Data Science Basics Quiz
ផ្ទុកពាណិជ្ជកម្ម
10+
ការទាញយក
គ្រប់គ្នា
info
អំពីកម្មវិធីនេះ
Data Science Basics Quiz គឺជាកម្មវិធី Data Science Basics ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីជួយអ្នកសិក្សា សិស្សានុសិស្ស និងអ្នកជំនាញពង្រឹងការយល់ដឹងរបស់ពួកគេអំពីគំនិតវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ តាមរយៈសំណួរពហុជ្រើសរើសអន្តរកម្ម (MCQs)។ កម្មវិធីនេះផ្តល់នូវវិធីរចនាសម្ព័ន្ធដើម្បីអនុវត្តប្រធានបទសំខាន់ៗដូចជាការប្រមូលទិន្នន័យ ការសម្អាត ស្ថិតិ ប្រូបាប៊ីលីតេ ការរៀនម៉ាស៊ីន ការមើលឃើញ ទិន្នន័យធំ និងក្រមសីលធម៌។
មិនថាអ្នកកំពុងរៀបចំសម្រាប់ការប្រឡង ការសំភាសន៍ ឬគ្រាន់តែចង់បង្កើនជំនាញរបស់អ្នក កម្មវិធី Data Science Basics Quiz ធ្វើឱ្យការសិក្សាមានភាពទាក់ទាញ ងាយស្រួលប្រើប្រាស់ និងមានប្រសិទ្ធភាព។
🔹 លក្ខណៈពិសេសសំខាន់ៗនៃកម្មវិធីសំណួរមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
ការអនុវត្តផ្អែកលើ MCQ សម្រាប់ការរៀនសូត្រ និងការពិនិត្យឡើងវិញកាន់តែប្រសើរ។
គ្របដណ្តប់ការប្រមូលទិន្នន័យ ស្ថិតិ ML ទិន្នន័យធំ ការមើលឃើញ ក្រមសីលធម៌។
សាកសមបំផុតសម្រាប់និស្សិត អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង អ្នកជំនាញ និងអ្នកប្រាថ្នាការងារ។
កម្មវិធី Data Science Basics ដែលងាយស្រួលប្រើ និងស្រាល។
📘 ប្រធានបទគ្របដណ្តប់នៅក្នុងសំណួរមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ
1. ការណែនាំអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
និយមន័យ - វាលអន្តរកម្មសិក្សាដែលទាញយកការយល់ដឹងពីទិន្នន័យ។
វដ្តជីវិត - ការប្រមូលទិន្នន័យ ការសម្អាត ការវិភាគ និងការមើលឃើញ។
កម្មវិធី - ការថែទាំសុខភាព ហិរញ្ញវត្ថុ បច្ចេកវិទ្យា ការស្រាវជ្រាវ អាជីវកម្ម។
ប្រភេទទិន្នន័យ - រចនាសម្ព័ន្ធ, គ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ, ពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ, ស្ទ្រីម។
ជំនាញដែលត្រូវការ - ការសរសេរកម្មវិធី ស្ថិតិ ការមើលឃើញ ចំណេះដឹងដែន។
ក្រមសីលធម៌ - ឯកជនភាព យុត្តិធម៌ លំអៀង ការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ។
2. ការប្រមូលទិន្នន័យ និងប្រភព
ទិន្នន័យបឋម - ការស្ទង់មតិ ការពិសោធន៍ ការសង្កេត។
ទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំ - របាយការណ៍ សំណុំទិន្នន័យរបស់រដ្ឋាភិបាល ប្រភពដែលបានបោះពុម្ពផ្សាយ។
APIs - ការចូលដំណើរការតាមកម្មវិធីទៅកាន់ទិន្នន័យអនឡាញ។
Web Scraping - ទាញយកមាតិកាពីគេហទំព័រ។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យ - SQL, NoSQL, ការផ្ទុកពពក។
ប្រភពទិន្នន័យធំ - ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម IoT ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ។
3. ការសម្អាត និងដំណើរការទិន្នន័យជាមុន
ការដោះស្រាយទិន្នន័យដែលបាត់ - ការដាក់បញ្ចូល ការជ្រៀតជ្រែក ការដកចេញ។
ការផ្លាស់ប្តូរ - ធម្មតា ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន ការអ៊ិនកូដអថេរ។
ការរកឃើញខាងក្រៅ - ការត្រួតពិនិត្យស្ថិតិ ការចង្កោម ការមើលឃើញ។
ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យ - ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃសំណុំទិន្នន័យច្រើន។
ការកាត់បន្ថយ - ការជ្រើសរើសលក្ខណៈពិសេស ការកាត់បន្ថយវិមាត្រ។
ការត្រួតពិនិត្យគុណភាព - ភាពត្រឹមត្រូវ ភាពស៊ីសង្វាក់ ភាពពេញលេញ។
4. ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA)
ស្ថិតិពិពណ៌នា - មធ្យម ភាពខុសគ្នា គម្លាតស្តង់ដារ។
ការមើលឃើញ - អ៊ីស្តូក្រាម គំនូសព្រាង ផែនទីកំដៅ។
ទំនាក់ទំនង - ការយល់ដឹងអំពីទំនាក់ទំនងអថេរ។
ការវិភាគការចែកចាយ - ភាពធម្មតា, ភាពមិនច្បាស់, kurtosis ។
ការវិភាគតាមប្រភេទ - ការរាប់ប្រេកង់ ប្លង់របារ។
ឧបករណ៍ EDA - Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly ។
5. ស្ថិតិ និងមូលដ្ឋានប្រូបាប៊ីលីតេ
គំនិតប្រូបាប៊ីលីតេ – ព្រឹត្តិការណ៍ លទ្ធផល ចន្លោះគំរូ។
អថេរចៃដន្យ - ដាច់ដោយឡែកទល់នឹងបន្ត។
ការចែកចាយ - ធម្មតា, binomial, Poisson, exponential ។ល។
6. មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន
ការរៀនដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ - ការបណ្តុះបណ្តាលជាមួយនឹងទិន្នន័យដែលមានស្លាក។
ការសិក្សាដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ – ការធ្វើជាចង្កោម វិមាត្រ។ល។
7. Data Visualization & Communication
គំនូសតាង - បន្ទាត់, របារ, ចំណិត, រាយប៉ាយ។
ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង - ឧបករណ៍ BI សម្រាប់ការមើលឃើញអន្តរកម្ម។
ការនិទានរឿង - ការយល់ដឹងច្បាស់លាស់ជាមួយនឹងការនិទានរឿងដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។
ឧបករណ៍ - Tableau, Power BI, Google Data Studio ។
បណ្ណាល័យ Python - Matplotlib, Seaborn ។
8. ទិន្នន័យធំ & ឧបករណ៍
លក្ខណៈ - បរិមាណ, ល្បឿន, ភាពខុសគ្នា, ភាពជាក់លាក់។
ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី Hadoop - HDFS, MapReduce, Hive, Pig ។
Apache Spark - កុំព្យូទ័រចែកចាយ ការវិភាគតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។
វេទិកាពពក - AWS, Azure, Google Cloud ។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យ - SQL ទល់នឹង NoSQL ។
ទិន្នន័យស្ទ្រីម - Kafka, បំពង់ Flink ។
9. ក្រមសីលធម៌ និងសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ
ឯកជនភាពទិន្នន័យ - ការការពារព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន។
លំអៀង - ការពារគំរូអយុត្តិធម៌ ឬការរើសអើង។
ក្រមសីលធម៌ AI - តម្លាភាព គណនេយ្យភាព ទំនួលខុសត្រូវ។
សុវត្ថិភាព - ការអ៊ិនគ្រីប ការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវ ការគ្រប់គ្រងការចូលប្រើ។
🎯 តើអ្នកណាអាចប្រើសំណួរមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ?
សិស្ស – រៀន និងពិនិត្យឡើងវិញនូវគំនិតវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង - បង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះនៅក្នុងមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
បេក្ខជនប្រឡងប្រជែង - រៀបចំសម្រាប់ការប្រឡង IT និងវិភាគ។
អ្នកស្វែងរកការងារធ្វើ - អនុវត្ត MCQs សម្រាប់ការសម្ភាសន៍ក្នុងតួនាទីទិន្នន័យ។
អ្នកជំនាញ - ធ្វើឱ្យគំនិត និងឧបករណ៍សំខាន់ៗឡើងវិញ។
📥 ទាញយក Data Science Basics Quiz ឥឡូវនេះ ហើយចាប់ផ្តើមដំណើរវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់អ្នកនៅថ្ងៃនេះ!
មិនថាអ្នកកំពុងរៀបចំសម្រាប់ការប្រឡង ការសំភាសន៍ ឬគ្រាន់តែចង់បង្កើនជំនាញរបស់អ្នក កម្មវិធី Data Science Basics Quiz ធ្វើឱ្យការសិក្សាមានភាពទាក់ទាញ ងាយស្រួលប្រើប្រាស់ និងមានប្រសិទ្ធភាព។
🔹 លក្ខណៈពិសេសសំខាន់ៗនៃកម្មវិធីសំណួរមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
ការអនុវត្តផ្អែកលើ MCQ សម្រាប់ការរៀនសូត្រ និងការពិនិត្យឡើងវិញកាន់តែប្រសើរ។
គ្របដណ្តប់ការប្រមូលទិន្នន័យ ស្ថិតិ ML ទិន្នន័យធំ ការមើលឃើញ ក្រមសីលធម៌។
សាកសមបំផុតសម្រាប់និស្សិត អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង អ្នកជំនាញ និងអ្នកប្រាថ្នាការងារ។
កម្មវិធី Data Science Basics ដែលងាយស្រួលប្រើ និងស្រាល។
📘 ប្រធានបទគ្របដណ្តប់នៅក្នុងសំណួរមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ
1. ការណែនាំអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
និយមន័យ - វាលអន្តរកម្មសិក្សាដែលទាញយកការយល់ដឹងពីទិន្នន័យ។
វដ្តជីវិត - ការប្រមូលទិន្នន័យ ការសម្អាត ការវិភាគ និងការមើលឃើញ។
កម្មវិធី - ការថែទាំសុខភាព ហិរញ្ញវត្ថុ បច្ចេកវិទ្យា ការស្រាវជ្រាវ អាជីវកម្ម។
ប្រភេទទិន្នន័យ - រចនាសម្ព័ន្ធ, គ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ, ពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ, ស្ទ្រីម។
ជំនាញដែលត្រូវការ - ការសរសេរកម្មវិធី ស្ថិតិ ការមើលឃើញ ចំណេះដឹងដែន។
ក្រមសីលធម៌ - ឯកជនភាព យុត្តិធម៌ លំអៀង ការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ។
2. ការប្រមូលទិន្នន័យ និងប្រភព
ទិន្នន័យបឋម - ការស្ទង់មតិ ការពិសោធន៍ ការសង្កេត។
ទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំ - របាយការណ៍ សំណុំទិន្នន័យរបស់រដ្ឋាភិបាល ប្រភពដែលបានបោះពុម្ពផ្សាយ។
APIs - ការចូលដំណើរការតាមកម្មវិធីទៅកាន់ទិន្នន័យអនឡាញ។
Web Scraping - ទាញយកមាតិកាពីគេហទំព័រ។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យ - SQL, NoSQL, ការផ្ទុកពពក។
ប្រភពទិន្នន័យធំ - ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម IoT ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ។
3. ការសម្អាត និងដំណើរការទិន្នន័យជាមុន
ការដោះស្រាយទិន្នន័យដែលបាត់ - ការដាក់បញ្ចូល ការជ្រៀតជ្រែក ការដកចេញ។
ការផ្លាស់ប្តូរ - ធម្មតា ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន ការអ៊ិនកូដអថេរ។
ការរកឃើញខាងក្រៅ - ការត្រួតពិនិត្យស្ថិតិ ការចង្កោម ការមើលឃើញ។
ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យ - ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃសំណុំទិន្នន័យច្រើន។
ការកាត់បន្ថយ - ការជ្រើសរើសលក្ខណៈពិសេស ការកាត់បន្ថយវិមាត្រ។
ការត្រួតពិនិត្យគុណភាព - ភាពត្រឹមត្រូវ ភាពស៊ីសង្វាក់ ភាពពេញលេញ។
4. ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA)
ស្ថិតិពិពណ៌នា - មធ្យម ភាពខុសគ្នា គម្លាតស្តង់ដារ។
ការមើលឃើញ - អ៊ីស្តូក្រាម គំនូសព្រាង ផែនទីកំដៅ។
ទំនាក់ទំនង - ការយល់ដឹងអំពីទំនាក់ទំនងអថេរ។
ការវិភាគការចែកចាយ - ភាពធម្មតា, ភាពមិនច្បាស់, kurtosis ។
ការវិភាគតាមប្រភេទ - ការរាប់ប្រេកង់ ប្លង់របារ។
ឧបករណ៍ EDA - Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly ។
5. ស្ថិតិ និងមូលដ្ឋានប្រូបាប៊ីលីតេ
គំនិតប្រូបាប៊ីលីតេ – ព្រឹត្តិការណ៍ លទ្ធផល ចន្លោះគំរូ។
អថេរចៃដន្យ - ដាច់ដោយឡែកទល់នឹងបន្ត។
ការចែកចាយ - ធម្មតា, binomial, Poisson, exponential ។ល។
6. មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន
ការរៀនដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ - ការបណ្តុះបណ្តាលជាមួយនឹងទិន្នន័យដែលមានស្លាក។
ការសិក្សាដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ – ការធ្វើជាចង្កោម វិមាត្រ។ល។
7. Data Visualization & Communication
គំនូសតាង - បន្ទាត់, របារ, ចំណិត, រាយប៉ាយ។
ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង - ឧបករណ៍ BI សម្រាប់ការមើលឃើញអន្តរកម្ម។
ការនិទានរឿង - ការយល់ដឹងច្បាស់លាស់ជាមួយនឹងការនិទានរឿងដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។
ឧបករណ៍ - Tableau, Power BI, Google Data Studio ។
បណ្ណាល័យ Python - Matplotlib, Seaborn ។
8. ទិន្នន័យធំ & ឧបករណ៍
លក្ខណៈ - បរិមាណ, ល្បឿន, ភាពខុសគ្នា, ភាពជាក់លាក់។
ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី Hadoop - HDFS, MapReduce, Hive, Pig ។
Apache Spark - កុំព្យូទ័រចែកចាយ ការវិភាគតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។
វេទិកាពពក - AWS, Azure, Google Cloud ។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យ - SQL ទល់នឹង NoSQL ។
ទិន្នន័យស្ទ្រីម - Kafka, បំពង់ Flink ។
9. ក្រមសីលធម៌ និងសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ
ឯកជនភាពទិន្នន័យ - ការការពារព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន។
លំអៀង - ការពារគំរូអយុត្តិធម៌ ឬការរើសអើង។
ក្រមសីលធម៌ AI - តម្លាភាព គណនេយ្យភាព ទំនួលខុសត្រូវ។
សុវត្ថិភាព - ការអ៊ិនគ្រីប ការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវ ការគ្រប់គ្រងការចូលប្រើ។
🎯 តើអ្នកណាអាចប្រើសំណួរមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ?
សិស្ស – រៀន និងពិនិត្យឡើងវិញនូវគំនិតវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង - បង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះនៅក្នុងមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
បេក្ខជនប្រឡងប្រជែង - រៀបចំសម្រាប់ការប្រឡង IT និងវិភាគ។
អ្នកស្វែងរកការងារធ្វើ - អនុវត្ត MCQs សម្រាប់ការសម្ភាសន៍ក្នុងតួនាទីទិន្នន័យ។
អ្នកជំនាញ - ធ្វើឱ្យគំនិត និងឧបករណ៍សំខាន់ៗឡើងវិញ។
📥 ទាញយក Data Science Basics Quiz ឥឡូវនេះ ហើយចាប់ផ្តើមដំណើរវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់អ្នកនៅថ្ងៃនេះ!
បានដំឡើងកំណែនៅ
សុវត្ថិភាពចាប់ផ្ដើមពីការយល់ដឹងអំពីរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រមូល និងចែករំលែកទិន្នន័យរបស់អ្នក។ ការអនុវត្តចំពោះសន្តិសុខ និងឯកជនភាពទិន្នន័យអាចខុសគ្នាទៅតាមការប្រើប្រាស់ តំបន់ និងអាយុរបស់អ្នក។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍បានផ្ដល់ព័ត៌មាននេះ និងអាចធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពវានៅពេលខាងមុខ។
កម្មវិធីនេះអាចចែករំលែកប្រភេទទិន្នន័យទាំងនេះជាមួយភាគីទីបី
ប្រតិបត្តិការ និងព័ត៌មានកម្មវិធី និងឧបករណ៍ ឬលេខសម្គាល់ផ្សេងទៀត
មិនប្រមូលទិន្នន័យឡើយ
ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រកាសអំពីការប្រមូលទិន្នន័យ
ទិន្នន័យមិនត្រូវបានអ៊ីនគ្រីបទេ
ជំនួយកម្មវិធី
អំពីអ្នកអភិវឌ្ឍន៍
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
