Data Science & Analytics Quiz

Куповине у апликац.
100+
Преузимања
Оцена садржаја
Сви
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана

О овој игри

Унапредите своје вештине у науци о подацима, машинском учењу, аналитици података, SQL-у, статистици и популарним алатима за податке помоћу наше свеобухватне апликације за квиз, дизајниране за ученике свих нивоа. Без обзира да ли сте почетник који гради темеље или напредни професионалац који усавршава своје знање, наша апликација нуди широк спектар категорија за тестирање и унапређење вашег знања, сада са најсавременијим функцијама заснованим на вештачкој интелигенцији.

Теме науке о подацима и аналитике:

Статистика и математика: Изградите темељ науке о подацима. Ова категорија покрива основне теме као што су дескриптивна статистика, расподела вероватноће, тестирање хипотеза, регресија и линеарна алгебра, савршене за изградњу јаке аналитичке основе.

Обрада података и претходна обрада: Савладајте вештину чишћења и припреме података. Научите да рукујете недостајућим вредностима, откривате аутлајере, нормализујете и трансформишете податке и инжењеринг карактеристика како бисте креирали робусне скупове података за анализу.

Машинско учење: Схватите основне принципе интелигентних система. Овај одељак покрива све, од надгледаног учења (регресија, класификација) и ненадгледаног учења (кластеровање, смањење димензионалности) до техника евалуације и валидације модела.

Визуелизација података: Научите како да комуницирате увиде са јасноћом и утицајем. Разумите принципе ефикасне визуелизације и како да користите различите типове графикона и алате за испричавање убедљивих прича о подацима.

Технологије великих података: Решите изазове огромних скупова података. Истражите концепте везане за дистрибуиране рачунарске оквире и механизме за обраду података као што су Hadoop и Spark.

SQL за аналитику: Савладајте језик база података. Ова категорија покрива све, од основних SELECT упита и WHERE клаузула до напредних JOIN-ова, функција прозора и сложених подупита неопходних за екстракцију података.

Остале теме:

Популарне библиотеке и алати за науку о подацима: Савладајте алате који покрећу модерну анализу података. Зароните у подтеме, укључујући:

Основне библиотеке: NumPy, Pandas, SciPy

Визуелизација: Matplotlib, Seaborn, Plotly

Машинско учење: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM

Дубоко учење: TensorFlow, PyTorch, Keras

NLP: NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers

Велики подаци: PySpark

BI алати: Tableau, Power BI

Кључне карактеристике:

1. Генерисање квизова помоћу вештачке интелигенције: Искусите динамички генерисане квизове прилагођене вашем нивоу вештина. Наша вештачка интелигенција креира јединствена питања у свим категоријама, обезбеђујући персонализовано и занимљиво искуство учења.

2. Објашњење квиза помоћу вештачке интелигенције: Разумите своје грешке уз детаљна објашњења заснована на вештачкој интелигенцији. Добијте јасне, корак-по-корак анализе тачних одговора како бисте продубили своје разумевање и брже се побољшали.

3. Побољшај сесију: Функција Побољшај сесију вам омогућава да поново репродукујете само погрешно одговорена питања, помажући вам да се фокусирате на слабе области и трансформишете их у снаге.

4. Сесије пробних интервјуа засноване на вештачкој интелигенцији:
Припремите се за праве техничке интервјуе засноване на радним позицијама као што су научник података, аналитичар података, инжењер машинског учења, аналитичар пословне интелигенције и инжењер података.
Добијте:

Прилагођена питања за интервју заснована на улози и вештинама

Анализа снага и слабости

Разврставање вештина и предлози за побољшање

Вођена припрема

5. Формати вишеструких питања
- Питања са вишеструким избором (MCQ)
- Упарите следеће (нпр. алгоритме са њиховим случајевима употребе)
- Попуните празнине (нпр. исечке кода за библиотеке попут Панде)
- Преуредите код или аналитичке кораке
- Тачно или нетачно

Искусите интерактивно учење осмишљено да се усклади са стиловима процене из стварног света и побољша задржавање ученика.

Преузмите сада да бисте данас савладали науку о подацима, аналитику, SQL, машинско учење и популарне алате за податке!
Ажурирано:
18. 1. 2026.

Безбедност података

Предуслов безбедности је да разумете како програмери прикупљају и деле ваше податке. Праксе за приватност и безбедност података могу да се разликују у зависности од коришћења, региона и узраста. Програмер је пружио те информације и може да их ажурира током времена.
Подаци се не деле са трећим странама
Сазнајте више о томе како програмери објављују дељење
Нема прикупљених података
Сазнајте више о томе како програмери објављују прикупљање
Подаци се шифрују током преноса

Шта је ново

Introduced below features:
1. Code Reviewer
2. Timer Mode
3. Algorithm Visualiser