Data Science Basics Quiz er Data Science Basics-appen designet for å hjelpe elever, studenter og fagfolk med å styrke deres forståelse av datavitenskapskonsepter gjennom interaktive flervalgsspørsmål (MCQs). Denne appen gir en strukturert måte å øve på viktige emner som datainnsamling, rengjøring, statistikk, sannsynlighet, maskinlæring, visualisering, big data og etikk.
Enten du forbereder deg til eksamener, intervjuer eller bare ønsker å forbedre ferdighetene dine, gjør Data Science Basics Quiz-appen læring engasjerende, tilgjengelig og effektiv.
🔹 Nøkkelfunksjoner i Data Science Basics Quiz-appen
MCQ-basert praksis for bedre læring og revisjon.
Dekker datainnsamling, statistikk, ML, big data, visualisering, etikk.
Ideell for studenter, nybegynnere, profesjonelle og jobbaspiranter.
Brukervennlig og lett Data Science Basics-app.
📘 Emner dekket i Data Science Basics Quiz
1. Introduksjon til datavitenskap
Definisjon – Tverrfaglig felt som trekker ut innsikt fra data.
Livssyklus – Datainnsamling, rengjøring, analyse og visualisering.
Applikasjoner – helsevesen, finans, teknologi, forskning, næringsliv.
Datatyper – Strukturert, ustrukturert, semistrukturert, streaming.
Ferdigheter som trengs – Programmering, statistikk, visualisering, domenekunnskap.
Etikk – Personvern, rettferdighet, partiskhet, ansvarlig bruk.
2. Datainnsamling og kilder
Primærdata – Undersøkelser, eksperimenter, observasjoner.
Sekundærdata – Rapporter, offentlige datasett, publiserte kilder.
APIer – Programmatisk tilgang til online data.
Nettskraping – Uttrekk av innhold fra nettsteder.
Databaser – SQL, NoSQL, skylagring.
Big Data Kilder – Sosiale medier, IoT, transaksjonssystemer.
3. Datarensing og forbehandling
Håndtering av manglende data – Imputering, interpolering, fjerning.
Transformasjon – Normalisering, skalering, koding av variabler.
Outlier-deteksjon – Statistiske kontroller, gruppering, visualisering.
Dataintegrasjon – Slå sammen flere datasett.
Reduksjon – Valg av funksjoner, reduksjon av dimensjonalitet.
Kvalitetssjekker – Nøyaktighet, konsistens, fullstendighet.
4. Utforskende dataanalyse (EDA)
Beskrivende statistikk – Gjennomsnitt, varians, standardavvik.
Visualisering – Histogrammer, spredningsplott, varmekart.
Korrelasjon – Forstå variabelrelasjoner.
Distribusjonsanalyse – Normalitet, skjevhet, kurtose.
Kategorisk analyse – Frekvenstellinger, søyleplott.
EDA Tools – Pandaer, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Grunnleggende statistikk og sannsynlighet
Sannsynlighetsbegreper – Hendelser, utfall, utvalgsrom.
Tilfeldige variabler – Diskret vs kontinuerlig.
Distribusjoner - Normal, binomial, Poisson, eksponentiell etc.
6. Grunnleggende om maskinlæring
Overvåket læring – Trening med merkede data.
Uovervåket læring – gruppering, dimensjonalitet etc.
7. Datavisualisering og kommunikasjon
Diagrammer – Linje, søyle, kake, scatter.
Dashboards – BI-verktøy for interaktive bilder.
Historiefortelling – Klar innsikt med strukturerte fortellinger.
Verktøy – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python Libraries – Matplotlib, Seaborn.
8. Big Data og verktøy
Egenskaper – Volum, hastighet, variasjon, sannhet.
Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Distribuert databehandling, sanntidsanalyse.
Cloud Platforms – AWS, Azure, Google Cloud.
Databaser – SQL vs NoSQL.
Streaming av data – Kafka, Flink-rørledninger.
9. Dataetikk og sikkerhet
Personvern – Beskyttelse av personopplysninger.
Bias – Forebygging av urettferdige eller diskriminerende modeller.
AI-etikk – Åpenhet, ansvarlighet, ansvar.
Sikkerhet – Kryptering, autentisering, tilgangskontroll.
🎯 Hvem kan bruke Data Science Basics Quiz?
Studenter – Lær og revider datavitenskapelige konsepter.
Nybegynnere – Bygg grunnlaget for grunnleggende datavitenskap.
Konkurransedyktige eksamensaspiranter – Forbered deg på IT- og analyseeksamener.
Jobbsøkere – Øv på MCQer for intervjuer i dataroller.
Fagfolk – Oppdater nøkkelkonsepter og verktøy.
📥 Last ned Data Science Basics Quiz nå og start din datavitenskapsreise i dag!