Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Zawiera reklamy

Informacje o aplikacji

Quiz Podstawy Data Science to aplikacja z serii Podstawy Data Science, zaprojektowana, aby pomóc uczniom, studentom i profesjonalistom pogłębić wiedzę z zakresu data science poprzez interaktywne pytania wielokrotnego wyboru (MCQ). Ta aplikacja zapewnia ustrukturyzowany sposób ćwiczenia kluczowych tematów, takich jak gromadzenie danych, czyszczenie danych, statystyka, prawdopodobieństwo, uczenie maszynowe, wizualizacja, Big Data i etyka.

Niezależnie od tego, czy przygotowujesz się do egzaminów, rozmów kwalifikacyjnych, czy po prostu chcesz poprawić swoje umiejętności, aplikacja Quiz Podstawy Data Science sprawia, że ​​nauka jest angażująca, przystępna i efektywna.

🔹 Kluczowe cechy aplikacji Quiz Podstawy Data Science

Ćwiczenia oparte na pytaniach wielokrotnego wyboru dla lepszej nauki i utrwalania materiału.

Obejmuje gromadzenie danych, statystykę, uczenie maszynowe, Big Data, wizualizację i etykę.

Idealna dla studentów, początkujących, profesjonalistów i osób aspirujących do pracy.

Przyjazna dla użytkownika i lekka aplikacja Podstawy Data Science.

📘 Tematy poruszane w Quizie Podstawy Data Science
1. Wprowadzenie do Data Science

Definicja – Interdyscyplinarna dziedzina zajmująca się wyciąganiem wniosków z danych.

Cykl życia – Gromadzenie, czyszczenie, analiza i wizualizacja danych.

Zastosowania – Opieka zdrowotna, finanse, technologia, badania, biznes.

Typy danych – Ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane, półustrukturyzowane, strumieniowe.

Wymagane umiejętności – Programowanie, statystyka, wizualizacja, wiedza specjalistyczna.

Etyka – Prywatność, uczciwość, stronniczość, odpowiedzialne korzystanie.

2. Gromadzenie i źródła danych

Dane pierwotne – Ankiety, eksperymenty, obserwacje.

Dane wtórne – Raporty, rządowe zbiory danych, publikowane źródła.

API – Programowy dostęp do danych online.

Web Scraping – Ekstrakcja treści ze stron internetowych.

Bazy danych – SQL, NoSQL, chmura.

Źródła Big Data – Media społecznościowe, IoT, systemy transakcyjne.

3. Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych

Obsługa brakujących danych – Imputacja, interpolacja, usuwanie.

Transformacja – Normalizacja, skalowanie, kodowanie zmiennych.

Wykrywanie wartości odstających – kontrole statystyczne, klasteryzacja, wizualizacja.

Integracja danych – scalanie wielu zbiorów danych.

Redukcja – selekcja cech, redukcja wymiarowości.

Kontrole jakości – dokładność, spójność, kompletność.

4. Eksploracyjna analiza danych (EDA)

Statystyki opisowe – średnia, wariancja, odchylenie standardowe.

Wizualizacja – histogramy, wykresy punktowe, mapy cieplne.

Korelacja – zrozumienie zależności między zmiennymi.

Analiza rozkładu – normalność, skośność, kurtoza.

Analiza kategoryczna – liczenie częstości, wykresy słupkowe.

Narzędzia EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Podstawy statystyki i rachunku prawdopodobieństwa

Koncepcje rachunku prawdopodobieństwa – zdarzenia, wyniki, przestrzenie prób.

Zmienne losowe – dyskretne i ciągłe.

Rozkłady – normalny, dwumianowy, Poissona, wykładniczy itp.

6. Podstawy uczenia maszynowego

Uczenie nadzorowane – Trening z danymi oznaczonymi.

Uczenie nienadzorowane – Klastrowanie, wymiarowość itp.

7. Wizualizacja i komunikacja danych

Wykresy – liniowy, słupkowy, kołowy, punktowy.

Komputery – Narzędzia BI do interaktywnych wizualizacji.

Storytelling – Przejrzyste spostrzeżenia dzięki ustrukturyzowanym narracjom.

Narzędzia – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Biblioteki Pythona – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data i narzędzia

Charakterystyka – Objętość, prędkość, różnorodność, wiarygodność.

Ekosystem Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Przetwarzanie rozproszone, analityka w czasie rzeczywistym.

Platformy chmurowe – AWS, Azure, Google Cloud.

Bazy danych – SQL vs NoSQL.

Przesyłanie strumieniowe danych – Kafka, potoki Flink.

9. Etyka i bezpieczeństwo danych

Prywatność danych – Ochrona danych osobowych.

Strategia – Zapobieganie nieuczciwym lub dyskryminującym modelom.

Etyka sztucznej inteligencji – Przejrzystość, rozliczalność, odpowiedzialność.

Bezpieczeństwo – Szyfrowanie, uwierzytelnianie, kontrola dostępu.

🎯 Kto może skorzystać z quizu „Podstawy nauki o danych”?

Studenci – Poznaj i powtórz pojęcia z zakresu nauki o danych.

Początkujący – Zbuduj podstawy podstaw nauki o danych.

Kandydaci do egzaminów kwalifikacyjnych – Przygotuj się do egzaminów z informatyki i analityki.

Osoby poszukujące pracy – Przećwicz pytania wielokrotnego wyboru na rozmowy kwalifikacyjne na stanowiska związane z danymi.

Specjaliści – Przypomnij sobie kluczowe koncepcje i narzędzia.

📥 Pobierz quiz „Podstawy nauki o danych” już teraz i rozpocznij swoją przygodę z nauką o danych już dziś!