Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Vsebuje oglase

O tej aplikaciji

Data Science Basics Quiz je aplikacija Data Science Basics, zasnovana za pomoč učencem, študentom in strokovnjakom pri krepitvi razumevanja konceptov podatkovne znanosti prek interaktivnih vprašanj z več možnimi odgovori (MCQ). Ta aplikacija ponuja strukturiran način za vadbo bistvenih tem, kot so zbiranje podatkov, čiščenje, statistika, verjetnost, strojno učenje, vizualizacija, veliki podatki in etika.

Ne glede na to, ali se pripravljate na izpite, razgovore ali preprosto želite izboljšati svoje sposobnosti, aplikacija Data Science Basics Quiz naredi učenje zanimivo, dostopno in učinkovito.

🔹 Ključne funkcije aplikacije Data Science Basics Quiz App

Praksa na podlagi MCQ za boljše učenje in ponavljanje.

Zajema zbiranje podatkov, statistiko, ML, velike podatke, vizualizacijo, etiko.

Idealno za študente, začetnike, strokovnjake in iskalce zaposlitve.

Uporabniku prijazna in lahka aplikacija Data Science Basics.

📘 Teme, zajete v kvizu o osnovah podatkovne znanosti
1. Uvod v podatkovno znanost

Opredelitev – interdisciplinarno področje pridobivanja vpogledov iz podatkov.

Življenjski cikel – zbiranje podatkov, čiščenje, analiza in vizualizacija.

Aplikacije – zdravstvo, finance, tehnologija, raziskave, poslovanje.

Tipi podatkov – strukturirani, nestrukturirani, polstrukturirani, pretočni.

Potrebne veščine – programiranje, statistika, vizualizacija, poznavanje področja.

Etika – Zasebnost, pravičnost, pristranskost, odgovorna uporaba.

2. Zbiranje podatkov in viri

Primarni podatki – Ankete, poskusi, opazovanja.

Sekundarni podatki – poročila, vladni nabori podatkov, objavljeni viri.

API-ji – programski dostop do spletnih podatkov.

Spletno strganje – pridobivanje vsebine s spletnih mest.

Baze podatkov – SQL, NoSQL, shranjevanje v oblaku.

Viri velikih podatkov – družbeni mediji, IoT, transakcijski sistemi.

3. Čiščenje in predhodna obdelava podatkov

Ravnanje z manjkajočimi podatki – imputacija, interpolacija, odstranitev.

Transformacija – normalizacija, skaliranje, kodiranje spremenljivk.

Odkrivanje odstopanj – statistična preverjanja, združevanje v gruče, vizualizacija.

Integracija podatkov – združevanje več naborov podatkov.

Zmanjšanje – izbira funkcij, zmanjšanje dimenzij.

Preverjanje kakovosti – točnost, doslednost, popolnost.

4. Raziskovalna analiza podatkov (EDA)

Opisna statistika – povprečje, varianca, standardni odklon.

Vizualizacija – histogrami, razpršeni grafikoni, toplotni zemljevidi.

Korelacija – Razumevanje razmerij spremenljivk.

Analiza porazdelitve – normalnost, asimetrija, kurtoza.

Kategorična analiza – štetje frekvenc, stolpčni diagrami.

Orodja EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Statistika in osnove verjetnosti

Koncepti verjetnosti – dogodki, rezultati, vzorčni prostori.

Naključne spremenljivke – diskretne proti zveznim.

Porazdelitve – normalne, binomske, Poissonove, eksponentne itd.

6. Osnove strojnega učenja

Nadzorovano učenje – Usposabljanje z označenimi podatki.

Učenje brez nadzora – združevanje v gruče, dimenzionalnost itd.

7. Vizualizacija podatkov in komunikacija

Grafikoni – črtni, palični, tortni, razpršeni.

Nadzorne plošče – ​​BI orodja za interaktivne vizualne elemente.

Pripovedovanje zgodb – jasni vpogledi s strukturiranimi pripovedmi.

Orodja – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Knjižnice Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Veliki podatki in orodja

Značilnosti – glasnost, hitrost, raznolikost, verodostojnost.

Ekosistem Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Porazdeljeno računalništvo, analitika v realnem času.

Oblačne platforme – AWS, Azure, Google Cloud.

Baze podatkov – SQL proti NoSQL.

Pretakanje podatkov – Kafka, Flink cevovodi.

9. Etika in varnost podatkov

Zasebnost podatkov – Varovanje osebnih podatkov.

Pristranskost – Preprečevanje nepoštenih ali diskriminatornih modelov.

Etika umetne inteligence – preglednost, odgovornost, odgovornost.

Varnost – šifriranje, avtentikacija, nadzor dostopa.

🎯 Kdo lahko uporablja kviz o osnovah podatkovne znanosti?

Študenti – Naučite se in popravite koncepte znanosti o podatkih.

Začetniki – zgradite temelje v osnovah podatkovne znanosti.

Kandidati za tekmovalne izpite – Pripravite se na izpite iz IT in analitike.

Iskalci zaposlitve – vadite MCQ za intervjuje v vlogah podatkov.

Strokovnjaki – Osvežite ključne koncepte in orodja.

📥 Prenesite kviz o osnovah znanosti o podatkih in začnite svoje potovanje po znanosti o podatkih še danes!