Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Жарнамалар бар

Колдонмо тууралуу

Data Science Basics Quiz бул окуучуларга, студенттерге жана адистерге интерактивдүү бир нече тандоо суроолору (MCQs) аркылуу маалымат илими түшүнүктөрүн бекемдөөгө жардам берүү үчүн иштелип чыккан Data Science Basics колдонмосу. Бул колдонмо маалыматтарды чогултуу, тазалоо, статистика, ыктымалдуулук, машинаны үйрөнүү, визуализация, чоң маалыматтар жана этика сыяктуу маанилүү темаларды практикалоонун структураланган жолун камсыз кылат.

Экзамендерге, маектерге даярданып жатасызбы же жөн гана өз жөндөмүңүздү өркүндөткүңүз келеби, Data Science Basics Quiz колдонмосу окууну кызыктуу, жеткиликтүү жана натыйжалуу кылат.

🔹 Data Science Basics Quiz колдонмосунун негизги өзгөчөлүктөрү

Жакшыраак үйрөнүү жана кайра карап чыгуу үчүн MCQ негизделген практика.

Маалыматтарды чогултуу, статистика, ML, чоң маалыматтарды, визуализацияны, этиканы камтыйт.

Студенттер, башталгычтар, адистер жана жумушка умтулгандар үчүн идеалдуу.

Колдонуучуга ыңгайлуу жана жеңил Data Science Basics колдонмосу.

📘 Маалымат илиминин негиздери боюнча тестте камтылган темалар
1. Маалымат илимине киришүү

Аныктама – Берилиштерден түшүнүктөрдү алып чыгуучу дисциплиналар аралык талаа.

Lifecycle - Маалыматтарды чогултуу, тазалоо, талдоо жана визуалдаштыруу.

Тиркемелер - Саламаттыкты сактоо, каржы, технология, изилдөө, бизнес.

Маалымат түрлөрү – Структураланган, структураланбаган, жарым структураланган, агымдык.

Керектүү көндүмдөр – Программалоо, статистика, визуализация, домен билими.

Этика – Купуялык, калыстык, бир тараптуулук, жоопкерчиликтүү колдонуу.

2. Маалыматтарды чогултуу жана булактар

Негизги маалыматтар - Сурамжылоолор, эксперименттер, байкоолор.

Экинчилик маалыматтар – Отчеттор, мамлекеттик маалымат топтому, жарыяланган булактар.

API'лер - онлайн маалыматтарга программалык жетүү.

Web Scraping - Вебсайттардан мазмунду алуу.

Маалыматтар базалары – SQL, NoSQL, булуттагы сактагыч.

Чоң маалымат булактары - коомдук медиа, IOT, транзакция системалары.

3. Маалыматтарды тазалоо жана алдын ала иштетүү

Жетпеген маалыматтарды иштетүү – Импутация, интерполяция, алып салуу.

Трансформация - Нормалдаштыруу, масштабдоо, өзгөрмөлөрдү коддоо.

Outlier Detection - Статистикалык текшерүүлөр, кластерлөө, визуализация.

Маалыматтарды интеграциялоо - бир нече маалымат топтомун бириктирүү.

Кыскартуу - Функцияны тандоо, өлчөмдүүлүктү азайтуу.

Сапатты текшерүү - тактык, ырааттуулук, толуктук.

4. Изилдөөчү маалыматтарды талдоо (EDA)

Сыпаттама статистика – Орточо, дисперсия, стандарттык четтөө.

Визуализация – гистограммалар, чачырандылар, жылуулук карталары.

Корреляция – өзгөрмөлүү мамилелерди түшүнүү.

Бөлүштүрүү анализи – нормалдуулук, кыйшаюулук, куртозис.

Категориялык талдоо – жыштыктарды эсептөө, тилкелер.

EDA куралдары – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Статистика жана ыктымалдуулук негиздери

Ыктымалдуулук түшүнүктөрү – Окуялар, жыйынтыктар, үлгү мейкиндиктери.

Кокус өзгөрмөлөр – дискреттик жана үзгүлтүксүз.

Бөлүштүрүү – нормалдуу, биномдук, пуассондук, экспоненциалдык ж.

6. Машиналарды үйрөнүүнүн негиздери

Көзөмөлгө алынган окутуу – Белгиленген маалыматтар менен машыгуу.

Көзөмөлсүз окутуу – Кластерлөө, өлчөмдүүлүк ж.б.

7. Маалыматтарды визуализациялоо жана байланыш

Диаграммалар – сызык, тилке, пирог, чачыратуу.

Куралдар такталары – интерактивдүү визуалдык көрүнүштөр үчүн BI куралдары.

Окуяларды баяндоо - структураланган баяндар менен так түшүнүктөр.

Куралдар – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python китепканалары - Matplotlib, Seaborn.

8. Чоң маалыматтар жана куралдар

Мүнөздөмөлөрү – Көлөмү, ылдамдыгы, ар түрдүүлүгү, чындыгы.

Hadoop экосистемасы – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark - Бөлүштүрүлгөн эсептөө, реалдуу убакыт аналитика.

Cloud Platforms - AWS, Azure, Google Cloud.

Маалымат базалары - SQL vs NoSQL.

Агымдагы маалыматтар – Кафка, Флинк түтүктөрү.

9. Маалымат этикасы жана коопсуздугу

Маалыматтын купуялыгы - жеке маалыматты коргоо.

Bias - адилетсиз же басмырлоочу моделдердин алдын алуу.

AI этикасы – ачыктык, отчеттуулук, жоопкерчилик.

Коопсуздук - Шифрлөө, аутентификация, кирүү мүмкүнчүлүгүн көзөмөлдөө.

🎯 Маалымат илиминин негиздери боюнча тестти ким колдоно алат?

Студенттер - Маалымат илиминин концепцияларын үйрөнүңүз жана кайра карап көрүңүз.

Башталгычтар - Маалымат илиминин негиздерине негиз түзүңүз.

Конкурстук сынак Аспиранттар - IT жана аналитика сынактарына даярданыңыз.

Жумуш издөөчүлөр - Маалымат ролдорунда интервью алуу үчүн MCQs машыгыңыз.

Профессионалдар – Негизги түшүнүктөрдү жана куралдарды жаңыртыңыз.

📥 Data Science Basics Quiz'ти азыр жүктөп алып, маалымат илими боюнча саякатыңызды бүгүн баштаңыз!