Data Science Basics Quiz
యాడ్స్ ఉంటాయి
10+
డౌన్‌లోడ్‌లు
ప్రతి ఒక్కరు
info
ఈ యాప్ గురించి పరిచయం
డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్ అనేది ఇంటరాక్టివ్ బహుళ-ఎంపిక ప్రశ్నల (MCQలు) ద్వారా డేటా సైన్స్ కాన్సెప్ట్‌లపై వారి అవగాహనను బలోపేతం చేయడంలో అభ్యాసకులు, విద్యార్థులు మరియు నిపుణులకు సహాయపడేందుకు రూపొందించబడిన డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ యాప్. డేటా సేకరణ, శుభ్రపరచడం, గణాంకాలు, సంభావ్యత, మెషిన్ లెర్నింగ్, విజువలైజేషన్, పెద్ద డేటా మరియు నీతి వంటి ముఖ్యమైన అంశాలను ప్రాక్టీస్ చేయడానికి ఈ యాప్ నిర్మాణాత్మక మార్గాన్ని అందిస్తుంది.
మీరు పరీక్షలకు, ఇంటర్వ్యూలకు సిద్ధమవుతున్నా లేదా మీ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరుచుకోవాలనుకున్నా, డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్ యాప్ అభ్యాసాన్ని ఆకర్షణీయంగా, ప్రాప్యత మరియు ప్రభావవంతంగా చేస్తుంది.
🔹 డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్ యాప్ యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు
మెరుగైన అభ్యాసం మరియు పునర్విమర్శ కోసం MCQ-ఆధారిత అభ్యాసం.
డేటా సేకరణ, గణాంకాలు, ML, పెద్ద డేటా, విజువలైజేషన్, నైతికతలను కవర్ చేస్తుంది.
విద్యార్థులు, ప్రారంభకులకు, నిపుణులు మరియు ఉద్యోగ ఆశావహులకు అనువైనది.
యూజర్ ఫ్రెండ్లీ మరియు తేలికైన డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ యాప్.
📘 డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్‌లో కవర్ చేయబడిన అంశాలు
1. డేటా సైన్స్ పరిచయం
నిర్వచనం - ఇంటర్ డిసిప్లినరీ ఫీల్డ్ డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహిస్తుంది.
జీవితచక్రం - డేటా సేకరణ, శుభ్రపరచడం, విశ్లేషణ మరియు విజువలైజేషన్.
అప్లికేషన్లు – హెల్త్‌కేర్, ఫైనాన్స్, టెక్నాలజీ, రీసెర్చ్, బిజినెస్.
డేటా రకాలు - స్ట్రక్చర్డ్, అన్ స్ట్రక్చర్డ్, సెమీ స్ట్రక్చర్డ్, స్ట్రీమింగ్.
అవసరమైన నైపుణ్యాలు - ప్రోగ్రామింగ్, గణాంకాలు, విజువలైజేషన్, డొమైన్ పరిజ్ఞానం.
నీతి - గోప్యత, న్యాయబద్ధత, పక్షపాతం, బాధ్యతాయుతమైన వినియోగం.
2. డేటా సేకరణ & మూలాలు
ప్రాథమిక డేటా - సర్వేలు, ప్రయోగాలు, పరిశీలనలు.
సెకండరీ డేటా - నివేదికలు, ప్రభుత్వ డేటాసెట్‌లు, ప్రచురించిన మూలాలు.
APIలు – ఆన్‌లైన్ డేటాకు ప్రోగ్రామాటిక్ యాక్సెస్.
వెబ్ స్క్రాపింగ్ - వెబ్‌సైట్‌ల నుండి కంటెంట్‌ను సంగ్రహించడం.
డేటాబేస్లు - SQL, NoSQL, క్లౌడ్ నిల్వ.
బిగ్ డేటా సోర్సెస్ - సోషల్ మీడియా, IoT, లావాదేవీ వ్యవస్థలు.
3. డేటా క్లీనింగ్ & ప్రీప్రాసెసింగ్
తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడం - ఇంప్యుటేషన్, ఇంటర్‌పోలేషన్, తొలగింపు.
పరివర్తన - సాధారణీకరణ, స్కేలింగ్, ఎన్కోడింగ్ వేరియబుల్స్.
అవుట్‌లియర్ డిటెక్షన్ - స్టాటిస్టికల్ చెక్‌లు, క్లస్టరింగ్, విజువలైజేషన్.
డేటా ఇంటిగ్రేషన్ - బహుళ డేటాసెట్‌లను విలీనం చేయడం.
తగ్గింపు - ఫీచర్ ఎంపిక, డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు.
నాణ్యత తనిఖీలు - ఖచ్చితత్వం, స్థిరత్వం, సంపూర్ణత.
4. అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ (EDA)
వివరణాత్మక గణాంకాలు - సగటు, వ్యత్యాసం, ప్రామాణిక విచలనం.
విజువలైజేషన్ - హిస్టోగ్రామ్‌లు, స్కాటర్‌ప్లాట్‌లు, హీట్‌మ్యాప్‌లు.
సహసంబంధం - వేరియబుల్ సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడం.
పంపిణీ విశ్లేషణ - సాధారణత, వక్రత, కుర్టోసిస్.
వర్గీకరణ విశ్లేషణ - ఫ్రీక్వెన్సీ గణనలు, బార్ ప్లాట్లు.
EDA సాధనాలు - పాండాలు, మాట్‌ప్లాట్‌లిబ్, సీబోర్న్, ప్లాట్లీ.
5. స్టాటిస్టిక్స్ & ప్రాబబిలిటీ బేసిక్స్
సంభావ్యత భావనలు - ఈవెంట్‌లు, ఫలితాలు, నమూనా ఖాళీలు.
రాండమ్ వేరియబుల్స్ - డిస్క్రీట్ vs నిరంతర.
పంపిణీలు - సాధారణ, ద్విపద, పాయిజన్, ఘాతాంక మొదలైనవి.
6. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫండమెంటల్స్
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం - లేబుల్ చేయబడిన డేటాతో శిక్షణ.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం - క్లస్టరింగ్, డైమెన్షియాలిటీ మొదలైనవి.
7. డేటా విజువలైజేషన్ & కమ్యూనికేషన్
పటాలు - లైన్, బార్, పై, స్కాటర్.
డ్యాష్‌బోర్డ్‌లు - ఇంటరాక్టివ్ విజువల్స్ కోసం BI సాధనాలు.
స్టోరీ టెల్లింగ్ - నిర్మాణాత్మక కథనాలతో స్పష్టమైన అంతర్దృష్టులు.
సాధనాలు – పట్టిక, పవర్ BI, Google డేటా స్టూడియో.
పైథాన్ లైబ్రరీస్ - మాట్‌ప్లాట్‌లిబ్, సీబోర్న్.
8. బిగ్ డేటా & టూల్స్
లక్షణాలు - వాల్యూమ్, వేగం, వైవిధ్యం, ఖచ్చితత్వం.
హడూప్ ఎకోసిస్టమ్ - HDFS, మ్యాప్‌రెడ్యూస్, హైవ్, పిగ్.
అపాచీ స్పార్క్ - డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కంప్యూటింగ్, రియల్ టైమ్ అనలిటిక్స్.
క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు – AWS, Azure, Google Cloud.
డేటాబేస్లు - SQL vs NoSQL.
స్ట్రీమింగ్ డేటా - కాఫ్కా, ఫ్లింక్ పైప్‌లైన్‌లు.
9. డేటా ఎథిక్స్ & సెక్యూరిటీ
డేటా గోప్యత - వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని రక్షించడం.
పక్షపాతం - అన్యాయమైన లేదా వివక్షతతో కూడిన నమూనాలను నిరోధించడం.
AI నీతి - పారదర్శకత, జవాబుదారీతనం, బాధ్యత.
భద్రత - ఎన్క్రిప్షన్, ప్రామాణీకరణ, యాక్సెస్ నియంత్రణ.
🎯 డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్‌ని ఎవరు ఉపయోగించగలరు?
విద్యార్థులు - డేటా సైన్స్ భావనలను నేర్చుకోండి మరియు సవరించండి.
బిగినర్స్ - డేటా సైన్స్ బేసిక్స్‌లో పునాదిని నిర్మించండి.
పోటీ పరీక్షల ఆశావాదులు - IT మరియు అనలిటిక్స్ పరీక్షలకు సిద్ధం.
ఉద్యోగార్ధులు - డేటా పాత్రలలో ఇంటర్వ్యూల కోసం MCQలను ప్రాక్టీస్ చేయండి.
నిపుణులు - కీలక అంశాలు మరియు సాధనాలను రిఫ్రెష్ చేయండి.
📥 డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్‌ని ఇప్పుడే డౌన్‌లోడ్ చేసుకోండి మరియు మీ డేటా సైన్స్ ప్రయాణాన్ని ఈరోజే ప్రారంభించండి!
మీరు పరీక్షలకు, ఇంటర్వ్యూలకు సిద్ధమవుతున్నా లేదా మీ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరుచుకోవాలనుకున్నా, డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్ యాప్ అభ్యాసాన్ని ఆకర్షణీయంగా, ప్రాప్యత మరియు ప్రభావవంతంగా చేస్తుంది.
🔹 డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్ యాప్ యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు
మెరుగైన అభ్యాసం మరియు పునర్విమర్శ కోసం MCQ-ఆధారిత అభ్యాసం.
డేటా సేకరణ, గణాంకాలు, ML, పెద్ద డేటా, విజువలైజేషన్, నైతికతలను కవర్ చేస్తుంది.
విద్యార్థులు, ప్రారంభకులకు, నిపుణులు మరియు ఉద్యోగ ఆశావహులకు అనువైనది.
యూజర్ ఫ్రెండ్లీ మరియు తేలికైన డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ యాప్.
📘 డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్‌లో కవర్ చేయబడిన అంశాలు
1. డేటా సైన్స్ పరిచయం
నిర్వచనం - ఇంటర్ డిసిప్లినరీ ఫీల్డ్ డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహిస్తుంది.
జీవితచక్రం - డేటా సేకరణ, శుభ్రపరచడం, విశ్లేషణ మరియు విజువలైజేషన్.
అప్లికేషన్లు – హెల్త్‌కేర్, ఫైనాన్స్, టెక్నాలజీ, రీసెర్చ్, బిజినెస్.
డేటా రకాలు - స్ట్రక్చర్డ్, అన్ స్ట్రక్చర్డ్, సెమీ స్ట్రక్చర్డ్, స్ట్రీమింగ్.
అవసరమైన నైపుణ్యాలు - ప్రోగ్రామింగ్, గణాంకాలు, విజువలైజేషన్, డొమైన్ పరిజ్ఞానం.
నీతి - గోప్యత, న్యాయబద్ధత, పక్షపాతం, బాధ్యతాయుతమైన వినియోగం.
2. డేటా సేకరణ & మూలాలు
ప్రాథమిక డేటా - సర్వేలు, ప్రయోగాలు, పరిశీలనలు.
సెకండరీ డేటా - నివేదికలు, ప్రభుత్వ డేటాసెట్‌లు, ప్రచురించిన మూలాలు.
APIలు – ఆన్‌లైన్ డేటాకు ప్రోగ్రామాటిక్ యాక్సెస్.
వెబ్ స్క్రాపింగ్ - వెబ్‌సైట్‌ల నుండి కంటెంట్‌ను సంగ్రహించడం.
డేటాబేస్లు - SQL, NoSQL, క్లౌడ్ నిల్వ.
బిగ్ డేటా సోర్సెస్ - సోషల్ మీడియా, IoT, లావాదేవీ వ్యవస్థలు.
3. డేటా క్లీనింగ్ & ప్రీప్రాసెసింగ్
తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడం - ఇంప్యుటేషన్, ఇంటర్‌పోలేషన్, తొలగింపు.
పరివర్తన - సాధారణీకరణ, స్కేలింగ్, ఎన్కోడింగ్ వేరియబుల్స్.
అవుట్‌లియర్ డిటెక్షన్ - స్టాటిస్టికల్ చెక్‌లు, క్లస్టరింగ్, విజువలైజేషన్.
డేటా ఇంటిగ్రేషన్ - బహుళ డేటాసెట్‌లను విలీనం చేయడం.
తగ్గింపు - ఫీచర్ ఎంపిక, డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు.
నాణ్యత తనిఖీలు - ఖచ్చితత్వం, స్థిరత్వం, సంపూర్ణత.
4. అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ (EDA)
వివరణాత్మక గణాంకాలు - సగటు, వ్యత్యాసం, ప్రామాణిక విచలనం.
విజువలైజేషన్ - హిస్టోగ్రామ్‌లు, స్కాటర్‌ప్లాట్‌లు, హీట్‌మ్యాప్‌లు.
సహసంబంధం - వేరియబుల్ సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడం.
పంపిణీ విశ్లేషణ - సాధారణత, వక్రత, కుర్టోసిస్.
వర్గీకరణ విశ్లేషణ - ఫ్రీక్వెన్సీ గణనలు, బార్ ప్లాట్లు.
EDA సాధనాలు - పాండాలు, మాట్‌ప్లాట్‌లిబ్, సీబోర్న్, ప్లాట్లీ.
5. స్టాటిస్టిక్స్ & ప్రాబబిలిటీ బేసిక్స్
సంభావ్యత భావనలు - ఈవెంట్‌లు, ఫలితాలు, నమూనా ఖాళీలు.
రాండమ్ వేరియబుల్స్ - డిస్క్రీట్ vs నిరంతర.
పంపిణీలు - సాధారణ, ద్విపద, పాయిజన్, ఘాతాంక మొదలైనవి.
6. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫండమెంటల్స్
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం - లేబుల్ చేయబడిన డేటాతో శిక్షణ.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం - క్లస్టరింగ్, డైమెన్షియాలిటీ మొదలైనవి.
7. డేటా విజువలైజేషన్ & కమ్యూనికేషన్
పటాలు - లైన్, బార్, పై, స్కాటర్.
డ్యాష్‌బోర్డ్‌లు - ఇంటరాక్టివ్ విజువల్స్ కోసం BI సాధనాలు.
స్టోరీ టెల్లింగ్ - నిర్మాణాత్మక కథనాలతో స్పష్టమైన అంతర్దృష్టులు.
సాధనాలు – పట్టిక, పవర్ BI, Google డేటా స్టూడియో.
పైథాన్ లైబ్రరీస్ - మాట్‌ప్లాట్‌లిబ్, సీబోర్న్.
8. బిగ్ డేటా & టూల్స్
లక్షణాలు - వాల్యూమ్, వేగం, వైవిధ్యం, ఖచ్చితత్వం.
హడూప్ ఎకోసిస్టమ్ - HDFS, మ్యాప్‌రెడ్యూస్, హైవ్, పిగ్.
అపాచీ స్పార్క్ - డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కంప్యూటింగ్, రియల్ టైమ్ అనలిటిక్స్.
క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు – AWS, Azure, Google Cloud.
డేటాబేస్లు - SQL vs NoSQL.
స్ట్రీమింగ్ డేటా - కాఫ్కా, ఫ్లింక్ పైప్‌లైన్‌లు.
9. డేటా ఎథిక్స్ & సెక్యూరిటీ
డేటా గోప్యత - వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని రక్షించడం.
పక్షపాతం - అన్యాయమైన లేదా వివక్షతతో కూడిన నమూనాలను నిరోధించడం.
AI నీతి - పారదర్శకత, జవాబుదారీతనం, బాధ్యత.
భద్రత - ఎన్క్రిప్షన్, ప్రామాణీకరణ, యాక్సెస్ నియంత్రణ.
🎯 డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్‌ని ఎవరు ఉపయోగించగలరు?
విద్యార్థులు - డేటా సైన్స్ భావనలను నేర్చుకోండి మరియు సవరించండి.
బిగినర్స్ - డేటా సైన్స్ బేసిక్స్‌లో పునాదిని నిర్మించండి.
పోటీ పరీక్షల ఆశావాదులు - IT మరియు అనలిటిక్స్ పరీక్షలకు సిద్ధం.
ఉద్యోగార్ధులు - డేటా పాత్రలలో ఇంటర్వ్యూల కోసం MCQలను ప్రాక్టీస్ చేయండి.
నిపుణులు - కీలక అంశాలు మరియు సాధనాలను రిఫ్రెష్ చేయండి.
📥 డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ క్విజ్‌ని ఇప్పుడే డౌన్‌లోడ్ చేసుకోండి మరియు మీ డేటా సైన్స్ ప్రయాణాన్ని ఈరోజే ప్రారంభించండి!
అప్‌డేట్ అయినది
భద్రత అన్నది, డెవలపర్‌లు మీ డేటాను ఎలా కలెక్ట్ చేస్తారు, ఎలా షేర్ చేస్తారు అన్న అంశాలను అర్థం చేసుకోవడంతో ప్రారంభమవుతుంది. డేటా గోప్యత, సెక్యూరిటీ ప్రాక్టీసులు, మీ వినియోగాన్ని, ప్రాంతాన్ని, వయస్సును బట్టి మారే అవకాశం ఉంది. డెవలపర్ ఈ సమాచారాన్ని ప్రొవైడ్ చేశారు. కాలక్రమేణా ఇది అప్‌డేట్ అయ్యే అవకాశం ఉంది.
ఈ యాప్, ఈ డేటా రకాలను థర్డ్ పార్టీలతో షేర్ చేయవచ్చు
యాప్ సమాచారం, పనితీరు మరియు పరికరం లేదా ఇతర IDలు
ఎలాంటి డేటా సేకరించబడలేదు
డెవలపర్‌లు సేకరణను ఎలా ప్రకటిస్తారు అనేదాని గురించి మరింత తెలుసుకోండి
డేటా ఎన్‌క్రిప్ట్ చేయబడదు
యాప్ సపోర్ట్
డెవలపర్ గురించిన సమాచారం
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
