Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios

Садржи огласе

О овој апликацији

Квиз о основама науке о подацима је апликација Основе науке о подацима дизајнирана да помогне ученицима, студентима и професионалцима да ојачају своје разумевање концепата науке о подацима кроз интерактивна питања са вишеструким избором (МЦК). Ова апликација пружа структуриран начин за вежбање основних тема као што су прикупљање података, чишћење, статистика, вероватноћа, машинско учење, визуелизација, велики подаци и етика.

Без обзира да ли се припремате за испите, интервјуе или једноставно желите да побољшате своје вештине, апликација Дата Сциенце Басицс Куиз чини учење занимљивим, приступачним и ефикасним.

🔹 Кључне карактеристике апликације за квиз о основама науке о подацима

Пракса заснована на МЦК за боље учење и ревизију.

Покрива прикупљање података, статистику, МЛ, велике податке, визуелизацију, етику.

Идеално за студенте, почетнике, професионалце и оне који траже посао.

Једноставна и лагана апликација Дата Сциенце Басицс.

📘 Теме обухваћене квизом о основама науке о подацима
1. Увод у науку о подацима

Дефиниција – Интердисциплинарна област која извлачи увиде из података.

Животни циклус – прикупљање података, чишћење, анализа и визуелизација.

Примене – здравство, финансије, технологија, истраживање, бизнис.

Типови података – структурирани, неструктурирани, полуструктурирани, стримовани.

Потребне вештине – програмирање, статистика, визуелизација, знање о домену.

Етика – Приватност, правичност, пристрасност, одговорна употреба.

2. Прикупљање података и извори

Примарни подаци – Анкете, експерименти, запажања.

Секундарни подаци – Извештаји, владини скупови података, објављени извори.

АПИ-ји – Програмски приступ подацима на мрежи.

Веб Сцрапинг – Извлачење садржаја са веб локација.

Базе података – СКЛ, НоСКЛ, складиште у облаку.

Велики извори података – друштвени медији, интернет ствари, системи трансакција.

3. Чишћење података и претходна обрада

Руковање подацима који недостају – импутација, интерполација, уклањање.

Трансформација – Нормализација, скалирање, варијабле кодирања.

Детекција одступања – статистичке провере, груписање, визуелизација.

Интеграција података – Спајање више скупова података.

Редукција – Избор карактеристика, смањење димензионалности.

Провере квалитета – тачност, доследност, потпуност.

4. Истраживачка анализа података (ЕДА)

Дескриптивна статистика – средња вредност, варијанса, стандардна девијација.

Визуелизација – Хистограми, дијаграми расејања, топлотне карте.

Корелација – Разумевање променљивих односа.

Анализа дистрибуције – нормалност, искривљеност, ексцес.

Категоријска анализа – Бројање учесталости, тракасти графикони.

ЕДА алати – Пандас, Матплотлиб, Сеаборн, Плотли.

5. Основе статистике и вероватноће

Концепти вероватноће – Догађаји, исходи, простори узорака.

Случајне варијабле – дискретне наспрам континуиране.

Дистрибуције – нормалне, биномне, Поиссонове, експоненцијалне итд.

6. Основе машинског учења

Учење под надзором – Обука са означеним подацима.

Учење без надзора – груписање, димензионалност итд.

7. Визуелизација података и комуникација

Графикони – линија, трака, пита, распршивање.

Контролне табле – БИ алати за интерактивне визуелне елементе.

Приповедање – Јасан увид са структурираним наративима.

Алати – Таблеау, Повер БИ, Гоогле Дата Студио.

Питхон библиотеке – Матплотлиб, Сеаборн.

8. Велики подаци и алати

Карактеристике – Обим, брзина, разноврсност, истинитост.

Хадооп екосистем – ХДФС, МапРедуце, ​​Хиве, Пиг.

Апацхе Спарк – Дистрибуирано рачунарство, аналитика у реалном времену.

Цлоуд платформе – АВС, Азуре, Гоогле Цлоуд.

Базе података – СКЛ против НоСКЛ.

Стреаминг података – Кафка, Флинк пипелинес.

9. Етика и безбедност података

Приватност података – Заштита личних података.

Пристрасност – Спречавање неправедних или дискриминаторних модела.

Етика вештачке интелигенције – Транспарентност, одговорност, одговорност.

Безбедност – Шифровање, аутентификација, контрола приступа.

🎯 Ко може да користи квиз о основама науке о подацима?

Ученици – Научите и ревидирајте концепте науке о подацима.

Почетници – Изградите темеље у основама науке о подацима.

Кандидати за конкурентне испите – Припремите се за испите из ИТ и аналитике.

Траже посао – Вежбајте МЦК за интервјуе у улогама података.

Професионалци – Освежите кључне концепте и алате.

📥 Преузмите квиз о основама науке о подацима сада и започните своје путовање науком о подацима већ данас!