Data Science Basics Quiz
Mengandungi iklan
10+
Muat turun
Semua orang
info
Perihal apl ini
Kuiz Asas Sains Data ialah apl Asas Sains Data yang direka untuk membantu pelajar, pelajar dan profesional mengukuhkan pemahaman mereka tentang konsep sains data melalui soalan aneka pilihan interaktif (MCQ). Apl ini menyediakan cara berstruktur untuk mempraktikkan topik penting seperti pengumpulan data, pembersihan, statistik, kebarangkalian, pembelajaran mesin, visualisasi, data besar dan etika.
Sama ada anda sedang bersedia untuk peperiksaan, temu duga atau sekadar ingin meningkatkan kemahiran anda, apl Kuiz Asas Sains Data menjadikan pembelajaran menarik, boleh diakses dan berkesan.
🔹 Ciri Utama Apl Kuiz Asas Sains Data
Amalan berasaskan MCQ untuk pembelajaran dan semakan yang lebih baik.
Meliputi pengumpulan data, statistik, ML, data besar, visualisasi, etika.
Sesuai untuk pelajar, pemula, profesional, dan calon pekerjaan.
Aplikasi Asas Sains Data yang mesra pengguna dan ringan.
📘 Topik yang Dicakup dalam Kuiz Asas Sains Data
1. Pengenalan kepada Sains Data
Definisi – Medan antara disiplin mengekstrak pandangan daripada data.
Kitaran Hayat – Pengumpulan data, pembersihan, analisis dan visualisasi.
Aplikasi – Penjagaan kesihatan, kewangan, teknologi, penyelidikan, perniagaan.
Jenis Data - Berstruktur, tidak berstruktur, separa berstruktur, penstriman.
Kemahiran Diperlukan – Pengaturcaraan, statistik, visualisasi, pengetahuan domain.
Etika – Privasi, keadilan, berat sebelah, penggunaan yang bertanggungjawab.
2. Pengumpulan Data & Sumber
Data Utama – Tinjauan, eksperimen, pemerhatian.
Data Sekunder – Laporan, set data kerajaan, sumber yang diterbitkan.
API – Akses terprogram kepada data dalam talian.
Mengikis Web – Mengekstrak kandungan daripada tapak web.
Pangkalan data - SQL, NoSQL, storan awan.
Sumber Data Besar – Media sosial, IoT, sistem transaksi.
3. Pembersihan & Prapemprosesan Data
Mengendalikan Data Hilang – Imputasi, interpolasi, penyingkiran.
Transformasi – Normalisasi, penskalaan, pembolehubah pengekodan.
Pengesanan Outlier – Pemeriksaan statistik, pengelompokan, visualisasi.
Penyepaduan Data – Menggabungkan berbilang set data.
Pengurangan – Pemilihan ciri, pengurangan dimensi.
Pemeriksaan Kualiti – Ketepatan, ketekalan, kesempurnaan.
4. Analisis Data Penerokaan (EDA)
Statistik Deskriptif – Min, varians, sisihan piawai.
Visualisasi – Histogram, petak serakan, peta haba.
Korelasi – Memahami hubungan pembolehubah.
Analisis Taburan - Normaliti, pencongan, kurtosis.
Analisis Kategori – Kiraan kekerapan, plot bar.
Alat EDA - Panda, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statistik & Asas Kebarangkalian
Konsep Kebarangkalian – Peristiwa, hasil, ruang sampel.
Pembolehubah Rawak – Diskret vs berterusan.
Taburan - Normal, binomial, Poisson, eksponen dll.
6. Asas Pembelajaran Mesin
Pembelajaran Terselia – Latihan dengan data berlabel.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan – Pengelompokan, dimensi dsb.
7. Visualisasi Data & Komunikasi
Carta – Garisan, bar, pai, serakan.
Papan pemuka – Alat BI untuk visual interaktif.
Bercerita – Cerapan yang jelas dengan naratif berstruktur.
Alat – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Perpustakaan Python – Matplotlib, Seaborn.
8. Data & Alat Besar
Ciri – Isipadu, halaju, kepelbagaian, kebenaran.
Ekosistem Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Pengkomputeran teragih, analitik masa nyata.
Platform Awan – AWS, Azure, Google Cloud.
Pangkalan data - SQL vs NoSQL.
Penstriman Data – Kafka, saluran paip Flink.
9. Etika & Keselamatan Data
Privasi Data – Melindungi maklumat peribadi.
Bias – Mencegah model yang tidak adil atau diskriminasi.
Etika AI – Ketelusan, akauntabiliti, tanggungjawab.
Keselamatan – Penyulitan, pengesahan, kawalan akses.
🎯 Siapa yang Boleh Menggunakan Kuiz Asas Sains Data?
Pelajar – Pelajari dan semak semula konsep sains data.
Pemula – Bina asas dalam asas sains data.
Aspiran Peperiksaan Berdaya saing – Bersedia untuk peperiksaan IT dan analitik.
Pencari Kerja – Amalkan MCQ untuk temu bual dalam peranan data.
Profesional – Segarkan semula konsep dan alatan utama.
📥 Muat turun Kuiz Asas Sains Data sekarang dan mulakan perjalanan sains data anda hari ini!
Sama ada anda sedang bersedia untuk peperiksaan, temu duga atau sekadar ingin meningkatkan kemahiran anda, apl Kuiz Asas Sains Data menjadikan pembelajaran menarik, boleh diakses dan berkesan.
🔹 Ciri Utama Apl Kuiz Asas Sains Data
Amalan berasaskan MCQ untuk pembelajaran dan semakan yang lebih baik.
Meliputi pengumpulan data, statistik, ML, data besar, visualisasi, etika.
Sesuai untuk pelajar, pemula, profesional, dan calon pekerjaan.
Aplikasi Asas Sains Data yang mesra pengguna dan ringan.
📘 Topik yang Dicakup dalam Kuiz Asas Sains Data
1. Pengenalan kepada Sains Data
Definisi – Medan antara disiplin mengekstrak pandangan daripada data.
Kitaran Hayat – Pengumpulan data, pembersihan, analisis dan visualisasi.
Aplikasi – Penjagaan kesihatan, kewangan, teknologi, penyelidikan, perniagaan.
Jenis Data - Berstruktur, tidak berstruktur, separa berstruktur, penstriman.
Kemahiran Diperlukan – Pengaturcaraan, statistik, visualisasi, pengetahuan domain.
Etika – Privasi, keadilan, berat sebelah, penggunaan yang bertanggungjawab.
2. Pengumpulan Data & Sumber
Data Utama – Tinjauan, eksperimen, pemerhatian.
Data Sekunder – Laporan, set data kerajaan, sumber yang diterbitkan.
API – Akses terprogram kepada data dalam talian.
Mengikis Web – Mengekstrak kandungan daripada tapak web.
Pangkalan data - SQL, NoSQL, storan awan.
Sumber Data Besar – Media sosial, IoT, sistem transaksi.
3. Pembersihan & Prapemprosesan Data
Mengendalikan Data Hilang – Imputasi, interpolasi, penyingkiran.
Transformasi – Normalisasi, penskalaan, pembolehubah pengekodan.
Pengesanan Outlier – Pemeriksaan statistik, pengelompokan, visualisasi.
Penyepaduan Data – Menggabungkan berbilang set data.
Pengurangan – Pemilihan ciri, pengurangan dimensi.
Pemeriksaan Kualiti – Ketepatan, ketekalan, kesempurnaan.
4. Analisis Data Penerokaan (EDA)
Statistik Deskriptif – Min, varians, sisihan piawai.
Visualisasi – Histogram, petak serakan, peta haba.
Korelasi – Memahami hubungan pembolehubah.
Analisis Taburan - Normaliti, pencongan, kurtosis.
Analisis Kategori – Kiraan kekerapan, plot bar.
Alat EDA - Panda, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statistik & Asas Kebarangkalian
Konsep Kebarangkalian – Peristiwa, hasil, ruang sampel.
Pembolehubah Rawak – Diskret vs berterusan.
Taburan - Normal, binomial, Poisson, eksponen dll.
6. Asas Pembelajaran Mesin
Pembelajaran Terselia – Latihan dengan data berlabel.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan – Pengelompokan, dimensi dsb.
7. Visualisasi Data & Komunikasi
Carta – Garisan, bar, pai, serakan.
Papan pemuka – Alat BI untuk visual interaktif.
Bercerita – Cerapan yang jelas dengan naratif berstruktur.
Alat – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Perpustakaan Python – Matplotlib, Seaborn.
8. Data & Alat Besar
Ciri – Isipadu, halaju, kepelbagaian, kebenaran.
Ekosistem Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Pengkomputeran teragih, analitik masa nyata.
Platform Awan – AWS, Azure, Google Cloud.
Pangkalan data - SQL vs NoSQL.
Penstriman Data – Kafka, saluran paip Flink.
9. Etika & Keselamatan Data
Privasi Data – Melindungi maklumat peribadi.
Bias – Mencegah model yang tidak adil atau diskriminasi.
Etika AI – Ketelusan, akauntabiliti, tanggungjawab.
Keselamatan – Penyulitan, pengesahan, kawalan akses.
🎯 Siapa yang Boleh Menggunakan Kuiz Asas Sains Data?
Pelajar – Pelajari dan semak semula konsep sains data.
Pemula – Bina asas dalam asas sains data.
Aspiran Peperiksaan Berdaya saing – Bersedia untuk peperiksaan IT dan analitik.
Pencari Kerja – Amalkan MCQ untuk temu bual dalam peranan data.
Profesional – Segarkan semula konsep dan alatan utama.
📥 Muat turun Kuiz Asas Sains Data sekarang dan mulakan perjalanan sains data anda hari ini!
Dikemas kini pada
Keselamatan bermula dengan memahami cara pembangun mengumpul dan berkongsi data anda. Amalan privasi dan keselamatan data mungkin berbeza-beza berdasarkan penggunaan, rantau dan umur anda. Pembangun memberikan maklumat ini dan mungkin mengemaskinikan maklumat dari semasa ke semasa.
Apl ini mungkin berkongsi jenis data ini dengan pihak ketiga
Maklumat dan prestasi apl dan Peranti atau ID lain
Tiada data dikumpulkan
Ketahui lebih lanjut tentang cara pembangun mengisytiharkan pengumpulan
Data tidak disulitkan
Sokongan apl
Perihal pembangun
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
