Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

ကြော်ငြာများ ပါရှိပါသည်

ဤအက်ပ်အကြောင်း

Data Science Basics Quiz သည် သင်ယူသူများ၊ ကျောင်းသားများနှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များအကြား အပြန်အလှန်ရွေးချယ်မှုဆိုင်ရာမေးခွန်းများ (MCQs) မှတဆင့် ဒေတာသိပ္ပံသဘောတရားများကို နားလည်မှုအားကောင်းစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ဒေတာသိပ္ပံအခြေခံအက်ပ်အက်ပ်ဖြစ်သည်။ ဤအက်ပ်သည် ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ သန့်ရှင်းရေး၊ စာရင်းအင်းများ၊ ဖြစ်နိုင်ခြေ၊ စက်သင်ယူမှု၊ အမြင်အာရုံပုံဖော်မှု၊ ဒေတာကြီးကြီးမားမားနှင့် ကျင့်ဝတ်များကဲ့သို့သော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အကြောင်းအရာများကို လေ့ကျင့်ရန် ဖွဲ့စည်းပုံနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

သင်သည် စာမေးပွဲများ၊ အင်တာဗျူးများအတွက် ပြင်ဆင်နေသည်ဖြစ်စေ သို့မဟုတ် သင့်အရည်အချင်းများကို မြှင့်တင်လိုသည်ဖြစ်စေ Data Science Basics Quiz အက်ပ်သည် သင်ယူမှုကို ဆွဲဆောင်မှုရှိရှိ၊ ဝင်ရောက်နိုင်စေပြီး ထိရောက်မှုဖြစ်စေသည်။

🔹 Data Science Basics Quiz App ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များ

ပိုမိုကောင်းမွန်သောသင်ယူမှုနှင့် ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုအတွက် MCQ အခြေခံအလေ့အကျင့်။

ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ စာရင်းဇယားများ၊ ML၊ ဒေတာကြီးများ၊ စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်း၊ ကျင့်ဝတ်များ ပါဝင်ပါသည်။

ကျောင်းသားများ၊ အစပြုသူများ၊ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များနှင့် အလုပ်ရှာဖွေလိုသူများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။

အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ပေါ့ပါးသော Data Science Basics အက်ပ်။

📘 Data Science Basics Quiz တွင်ပါဝင်သော အကြောင်းအရာများ
1. ဒေတာသိပ္ပံမိတ်ဆက်

အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက် – အချက်အလက်မှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပညာရပ်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်မှ ထုတ်ယူသည်။

ဘဝသံသရာ - ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေး၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပုံဖော်ခြင်း

လျှောက်လွှာများ - ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ နည်းပညာ၊ သုတေသန၊ စီးပွားရေး။

ဒေတာအမျိုးအစားများ - ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ ပုံစံမကျသော၊ တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံ၊ တိုက်ရိုက်လွှင့်ခြင်း။

လိုအပ်သောကျွမ်းကျင်မှုများ - ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်း၊ စာရင်းဇယားများ၊ အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်း၊ ဒိုမိန်းအသိပညာ။

ကျင့်ဝတ်- ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ တရားမျှတမှု၊ ဘက်လိုက်မှု၊ တာဝန်ယူမှု၊ အသုံးချမှု။

2. ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်များ

ပင်မဒေတာ - စစ်တမ်းများ၊ စမ်းသပ်မှုများ၊ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များ။

ဒုတိယဒေတာ - အစီရင်ခံစာများ၊ အစိုးရဒေတာအတွဲများ၊ ထုတ်ဝေသည့် အရင်းအမြစ်များ။

APIs – အွန်လိုင်းဒေတာကို ပရိုဂရမ်စနစ်ဖြင့် ဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့်။

Web Scraping - ဝဘ်ဆိုဒ်များမှ အကြောင်းအရာများကို ထုတ်ယူခြင်း။

ဒေတာဘေ့စ်များ – SQL၊ NoSQL၊ cloud သိုလှောင်မှု။

ဒေတာအရင်းအမြစ်များ - ဆိုရှယ်မီဒီယာ၊ IoT၊ ငွေပေးငွေယူစနစ်များ။

3. Data Cleaning & Preprocessing

ပျောက်ဆုံးနေသောဒေတာကို ကိုင်တွယ်ခြင်း - ထည့်သွင်းခြင်း၊ ပေါင်းစည်းခြင်း၊ ဖယ်ရှားခြင်း။

အသွင်ပြောင်းခြင်း - ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်း၊ ကုဒ်နံပါတ်ပြောင်းခြင်းများ။

Outlier Detection - ကိန်းဂဏန်းစစ်ဆေးမှုများ၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက်၊ ပုံဖော်ခြင်း

Data Integration - ဒေတာအတွဲများစွာကို ပေါင်းစည်းခြင်း။

လျှော့ချခြင်း - အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်း။

အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများ - တိကျမှု၊ ညီညွတ်မှု၊ ပြည့်စုံမှု။

4. Exploratory Data Analysis (EDA)

သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများ - ပျမ်းမျှ၊ ကွဲလွဲမှု၊ စံသွေဖည်မှု။

ပုံဖော်ခြင်း - ဟစ်စတိုဂရမ်များ၊ အပိုင်းအစများ၊ အပူမြေပုံများ။

Correlation – ပြောင်းလဲနိုင်သော ဆက်ဆံရေးများကို နားလည်ခြင်း။

ဖြန့်ဖြူးမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း - ပုံမှန်အခြေအနေ၊ လွဲချော်မှု၊ kurtosis။

အမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း - အကြိမ်ရေ အရေအတွက်များ၊ ဘားကွက်များ။

EDA ကိရိယာများ - Pandas၊ Matplotlib၊ Seaborn၊ Plotly။

5. စာရင်းအင်းနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေအခြေခံများ

ဖြစ်နိုင်ခြေ အယူအဆများ – ဖြစ်ရပ်များ၊ ရလဒ်များ၊ နမူနာနေရာများ။

ကျပန်းပြောင်းလွဲချက်များ - အဆက်မပြတ် ဆန့်ကျင်ဘက်။

ဖြန့်ဝေမှုများ - ပုံမှန်၊ binomial၊ Poisson၊ exponential စသည်တို့။

6. စက်သင်ယူမှုအခြေခံများ

ကြီးကြပ်သင်ကြားခြင်း - တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်ဖြင့် လေ့ကျင့်ခြင်း။

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း - အစုအဝေး၊ အတိုင်းအတာ စသည်တို့။

7. Data Visualization & Communication

ဇယားများ - လိုင်း၊ ဘား၊ စက်ဝိုင်း၊ ဖြန့်ကြဲ။

ဒက်ရှ်ဘုတ်များ - အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သောပုံရိပ်များအတွက် BI ကိရိယာများ။

ပုံပြင်ပြောခြင်း - စနစ်တကျ ဇာတ်ကြောင်းများဖြင့် ရှင်းလင်းစွာ ထိုးထွင်းသိမြင်ခြင်း။

ကိရိယာများ – Tableau၊ Power BI၊ Google Data Studio

Python စာကြည့်တိုက်များ - Matplotlib၊ Seaborn။

8. Big Data & Tools

လက္ခဏာရပ်များ - ထုထည်၊ အလျင်၊ အမျိုးမျိုး၊ မှန်မှန်ကန်ကန်။

Hadoop ဂေဟစနစ် – HDFS၊ MapReduce၊ Hive၊ Pig။

Apache Spark - ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာ၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု။

Cloud Platforms – AWS၊ Azure၊ Google Cloud။

ဒေတာဘေ့စ်များ – SQL နှင့် NoSQL ။

ဒေတာလွှင့်တင်ခြင်း - Kafka၊ Flink ပိုက်လိုင်းများ။

9. ဒေတာကျင့်ဝတ်နှင့် လုံခြုံရေး

ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ - ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ခြင်း။

ဘက်လိုက်မှု – တရားမျှတမှုမရှိသော သို့မဟုတ် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုပုံစံများကို တားဆီးခြင်း။

AI ကျင့်ဝတ်များ - ပွင့်လင်းမြင်သာမှု၊ တာဝန်ခံမှု၊ တာဝန်ယူမှု။

လုံခြုံရေး - ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ အထောက်အထားစိစစ်ခြင်း၊ ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်ခြင်း။

🎯 Data Science Basics Quiz ကို ဘယ်သူတွေ သုံးနိုင်မလဲ။

ကျောင်းသားများ - ဒေတာသိပ္ပံသဘောတရားများကို လေ့လာပြီး ပြန်လည်ပြင်ဆင်ပါ။

Beginners - ဒေတာသိပ္ပံအခြေခံအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ကို တည်ဆောက်ပါ။

အပြိုင်အဆိုင် စာမေးပွဲ လျှောက်ထားသူများ - အိုင်တီနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စာမေးပွဲများအတွက် ပြင်ဆင်ပါ။

အလုပ်ရှာဖွေသူများ - ဒေတာကဏ္ဍများတွင် အင်တာဗျူးများအတွက် MCQ များကို လေ့ကျင့်ပါ။

ကျွမ်းကျင်သူများ - အဓိက သဘောတရားများနှင့် ကိရိယာများကို ပြန်လည်စတင်ပါ။

📥 Data Science Basics Quiz ကို ယခုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး သင်၏ ဒေတာသိပ္ပံခရီးကို ယနေ့ စတင်လိုက်ပါ။