Data Science Basics Quiz
ປະກອບມີໂຄສະນາ
10+
ດາວໂຫຼດ
ທຸກຄົນ
info
ກ່ຽວກັບແອັບນີ້
Data Science Basics Quiz ແມ່ນແອັບຂໍ້ມູນພື້ນຖານວິທະຍາສາດທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຮຽນ, ນັກຮຽນ, ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານເພີ່ມຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໂດຍຜ່ານຄໍາຖາມແບບໂຕ້ຕອບແບບຫຼາຍທາງເລືອກ (MCQs). ແອັບນີ້ສະໜອງວິທີການທີ່ມີໂຄງສ້າງໃນການປະຕິບັດຫົວຂໍ້ທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ, ການທຳຄວາມສະອາດ, ສະຖິຕິ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການເບິ່ງເຫັນພາບ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ແລະຈັນຍາບັນ.
ບໍ່ວ່າທ່ານກໍາລັງກະກຽມສໍາລັບການສອບເສັງ, ສໍາພາດ, ຫຼືພຽງແຕ່ຕ້ອງການທີ່ຈະປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງທ່ານ, ຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດພື້ນຖານ Quiz app ເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ມີສ່ວນຮ່ວມ, ສາມາດເຂົ້າເຖິງ, ແລະປະສິດທິຜົນ.
🔹 ຄຸນນະສົມບັດທີ່ສໍາຄັນຂອງ Data Science Basic Quiz App
ການປະຕິບັດໂດຍອີງໃສ່ MCQ ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ແລະການປັບປຸງທີ່ດີຂຶ້ນ.
ກວມເອົາການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ສະຖິຕິ, ML, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ການເບິ່ງເຫັນ, ຈັນຍາບັນ.
ທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບນັກສຶກສາ, ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ປະກອບອາຊີບ, ແລະຄວາມປາຖະຫນາວຽກເຮັດງານທໍາ.
ແອັບພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ ແລະ ນ້ຳໜັກເບົາ.
📘 ຫົວຂໍ້ທີ່ກວມເອົາໃນແບບສອບຖາມພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
1. ການແນະນໍາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ຄໍານິຍາມ – ພາກສະຫນາມ Interdisciplinary ສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນ.
ວົງຈອນຊີວິດ – ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ທໍາຄວາມສະອາດ, ການວິເຄາະ, ແລະການເບິ່ງເຫັນ.
ການນໍາໃຊ້ - ການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ເຕັກໂນໂລຊີ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ທຸລະກິດ.
ປະເພດຂໍ້ມູນ – ມີໂຄງສ້າງ, ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ເຄິ່ງໂຄງສ້າງ, ການຖ່າຍທອດ.
ທັກສະທີ່ຈໍາເປັນ - ການຂຽນໂປຼແກຼມ, ສະຖິຕິ, ການເບິ່ງເຫັນ, ຄວາມຮູ້ໂດເມນ.
ຈັນຍາບັນ – ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຄວາມຍຸດຕິທຳ, ຄວາມລຳອຽງ, ການນຳໃຊ້ທີ່ຮັບຜິດຊອບ.
2. ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ & ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
ຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນ - ການສໍາຫຼວດ, ການທົດລອງ, ການສັງເກດການ.
ຂໍ້ມູນທີສອງ - ບົດລາຍງານ, ຊຸດຂໍ້ມູນຂອງລັດຖະບານ, ແຫຼ່ງທີ່ຈັດພີມມາ.
APIs – ການເຂົ້າເຖິງເປັນໂຄງການເພື່ອຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌.
Web Scraping - ການສະກັດເນື້ອຫາຈາກເວັບໄຊທ໌.
ຖານຂໍ້ມູນ - SQL, NoSQL, ການເກັບຮັກສາຟັງ.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ – ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, IoT, ລະບົບທຸລະກໍາ.
3. ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ & Preprocessing
ການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍ - Imputation, interpolation, ການໂຍກຍ້າຍອອກ.
ການຫັນປ່ຽນ – ການປົກກະຕິ, ການປັບຂະຫນາດ, ການເຂົ້າລະຫັດຕົວແປ.
Outlier Detection – ການກວດສອບສະຖິຕິ, ການຈັດກຸ່ມ, ການເບິ່ງເຫັນ.
Data Integration – ການລວມຊຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍອັນ.
ການຫຼຸດຜ່ອນ - ການຄັດເລືອກຄຸນນະສົມບັດ, ການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດ.
ການກວດສອບຄຸນນະພາບ - ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສອດຄ່ອງ, ຄວາມສົມບູນ.
4. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສຳຫຼວດ (EDA)
ສະຖິຕິພັນລະນາ - ສະເລ່ຍ, ຄວາມແຕກຕ່າງກັນ, ມາດຕະຖານ deviation.
Visualization – ຮິສໂຕແກຣມ, ກະແຈກກະຈາຍ, ແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນ.
Correlation – ຄວາມເຂົ້າໃຈການພົວພັນຕົວປ່ຽນແປງ.
ການວິເຄາະການແຜ່ກະຈາຍ – ປົກກະຕິ, skewness, kurtosis.
ການວິເຄາະປະເພດ – ການນັບຄວາມຖີ່, ແຖບແຖບ.
ເຄື່ອງມື EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. ສະຖິຕິ & ຄວາມເປັນໄປໄດ້ພື້ນຖານ
ແນວຄວາມຄິດຄວາມເປັນໄປໄດ້ – ເຫດການ, ຜົນໄດ້ຮັບ, ພື້ນທີ່ຕົວຢ່າງ.
ຕົວແປແບບສຸ່ມ – ບໍ່ຕັດຕໍ່ທຽບກັບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ການແຜ່ກະຈາຍ - ປົກກະຕິ, binomial, Poisson, exponential ແລະອື່ນໆ.
6. ພື້ນຖານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ການຮຽນຮູ້ການຄວບຄຸມ – ການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຂໍ້ມູນຕິດສະຫຼາກ.
ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການດູແລ - ການຈັດກຸ່ມ, ຂະຫນາດແລະອື່ນໆ
7. Data Visualization & Communication
ຕາຕະລາງ - ເສັ້ນ, ແຖບ, pie, ກະແຈກກະຈາຍ.
Dashboards – ເຄື່ອງມື BI ສໍາລັບຮູບພາບການໂຕ້ຕອບ.
ການເລົ່າເລື່ອງ - ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຊັດເຈນດ້ວຍການເລົ່າເລື່ອງທີ່ມີໂຄງສ້າງ.
ເຄື່ອງມື – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
ຫໍສະໝຸດ Python – Matplotlib, Seaborn.
8. ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ & ເຄື່ອງມື
ຄຸນລັກສະນະ - ປະລິມານ, ຄວາມໄວ, ແນວພັນ, veracity.
ລະບົບນິເວດ Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark - ຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍ, ການວິເຄາະໃນເວລາຈິງ.
Cloud Platforms – AWS, Azure, Google Cloud.
ຖານຂໍ້ມູນ – SQL vs NoSQL.
ການຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນ – Kafka, Flink pipelines.
9. ຈັນຍາບັນຂໍ້ມູນ & ຄວາມປອດໄພ
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ – ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ.
ອະຄະຕິ – ປ້ອງກັນແບບຢ່າງທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ ຫຼືຈຳແນກ.
ຈັນຍາບັນ AI - ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
ຄວາມປອດໄພ - ການເຂົ້າລະຫັດ, ການກວດສອບ, ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ.
🎯 ໃຜສາມາດໃຊ້ແບບສອບຖາມພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້?
ນັກຮຽນ – ຮຽນຮູ້ ແລະ ທົບທວນແນວຄວາມຄິດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ເລີ່ມ – ສ້າງພື້ນຖານໃນພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ສະມັກສອບເສັງແຂ່ງຂັນ - ກະກຽມສໍາລັບການສອບເສັງ IT ແລະການວິເຄາະ.
ຜູ້ຊອກຫາວຽກ - ປະຕິບັດ MCQs ສໍາລັບການສໍາພາດໃນພາລະບົດບາດຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ຊ່ຽວຊານ – ປັບປຸງແນວຄວາມຄິດ ແລະເຄື່ອງມືຫຼັກໆ.
📥 ດາວໂຫລດແບບສອບຖາມພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນດຽວນີ້ແລະເລີ່ມຕົ້ນການເດີນທາງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃນມື້ນີ້!
ບໍ່ວ່າທ່ານກໍາລັງກະກຽມສໍາລັບການສອບເສັງ, ສໍາພາດ, ຫຼືພຽງແຕ່ຕ້ອງການທີ່ຈະປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງທ່ານ, ຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດພື້ນຖານ Quiz app ເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ມີສ່ວນຮ່ວມ, ສາມາດເຂົ້າເຖິງ, ແລະປະສິດທິຜົນ.
🔹 ຄຸນນະສົມບັດທີ່ສໍາຄັນຂອງ Data Science Basic Quiz App
ການປະຕິບັດໂດຍອີງໃສ່ MCQ ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ແລະການປັບປຸງທີ່ດີຂຶ້ນ.
ກວມເອົາການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ສະຖິຕິ, ML, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ການເບິ່ງເຫັນ, ຈັນຍາບັນ.
ທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບນັກສຶກສາ, ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ປະກອບອາຊີບ, ແລະຄວາມປາຖະຫນາວຽກເຮັດງານທໍາ.
ແອັບພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ ແລະ ນ້ຳໜັກເບົາ.
📘 ຫົວຂໍ້ທີ່ກວມເອົາໃນແບບສອບຖາມພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
1. ການແນະນໍາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ຄໍານິຍາມ – ພາກສະຫນາມ Interdisciplinary ສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນ.
ວົງຈອນຊີວິດ – ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ທໍາຄວາມສະອາດ, ການວິເຄາະ, ແລະການເບິ່ງເຫັນ.
ການນໍາໃຊ້ - ການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ເຕັກໂນໂລຊີ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ທຸລະກິດ.
ປະເພດຂໍ້ມູນ – ມີໂຄງສ້າງ, ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ເຄິ່ງໂຄງສ້າງ, ການຖ່າຍທອດ.
ທັກສະທີ່ຈໍາເປັນ - ການຂຽນໂປຼແກຼມ, ສະຖິຕິ, ການເບິ່ງເຫັນ, ຄວາມຮູ້ໂດເມນ.
ຈັນຍາບັນ – ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຄວາມຍຸດຕິທຳ, ຄວາມລຳອຽງ, ການນຳໃຊ້ທີ່ຮັບຜິດຊອບ.
2. ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ & ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
ຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນ - ການສໍາຫຼວດ, ການທົດລອງ, ການສັງເກດການ.
ຂໍ້ມູນທີສອງ - ບົດລາຍງານ, ຊຸດຂໍ້ມູນຂອງລັດຖະບານ, ແຫຼ່ງທີ່ຈັດພີມມາ.
APIs – ການເຂົ້າເຖິງເປັນໂຄງການເພື່ອຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌.
Web Scraping - ການສະກັດເນື້ອຫາຈາກເວັບໄຊທ໌.
ຖານຂໍ້ມູນ - SQL, NoSQL, ການເກັບຮັກສາຟັງ.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ – ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, IoT, ລະບົບທຸລະກໍາ.
3. ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ & Preprocessing
ການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍ - Imputation, interpolation, ການໂຍກຍ້າຍອອກ.
ການຫັນປ່ຽນ – ການປົກກະຕິ, ການປັບຂະຫນາດ, ການເຂົ້າລະຫັດຕົວແປ.
Outlier Detection – ການກວດສອບສະຖິຕິ, ການຈັດກຸ່ມ, ການເບິ່ງເຫັນ.
Data Integration – ການລວມຊຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍອັນ.
ການຫຼຸດຜ່ອນ - ການຄັດເລືອກຄຸນນະສົມບັດ, ການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດ.
ການກວດສອບຄຸນນະພາບ - ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສອດຄ່ອງ, ຄວາມສົມບູນ.
4. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສຳຫຼວດ (EDA)
ສະຖິຕິພັນລະນາ - ສະເລ່ຍ, ຄວາມແຕກຕ່າງກັນ, ມາດຕະຖານ deviation.
Visualization – ຮິສໂຕແກຣມ, ກະແຈກກະຈາຍ, ແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນ.
Correlation – ຄວາມເຂົ້າໃຈການພົວພັນຕົວປ່ຽນແປງ.
ການວິເຄາະການແຜ່ກະຈາຍ – ປົກກະຕິ, skewness, kurtosis.
ການວິເຄາະປະເພດ – ການນັບຄວາມຖີ່, ແຖບແຖບ.
ເຄື່ອງມື EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. ສະຖິຕິ & ຄວາມເປັນໄປໄດ້ພື້ນຖານ
ແນວຄວາມຄິດຄວາມເປັນໄປໄດ້ – ເຫດການ, ຜົນໄດ້ຮັບ, ພື້ນທີ່ຕົວຢ່າງ.
ຕົວແປແບບສຸ່ມ – ບໍ່ຕັດຕໍ່ທຽບກັບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ການແຜ່ກະຈາຍ - ປົກກະຕິ, binomial, Poisson, exponential ແລະອື່ນໆ.
6. ພື້ນຖານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ການຮຽນຮູ້ການຄວບຄຸມ – ການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຂໍ້ມູນຕິດສະຫຼາກ.
ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການດູແລ - ການຈັດກຸ່ມ, ຂະຫນາດແລະອື່ນໆ
7. Data Visualization & Communication
ຕາຕະລາງ - ເສັ້ນ, ແຖບ, pie, ກະແຈກກະຈາຍ.
Dashboards – ເຄື່ອງມື BI ສໍາລັບຮູບພາບການໂຕ້ຕອບ.
ການເລົ່າເລື່ອງ - ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຊັດເຈນດ້ວຍການເລົ່າເລື່ອງທີ່ມີໂຄງສ້າງ.
ເຄື່ອງມື – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
ຫໍສະໝຸດ Python – Matplotlib, Seaborn.
8. ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ & ເຄື່ອງມື
ຄຸນລັກສະນະ - ປະລິມານ, ຄວາມໄວ, ແນວພັນ, veracity.
ລະບົບນິເວດ Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark - ຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍ, ການວິເຄາະໃນເວລາຈິງ.
Cloud Platforms – AWS, Azure, Google Cloud.
ຖານຂໍ້ມູນ – SQL vs NoSQL.
ການຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນ – Kafka, Flink pipelines.
9. ຈັນຍາບັນຂໍ້ມູນ & ຄວາມປອດໄພ
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ – ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ.
ອະຄະຕິ – ປ້ອງກັນແບບຢ່າງທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ ຫຼືຈຳແນກ.
ຈັນຍາບັນ AI - ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
ຄວາມປອດໄພ - ການເຂົ້າລະຫັດ, ການກວດສອບ, ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ.
🎯 ໃຜສາມາດໃຊ້ແບບສອບຖາມພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້?
ນັກຮຽນ – ຮຽນຮູ້ ແລະ ທົບທວນແນວຄວາມຄິດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ເລີ່ມ – ສ້າງພື້ນຖານໃນພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ສະມັກສອບເສັງແຂ່ງຂັນ - ກະກຽມສໍາລັບການສອບເສັງ IT ແລະການວິເຄາະ.
ຜູ້ຊອກຫາວຽກ - ປະຕິບັດ MCQs ສໍາລັບການສໍາພາດໃນພາລະບົດບາດຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ຊ່ຽວຊານ – ປັບປຸງແນວຄວາມຄິດ ແລະເຄື່ອງມືຫຼັກໆ.
📥 ດາວໂຫລດແບບສອບຖາມພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນດຽວນີ້ແລະເລີ່ມຕົ້ນການເດີນທາງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃນມື້ນີ້!
ອັບເດດແລ້ວເມື່ອ
ຄວາມປອດໄພເລີ່ມດ້ວຍການເຂົ້າໃຈວ່ານັກພັດທະນາເກັບກຳ ແລະ ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານແນວໃດ. ວິທີປະຕິບັດກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນອາດຈະແຕກຕ່າງກັນອີງຕາມການນຳໃຊ້, ພາກພື້ນ ແລະ ອາຍຸຂອງທ່ານ. ນັກພັດທະນາໃຫ້ຂໍ້ມູນນີ້ ແລະ ອາດຈະອັບເດດມັນເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ.
ແອັບນີ້ອາດຈະແບ່ງປັນປະເພດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ກັບພາກສ່ວນທີສາມ
ຂໍ້ມູນແອັບ ແລະ ປະສິດທິພາບ ແລະ ID ອຸປະກອນ ຫຼື ID ອື່ນໆ
ບໍ່ໄດ້ເກັບກຳຂໍ້ມູນ
ສຶກສາເພີ່ມເຕີມ ກ່ຽວກັບວ່ານັກພັດທະນາປະກາດການເກັບກຳຂໍ້ມູນແນວໃດ
ລະບົບບໍ່ໄດ້ເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນ
ຝ່າຍຊ່ວຍເຫຼືອຂອງແອັບ
ກ່ຽວກັບນັກພັດທະນາແອັບ
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
