ქურთოზი.
კატეგორიული ანალიზი - სიხშირის დათვლა, ბარის ნაკვეთები.
EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. სტატისტიკა და ალბათობის საფუძვლები
ალბათობის ცნებები - მოვლენები, შედეგები, სანიმუშო სივრცეები.
შემთხვევითი ცვლადები – დისკრეტული წინააღმდეგ უწყვეტი.
დისტრიბუციები - ნორმალური, ბინომალური, პუასონი, ექსპონენციალური და ა.შ.
6. მანქანათმცოდნეობის საფუძვლები
ზედამხედველობით სწავლება – ტრენინგი ეტიკეტირებული მონაცემებით.
უკონტროლო სწავლა - კლასტერიზაცია, განზომილება და ა.შ.
7. მონაცემთა ვიზუალიზაცია და კომუნიკაცია
სქემები - ხაზი, ბარი, ღვეზელი, სკატერი.
Dashboards – BI ინსტრუმენტები ინტერაქტიული ვიზუალებისთვის.
მოთხრობის თხრობა - ნათელი შეხედულებები სტრუქტურირებული ნარატივებით.
ინსტრუმენტები – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
პითონის ბიბლიოთეკები - Matplotlib, Seaborn.
8. დიდი მონაცემები და ინსტრუმენტები
მახასიათებლები - მოცულობა, სიჩქარე, მრავალფეროვნება, სიზუსტე.
Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – განაწილებული გამოთვლები, რეალურ დროში ანალიტიკა.
ღრუბლოვანი პლატფორმები – AWS, Azure, Google Cloud.
მონაცემთა ბაზები – SQL vs NoSQL.
ნაკადის მონაცემები – კაფკა, ფლინკის მილსადენები.
9. მონაცემთა ეთიკა და უსაფრთხოება
მონაცემთა კონფიდენციალურობა - პირადი ინფორმაციის დაცვა.
მიკერძოება - უსამართლო ან დისკრიმინაციული მოდელების პრევენცია.
AI ეთიკა – გამჭვირვალობა, ანგარიშვალდებულება, პასუხისმგებლობა.
უსაფრთხოება - დაშიფვრა, ავთენტიფიკაცია, წვდომის კონტროლი.
🎯 ვის შეუძლია გამოიყენოს მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინა?
სტუდენტები - ისწავლეთ და გადახედეთ მონაცემთა მეცნიერების კონცეფციებს.
დამწყებთათვის – შექმენით საფუძველი მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლებში.
საკონკურსო გამოცდის ასპირანტები - მოემზადეთ IT და ანალიტიკის გამოცდებისთვის.
სამუშაოს მაძიებლები – ივარჯიშეთ MCQs ინტერვიუებისთვის მონაცემთა როლებში.
პროფესიონალები - განაახლეთ ძირითადი კონცეფციები და ინსტრუმენტები.
📥 ჩამოტვირთეთ მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინა ახლა და დაიწყეთ თქვენი მონაცემთა მეცნიერების მოგზაურობა დღესვე!
მიუხედავად იმისა, ემზადებით გამოცდებისთვის, ინტერვიუებისთვის ან უბრალოდ გსურთ თქვენი უნარების გაუმჯობესება, Data Science Basics Quiz აპლიკაცია სწავლას მიმზიდველს, ხელმისაწვდომს და ეფექტურს ხდის.
🔹 მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინის აპლიკაციის ძირითადი მახასიათებლები
MCQ-ზე დაფუძნებული პრაქტიკა უკეთესი სწავლისა და გადასინჯვისთვის.
მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას, სტატისტიკას, ML, დიდ მონაცემებს, ვიზუალიზაციას, ეთიკას.
იდეალურია სტუდენტებისთვის, დამწყებთათვის, პროფესიონალებისთვის და სამუშაოს მსურველებისთვის.
მოსახერხებელი და მსუბუქი მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების აპლიკაცია.
📘 თემები მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინაში
1. შესავალი მონაცემთა მეცნიერებაში
განმარტება - ინტერდისციპლინური ველი, რომელიც ამოიღებს ინფორმაციას მონაცემებიდან.
სიცოცხლის ციკლი - მონაცემთა შეგროვება, გაწმენდა, ანალიზი და ვიზუალიზაცია.
აპლიკაციები – ჯანდაცვა, ფინანსები, ტექნოლოგია, კვლევა, ბიზნესი.
მონაცემთა ტიპები - სტრუქტურირებული, არასტრუქტურირებული, ნახევრად სტრუქტურირებული, ნაკადი.
საჭირო უნარები – პროგრამირება, სტატისტიკა, ვიზუალიზაცია, დომენის ცოდნა.
ეთიკა - კონფიდენციალურობა, სამართლიანობა, მიკერძოება, პასუხისმგებლობით გამოყენება.
2. მონაცემთა შეგროვება და წყაროები
პირველადი მონაცემები – გამოკითხვები, ექსპერიმენტები, დაკვირვებები.
მეორადი მონაცემები - ანგარიშები, მთავრობის მონაცემთა ნაკრები, გამოქვეყნებული წყაროები.
API - პროგრამული წვდომა ონლაინ მონაცემებზე.
ვებ სკრაპინგი – შინაარსის ამოღება ვებსაიტებიდან.
მონაცემთა ბაზები – SQL, NoSQL, ღრუბლოვანი საცავი.
დიდი მონაცემთა წყაროები – სოციალური მედია, IoT, ტრანზაქციის სისტემები.
3. მონაცემთა გაწმენდა და წინასწარი დამუშავება
დაკარგული მონაცემების დამუშავება - იმპუტაცია, ინტერპოლაცია, ამოღება.
ტრანსფორმაცია - ნორმალიზაცია, მასშტაბირება, ცვლადების კოდირება.
Outlier Detection - სტატისტიკური შემოწმება, კლასტერირება, ვიზუალიზაცია.
მონაცემთა ინტეგრაცია - მრავალი მონაცემთა ნაკრების გაერთიანება.
შემცირება - მახასიათებლების შერჩევა, განზომილების შემცირება.
ხარისხის შემოწმება - სიზუსტე, თანმიმდევრულობა, სისრულე.
4. საძიებო მონაცემთა ანალიზი (EDA)
აღწერითი სტატისტიკა – საშუალო, დისპერსიული, სტანდარტული გადახრა.
ვიზუალიზაცია - ჰისტოგრამები, სკატერული ნახაზები, სითბოს რუქები.
კორელაცია - ცვლადი ურთიერთობების გაგება.
განაწილების ანალიზი - ნორმალურობა, დახრილობა, ქურთოზი.
კატეგორიული ანალიზი - სიხშირის დათვლა, ბარის ნაკვეთები.
EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. სტატისტიკა და ალბათობის საფუძვლები
ალბათობის ცნებები - მოვლენები, შედეგები, სანიმუშო სივრცეები.
შემთხვევითი ცვლადები – დისკრეტული წინააღმდეგ უწყვეტი.
დისტრიბუციები - ნორმალური, ბინომალური, პუასონი, ექსპონენციალური და ა.შ.
6. მანქანათმცოდნეობის საფუძვლები
ზედამხედველობით სწავლება – ტრენინგი ეტიკეტირებული მონაცემებით.
უკონტროლო სწავლა - კლასტერიზაცია, განზომილება და ა.შ.
7. მონაცემთა ვიზუალიზაცია და კომუნიკაცია
სქემები - ხაზი, ბარი, ღვეზელი, სკატერი.
Dashboards – BI ინსტრუმენტები ინტერაქტიული ვიზუალებისთვის.
მოთხრობის თხრობა - ნათელი შეხედულებები სტრუქტურირებული ნარატივებით.
ინსტრუმენტები – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
პითონის ბიბლიოთეკები - Matplotlib, Seaborn.
8. დიდი მონაცემები და ინსტრუმენტები
მახასიათებლები - მოცულობა, სიჩქარე, მრავალფეროვნება, სიზუსტე.
Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – განაწილებული გამოთვლები, რეალურ დროში ანალიტიკა.
ღრუბლოვანი პლატფორმები – AWS, Azure, Google Cloud.
მონაცემთა ბაზები – SQL vs NoSQL.
ნაკადის მონაცემები – კაფკა, ფლინკის მილსადენები.
9. მონაცემთა ეთიკა და უსაფრთხოება
მონაცემთა კონფიდენციალურობა - პირადი ინფორმაციის დაცვა.
მიკერძოება - უსამართლო ან დისკრიმინაციული მოდელების პრევენცია.
AI ეთიკა – გამჭვირვალობა, ანგარიშვალდებულება, პასუხისმგებლობა.
უსაფრთხოება - დაშიფვრა, ავთენტიფიკაცია, წვდომის კონტროლი.
🎯 ვის შეუძლია გამოიყენოს მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინა?
სტუდენტები - ისწავლეთ და გადახედეთ მონაცემთა მეცნიერების კონცეფციებს.
დამწყებთათვის – შექმენით საფუძველი მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლებში.
საკონკურსო გამოცდის ასპირანტები - მოემზადეთ IT და ანალიტიკის გამოცდებისთვის.
სამუშაოს მაძიებლები – ივარჯიშეთ MCQs ინტერვიუებისთვის მონაცემთა როლებში.
პროფესიონალები - განაახლეთ ძირითადი კონცეფციები და ინსტრუმენტები.
📥 ჩამოტვირთეთ მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლების ვიქტორინა ახლა და დაიწყეთ თქვენი მონაცემთა მეცნიერების მოგზაურობა დღესვე!
განახლდა:
უსაფრთხოება იწყება დეველოპერების მიერ თქვენი მონაცემების შეგროვებისა და გაზიარების წესების გაცნობით. მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების პრაქტიკები შეიძლება განსხვავდებოდეს თქვენი აპის ვერსიის, გამოყენების, რეგიონის და ასაკის მიხედვით. ეს ინფორმაცია მოწოდებულია დეველოპერის მიერ და შეიძლება დროთა განმავლობაში განახლდეს.
ეს აპი შეიძლება მონაცემთა ამ ტიპებს აზიარებდეს მესამე მხარეებთან
აპების ინფორმაცია და ეფექტურობა და მოწყობილობა ან სხვა იდენტიფიკატორები
მონაცემები შეგროვებული არ არის
შეიტყვეთ მეტი დეველოპერების მიერ კოლექციის გამოქვეყნების შესახებ
მონაცემები დაშიფრული არ არის
აპის მხარდაჭერა
დეველოპერის შესახებ
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
