Data Science Basics Quiz
Есть реклама
10+
(количество скачиваний)
Для всех
info
Описание
Викторина по основам науки о данных — это приложение, разработанное для того, чтобы помочь учащимся, студентам и специалистам укрепить понимание концепций науки о данных с помощью интерактивных вопросов с несколькими вариантами ответов (MCQ). Это приложение предоставляет структурированный способ отработки навыков по таким важным темам, как сбор данных, очистка данных, статистика, теория вероятностей, машинное обучение, визуализация, большие данные и этика.
Готовитесь ли вы к экзаменам, собеседованиям или просто хотите улучшить свои навыки, приложение «Data Science Basics Quiz» сделает обучение увлекательным, доступным и эффективным.
🔹 Основные функции приложения «Data Science Basics Quiz»
Практика на основе MCQ для лучшего усвоения материала и повторения материала.
Охватывает сбор данных, статистику, машинное обучение, большие данные, визуализацию и этику.
Идеально подходит для студентов, начинающих специалистов и соискателей.
Удобное и легкое приложение «Data Science Basics».
📘 Темы, рассматриваемые в викторине по основам науки о данных
1. Введение в науку о данных
Определение: Междисциплинарная область, извлекающая ценную информацию из данных.
Жизненный цикл – Сбор, очистка, анализ и визуализация данных.
Области применения – Здравоохранение, финансы, технологии, исследования, бизнес.
Типы данных – Структурированные, неструктурированные, полуструктурированные, потоковые.
Необходимые навыки – Программирование, статистика, визуализация, знание предметной области.
Этика – Конфиденциальность, объективность, предвзятость, ответственное использование.
2. Сбор и источники данных
Первичные данные – Опросы, эксперименты, наблюдения.
Вторичные данные – Отчёты, правительственные наборы данных, опубликованные источники.
API – Программный доступ к онлайн-данным.
Веб-скрапинг – Извлечение контента с веб-сайтов.
Базы данных – SQL, NoSQL, облачные хранилища.
Источники больших данных – Социальные сети, Интернет вещей, транзакционные системы.
3. Очистка и предварительная обработка данных
Обработка пропущенных данных – Импутация, интерполяция, удаление.
Преобразование – Нормализация, масштабирование, кодирование переменных.
Обнаружение выбросов – статистические проверки, кластеризация, визуализация.
Интеграция данных – объединение нескольких наборов данных.
Сокращение – выбор признаков, снижение размерности.
Проверка качества – точность, согласованность, полнота.
4. Исследовательский анализ данных (EDA)
Описательная статистика – среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение.
Визуализация – гистограммы, диаграммы рассеяния, тепловые карты.
Корреляция – понимание взаимосвязей между переменными.
Анализ распределения – нормальность, асимметрия, эксцесс.
Категориальный анализ – подсчёт частот, столбчатые диаграммы.
Инструменты EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Основы статистики и теории вероятностей
Концепции вероятности – события, результаты, выборочные пространства.
Случайные величины – дискретные и непрерывные.
Распределения: нормальное, биномиальное, пуассоновское, экспоненциальное и т. д.
6. Основы машинного обучения
Обучение с учителем: обучение с использованием размеченных данных.
Обучение без учителя: кластеризация, размерность и т. д.
7. Визуализация и представление данных
Диаграммы: линейные, столбчатые, круговые, точечные.
Информационные панели: инструменты бизнес-аналитики для интерактивного визуального представления.
Повествование: чёткие аналитические данные со структурированным повествованием.
Инструменты: Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Библиотеки Python: Matplotlib, Seaborn.
8. Большие данные и инструменты
Характеристики: объём, скорость, разнообразие, достоверность.
Экосистема Hadoop: HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark: распределённые вычисления, аналитика в реальном времени.
Облачные платформы: AWS, Azure, Google Cloud.
Базы данных: SQL и NoSQL.
Потоковая передача данных – конвейеры Kafka и Flink.
9. Этика и безопасность данных
Конфиденциальность данных – Защита персональных данных.
Предвзятость – Предотвращение несправедливых или дискриминационных моделей.
Этика ИИ – Прозрачность, подотчётность, ответственность.
Безопасность – Шифрование, аутентификация, контроль доступа.
🎯 Кто может использовать тест «Основы науки о данных»?
Студенты – Изучите и повторите концепции науки о данных.
Новички – Закрепите основы науки о данных.
Кандидаты на конкурсные экзамены – Подготовьтесь к экзаменам в области ИТ и аналитики.
Соискатели – Отработайте вопросы с несколькими вариантами ответов для собеседований на должности, связанные с данными.
Профессионалы – Освежите в памяти ключевые понятия и инструменты.
📥 Скачайте тест «Основы науки о данных» прямо сейчас и начните свой путь в науке о данных уже сегодня!
Готовитесь ли вы к экзаменам, собеседованиям или просто хотите улучшить свои навыки, приложение «Data Science Basics Quiz» сделает обучение увлекательным, доступным и эффективным.
🔹 Основные функции приложения «Data Science Basics Quiz»
Практика на основе MCQ для лучшего усвоения материала и повторения материала.
Охватывает сбор данных, статистику, машинное обучение, большие данные, визуализацию и этику.
Идеально подходит для студентов, начинающих специалистов и соискателей.
Удобное и легкое приложение «Data Science Basics».
📘 Темы, рассматриваемые в викторине по основам науки о данных
1. Введение в науку о данных
Определение: Междисциплинарная область, извлекающая ценную информацию из данных.
Жизненный цикл – Сбор, очистка, анализ и визуализация данных.
Области применения – Здравоохранение, финансы, технологии, исследования, бизнес.
Типы данных – Структурированные, неструктурированные, полуструктурированные, потоковые.
Необходимые навыки – Программирование, статистика, визуализация, знание предметной области.
Этика – Конфиденциальность, объективность, предвзятость, ответственное использование.
2. Сбор и источники данных
Первичные данные – Опросы, эксперименты, наблюдения.
Вторичные данные – Отчёты, правительственные наборы данных, опубликованные источники.
API – Программный доступ к онлайн-данным.
Веб-скрапинг – Извлечение контента с веб-сайтов.
Базы данных – SQL, NoSQL, облачные хранилища.
Источники больших данных – Социальные сети, Интернет вещей, транзакционные системы.
3. Очистка и предварительная обработка данных
Обработка пропущенных данных – Импутация, интерполяция, удаление.
Преобразование – Нормализация, масштабирование, кодирование переменных.
Обнаружение выбросов – статистические проверки, кластеризация, визуализация.
Интеграция данных – объединение нескольких наборов данных.
Сокращение – выбор признаков, снижение размерности.
Проверка качества – точность, согласованность, полнота.
4. Исследовательский анализ данных (EDA)
Описательная статистика – среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение.
Визуализация – гистограммы, диаграммы рассеяния, тепловые карты.
Корреляция – понимание взаимосвязей между переменными.
Анализ распределения – нормальность, асимметрия, эксцесс.
Категориальный анализ – подсчёт частот, столбчатые диаграммы.
Инструменты EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Основы статистики и теории вероятностей
Концепции вероятности – события, результаты, выборочные пространства.
Случайные величины – дискретные и непрерывные.
Распределения: нормальное, биномиальное, пуассоновское, экспоненциальное и т. д.
6. Основы машинного обучения
Обучение с учителем: обучение с использованием размеченных данных.
Обучение без учителя: кластеризация, размерность и т. д.
7. Визуализация и представление данных
Диаграммы: линейные, столбчатые, круговые, точечные.
Информационные панели: инструменты бизнес-аналитики для интерактивного визуального представления.
Повествование: чёткие аналитические данные со структурированным повествованием.
Инструменты: Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Библиотеки Python: Matplotlib, Seaborn.
8. Большие данные и инструменты
Характеристики: объём, скорость, разнообразие, достоверность.
Экосистема Hadoop: HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark: распределённые вычисления, аналитика в реальном времени.
Облачные платформы: AWS, Azure, Google Cloud.
Базы данных: SQL и NoSQL.
Потоковая передача данных – конвейеры Kafka и Flink.
9. Этика и безопасность данных
Конфиденциальность данных – Защита персональных данных.
Предвзятость – Предотвращение несправедливых или дискриминационных моделей.
Этика ИИ – Прозрачность, подотчётность, ответственность.
Безопасность – Шифрование, аутентификация, контроль доступа.
🎯 Кто может использовать тест «Основы науки о данных»?
Студенты – Изучите и повторите концепции науки о данных.
Новички – Закрепите основы науки о данных.
Кандидаты на конкурсные экзамены – Подготовьтесь к экзаменам в области ИТ и аналитики.
Соискатели – Отработайте вопросы с несколькими вариантами ответов для собеседований на должности, связанные с данными.
Профессионалы – Освежите в памяти ключевые понятия и инструменты.
📥 Скачайте тест «Основы науки о данных» прямо сейчас и начните свой путь в науке о данных уже сегодня!
Последнее обновление
Чтобы контролировать безопасность, нужно знать, как разработчики собирают ваши данные и передают их третьим лицам. Методы обеспечения безопасности и конфиденциальности могут зависеть от того, как вы используете приложение, а также от вашего региона и возраста. Информация ниже предоставлена разработчиком и в будущем может измениться.
Это приложение может передавать указанные типы данных третьим лицам
Сведения о приложении и его производительности и Идентификаторы устройства или другие идентификаторы
Данные не собираются
Подробнее о том, как разработчики заявляют о сборе данных…
Данные не шифруются.
Поддержка приложения
О разработчике
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
