Data Science Basics Quiz
Obsahuje reklamy
10+
Stiahnuté
Pre všetkých
info
Informácie o aplikácii
Data Science Basics Quiz je aplikácia Data Science Basics navrhnutá tak, aby pomohla študentom, študentom a profesionálom posilniť ich chápanie konceptov dátovej vedy prostredníctvom interaktívnych otázok s viacerými možnosťami výberu (MCQ). Táto aplikácia poskytuje štruktúrovaný spôsob precvičovania základných tém, ako je zber údajov, čistenie, štatistika, pravdepodobnosť, strojové učenie, vizualizácia, veľké údaje a etika.
Či už sa pripravujete na skúšky, pohovory alebo si jednoducho chcete zlepšiť svoje zručnosti, s aplikáciou Data Science Basics Quiz je učenie pútavé, prístupné a efektívne.
🔹 Kľúčové vlastnosti aplikácie Data Science Basics Quiz App
Prax založená na MCQ pre lepšie učenie a opakovanie.
Zahŕňa zber dát, štatistiky, ML, veľké dáta, vizualizáciu, etiku.
Ideálne pre študentov, začiatočníkov, profesionálov a uchádzačov o zamestnanie.
Užívateľsky prívetivá a ľahká aplikácia Data Science Basics.
📘 Témy zahrnuté v kvíze o základoch dátovej vedy
1. Úvod do vedy o údajoch
Definícia – Interdisciplinárna oblasť získavajúca poznatky z údajov.
Životný cyklus – Zber, čistenie, analýza a vizualizácia údajov.
Aplikácie – zdravotníctvo, financie, technológie, výskum, obchod.
Typy údajov – štruktúrované, neštruktúrované, pološtruktúrované, streaming.
Potrebné zručnosti – programovanie, štatistika, vizualizácia, znalosť domény.
Etika – súkromie, spravodlivosť, zaujatosť, zodpovedné používanie.
2. Zber údajov a zdroje
Primárne údaje – prieskumy, experimenty, pozorovania.
Sekundárne údaje – správy, vládne dátové súbory, publikované zdroje.
API – Programový prístup k online údajom.
Web Scraping – extrahovanie obsahu z webových stránok.
Databázy – SQL, NoSQL, cloudové úložisko.
Zdroje veľkých dát – sociálne médiá, internet vecí, transakčné systémy.
3. Čistenie a predbežné spracovanie údajov
Manipulácia s chýbajúcimi údajmi – imputácia, interpolácia, odstránenie.
Transformácia – Normalizácia, škálovanie, kódovanie premenných.
Detekcia odľahlých hodnôt – Štatistické kontroly, zhlukovanie, vizualizácia.
Integrácia údajov – Zlúčenie viacerých množín údajov.
Redukcia – Výber vlastností, redukcia rozmerov.
Kontrola kvality – presnosť, konzistentnosť, úplnosť.
4. Exploratory Data Analysis (EDA)
Opisná štatistika – priemer, rozptyl, smerodajná odchýlka.
Vizualizácia – Histogramy, bodové grafy, heatmapy.
Korelácia – Pochopenie premenných vzťahov.
Analýza distribúcie – normalita, šikmosť, špičatosť.
Kategorická analýza – počet frekvencií, stĺpcové grafy.
Nástroje EDA – Pandy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Základy štatistiky a pravdepodobnosti
Pojmy pravdepodobnosti – udalosti, výsledky, vzorové priestory.
Náhodné premenné – diskrétne vs. spojité.
Rozdelenie – normálne, binomické, Poissonovo, exponenciálne atď.
6. Základy strojového učenia
Riadené učenie – školenie s označenými údajmi.
Učenie bez dozoru – zoskupovanie, dimenzionalita atď.
7. Vizualizácia a komunikácia údajov
Grafy – čiarový, stĺpcový, koláčový, rozptylový.
Dashboards – BI nástroje pre interaktívne vizuály.
Rozprávanie – Jasné postrehy so štruktúrovanými príbehmi.
Nástroje – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Knižnice Python – Matplotlib, Seaborn.
8. Veľké dáta a nástroje
Charakteristika – Objem, rýchlosť, rozmanitosť, pravdivosť.
Hadoop ekosystém – HDFS, MapReduce, Hive, Prasa.
Apache Spark – Distribuované výpočty, analytika v reálnom čase.
Cloudové platformy – AWS, Azure, Google Cloud.
Databázy – SQL vs NoSQL.
Streamovanie dát – kanály Kafka, Flink.
9. Etika a bezpečnosť údajov
Ochrana osobných údajov – ochrana osobných údajov.
Zaujatosť – Predchádzanie nespravodlivým alebo diskriminačným modelom.
Etika AI – Transparentnosť, zodpovednosť, zodpovednosť.
Bezpečnosť – šifrovanie, autentifikácia, kontrola prístupu.
🎯 Kto môže použiť kvíz o základoch vedy o údajoch?
Študenti – Učte sa a revidujte koncepty vedy o údajoch.
Začiatočníci – vybudujte základy v základoch dátovej vedy.
Ašpiranti na konkurenčné skúšky – pripravte sa na IT a analytické skúšky.
Uchádzači o prácu – Precvičte si MCQ pre pohovory v dátových rolách.
Profesionáli – Obnovte kľúčové koncepty a nástroje.
📥 Stiahnite si kvíz o základoch vedy o údajoch a začnite svoju cestu vedy o údajoch ešte dnes!
Či už sa pripravujete na skúšky, pohovory alebo si jednoducho chcete zlepšiť svoje zručnosti, s aplikáciou Data Science Basics Quiz je učenie pútavé, prístupné a efektívne.
🔹 Kľúčové vlastnosti aplikácie Data Science Basics Quiz App
Prax založená na MCQ pre lepšie učenie a opakovanie.
Zahŕňa zber dát, štatistiky, ML, veľké dáta, vizualizáciu, etiku.
Ideálne pre študentov, začiatočníkov, profesionálov a uchádzačov o zamestnanie.
Užívateľsky prívetivá a ľahká aplikácia Data Science Basics.
📘 Témy zahrnuté v kvíze o základoch dátovej vedy
1. Úvod do vedy o údajoch
Definícia – Interdisciplinárna oblasť získavajúca poznatky z údajov.
Životný cyklus – Zber, čistenie, analýza a vizualizácia údajov.
Aplikácie – zdravotníctvo, financie, technológie, výskum, obchod.
Typy údajov – štruktúrované, neštruktúrované, pološtruktúrované, streaming.
Potrebné zručnosti – programovanie, štatistika, vizualizácia, znalosť domény.
Etika – súkromie, spravodlivosť, zaujatosť, zodpovedné používanie.
2. Zber údajov a zdroje
Primárne údaje – prieskumy, experimenty, pozorovania.
Sekundárne údaje – správy, vládne dátové súbory, publikované zdroje.
API – Programový prístup k online údajom.
Web Scraping – extrahovanie obsahu z webových stránok.
Databázy – SQL, NoSQL, cloudové úložisko.
Zdroje veľkých dát – sociálne médiá, internet vecí, transakčné systémy.
3. Čistenie a predbežné spracovanie údajov
Manipulácia s chýbajúcimi údajmi – imputácia, interpolácia, odstránenie.
Transformácia – Normalizácia, škálovanie, kódovanie premenných.
Detekcia odľahlých hodnôt – Štatistické kontroly, zhlukovanie, vizualizácia.
Integrácia údajov – Zlúčenie viacerých množín údajov.
Redukcia – Výber vlastností, redukcia rozmerov.
Kontrola kvality – presnosť, konzistentnosť, úplnosť.
4. Exploratory Data Analysis (EDA)
Opisná štatistika – priemer, rozptyl, smerodajná odchýlka.
Vizualizácia – Histogramy, bodové grafy, heatmapy.
Korelácia – Pochopenie premenných vzťahov.
Analýza distribúcie – normalita, šikmosť, špičatosť.
Kategorická analýza – počet frekvencií, stĺpcové grafy.
Nástroje EDA – Pandy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Základy štatistiky a pravdepodobnosti
Pojmy pravdepodobnosti – udalosti, výsledky, vzorové priestory.
Náhodné premenné – diskrétne vs. spojité.
Rozdelenie – normálne, binomické, Poissonovo, exponenciálne atď.
6. Základy strojového učenia
Riadené učenie – školenie s označenými údajmi.
Učenie bez dozoru – zoskupovanie, dimenzionalita atď.
7. Vizualizácia a komunikácia údajov
Grafy – čiarový, stĺpcový, koláčový, rozptylový.
Dashboards – BI nástroje pre interaktívne vizuály.
Rozprávanie – Jasné postrehy so štruktúrovanými príbehmi.
Nástroje – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Knižnice Python – Matplotlib, Seaborn.
8. Veľké dáta a nástroje
Charakteristika – Objem, rýchlosť, rozmanitosť, pravdivosť.
Hadoop ekosystém – HDFS, MapReduce, Hive, Prasa.
Apache Spark – Distribuované výpočty, analytika v reálnom čase.
Cloudové platformy – AWS, Azure, Google Cloud.
Databázy – SQL vs NoSQL.
Streamovanie dát – kanály Kafka, Flink.
9. Etika a bezpečnosť údajov
Ochrana osobných údajov – ochrana osobných údajov.
Zaujatosť – Predchádzanie nespravodlivým alebo diskriminačným modelom.
Etika AI – Transparentnosť, zodpovednosť, zodpovednosť.
Bezpečnosť – šifrovanie, autentifikácia, kontrola prístupu.
🎯 Kto môže použiť kvíz o základoch vedy o údajoch?
Študenti – Učte sa a revidujte koncepty vedy o údajoch.
Začiatočníci – vybudujte základy v základoch dátovej vedy.
Ašpiranti na konkurenčné skúšky – pripravte sa na IT a analytické skúšky.
Uchádzači o prácu – Precvičte si MCQ pre pohovory v dátových rolách.
Profesionáli – Obnovte kľúčové koncepty a nástroje.
📥 Stiahnite si kvíz o základoch vedy o údajoch a začnite svoju cestu vedy o údajoch ešte dnes!
Aktualizované
Bezpečnosť sa začína porozumením tomu, ako vývojári zhromažďujú a zdieľajú vaše údaje. Postupy ochrany a zabezpečenia osobných údajov sa môžu líšiť v závislosti od používania, regiónu a veku. Tieto informácie poskytol vývojár a môže ich časom aktualizovať.
Táto aplikácia môže zdieľať tieto typy údajov s tretími stranami
Informácie o aplikáciách a výkonnosť a Identifikátor zariadenia alebo iné identifikátory
Neboli zhromaždené žiadne údaje
Údaje nie sú šifrované
Podpora aplikácie
O vývojárovi
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
