Data Science Basics Quiz
यामध्‍ये जाहिराती आहेत
१०+
डाउनलोड
प्रत्येकजण
info
या अ‍ॅपविषयी
डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ हे डेटा सायन्स बेसिक्स ॲप आहे जे शिकणारे, विद्यार्थी आणि व्यावसायिकांना परस्परसंवादी बहु-निवड प्रश्न (MCQs) द्वारे डेटा विज्ञान संकल्पनांची त्यांची समज बळकट करण्यात मदत करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. हे ॲप डेटा संकलन, साफसफाई, आकडेवारी, संभाव्यता, मशीन लर्निंग, व्हिज्युअलायझेशन, मोठा डेटा आणि नैतिकता यासारख्या आवश्यक विषयांचा सराव करण्यासाठी एक संरचित मार्ग प्रदान करते.
तुम्ही परीक्षा, मुलाखतीची तयारी करत असाल किंवा तुमची कौशल्ये सुधारू इच्छित असाल, डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ ॲप शिकणे आकर्षक, प्रवेशयोग्य आणि प्रभावी बनवते.
🔹 डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ ॲपची प्रमुख वैशिष्ट्ये
उत्तम शिक्षण आणि पुनरावृत्तीसाठी MCQ-आधारित सराव.
डेटा संकलन, आकडेवारी, ML, मोठा डेटा, व्हिज्युअलायझेशन, नैतिकता समाविष्ट करते.
विद्यार्थी, नवशिक्या, व्यावसायिक आणि नोकरी इच्छुकांसाठी आदर्श.
वापरकर्ता-अनुकूल आणि हलके डेटा विज्ञान मूलभूत ॲप.
📘 डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझमध्ये समाविष्ट केलेले विषय
1. डेटा सायन्सचा परिचय
व्याख्या - डेटामधून अंतर्दृष्टी काढणारे आंतरविषय क्षेत्र.
जीवनचक्र - डेटा संकलन, साफसफाई, विश्लेषण आणि व्हिज्युअलायझेशन.
अर्ज – आरोग्यसेवा, वित्त, तंत्रज्ञान, संशोधन, व्यवसाय.
डेटा प्रकार - संरचित, असंरचित, अर्ध-संरचित, प्रवाह.
आवश्यक कौशल्ये - प्रोग्रामिंग, आकडेवारी, व्हिज्युअलायझेशन, डोमेन ज्ञान.
नैतिकता – गोपनीयता, निष्पक्षता, पक्षपात, जबाबदार वापर.
2. डेटा संकलन आणि स्रोत
प्राथमिक डेटा - सर्वेक्षण, प्रयोग, निरीक्षणे.
दुय्यम डेटा - अहवाल, सरकारी डेटासेट, प्रकाशित स्रोत.
API - ऑनलाइन डेटावर प्रोग्रामॅटिक प्रवेश.
वेब स्क्रॅपिंग - वेबसाइटवरून सामग्री काढणे.
डेटाबेस - SQL, NoSQL, क्लाउड स्टोरेज.
बिग डेटा स्रोत - सोशल मीडिया, IoT, व्यवहार प्रणाली.
3. डेटा क्लीनिंग आणि प्रीप्रोसेसिंग
गहाळ डेटा हाताळणे - आरोप, प्रक्षेपण, काढणे.
परिवर्तन - सामान्यीकरण, स्केलिंग, एन्कोडिंग व्हेरिएबल्स.
आउटलियर डिटेक्शन - सांख्यिकीय तपासणी, क्लस्टरिंग, व्हिज्युअलायझेशन.
डेटा एकत्रीकरण - एकाधिक डेटासेट विलीन करणे.
घट - वैशिष्ट्य निवड, आयाम कमी.
गुणवत्ता तपासणी - अचूकता, सातत्य, पूर्णता.
४. एक्सप्लोरेटरी डेटा ॲनालिसिस (EDA)
वर्णनात्मक सांख्यिकी - सरासरी, भिन्नता, मानक विचलन.
व्हिज्युअलायझेशन - हिस्टोग्राम, स्कॅटरप्लॉट्स, हीटमॅप्स.
सहसंबंध - परिवर्तनीय संबंध समजून घेणे.
वितरण विश्लेषण - सामान्यता, स्क्युनेस, कर्टोसिस.
वर्गीय विश्लेषण - वारंवारता संख्या, बार प्लॉट.
ईडीए टूल्स - पांडा, मॅटप्लॉटलिब, सीबॉर्न, प्लॉटली.
5. सांख्यिकी आणि संभाव्यता मूलभूत
संभाव्यता संकल्पना - घटना, परिणाम, नमुना जागा.
यादृच्छिक चल - स्वतंत्र वि सतत.
वितरण - सामान्य, द्विपदी, पॉसॉन, घातांक इ.
6. मशीन लर्निंग मूलभूत गोष्टी
पर्यवेक्षित शिक्षण - लेबल केलेल्या डेटासह प्रशिक्षण.
पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण - क्लस्टरिंग, आयाम इ.
7. डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि कम्युनिकेशन
चार्ट - रेखा, बार, पाई, स्कॅटर.
डॅशबोर्ड - परस्परसंवादी व्हिज्युअलसाठी BI साधने.
कथाकथन - संरचित कथनांसह स्पष्ट अंतर्दृष्टी.
टूल्स - टेंब्ल्यू, पॉवर बीआय, गुगल डेटा स्टुडिओ.
पायथन लायब्ररी - मॅटप्लॉटलिब, सीबॉर्न.
8. बिग डेटा आणि टूल्स
वैशिष्ट्ये - मात्रा, वेग, विविधता, सत्यता.
हडूप इकोसिस्टम - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
अपाचे स्पार्क - वितरित संगणन, रिअल-टाइम विश्लेषण.
क्लाउड प्लॅटफॉर्म - AWS, Azure, Google Cloud.
डेटाबेस - एसक्यूएल वि NoSQL.
प्रवाहित डेटा - काफ्का, फ्लिंक पाइपलाइन.
9. डेटा नैतिकता आणि सुरक्षा
डेटा गोपनीयता - वैयक्तिक माहितीचे संरक्षण.
पूर्वाग्रह – अयोग्य किंवा भेदभावपूर्ण मॉडेल्सना प्रतिबंध करणे.
एआय एथिक्स - पारदर्शकता, जबाबदारी, जबाबदारी.
सुरक्षा - एनक्रिप्शन, प्रमाणीकरण, प्रवेश नियंत्रण.
🎯 डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ कोण वापरू शकतो?
विद्यार्थी - डेटा सायन्स संकल्पना जाणून घ्या आणि सुधारा.
नवशिक्या - डेटा विज्ञान मूलभूत गोष्टींमध्ये पाया तयार करा.
स्पर्धा परीक्षा इच्छुक – आयटी आणि विश्लेषण परीक्षांची तयारी करा.
नोकरी शोधणारे - डेटा रोलमध्ये मुलाखतीसाठी MCQ चा सराव करा.
व्यावसायिक - मुख्य संकल्पना आणि साधने रीफ्रेश करा.
📥 डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ आता डाउनलोड करा आणि आजच तुमचा डेटा सायन्स प्रवास सुरू करा!
तुम्ही परीक्षा, मुलाखतीची तयारी करत असाल किंवा तुमची कौशल्ये सुधारू इच्छित असाल, डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ ॲप शिकणे आकर्षक, प्रवेशयोग्य आणि प्रभावी बनवते.
🔹 डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ ॲपची प्रमुख वैशिष्ट्ये
उत्तम शिक्षण आणि पुनरावृत्तीसाठी MCQ-आधारित सराव.
डेटा संकलन, आकडेवारी, ML, मोठा डेटा, व्हिज्युअलायझेशन, नैतिकता समाविष्ट करते.
विद्यार्थी, नवशिक्या, व्यावसायिक आणि नोकरी इच्छुकांसाठी आदर्श.
वापरकर्ता-अनुकूल आणि हलके डेटा विज्ञान मूलभूत ॲप.
📘 डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझमध्ये समाविष्ट केलेले विषय
1. डेटा सायन्सचा परिचय
व्याख्या - डेटामधून अंतर्दृष्टी काढणारे आंतरविषय क्षेत्र.
जीवनचक्र - डेटा संकलन, साफसफाई, विश्लेषण आणि व्हिज्युअलायझेशन.
अर्ज – आरोग्यसेवा, वित्त, तंत्रज्ञान, संशोधन, व्यवसाय.
डेटा प्रकार - संरचित, असंरचित, अर्ध-संरचित, प्रवाह.
आवश्यक कौशल्ये - प्रोग्रामिंग, आकडेवारी, व्हिज्युअलायझेशन, डोमेन ज्ञान.
नैतिकता – गोपनीयता, निष्पक्षता, पक्षपात, जबाबदार वापर.
2. डेटा संकलन आणि स्रोत
प्राथमिक डेटा - सर्वेक्षण, प्रयोग, निरीक्षणे.
दुय्यम डेटा - अहवाल, सरकारी डेटासेट, प्रकाशित स्रोत.
API - ऑनलाइन डेटावर प्रोग्रामॅटिक प्रवेश.
वेब स्क्रॅपिंग - वेबसाइटवरून सामग्री काढणे.
डेटाबेस - SQL, NoSQL, क्लाउड स्टोरेज.
बिग डेटा स्रोत - सोशल मीडिया, IoT, व्यवहार प्रणाली.
3. डेटा क्लीनिंग आणि प्रीप्रोसेसिंग
गहाळ डेटा हाताळणे - आरोप, प्रक्षेपण, काढणे.
परिवर्तन - सामान्यीकरण, स्केलिंग, एन्कोडिंग व्हेरिएबल्स.
आउटलियर डिटेक्शन - सांख्यिकीय तपासणी, क्लस्टरिंग, व्हिज्युअलायझेशन.
डेटा एकत्रीकरण - एकाधिक डेटासेट विलीन करणे.
घट - वैशिष्ट्य निवड, आयाम कमी.
गुणवत्ता तपासणी - अचूकता, सातत्य, पूर्णता.
४. एक्सप्लोरेटरी डेटा ॲनालिसिस (EDA)
वर्णनात्मक सांख्यिकी - सरासरी, भिन्नता, मानक विचलन.
व्हिज्युअलायझेशन - हिस्टोग्राम, स्कॅटरप्लॉट्स, हीटमॅप्स.
सहसंबंध - परिवर्तनीय संबंध समजून घेणे.
वितरण विश्लेषण - सामान्यता, स्क्युनेस, कर्टोसिस.
वर्गीय विश्लेषण - वारंवारता संख्या, बार प्लॉट.
ईडीए टूल्स - पांडा, मॅटप्लॉटलिब, सीबॉर्न, प्लॉटली.
5. सांख्यिकी आणि संभाव्यता मूलभूत
संभाव्यता संकल्पना - घटना, परिणाम, नमुना जागा.
यादृच्छिक चल - स्वतंत्र वि सतत.
वितरण - सामान्य, द्विपदी, पॉसॉन, घातांक इ.
6. मशीन लर्निंग मूलभूत गोष्टी
पर्यवेक्षित शिक्षण - लेबल केलेल्या डेटासह प्रशिक्षण.
पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण - क्लस्टरिंग, आयाम इ.
7. डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि कम्युनिकेशन
चार्ट - रेखा, बार, पाई, स्कॅटर.
डॅशबोर्ड - परस्परसंवादी व्हिज्युअलसाठी BI साधने.
कथाकथन - संरचित कथनांसह स्पष्ट अंतर्दृष्टी.
टूल्स - टेंब्ल्यू, पॉवर बीआय, गुगल डेटा स्टुडिओ.
पायथन लायब्ररी - मॅटप्लॉटलिब, सीबॉर्न.
8. बिग डेटा आणि टूल्स
वैशिष्ट्ये - मात्रा, वेग, विविधता, सत्यता.
हडूप इकोसिस्टम - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
अपाचे स्पार्क - वितरित संगणन, रिअल-टाइम विश्लेषण.
क्लाउड प्लॅटफॉर्म - AWS, Azure, Google Cloud.
डेटाबेस - एसक्यूएल वि NoSQL.
प्रवाहित डेटा - काफ्का, फ्लिंक पाइपलाइन.
9. डेटा नैतिकता आणि सुरक्षा
डेटा गोपनीयता - वैयक्तिक माहितीचे संरक्षण.
पूर्वाग्रह – अयोग्य किंवा भेदभावपूर्ण मॉडेल्सना प्रतिबंध करणे.
एआय एथिक्स - पारदर्शकता, जबाबदारी, जबाबदारी.
सुरक्षा - एनक्रिप्शन, प्रमाणीकरण, प्रवेश नियंत्रण.
🎯 डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ कोण वापरू शकतो?
विद्यार्थी - डेटा सायन्स संकल्पना जाणून घ्या आणि सुधारा.
नवशिक्या - डेटा विज्ञान मूलभूत गोष्टींमध्ये पाया तयार करा.
स्पर्धा परीक्षा इच्छुक – आयटी आणि विश्लेषण परीक्षांची तयारी करा.
नोकरी शोधणारे - डेटा रोलमध्ये मुलाखतीसाठी MCQ चा सराव करा.
व्यावसायिक - मुख्य संकल्पना आणि साधने रीफ्रेश करा.
📥 डेटा सायन्स बेसिक्स क्विझ आता डाउनलोड करा आणि आजच तुमचा डेटा सायन्स प्रवास सुरू करा!
या रोजी अपडेट केले
डेव्हलपर तुमचा डेटा कसा गोळा करतात आणि शेअर करतात हे समजून घेण्यापासून सुरक्षितता सुरू होते. तुमचा वापर, प्रदेश आणि वय यांच्या आधारे डेटा गोपनीयता व सुरक्षेशी संबंधित पद्धती बदलू शकतात. डेव्हलपरने ही माहिती पुरवली आहे आणि ती कालांतराने अपडेट केली जाऊ शकते.
हे ॲप तृतीय पक्षांसोबत डेटाचे हे प्रकार शेअर करू शकते
अ‍ॅपची माहिती आणि परफॉर्मन्स आणि डिव्हाइस किंवा इतर आयडी
कोणताही डेटा गोळा केलेला नाही
डेव्हलपर डेटा गोळा करण्याविषयी माहिती कशी घोषित करतात याविषयी अधिक जाणून घ्या
डेटा एंक्रिप्ट केलेला नाही
ॲप सपोर्ट
डेव्हलपर याविषयी
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
