Data Science Basics Quiz
പരസ്യങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു
10+
ഡൗൺലോഡുകൾ
എല്ലാവർക്കും
info
ഈ ആപ്പിനെക്കുറിച്ച്
ഇൻ്ററാക്ടീവ് മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്‌സ് ചോദ്യങ്ങളിലൂടെ (MCQ-കൾ) ഡാറ്റ സയൻസ് ആശയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ ശക്തിപ്പെടുത്താൻ പഠിതാക്കളെയും വിദ്യാർത്ഥികളെയും പ്രൊഫഷണലുകളെയും സഹായിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് അപ്ലിക്കേഷനാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ്. ഡാറ്റ ശേഖരണം, ക്ലീനിംഗ്, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, പ്രോബബിലിറ്റി, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, വിഷ്വലൈസേഷൻ, ബിഗ് ഡാറ്റ, ധാർമ്മികത എന്നിവ പോലുള്ള അവശ്യ വിഷയങ്ങൾ പരിശീലിക്കുന്നതിനുള്ള ഘടനാപരമായ മാർഗം ഈ ആപ്പ് നൽകുന്നു.
നിങ്ങൾ പരീക്ഷകൾക്കും അഭിമുഖങ്ങൾക്കുമായി തയ്യാറെടുക്കുകയാണോ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഡാറ്റ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ് ആപ്പ് പഠനത്തെ ആകർഷകവും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും ഫലപ്രദവുമാക്കുന്നു.
🔹 ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ് ആപ്പിൻ്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
മികച്ച പഠനത്തിനും പുനരവലോകനത്തിനുമുള്ള MCQ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിശീലനം.
ഡാറ്റ ശേഖരണം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ML, വലിയ ഡാറ്റ, ദൃശ്യവൽക്കരണം, ധാർമ്മികത എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും തുടക്കക്കാർക്കും പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ജോലി ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കും അനുയോജ്യം.
ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദവും ഭാരം കുറഞ്ഞതുമായ ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ആപ്പ്.
📘 ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന വിഷയങ്ങൾ
1. ഡാറ്റാ സയൻസിൻ്റെ ആമുഖം
നിർവ്വചനം - ഇൻ്റർ ഡിസിപ്ലിനറി ഫീൽഡ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഇൻസൈറ്റുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു.
ജീവിതചക്രം - ഡാറ്റ ശേഖരണം, വൃത്തിയാക്കൽ, വിശകലനം, ദൃശ്യവൽക്കരണം.
ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ - ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ധനകാര്യം, സാങ്കേതികവിദ്യ, ഗവേഷണം, ബിസിനസ്സ്.
ഡാറ്റ തരങ്ങൾ - ഘടനാപരമായ, ഘടനയില്ലാത്ത, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായ, സ്ട്രീമിംഗ്.
ആവശ്യമായ കഴിവുകൾ - പ്രോഗ്രാമിംഗ്, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ദൃശ്യവൽക്കരണം, ഡൊമെയ്ൻ പരിജ്ഞാനം.
ധാർമ്മികത - സ്വകാര്യത, നീതി, പക്ഷപാതം, ഉത്തരവാദിത്ത ഉപയോഗം.
2. വിവര ശേഖരണവും ഉറവിടങ്ങളും
പ്രാഥമിക ഡാറ്റ - സർവേകൾ, പരീക്ഷണങ്ങൾ, നിരീക്ഷണങ്ങൾ.
സെക്കൻഡറി ഡാറ്റ - റിപ്പോർട്ടുകൾ, സർക്കാർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഉറവിടങ്ങൾ.
API-കൾ - ഓൺലൈൻ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള പ്രോഗ്രമാറ്റിക് ആക്സസ്.
വെബ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗ് - വെബ്‌സൈറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഉള്ളടക്കം എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റാബേസുകൾ - SQL, NoSQL, ക്ലൗഡ് സംഭരണം.
ബിഗ് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ - സോഷ്യൽ മീഡിയ, ഐഒടി, ഇടപാട് സംവിധാനങ്ങൾ.
3. ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് & പ്രീ പ്രോസസിംഗ്
നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു - ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ, ഇൻ്റർപോളേഷൻ, നീക്കംചെയ്യൽ.
പരിവർത്തനം - നോർമലൈസേഷൻ, സ്കെയിലിംഗ്, എൻകോഡിംഗ് വേരിയബിളുകൾ.
ഔട്ട്‌ലിയർ ഡിറ്റക്ഷൻ - സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ചെക്കുകൾ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, വിഷ്വലൈസേഷൻ.
ഡാറ്റ ഇൻ്റഗ്രേഷൻ - ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലയിപ്പിക്കുന്നു.
റിഡക്ഷൻ - ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ.
ഗുണനിലവാര പരിശോധനകൾ - കൃത്യത, സ്ഥിരത, പൂർണ്ണത.
4. എക്സ്പ്ലോറേറ്ററി ഡാറ്റ അനാലിസിസ് (EDA)
വിവരണാത്മക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ - ശരാശരി, വ്യത്യാസം, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ.
ദൃശ്യവൽക്കരണം - ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ, സ്കാറ്റർപ്ലോട്ടുകൾ, ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ.
പരസ്പരബന്ധം - വേരിയബിൾ ബന്ധങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക.
വിതരണ വിശകലനം - സാധാരണത, വക്രത, കുർട്ടോസിസ്.
വിഭാഗീയ വിശകലനം - ഫ്രീക്വൻസി എണ്ണം, ബാർ പ്ലോട്ടുകൾ.
EDA ടൂളുകൾ - പാണ്ടസ്, മാറ്റ്‌പ്ലോട്ട്‌ലിബ്, സീബോൺ, പ്ലോട്ട്ലി.
5. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും പ്രോബബിലിറ്റി അടിസ്ഥാനങ്ങളും
പ്രോബബിലിറ്റി ആശയങ്ങൾ - ഇവൻ്റുകൾ, ഫലങ്ങൾ, മാതൃകാ ഇടങ്ങൾ.
റാൻഡം വേരിയബിളുകൾ - ഡിസ്ക്രീറ്റ് vs തുടർച്ചയായി.
വിതരണങ്ങൾ - സാധാരണ, ദ്വിപദം, വിഷം, എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ തുടങ്ങിയവ.
6. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനങ്ങൾ
സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് - ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലനം.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം - ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി മുതലായവ.
7. ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണവും ആശയവിനിമയവും
ചാർട്ടുകൾ - ലൈൻ, ബാർ, പൈ, സ്കാറ്റർ.
ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ - സംവേദനാത്മക ദൃശ്യങ്ങൾക്കായുള്ള BI ഉപകരണങ്ങൾ.
കഥപറച്ചിൽ - ഘടനാപരമായ വിവരണങ്ങളുള്ള വ്യക്തമായ ഉൾക്കാഴ്ച.
ടൂളുകൾ - ടേബിൾ, പവർ ബിഐ, ഗൂഗിൾ ഡാറ്റ സ്റ്റുഡിയോ.
പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ - മാറ്റ്‌പ്ലോട്ട്‌ലിബ്, സീബോൺ.
8. ബിഗ് ഡാറ്റയും ടൂളുകളും
സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ - വോളിയം, വേഗത, വൈവിധ്യം, കൃത്യത.
ഹഡൂപ്പ് ഇക്കോസിസ്റ്റം - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് - വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, തത്സമയ അനലിറ്റിക്സ്.
ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ - AWS, Azure, Google ക്ലൗഡ്.
ഡാറ്റാബേസുകൾ - SQL vs NoSQL.
സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ - കാഫ്ക, ഫ്ലിങ്ക് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ.
9. ഡാറ്റ എത്തിക്സും സുരക്ഷയും
ഡാറ്റ സ്വകാര്യത - വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നു.
പക്ഷപാതം - അന്യായമോ വിവേചനപരമോ ആയ മാതൃകകൾ തടയുന്നു.
AI എത്തിക്സ് - സുതാര്യത, ഉത്തരവാദിത്തം, ഉത്തരവാദിത്തം.
സുരക്ഷ - എൻക്രിപ്ഷൻ, ആധികാരികത, ആക്സസ് നിയന്ത്രണം.
🎯 ആർക്കൊക്കെ ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ് ഉപയോഗിക്കാം?
വിദ്യാർത്ഥികൾ - ഡാറ്റ സയൻസ് ആശയങ്ങൾ പഠിക്കുകയും പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
തുടക്കക്കാർ - ഡാറ്റാ സയൻസ് അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങളിൽ അടിത്തറ ഉണ്ടാക്കുക.
മത്സര പരീക്ഷാ കാംക്ഷികൾ - ഐടി, അനലിറ്റിക്സ് പരീക്ഷകൾക്കായി തയ്യാറെടുക്കുക.
ജോലി അന്വേഷിക്കുന്നവർ - ഡാറ്റാ റോളുകളിൽ അഭിമുഖങ്ങൾക്കായി MCQ-കൾ പരിശീലിക്കുക.
പ്രൊഫഷണലുകൾ - പ്രധാന ആശയങ്ങളും ഉപകരണങ്ങളും പുതുക്കുക.
📥 ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ് ഇപ്പോൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്‌ത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സയൻസ് യാത്ര ഇന്നുതന്നെ ആരംഭിക്കൂ!
നിങ്ങൾ പരീക്ഷകൾക്കും അഭിമുഖങ്ങൾക്കുമായി തയ്യാറെടുക്കുകയാണോ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഡാറ്റ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ് ആപ്പ് പഠനത്തെ ആകർഷകവും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും ഫലപ്രദവുമാക്കുന്നു.
🔹 ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ് ആപ്പിൻ്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
മികച്ച പഠനത്തിനും പുനരവലോകനത്തിനുമുള്ള MCQ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിശീലനം.
ഡാറ്റ ശേഖരണം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ML, വലിയ ഡാറ്റ, ദൃശ്യവൽക്കരണം, ധാർമ്മികത എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും തുടക്കക്കാർക്കും പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ജോലി ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കും അനുയോജ്യം.
ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദവും ഭാരം കുറഞ്ഞതുമായ ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ആപ്പ്.
📘 ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന വിഷയങ്ങൾ
1. ഡാറ്റാ സയൻസിൻ്റെ ആമുഖം
നിർവ്വചനം - ഇൻ്റർ ഡിസിപ്ലിനറി ഫീൽഡ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഇൻസൈറ്റുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു.
ജീവിതചക്രം - ഡാറ്റ ശേഖരണം, വൃത്തിയാക്കൽ, വിശകലനം, ദൃശ്യവൽക്കരണം.
ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ - ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ധനകാര്യം, സാങ്കേതികവിദ്യ, ഗവേഷണം, ബിസിനസ്സ്.
ഡാറ്റ തരങ്ങൾ - ഘടനാപരമായ, ഘടനയില്ലാത്ത, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായ, സ്ട്രീമിംഗ്.
ആവശ്യമായ കഴിവുകൾ - പ്രോഗ്രാമിംഗ്, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ദൃശ്യവൽക്കരണം, ഡൊമെയ്ൻ പരിജ്ഞാനം.
ധാർമ്മികത - സ്വകാര്യത, നീതി, പക്ഷപാതം, ഉത്തരവാദിത്ത ഉപയോഗം.
2. വിവര ശേഖരണവും ഉറവിടങ്ങളും
പ്രാഥമിക ഡാറ്റ - സർവേകൾ, പരീക്ഷണങ്ങൾ, നിരീക്ഷണങ്ങൾ.
സെക്കൻഡറി ഡാറ്റ - റിപ്പോർട്ടുകൾ, സർക്കാർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഉറവിടങ്ങൾ.
API-കൾ - ഓൺലൈൻ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള പ്രോഗ്രമാറ്റിക് ആക്സസ്.
വെബ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗ് - വെബ്‌സൈറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഉള്ളടക്കം എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റാബേസുകൾ - SQL, NoSQL, ക്ലൗഡ് സംഭരണം.
ബിഗ് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ - സോഷ്യൽ മീഡിയ, ഐഒടി, ഇടപാട് സംവിധാനങ്ങൾ.
3. ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് & പ്രീ പ്രോസസിംഗ്
നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു - ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ, ഇൻ്റർപോളേഷൻ, നീക്കംചെയ്യൽ.
പരിവർത്തനം - നോർമലൈസേഷൻ, സ്കെയിലിംഗ്, എൻകോഡിംഗ് വേരിയബിളുകൾ.
ഔട്ട്‌ലിയർ ഡിറ്റക്ഷൻ - സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ചെക്കുകൾ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, വിഷ്വലൈസേഷൻ.
ഡാറ്റ ഇൻ്റഗ്രേഷൻ - ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലയിപ്പിക്കുന്നു.
റിഡക്ഷൻ - ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ.
ഗുണനിലവാര പരിശോധനകൾ - കൃത്യത, സ്ഥിരത, പൂർണ്ണത.
4. എക്സ്പ്ലോറേറ്ററി ഡാറ്റ അനാലിസിസ് (EDA)
വിവരണാത്മക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ - ശരാശരി, വ്യത്യാസം, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ.
ദൃശ്യവൽക്കരണം - ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ, സ്കാറ്റർപ്ലോട്ടുകൾ, ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ.
പരസ്പരബന്ധം - വേരിയബിൾ ബന്ധങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക.
വിതരണ വിശകലനം - സാധാരണത, വക്രത, കുർട്ടോസിസ്.
വിഭാഗീയ വിശകലനം - ഫ്രീക്വൻസി എണ്ണം, ബാർ പ്ലോട്ടുകൾ.
EDA ടൂളുകൾ - പാണ്ടസ്, മാറ്റ്‌പ്ലോട്ട്‌ലിബ്, സീബോൺ, പ്ലോട്ട്ലി.
5. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും പ്രോബബിലിറ്റി അടിസ്ഥാനങ്ങളും
പ്രോബബിലിറ്റി ആശയങ്ങൾ - ഇവൻ്റുകൾ, ഫലങ്ങൾ, മാതൃകാ ഇടങ്ങൾ.
റാൻഡം വേരിയബിളുകൾ - ഡിസ്ക്രീറ്റ് vs തുടർച്ചയായി.
വിതരണങ്ങൾ - സാധാരണ, ദ്വിപദം, വിഷം, എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ തുടങ്ങിയവ.
6. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനങ്ങൾ
സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് - ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലനം.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം - ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി മുതലായവ.
7. ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണവും ആശയവിനിമയവും
ചാർട്ടുകൾ - ലൈൻ, ബാർ, പൈ, സ്കാറ്റർ.
ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ - സംവേദനാത്മക ദൃശ്യങ്ങൾക്കായുള്ള BI ഉപകരണങ്ങൾ.
കഥപറച്ചിൽ - ഘടനാപരമായ വിവരണങ്ങളുള്ള വ്യക്തമായ ഉൾക്കാഴ്ച.
ടൂളുകൾ - ടേബിൾ, പവർ ബിഐ, ഗൂഗിൾ ഡാറ്റ സ്റ്റുഡിയോ.
പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ - മാറ്റ്‌പ്ലോട്ട്‌ലിബ്, സീബോൺ.
8. ബിഗ് ഡാറ്റയും ടൂളുകളും
സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ - വോളിയം, വേഗത, വൈവിധ്യം, കൃത്യത.
ഹഡൂപ്പ് ഇക്കോസിസ്റ്റം - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് - വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, തത്സമയ അനലിറ്റിക്സ്.
ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ - AWS, Azure, Google ക്ലൗഡ്.
ഡാറ്റാബേസുകൾ - SQL vs NoSQL.
സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ - കാഫ്ക, ഫ്ലിങ്ക് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ.
9. ഡാറ്റ എത്തിക്സും സുരക്ഷയും
ഡാറ്റ സ്വകാര്യത - വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നു.
പക്ഷപാതം - അന്യായമോ വിവേചനപരമോ ആയ മാതൃകകൾ തടയുന്നു.
AI എത്തിക്സ് - സുതാര്യത, ഉത്തരവാദിത്തം, ഉത്തരവാദിത്തം.
സുരക്ഷ - എൻക്രിപ്ഷൻ, ആധികാരികത, ആക്സസ് നിയന്ത്രണം.
🎯 ആർക്കൊക്കെ ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ് ഉപയോഗിക്കാം?
വിദ്യാർത്ഥികൾ - ഡാറ്റ സയൻസ് ആശയങ്ങൾ പഠിക്കുകയും പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
തുടക്കക്കാർ - ഡാറ്റാ സയൻസ് അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങളിൽ അടിത്തറ ഉണ്ടാക്കുക.
മത്സര പരീക്ഷാ കാംക്ഷികൾ - ഐടി, അനലിറ്റിക്സ് പരീക്ഷകൾക്കായി തയ്യാറെടുക്കുക.
ജോലി അന്വേഷിക്കുന്നവർ - ഡാറ്റാ റോളുകളിൽ അഭിമുഖങ്ങൾക്കായി MCQ-കൾ പരിശീലിക്കുക.
പ്രൊഫഷണലുകൾ - പ്രധാന ആശയങ്ങളും ഉപകരണങ്ങളും പുതുക്കുക.
📥 ഡാറ്റാ സയൻസ് ബേസിക്‌സ് ക്വിസ് ഇപ്പോൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്‌ത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സയൻസ് യാത്ര ഇന്നുതന്നെ ആരംഭിക്കൂ!
അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത തീയതി
ഡെവലപ്പര്‍മാർ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും പങ്കിടുകയും ചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെയാണ് സുരക്ഷ ആരംഭിക്കുന്നത്. നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തെയും പ്രദേശത്തെയും പ്രായത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷാ നടപടികളും വ്യത്യാസപ്പെടാം. ഡെവലപ്പര്‍ ഈ വിവരങ്ങൾ നൽകി കാലക്രമേണ ഇത് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്തേക്കാം.
മൂന്നാം കക്ഷികളുമായി ഈ ആപ്പ് ഈ ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ പങ്കിട്ടേക്കാം
ആപ്പ് വിവരങ്ങളും പ്രകടനവും കൂടാതെ ഉപകരണത്തിന്റെ ഐഡി അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ഐഡികൾ
ഡാറ്റയൊന്നും ശേഖരിച്ചിട്ടില്ല
ഡെവലപ്പർമാർ എങ്ങനെയാണ് ശേഖരണം പ്രഖ്യാപിക്കുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക
ഡാറ്റ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്തിട്ടില്ല
ആപ്പ് പിന്തുണ
ഡെവലപ്പറെ കുറിച്ച്
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
