Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Yra skelbimų

Apie šią programą

Duomenų mokslo pagrindų viktorina yra duomenų mokslo pagrindų programa, skirta padėti besimokantiesiems, studentams ir specialistams geriau suprasti duomenų mokslo sąvokas pasitelkiant interaktyvius kelių atsakymų klausimus (MCQ). Ši programa suteikia struktūrinį būdą praktikuoti esmines temas, tokias kaip duomenų rinkimas, valymas, statistika, tikimybė, mašininis mokymasis, vizualizacija, dideli duomenys ir etika.

Nesvarbu, ar ruošiatės egzaminams, pokalbiams ar tiesiog norite patobulinti savo įgūdžius, „Data Science Basics Quiz“ programa mokymasis tampa patrauklus, prieinamas ir efektyvus.

🔹 Pagrindinės duomenų mokslo pagrindų viktorinos programos savybės

MCQ pagrįsta praktika geresniam mokymuisi ir peržiūrai.

Apima duomenų rinkimą, statistiką, ML, didelius duomenis, vizualizaciją, etiką.

Idealiai tinka studentams, pradedantiesiems, profesionalams ir ieškantiems darbo.

Patogi ir lengva duomenų mokslo pagrindų programa.

📘 Duomenų mokslo pagrindų viktorinoje nagrinėjamos temos
1. Įvadas į duomenų mokslą

Apibrėžimas – tarpdisciplininis laukas, iš kurio gaunamos įžvalgos.

Gyvenimo ciklas – duomenų rinkimas, valymas, analizė ir vizualizavimas.

Taikymas – sveikatos priežiūra, finansai, technologijos, tyrimai, verslas.

Duomenų tipai – struktūriniai, nestruktūruoti, pusiau struktūrizuoti, srautiniai.

Reikalingi įgūdžiai – Programavimas, statistika, vizualizacija, srities žinios.

Etika – privatumas, sąžiningumas, šališkumas, atsakingas naudojimas.

2. Duomenų rinkimas ir šaltiniai

Pirminiai duomenys – Apklausos, eksperimentai, stebėjimai.

Antriniai duomenys – ataskaitos, vyriausybės duomenų rinkiniai, paskelbti šaltiniai.

API – programinė prieiga prie internetinių duomenų.

Web Scraping – turinio ištraukimas iš svetainių.

Duomenų bazės – SQL, NoSQL, saugykla debesyje.

Dideli duomenų šaltiniai – socialinė žiniasklaida, daiktų internetas, sandorių sistemos.

3. Duomenų valymas ir išankstinis apdorojimas

Trūkstamų duomenų tvarkymas – priskyrimas, interpoliacija, pašalinimas.

Transformacija – kintamųjų normalizavimas, mastelio keitimas, kodavimas.

Outlier Detection – statistiniai patikrinimai, grupavimas, vizualizacija.

Duomenų integravimas – kelių duomenų rinkinių sujungimas.

Sumažinimas – funkcijų pasirinkimas, matmenų mažinimas.

Kokybės patikrinimai – tikslumas, nuoseklumas, išsamumas.

4. Tiriamoji duomenų analizė (EDA)

Aprašomoji statistika – vidurkis, dispersija, standartinis nuokrypis.

Vizualizacija – Histogramos, sklaidos diagramos, šilumos žemėlapiai.

Koreliacija – kintamųjų ryšių supratimas.

Pasiskirstymo analizė – Normalumas, kreivumas, kurtozė.

Kategorinė analizė – dažnių skaičiavimai, juostų diagramos.

EDA įrankiai – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Statistika ir tikimybių pagrindai

Tikimybių sąvokos – įvykiai, rezultatai, pavyzdžių erdvės.

Atsitiktiniai kintamieji – diskretieji arba nuolatiniai.

Pasiskirstymai – normalus, dvinaris, Puasono, eksponentinis ir kt.

6. Mašininio mokymosi pagrindai

Prižiūrimas mokymasis – mokymas su pažymėtais duomenimis.

Neprižiūrimas mokymasis – grupavimas, dimensijos ir kt.

7. Duomenų vizualizavimas ir komunikacija

Diagramos – linija, juosta, pyragas, sklaida.

Informacijos suvestinės – BI įrankiai interaktyviems vaizdams.

Istorijos pasakojimas – aiškios įžvalgos su struktūrizuotais pasakojimais.

Įrankiai – „Tableau“, „Power BI“, „Google Data Studio“.

Python bibliotekos – Matplotlib, Seaborn.

8. Didieji duomenys ir įrankiai

Charakteristikos – tūris, greitis, įvairovė, tikrumas.

„Hadoop“ ekosistema – HDFS, „MapReduce“, „Hive“, „Pig“.

Apache Spark – paskirstyta kompiuterija, realiojo laiko analizė.

Debesų platformos – AWS, Azure, Google Cloud.

Duomenų bazės – SQL vs NoSQL.

Srautiniai duomenys – Kafka, Flink vamzdynai.

9. Duomenų etika ir saugumas

Duomenų privatumas – asmeninės informacijos apsauga.

Šališkumas – nesąžiningų ar diskriminacinių modelių prevencija.

AI etika – skaidrumas, atskaitomybė, atsakomybė.

Sauga – Šifravimas, autentifikavimas, prieigos kontrolė.

🎯 Kas gali naudotis duomenų mokslo pagrindų viktorina?

Studentai – išmokti ir peržiūrėti duomenų mokslo koncepcijas.

Pradedantiesiems – sukurkite duomenų mokslo pagrindų pagrindą.

Kandidatai į konkurencingus egzaminus – pasiruoškite IT ir analizės egzaminams.

Darbo ieškantys asmenys – praktikuokite MCQ pokalbiams atliekant duomenų vaidmenis.

Profesionalai – atnaujinkite pagrindines sąvokas ir įrankius.

📥 Atsisiųskite duomenų mokslo pagrindų viktoriną dabar ir pradėkite savo duomenų mokslo kelionę šiandien!