Data Science Basics Quiz
දැන්වීම් අඩංගුය
10+
බාගැනීම්
සියලුදෙනටාම
info
මෙම යෙදුම ගැන
Data Science Basics Quiz යනු අන්තර්ක්‍රියාකාරී බහුවරණ ප්‍රශ්න (MCQs) හරහා දත්ත විද්‍යා සංකල්ප පිළිබඳ ඔවුන්ගේ අවබෝධය ශක්තිමත් කිරීමට ඉගෙන ගන්නන්ට, සිසුන්ට සහ වෘත්තිකයන්ට උපකාර කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති දත්ත විද්‍යා මූලික යෙදුමකි. මෙම යෙදුම දත්ත එකතු කිරීම, පිරිසිදු කිරීම, සංඛ්‍යාලේඛන, සම්භාවිතාව, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම, දෘශ්යකරණය, විශාල දත්ත සහ ආචාර ධර්ම වැනි අත්‍යවශ්‍ය මාතෘකා පුහුණු කිරීමට ව්‍යුහගත මාර්ගයක් සපයයි.
ඔබ විභාග, සම්මුඛ පරීක්ෂණ සඳහා සූදානම් වුවද, හෝ ඔබේ කුසලතා වැඩි දියුණු කිරීමට අවශ්‍ය වුවද, Data Science Basics Quiz යෙදුම ඉගෙනීම සිත් ඇදගන්නා, ප්‍රවේශ විය හැකි සහ ඵලදායී කරයි.
🔹 Data Science Basics Quiz App හි ප්රධාන විශේෂාංග
වඩා හොඳ ඉගෙනීම සහ සංශෝධනය සඳහා MCQ පදනම් කරගත් පුහුණුව.
දත්ත එකතු කිරීම, සංඛ්‍යාලේඛන, ML, විශාල දත්ත, දෘශ්යකරණය, ආචාර ධර්ම ආවරණය කරයි.
සිසුන්, ආරම්භකයින්, වෘත්තිකයන් සහ රැකියා අපේක්ෂකයින් සඳහා වඩාත් සුදුසුය.
පරිශීලක-හිතකාමී සහ සැහැල්ලු දත්ත විද්‍යා මූලික යෙදුම.
📘 දත්ත විද්‍යා මූලික ප්‍රශ්නාවලියෙහි ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
1. දත්ත විද්‍යාව හැඳින්වීම
අර්ථ දැක්වීම - අන්තර් විනය ක්ෂේත්‍ර දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගැනීම.
ජීවන චක්රය - දත්ත එකතු කිරීම, පිරිසිදු කිරීම, විශ්ලේෂණය සහ දෘශ්යකරණය.
යෙදුම් - සෞඛ්‍ය සේවා, මූල්‍ය, තාක්ෂණය, පර්යේෂණ, ව්‍යාපාර.
දත්ත වර්ග - ව්‍යුහගත, ව්‍යුහගත නොවන, අර්ධ ව්‍යුහගත, ප්‍රවාහය.
අවශ්‍ය කුසලතා - ක්‍රමලේඛනය, සංඛ්‍යාලේඛන, දෘශ්යකරණය, වසම් දැනුම.
ආචාර ධර්ම - පෞද්ගලිකත්වය, සාධාරණත්වය, පක්ෂග්රාහීත්වය, වගකීම් සහගත භාවිතය.
2. දත්ත එකතු කිරීම සහ මූලාශ්ර
ප්රාථමික දත්ත - සමීක්ෂණ, අත්හදා බැලීම්, නිරීක්ෂණ.
ද්විතියික දත්ත - වාර්තා, රජයේ දත්ත කට්ටල, ප්‍රකාශිත මූලාශ්ර.
APIs - මාර්ගගත දත්ත සඳහා ක්‍රමලේඛ ප්‍රවේශය.
Web Scraping - වෙබ් අඩවි වලින් අන්තර්ගතය උපුටා ගැනීම.
දත්ත සමුදායන් - SQL, NoSQL, වලාකුළු ආචයනය.
විශාල දත්ත මූලාශ්ර - සමාජ මාධ්ය, IoT, ගනුදෙනු පද්ධති.
3. දත්ත පිරිසිදු කිරීම සහ පෙර සැකසුම්
නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම - ආරෝපණය, මැදිහත්වීම, ඉවත් කිරීම.
පරිවර්තනය - සාමාන්‍යකරණය, පරිමාණය, කේතීකරණ විචල්‍යයන්.
පිටත හඳුනාගැනීම - සංඛ්‍යාන පිරික්සුම්, පොකුරු කිරීම, දෘශ්යකරණය.
දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම - බහු දත්ත කට්ටල ඒකාබද්ධ කිරීම.
අඩු කිරීම - විශේෂාංග තේරීම, මානය අඩු කිරීම.
තත්ත්ව පරීක්ෂාවන් - නිරවද්යතාව, අනුකූලතාව, සම්පූර්ණත්වය.
4. ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය (EDA)
විස්තරාත්මක සංඛ්යා ලේඛන - මධ්යන්ය, විචලනය, සම්මත අපගමනය.
දෘශ්යකරණය - හිස්ටෝග්‍රෑම්, විසුරුම, තාප සිතියම්.
සහසම්බන්ධය - විචල්‍ය සම්බන්ධතා අවබෝධ කර ගැනීම.
බෙදා හැරීමේ විශ්ලේෂණය - සාමාන්‍ය බව, skewness, kurtosis.
වර්ගීකරණ විශ්ලේෂණය - සංඛ්යාත ගණන්, තීරු බිම්.
EDA මෙවලම් - Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. සංඛ්‍යාලේඛන සහ සම්භාවිතා මූලික කරුණු
සම්භාවිතා සංකල්ප - සිදුවීම්, ප්රතිඵල, නියැදි අවකාශයන්.
සසම්භාවී විචල්‍ය - විවික්ත එදිරිව අඛණ්ඩ.
බෙදා හැරීම් - සාමාන්‍ය, ද්විපද, විෂ, ඝාතීය යනාදිය.
6. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ මූලික කරුණු
අධීක්ෂණය කළ ඉගෙනීම - ලේබල් කළ දත්ත සමඟ පුහුණුව.
අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම - පොකුරු, මානය ආදිය.
7. දත්ත දෘශ්යකරණය සහ සන්නිවේදනය
ප්‍රස්ථාර - රේඛාව, තීරුව, පයි, විසිරීම.
උපකරණ පුවරු - අන්තර්ක්‍රියාකාරී දර්ශන සඳහා BI මෙවලම්.
කතන්දර කීම - ව්‍යුහගත ආඛ්‍යාන සහිත පැහැදිලි අවබෝධයක්.
මෙවලම් - Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python Libraries - Matplotlib, Seaborn.
8. විශාල දත්ත සහ මෙවලම්
ලක්ෂණ - පරිමාව, වේගය, විවිධත්වය, සත්‍යතාව.
Hadoop පරිසර පද්ධතිය - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark - බෙදා හරින ලද පරිගණකකරණය, තත්‍ය කාලීන විශ්ලේෂණ.
Cloud Platforms - AWS, Azure, Google Cloud.
දත්ත සමුදායන් - SQL vs NoSQL.
ප්‍රවාහ දත්ත - කෆ්කා, ෆ්ලින්ක් නල මාර්ග.
9. දත්ත ආචාර ධර්ම සහ ආරක්ෂාව
දත්ත රහස්‍යතාව - පුද්ගලික තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීම.
පක්ෂග්රාහීත්වය - අසාධාරණ හෝ වෙනස් කොට සැලකීමේ ආකෘති වැළැක්වීම.
AI ආචාර ධර්ම - විනිවිදභාවය, වගවීම, වගකීම.
ආරක්ෂාව - සංකේතනය, සත්‍යාපනය, ප්‍රවේශ පාලනය.
🎯 දත්ත විද්‍යා මූලික ප්‍රශ්නාවලිය භාවිතා කළ හැක්කේ කාටද?
සිසුන් - දත්ත විද්‍යා සංකල්ප ඉගෙන ගෙන සංශෝධනය කරන්න.
ආරම්භකයින් - දත්ත විද්‍යාවේ මූලික කරුණු වල පදනම ගොඩනඟන්න.
තරඟ විභාග අපේක්ෂකයින් - තොරතුරු තාක්ෂණ සහ විශ්ලේෂණ විභාග සඳහා සූදානම් වන්න.
රැකියා සොයන්නන් - දත්ත භූමිකාවන්හි සම්මුඛ පරීක්ෂණ සඳහා MCQ පුහුණු වන්න.
වෘත්තිකයන් - ප්රධාන සංකල්ප සහ මෙවලම් නැවුම් කරන්න.
📥 දත්ත විද්‍යා මූලික ප්‍රශ්නාවලිය දැන් බාගත කර ඔබගේ දත්ත විද්‍යා ගමන අදම ආරම්භ කරන්න!
ඔබ විභාග, සම්මුඛ පරීක්ෂණ සඳහා සූදානම් වුවද, හෝ ඔබේ කුසලතා වැඩි දියුණු කිරීමට අවශ්‍ය වුවද, Data Science Basics Quiz යෙදුම ඉගෙනීම සිත් ඇදගන්නා, ප්‍රවේශ විය හැකි සහ ඵලදායී කරයි.
🔹 Data Science Basics Quiz App හි ප්රධාන විශේෂාංග
වඩා හොඳ ඉගෙනීම සහ සංශෝධනය සඳහා MCQ පදනම් කරගත් පුහුණුව.
දත්ත එකතු කිරීම, සංඛ්‍යාලේඛන, ML, විශාල දත්ත, දෘශ්යකරණය, ආචාර ධර්ම ආවරණය කරයි.
සිසුන්, ආරම්භකයින්, වෘත්තිකයන් සහ රැකියා අපේක්ෂකයින් සඳහා වඩාත් සුදුසුය.
පරිශීලක-හිතකාමී සහ සැහැල්ලු දත්ත විද්‍යා මූලික යෙදුම.
📘 දත්ත විද්‍යා මූලික ප්‍රශ්නාවලියෙහි ආවරණය කර ඇති මාතෘකා
1. දත්ත විද්‍යාව හැඳින්වීම
අර්ථ දැක්වීම - අන්තර් විනය ක්ෂේත්‍ර දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගැනීම.
ජීවන චක්රය - දත්ත එකතු කිරීම, පිරිසිදු කිරීම, විශ්ලේෂණය සහ දෘශ්යකරණය.
යෙදුම් - සෞඛ්‍ය සේවා, මූල්‍ය, තාක්ෂණය, පර්යේෂණ, ව්‍යාපාර.
දත්ත වර්ග - ව්‍යුහගත, ව්‍යුහගත නොවන, අර්ධ ව්‍යුහගත, ප්‍රවාහය.
අවශ්‍ය කුසලතා - ක්‍රමලේඛනය, සංඛ්‍යාලේඛන, දෘශ්යකරණය, වසම් දැනුම.
ආචාර ධර්ම - පෞද්ගලිකත්වය, සාධාරණත්වය, පක්ෂග්රාහීත්වය, වගකීම් සහගත භාවිතය.
2. දත්ත එකතු කිරීම සහ මූලාශ්ර
ප්රාථමික දත්ත - සමීක්ෂණ, අත්හදා බැලීම්, නිරීක්ෂණ.
ද්විතියික දත්ත - වාර්තා, රජයේ දත්ත කට්ටල, ප්‍රකාශිත මූලාශ්ර.
APIs - මාර්ගගත දත්ත සඳහා ක්‍රමලේඛ ප්‍රවේශය.
Web Scraping - වෙබ් අඩවි වලින් අන්තර්ගතය උපුටා ගැනීම.
දත්ත සමුදායන් - SQL, NoSQL, වලාකුළු ආචයනය.
විශාල දත්ත මූලාශ්ර - සමාජ මාධ්ය, IoT, ගනුදෙනු පද්ධති.
3. දත්ත පිරිසිදු කිරීම සහ පෙර සැකසුම්
නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම - ආරෝපණය, මැදිහත්වීම, ඉවත් කිරීම.
පරිවර්තනය - සාමාන්‍යකරණය, පරිමාණය, කේතීකරණ විචල්‍යයන්.
පිටත හඳුනාගැනීම - සංඛ්‍යාන පිරික්සුම්, පොකුරු කිරීම, දෘශ්යකරණය.
දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම - බහු දත්ත කට්ටල ඒකාබද්ධ කිරීම.
අඩු කිරීම - විශේෂාංග තේරීම, මානය අඩු කිරීම.
තත්ත්ව පරීක්ෂාවන් - නිරවද්යතාව, අනුකූලතාව, සම්පූර්ණත්වය.
4. ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය (EDA)
විස්තරාත්මක සංඛ්යා ලේඛන - මධ්යන්ය, විචලනය, සම්මත අපගමනය.
දෘශ්යකරණය - හිස්ටෝග්‍රෑම්, විසුරුම, තාප සිතියම්.
සහසම්බන්ධය - විචල්‍ය සම්බන්ධතා අවබෝධ කර ගැනීම.
බෙදා හැරීමේ විශ්ලේෂණය - සාමාන්‍ය බව, skewness, kurtosis.
වර්ගීකරණ විශ්ලේෂණය - සංඛ්යාත ගණන්, තීරු බිම්.
EDA මෙවලම් - Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. සංඛ්‍යාලේඛන සහ සම්භාවිතා මූලික කරුණු
සම්භාවිතා සංකල්ප - සිදුවීම්, ප්රතිඵල, නියැදි අවකාශයන්.
සසම්භාවී විචල්‍ය - විවික්ත එදිරිව අඛණ්ඩ.
බෙදා හැරීම් - සාමාන්‍ය, ද්විපද, විෂ, ඝාතීය යනාදිය.
6. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ මූලික කරුණු
අධීක්ෂණය කළ ඉගෙනීම - ලේබල් කළ දත්ත සමඟ පුහුණුව.
අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම - පොකුරු, මානය ආදිය.
7. දත්ත දෘශ්යකරණය සහ සන්නිවේදනය
ප්‍රස්ථාර - රේඛාව, තීරුව, පයි, විසිරීම.
උපකරණ පුවරු - අන්තර්ක්‍රියාකාරී දර්ශන සඳහා BI මෙවලම්.
කතන්දර කීම - ව්‍යුහගත ආඛ්‍යාන සහිත පැහැදිලි අවබෝධයක්.
මෙවලම් - Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python Libraries - Matplotlib, Seaborn.
8. විශාල දත්ත සහ මෙවලම්
ලක්ෂණ - පරිමාව, වේගය, විවිධත්වය, සත්‍යතාව.
Hadoop පරිසර පද්ධතිය - HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark - බෙදා හරින ලද පරිගණකකරණය, තත්‍ය කාලීන විශ්ලේෂණ.
Cloud Platforms - AWS, Azure, Google Cloud.
දත්ත සමුදායන් - SQL vs NoSQL.
ප්‍රවාහ දත්ත - කෆ්කා, ෆ්ලින්ක් නල මාර්ග.
9. දත්ත ආචාර ධර්ම සහ ආරක්ෂාව
දත්ත රහස්‍යතාව - පුද්ගලික තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීම.
පක්ෂග්රාහීත්වය - අසාධාරණ හෝ වෙනස් කොට සැලකීමේ ආකෘති වැළැක්වීම.
AI ආචාර ධර්ම - විනිවිදභාවය, වගවීම, වගකීම.
ආරක්ෂාව - සංකේතනය, සත්‍යාපනය, ප්‍රවේශ පාලනය.
🎯 දත්ත විද්‍යා මූලික ප්‍රශ්නාවලිය භාවිතා කළ හැක්කේ කාටද?
සිසුන් - දත්ත විද්‍යා සංකල්ප ඉගෙන ගෙන සංශෝධනය කරන්න.
ආරම්භකයින් - දත්ත විද්‍යාවේ මූලික කරුණු වල පදනම ගොඩනඟන්න.
තරඟ විභාග අපේක්ෂකයින් - තොරතුරු තාක්ෂණ සහ විශ්ලේෂණ විභාග සඳහා සූදානම් වන්න.
රැකියා සොයන්නන් - දත්ත භූමිකාවන්හි සම්මුඛ පරීක්ෂණ සඳහා MCQ පුහුණු වන්න.
වෘත්තිකයන් - ප්රධාන සංකල්ප සහ මෙවලම් නැවුම් කරන්න.
📥 දත්ත විද්‍යා මූලික ප්‍රශ්නාවලිය දැන් බාගත කර ඔබගේ දත්ත විද්‍යා ගමන අදම ආරම්භ කරන්න!
යාවත්කාලීන කළේ
ආරක්ෂාව ඇරඹෙනුයේ සංවර්ධකයන් ඔබේ දත්ත රැස් කර බෙදා ගන්නා ආකාරය අනුවය. දත්ත රහස්‍යතා හා ආරක්ෂා පරිචයන් ඔබේ භාවිතය, කලාපය හා වයස අනුව වෙනස් විය හැක. සංවර්ධකයා විසින් මෙම තොරතුරු සැපයූ අතර කලින් කලට ඒවා යාවත්කාලීන කරනු ලැබිය හැක.
මෙම යෙදුම මෙකී දත්ත වර්ග තෙවැනි පාර්ශ්වයන් සමග බෙදාගනු ලැබිය හැක
යෙදුම් තතු සහ කාර්යසාධනය සහ උපාංග හෝ IDs
කිසිදු දත්තයක් රැස් කරනු නොලැබේ
වැඩි විස්තර දැනගන්න සංවර්ධකයන් එකතුව ප්‍රකාශ කරන ආකාරය ගැන
දත්ත සංකේතනය කර නැත
යෙදුම් සහය
සංවර්ධක පිළිබඳව
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
