Data Science Basics Quiz
Ietver reklāmas
10+
Lejupielādes
Visiem
info
Par šo lietotni
Datu zinātnes pamatu viktorīna ir datu zinātnes pamatu lietotne, kas izstrādāta, lai palīdzētu studentiem, studentiem un profesionāļiem stiprināt izpratni par datu zinātnes jēdzieniem, izmantojot interaktīvus atbilžu variantus (MCQ). Šī lietotne nodrošina strukturētu veidu, kā praktizēt tādas būtiskas tēmas kā datu vākšana, tīrīšana, statistika, varbūtība, mašīnmācīšanās, vizualizācija, lielie dati un ētika.
Neatkarīgi no tā, vai gatavojaties eksāmeniem, intervijām vai vienkārši vēlaties uzlabot savas prasmes, lietotne Data Science Basics Quiz padara mācīšanos saistošu, pieejamu un efektīvu.
🔹 Datu zinātnes pamatu viktorīnas lietotnes galvenās funkcijas
Uz MCQ balstīta prakse labākai apguvei un pārskatīšanai.
Ietver datu vākšanu, statistiku, ML, lielos datus, vizualizāciju, ētiku.
Ideāli piemērots studentiem, iesācējiem, profesionāļiem un darba meklētājiem.
Lietotājam draudzīga un viegla lietotne Data Science Basics.
📘 Datu zinātnes pamatu viktorīnā aplūkotās tēmas
1. Ievads datu zinātnē
Definīcija — starpdisciplinārs lauks, kas iegūst ieskatu no datiem.
Dzīves cikls — datu vākšana, tīrīšana, analīze un vizualizācija.
Lietojumprogrammas – veselības aprūpe, finanses, tehnoloģijas, pētniecība, uzņēmējdarbība.
Datu veidi – strukturēti, nestrukturēti, daļēji strukturēti, straumēti.
Nepieciešamās prasmes – programmēšana, statistika, vizualizācija, domēna zināšanas.
Ētika – privātums, godīgums, neobjektivitāte, atbildīga lietošana.
2. Datu vākšana un avoti
Primārie dati – Aptaujas, eksperimenti, novērojumi.
Sekundārie dati — ziņojumi, valdības datu kopas, publicēti avoti.
API — programmatiska piekļuve tiešsaistes datiem.
Tīmekļa skrāpēšana — satura izvilkšana no vietnēm.
Datu bāzes – SQL, NoSQL, mākoņkrātuve.
Lielie datu avoti — sociālie mediji, IoT, darījumu sistēmas.
3. Datu tīrīšana un pirmapstrāde
Trūkstošo datu apstrāde – imputācija, interpolācija, noņemšana.
Transformācija - Mainīgo normalizēšana, mērogošana, kodēšana.
Ārkārtu noteikšana – statistiskās pārbaudes, klasterizācija, vizualizācija.
Datu integrācija — vairāku datu kopu apvienošana.
Samazināšana – funkciju izvēle, izmēru samazināšana.
Kvalitātes pārbaudes – precizitāte, konsekvence, pilnīgums.
4. Izpētes datu analīze (EDA)
Aprakstošā statistika — vidējā, dispersija, standarta novirze.
Vizualizācija – Histogrammas, izkliedes diagrammas, siltuma kartes.
Korelācija – mainīgo attiecību izpratne.
Izplatības analīze – Normalitāte, šķībums, šķebināšanās.
Kategoriskā analīze – frekvenču skaitīšana, joslu diagrammas.
EDA rīki – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statistika un varbūtību pamati
Varbūtības jēdzieni — notikumi, rezultāti, parauga telpas.
Nejauši mainīgie — diskrēti vai nepārtraukti.
Sadales – parastais, binomālais, Puasona, eksponenciālais utt.
6. Mašīnmācīšanās pamati
Uzraudzīta mācīšanās — apmācība ar iezīmētiem datiem.
Nepārraudzīta mācīšanās — klasterizācija, dimensijas utt.
7. Datu vizualizācija un komunikācija
Diagrammas – līnija, josla, pīrāgs, izkliede.
Informācijas paneļi — BI rīki interaktīvam vizuālajam attēlam.
Stāstīšana — skaidrs ieskats ar strukturētiem stāstiem.
Rīki – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python bibliotēkas – Matplotlib, Seaborn.
8. Lielie dati un rīki
Raksturlielumi – tilpums, ātrums, dažādība, patiesums.
Hadoop ekosistēma – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark — izplatīta skaitļošana, reāllaika analītika.
Mākoņu platformas — AWS, Azure, Google Cloud.
Datu bāzes – SQL vs NoSQL.
Straumēšanas dati — Kafka, Flink cauruļvadi.
9. Datu ētika un drošība
Datu konfidencialitāte – personas informācijas aizsardzība.
Neobjektivitāte – negodīgu vai diskriminējošu modeļu novēršana.
AI ētika — caurspīdīgums, atbildība, atbildība.
Drošība – šifrēšana, autentifikācija, piekļuves kontrole.
🎯 Kas var izmantot datu zinātnes pamatu viktorīnu?
Studenti – apgūst un pārskati datu zinātnes koncepcijas.
Iesācēji — izveidojiet pamatus datu zinātnes pamatiem.
Konkursa eksāmenu kandidāti — sagatavojieties IT un analītikas eksāmeniem.
Darba meklētāji — praktizējiet MCQ intervijām datu lomās.
Profesionāļi — atsvaidziniet galvenos jēdzienus un rīkus.
📥 Lejupielādējiet datu zinātnes pamatu viktorīnu tūlīt un sāciet savu datu zinātnes ceļojumu jau šodien!
Neatkarīgi no tā, vai gatavojaties eksāmeniem, intervijām vai vienkārši vēlaties uzlabot savas prasmes, lietotne Data Science Basics Quiz padara mācīšanos saistošu, pieejamu un efektīvu.
🔹 Datu zinātnes pamatu viktorīnas lietotnes galvenās funkcijas
Uz MCQ balstīta prakse labākai apguvei un pārskatīšanai.
Ietver datu vākšanu, statistiku, ML, lielos datus, vizualizāciju, ētiku.
Ideāli piemērots studentiem, iesācējiem, profesionāļiem un darba meklētājiem.
Lietotājam draudzīga un viegla lietotne Data Science Basics.
📘 Datu zinātnes pamatu viktorīnā aplūkotās tēmas
1. Ievads datu zinātnē
Definīcija — starpdisciplinārs lauks, kas iegūst ieskatu no datiem.
Dzīves cikls — datu vākšana, tīrīšana, analīze un vizualizācija.
Lietojumprogrammas – veselības aprūpe, finanses, tehnoloģijas, pētniecība, uzņēmējdarbība.
Datu veidi – strukturēti, nestrukturēti, daļēji strukturēti, straumēti.
Nepieciešamās prasmes – programmēšana, statistika, vizualizācija, domēna zināšanas.
Ētika – privātums, godīgums, neobjektivitāte, atbildīga lietošana.
2. Datu vākšana un avoti
Primārie dati – Aptaujas, eksperimenti, novērojumi.
Sekundārie dati — ziņojumi, valdības datu kopas, publicēti avoti.
API — programmatiska piekļuve tiešsaistes datiem.
Tīmekļa skrāpēšana — satura izvilkšana no vietnēm.
Datu bāzes – SQL, NoSQL, mākoņkrātuve.
Lielie datu avoti — sociālie mediji, IoT, darījumu sistēmas.
3. Datu tīrīšana un pirmapstrāde
Trūkstošo datu apstrāde – imputācija, interpolācija, noņemšana.
Transformācija - Mainīgo normalizēšana, mērogošana, kodēšana.
Ārkārtu noteikšana – statistiskās pārbaudes, klasterizācija, vizualizācija.
Datu integrācija — vairāku datu kopu apvienošana.
Samazināšana – funkciju izvēle, izmēru samazināšana.
Kvalitātes pārbaudes – precizitāte, konsekvence, pilnīgums.
4. Izpētes datu analīze (EDA)
Aprakstošā statistika — vidējā, dispersija, standarta novirze.
Vizualizācija – Histogrammas, izkliedes diagrammas, siltuma kartes.
Korelācija – mainīgo attiecību izpratne.
Izplatības analīze – Normalitāte, šķībums, šķebināšanās.
Kategoriskā analīze – frekvenču skaitīšana, joslu diagrammas.
EDA rīki – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statistika un varbūtību pamati
Varbūtības jēdzieni — notikumi, rezultāti, parauga telpas.
Nejauši mainīgie — diskrēti vai nepārtraukti.
Sadales – parastais, binomālais, Puasona, eksponenciālais utt.
6. Mašīnmācīšanās pamati
Uzraudzīta mācīšanās — apmācība ar iezīmētiem datiem.
Nepārraudzīta mācīšanās — klasterizācija, dimensijas utt.
7. Datu vizualizācija un komunikācija
Diagrammas – līnija, josla, pīrāgs, izkliede.
Informācijas paneļi — BI rīki interaktīvam vizuālajam attēlam.
Stāstīšana — skaidrs ieskats ar strukturētiem stāstiem.
Rīki – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python bibliotēkas – Matplotlib, Seaborn.
8. Lielie dati un rīki
Raksturlielumi – tilpums, ātrums, dažādība, patiesums.
Hadoop ekosistēma – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark — izplatīta skaitļošana, reāllaika analītika.
Mākoņu platformas — AWS, Azure, Google Cloud.
Datu bāzes – SQL vs NoSQL.
Straumēšanas dati — Kafka, Flink cauruļvadi.
9. Datu ētika un drošība
Datu konfidencialitāte – personas informācijas aizsardzība.
Neobjektivitāte – negodīgu vai diskriminējošu modeļu novēršana.
AI ētika — caurspīdīgums, atbildība, atbildība.
Drošība – šifrēšana, autentifikācija, piekļuves kontrole.
🎯 Kas var izmantot datu zinātnes pamatu viktorīnu?
Studenti – apgūst un pārskati datu zinātnes koncepcijas.
Iesācēji — izveidojiet pamatus datu zinātnes pamatiem.
Konkursa eksāmenu kandidāti — sagatavojieties IT un analītikas eksāmeniem.
Darba meklētāji — praktizējiet MCQ intervijām datu lomās.
Profesionāļi — atsvaidziniet galvenos jēdzienus un rīkus.
📥 Lejupielādējiet datu zinātnes pamatu viktorīnu tūlīt un sāciet savu datu zinātnes ceļojumu jau šodien!
Atjaunināta
Drošība sākas ar izpratni par to, kā izstrādātāji vāc un kopīgo jūsu datus. Datu konfidencialitātes un drošības prakse var atšķirties atkarībā no izmantojuma, reģiona un vecuma. Izstrādātājs ir sniedzis šo informāciju un laika gaitā var to atjaunināt.
Šajā lietotnē ar trešajām pusēm var kopīgot šo veidu datus.
Lietotņu informācija un veiktspēja un Ierīce vai citi identifikatori
Dati netiek vākti
Uzziniet vairāk par to, kā izstrādātāji norāda datu vākšanu.
Dati netiek šifrēti
Lietotnes atbalsts
Par izstrādātāju
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
