Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Përmban reklama

Rreth këtij aplikacioni

Kuizi i Bazave të Shkencës së të Dhënave është aplikacioni Bazat e Shkencës së të Dhënave i krijuar për të ndihmuar nxënësit, studentët dhe profesionistët të forcojnë të kuptuarit e tyre të koncepteve të shkencës së të dhënave përmes pyetjeve interaktive me zgjedhje të shumëfishta (MCQ). Ky aplikacion ofron një mënyrë të strukturuar për të praktikuar tema thelbësore si mbledhja e të dhënave, pastrimi, statistikat, probabiliteti, mësimi i makinerive, vizualizimi, të dhënat e mëdha dhe etika.

Pavarësisht nëse jeni duke u përgatitur për provime, intervista ose thjesht dëshironi të përmirësoni aftësitë tuaja, aplikacioni Data Science Basics Quiz e bën mësimin tërheqës, të arritshëm dhe efektiv.

🔹 Karakteristikat kryesore të Aplikacionit të Kuizit të Bazave të Shkencës së të Dhënave

Praktikë e bazuar në MCQ për mësim dhe rishikim më të mirë.

Mbulon mbledhjen e të dhënave, statistikat, ML, të dhënat e mëdha, vizualizimin, etikën.

Ideale për studentë, fillestarë, profesionistë dhe aspirantë për punë.

Aplikacioni "Bazat e Shkencës së të Dhënave" i përshtatshëm dhe i lehtë për përdoruesit.

📘 Temat e mbuluara në Kuizin e Bazave të Shkencës së të Dhënave
1. Hyrje në shkencën e të dhënave

Përkufizimi – Fusha ndërdisiplinore që nxjerr njohuri nga të dhënat.

Cikli i jetës – Mbledhja, pastrimi, analiza dhe vizualizimi i të dhënave.

Aplikimet – Kujdesi shëndetësor, financa, teknologjia, kërkimi, biznesi.

Llojet e të dhënave – Të strukturuara, të pastrukturuara, gjysmë të strukturuara, me transmetim.

Aftësitë e nevojshme – Programimi, statistikat, vizualizimi, njohuritë e fushës.

Etika – Privatësia, drejtësia, paragjykimi, përdorimi i përgjegjshëm.

2. Mbledhja dhe burimet e të dhënave

Të dhënat primare – Sondazhe, eksperimente, vëzhgime.

Të dhënat dytësore – Raportet, grupet e të dhënave të qeverisë, burimet e publikuara.

API - Qasje programatike në të dhënat në internet.

Scraping në ueb – Nxjerrja e përmbajtjes nga faqet e internetit.

Bazat e të dhënave – SQL, NoSQL, ruajtja në cloud.

Burimet e mëdha të të dhënave – Media sociale, IoT, sistemet e transaksioneve.

3. Pastrimi dhe parapërpunimi i të dhënave

Trajtimi i të dhënave që mungojnë – Imputimi, interpolimi, heqja.

Transformimi – Normalizimi, shkallëzimi, kodimi i variablave.

Zbulimi i jashtëzakonshëm – Kontrollet statistikore, grupimi, vizualizimi.

Integrimi i të dhënave – Bashkimi i grupeve të shumta të të dhënave.

Reduktimi - Zgjedhja e veçorive, zvogëlimi i dimensionalitetit.

Kontrollet e cilësisë - Saktësia, qëndrueshmëria, plotësia.

4. Analiza e të dhënave eksploruese (EDA)

Statistikat përshkruese – Mesatarja, varianca, devijimi standard.

Vizualizimi - Histogramet, skicat e shpërndara, hartat e nxehtësisë.

Korrelacioni - Kuptimi i marrëdhënieve të ndryshueshme.

Analiza e shpërndarjes - Normaliteti, anshmëria, kurtoza.

Analiza Kategorike – Numërimet e frekuencës, parcelat me shirita.

Mjetet EDA - Panda, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Statistikat & Bazat e Probabilitetit

Konceptet e probabilitetit – Ngjarjet, rezultatet, hapësirat e mostrës.

Variablat e rastësishëm – diskrete kundrejt të vazhdueshme.

Shpërndarjet - Normale, binomiale, Poisson, eksponenciale etj.

6. Bazat e të mësuarit të makinerisë

Mësimi i mbikëqyrur – Trajnim me të dhëna të etiketuara.

Mësimi i pambikëqyrur – Grumbullimi, dimensionaliteti etj.

7. Vizualizimi dhe Komunikimi i të Dhënave

Grafikët - Linja, shiriti, byreku, shpërndarja.

Paneli - vegla BI për pamjet interaktive.

Tregimi i tregimeve – Vështrime të qarta me tregime të strukturuara.

Mjetet – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Bibliotekat e Python - Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data & Tools

Karakteristikat - Vëllimi, shpejtësia, shumëllojshmëria, vërtetësia.

Ekosistemi Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Informatikë e shpërndarë, analitikë në kohë reale.

Platformat e resë kompjuterike – AWS, Azure, Google Cloud.

Bazat e të dhënave – SQL vs NoSQL.

Transmetimi i të dhënave – tubacionet Kafka, Flink.

9. Etika dhe siguria e të dhënave

Privatësia e të dhënave – Mbrojtja e informacionit personal.

Paragjykimi – Parandalimi i modeleve të padrejta ose diskriminuese.

Etika e UA – Transparencë, llogaridhënie, përgjegjësi.

Siguria – Kriptimi, vërtetimi, kontrolli i aksesit.

🎯 Kush mund të përdorë kuizin e bazave të shkencës së të dhënave?

Studentët – Mësojnë dhe rishikojnë konceptet e shkencës së të dhënave.

Fillestarët – Ndërtoni themelet në bazat e shkencës së të dhënave.

Aspirantët e provimit konkurrues - Përgatituni për provimet e IT dhe analitikës.

Punëkërkuesit – Praktikoni MCQ për intervista në role të dhënash.

Profesionistët – Rifresko konceptet dhe mjetet kryesore.

📥 Shkarkoni Quiz Bazat e Shkencës së të Dhënave tani dhe filloni udhëtimin tuaj të shkencës së të dhënave sot!