Data Science Basics Quiz

Inneholder annonser
10+
Nedlastinger
Egnethet
Alle
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde

Om denne appen

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!
Oppdatert
7. sep. 2025

Datasikkerhet

Sikkerhet starter med en forståelse av hvordan utviklere samler inn og deler dataene dine. Fremgangsmåtene for personvern og datasikkerhet kan variere basert på bruk, region og alder. Utvikleren har oppgitt denne informasjonen og kan oppdatere den over tid.
Denne appen kan dele disse datatypene med tredjeparter
Appinformasjon og -ytelse og Enhets-ID-er eller andre ID-er
Ingen data samles inn
Finn ut mer om hvordan utviklere deklarerer innsamling
Dataene krypteres ikke

Appstøtte

Om utvikleren
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10 AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur Samastipur, Bihar 848102 India
undefined

Mer fra CodeNest Studios