Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Жарнамалары бар

Осы қолданба туралы

Data Science Basics Quiz – бұл оқушыларға, студенттерге және мамандарға интерактивті бірнеше таңдау сұрақтары (MCQ) арқылы деректер ғылымы тұжырымдамаларын түсінуді нығайтуға көмектесуге арналған Data Science Basics қолданбасы. Бұл қолданба деректерді жинау, тазалау, статистика, ықтималдық, машиналық оқыту, визуализация, үлкен деректер және этика сияқты маңызды тақырыптарды тәжірибеде қолданудың құрылымдық әдісін ұсынады.

Емтихандарға, сұхбаттарға дайындалып жатсаңыз немесе жай ғана дағдыларыңызды жетілдіргіңіз келсе, Data Science Basics Quiz қолданбасы оқуды тартымды, қолжетімді және тиімді етеді.

🔹 Data Science Basics Quiz қолданбасының негізгі мүмкіндіктері

Жақсырақ оқу және қайта қарау үшін MCQ негізіндегі тәжірибе.

Деректерді жинау, статистика, ML, үлкен деректер, визуализация, этиканы қамтиды.

Студенттер, жаңадан бастаушылар, кәсіпқойлар және жұмысқа үміткерлер үшін өте қолайлы.

Пайдаланушыға ыңғайлы және жеңіл Data Science Basics қолданбасы.

📘 Data Science негіздері викторинасында қарастырылатын тақырыптар
1. Деректер ғылымына кіріспе

Анықтама – Деректерден түсініктерді алатын пәнаралық өріс.

Өмірлік цикл – деректерді жинау, тазалау, талдау және визуализация.

Қолданбалар – Денсаулық сақтау, қаржы, технология, зерттеу, бизнес.

Деректер түрлері – құрылымдық, құрылымсыз, жартылай құрылымдық, ағындық.

Қажетті дағдылар – бағдарламалау, статистика, визуализация, домендік білім.

Этика – Құпиялылық, әділдік, біржақтылық, жауапты пайдалану.

2. Деректерді жинау және көздер

Бастапқы деректер – сауалнамалар, эксперименттер, бақылаулар.

Қосымша деректер – Есептер, мемлекеттік деректер жинақтары, жарияланған көздер.

API интерфейстері – желідегі деректерге бағдарламалық қатынас.

Web Scraping - Веб-сайттардан мазмұнды шығару.

Деректер базалары – SQL, NoSQL, бұлтты сақтау.

Үлкен деректер көздері – әлеуметтік медиа, IoT, транзакция жүйелері.

3. Деректерді тазалау және алдын ала өңдеу

Жетіспейтін деректерді өңдеу – енгізу, интерполяция, жою.

Трансформация – нормалау, масштабтау, айнымалыларды кодтау.

Шектеулерді анықтау – статистикалық тексерулер, кластерлеу, визуализация.

Деректерді біріктіру – бірнеше деректер жиынын біріктіру.

Редукция – Функцияны таңдау, өлшемді азайту.

Сапаны тексеру – дәлдік, жүйелілік, толықтық.

4. Зерттеу деректерін талдау (EDA)

Сипаттамалық статистика – Орташа, дисперсия, стандартты ауытқу.

Көрнекілігі – гистограммалар, шашыраңқы графиктер, жылу карталары.

Корреляция – айнымалы қатынастарды түсіну.

Таралу талдауы – қалыптылық, қиғаштық, куртоз.

Категориялық талдау – Жиілік санау, жолақ сызбалары.

EDA құралдары – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Статистика және ықтималдық негіздері

Ықтималдық концепциялары – Оқиғалар, нәтижелер, үлгі кеңістігі.

Кездейсоқ айнымалылар – дискретті және үздіксіз.

Бөлулер – қалыпты, биномдық, пуассондық, экспоненциалды т.б.

6. Машиналық оқыту негіздері

Бақыланатын оқыту – Белгіленген деректермен оқыту.

Бақылаусыз оқыту – кластерлеу, өлшемділік және т.б.

7. Деректерді визуализациялау және коммуникация

Диаграммалар – сызық, жолақ, дөңгелек, шашыраңқы.

Бақылау тақталары – интерактивті көрнекіліктерге арналған BI құралдары.

Әңгімелеу – құрылымдалған баяндаулармен нақты түсініктер.

Құралдар – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python кітапханалары – Matplotlib, Seaborn.

8. Үлкен деректер және құралдар

Сипаттамалары – көлемі, жылдамдығы, әртүрлілігі, ақиқаттығы.

Hadoop экожүйесі – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Бөлінген есептеулер, нақты уақыттағы аналитика.

Бұлтты платформалар – AWS, Azure, Google Cloud.

Деректер базалары – SQL және NoSQL.

Ағынды деректер – Кафка, Флинк құбырлары.

9. Деректер этикасы және қауіпсіздігі

Деректер құпиялылығы – жеке ақпаратты қорғау.

Біржақтылық – әділетсіз немесе кемсітушілік үлгілердің алдын алу.

AI этикасы – ашықтық, есеп берушілік, жауапкершілік.

Қауіпсіздік – шифрлау, аутентификация, қол жеткізуді басқару.

🎯 Деректану негіздері бойынша тестілеуді кім пайдалана алады?

Студенттер – Деректер туралы ғылым тұжырымдамаларын үйреніңіз және қайталаңыз.

Жаңадан бастаушылар – Деректер ғылымының негіздерін құру.

Конкурстық емтиханға үміткерлер – IT және аналитика емтихандарына дайындалыңыз.

Жұмыс іздеушілер – Деректер рөлдерінде сұхбат алу үшін MCQ тәжірибесін жасаңыз.

Кәсіби мамандар – негізгі ұғымдар мен құралдарды жаңартыңыз.

📥 Деректер ғылымының негіздері бойынша викторинаны қазір жүктеп алыңыз және бүгіннен бастап деректер ғылымы бойынша саяхатыңызды бастаңыз!