Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Содржи реклами

За апликацијава

Квизот за основите на науката за податоци е апликација за основи на науката за податоци дизајнирана да им помогне на учениците, студентите и професионалците да го зајакнат нивното разбирање за концептите на науката за податоци преку интерактивни прашања со повеќекратен избор (MCQ). Оваа апликација обезбедува структуриран начин за практикување суштински теми како што се собирање податоци, чистење, статистика, веројатност, машинско учење, визуелизација, големи податоци и етика.

Без разлика дали се подготвувате за испити, интервјуа или едноставно сакате да ги подобрите своите вештини, апликацијата Data Science Basics Quiz го прави учењето привлечно, достапно и ефективно.

🔹 Клучни карактеристики на апликацијата квиз за основите на науката за податоци

Практика базирана на MCQ за подобро учење и ревизија.

Опфаќа собирање податоци, статистика, ML, големи податоци, визуелизација, етика.

Идеален за студенти, почетници, професионалци и аспиранти за работа.

Корисничка и лесна апликација за основи на науката за податоци.

📘 Теми опфатени во квизот за основите на науката за податоци
1. Вовед во науката за податоци

Дефиниција – Интердисциплинарно поле кое извлекува увид од податоците.

Животен циклус – Собирање податоци, чистење, анализа и визуелизација.

Апликации - Здравство, финансии, технологија, истражување, бизнис.

Типови на податоци – Структурирани, неструктурирани, полуструктурирани, стриминг.

Потребни вештини - програмирање, статистика, визуелизација, знаење за доменот.

Етика – Приватност, правичност, пристрасност, одговорна употреба.

2. Собирање податоци и извори

Примарни податоци – Анкети, експерименти, набљудувања.

Секундарни податоци – Извештаи, владини збирки на податоци, објавени извори.

API – Програмски пристап до онлајн податоци.

Веб-стружење – Извлекување содржина од веб-локации.

Бази на податоци – SQL, NoSQL, складирање во облак.

Извори на големи податоци – Социјални медиуми, IoT, трансакциски системи.

3. Чистење и претходна обработка на податоци

Ракување со податоци што недостасуваат – импутација, интерполација, отстранување.

Трансформација - Нормализација, скалирање, кодирање на променливи.

Откривање на надворешноста – статистички проверки, групирање, визуелизација.

Интеграција на податоци – Спојување на повеќе сетови на податоци.

Намалување – Избор на карактеристики, намалување на димензионалноста.

Проверки на квалитет - точност, конзистентност, комплетност.

4. Истражувачка анализа на податоци (ЕДА)

Описна статистика - средна вредност, варијанса, стандардна девијација.

Визуелизација - хистограми, распрскувачи, топлински мапи.

Корелација – Разбирање на односите на променливите.

Анализа на дистрибуција - Нормалност, искривување, куртоза.

Категорична анализа – Броење на фреквенции, шипки.

EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Статистика и основи на веројатност

Концепти за веројатност - Настани, исходи, простори за примероци.

Случајни променливи – Дискретни наспроти континуирани.

Дистрибуции - Нормални, биномни, Поасон, експоненцијални итн.

6. Основи за машинско учење

Надгледувано учење – Обука со означени податоци.

Учење без надзор – Кластерирање, димензионалност итн.

7. Визуелизација и комуникација на податоци

Табели - Линија, шипка, пита, растера.

Контролни табли – BI алатки за интерактивни визуелни слики.

Раскажување приказни - Јасни согледувања со структурирани наративи.

Алатки – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Библиотеки на Python - Matplotlib, Seaborn.

8. Големи податоци и алатки

Карактеристики - волумен, брзина, разновидност, вистинитост.

Hadoop екосистем – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Дистрибуирано пресметување, аналитика во реално време.

Облак платформи – AWS, Azure, Google Cloud.

Бази на податоци – SQL vs NoSQL.

Стриминг податоци – Кафка, цевководи Флинк.

9. Етика и безбедност на податоците

Приватност на податоците – Заштита на личните информации.

Пристрасност – Спречување на нефер или дискриминаторски модели.

Етика на вештачка интелигенција – Транспарентност, отчетност, одговорност.

Безбедност - шифрирање, автентикација, контрола на пристап.

🎯 Кој може да користи квиз за основите на науката за податоци?

Студенти - Учат и ревидираат концепти за наука за податоци.

Почетници - Изградете основа во основите на науката за податоци.

Аспиранти за натпреварувачки испит - Подгответе се за испити за ИТ и аналитика.

Баратели на работа - Вежбајте MCQ за интервјуа во улоги на податоци.

Професионалци – Освежете ги клучните концепти и алатки.

📥 Преземете го квизот за основите на науката за податоци сега и започнете го вашето патување за наука за податоци денес!