Data Science Basics Quiz

มีโฆษณา
10+
ดาวน์โหลด
การจัดประเภทเนื้อหา
สำหรับทุกคน
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ

เกี่ยวกับแอปนี้

Data Science Basics Quiz คือแอป Data Science Basics ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยผู้เรียน นักศึกษา และผู้เชี่ยวชาญ เสริมสร้างความเข้าใจในแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่านคำถามแบบเลือกตอบ (MCQ) แบบอินเทอร์แอคทีฟ แอปนี้มอบวิธีการฝึกฝนหัวข้อสำคัญๆ อย่างเป็นระบบ เช่น การรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาด สถิติ ความน่าจะเป็น การเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างภาพข้อมูล บิ๊กดาต้า และจริยธรรม

ไม่ว่าคุณจะกำลังเตรียมตัวสอบ สัมภาษณ์ หรือเพียงแค่ต้องการพัฒนาทักษะ แอป Data Science Basics Quiz ก็ช่วยให้การเรียนรู้น่าสนใจ เข้าถึงง่าย และมีประสิทธิภาพ

🔹 คุณสมบัติหลักของแอป Data Science Basics Quiz

แบบฝึกหัดแบบ MCQ เพื่อการเรียนรู้และการทบทวนที่ดียิ่งขึ้น

ครอบคลุมการรวบรวมข้อมูล สถิติ ML บิ๊กดาต้า การสร้างภาพข้อมูล จริยธรรม

เหมาะสำหรับนักเรียน นักศึกษา ผู้เริ่มต้น ผู้เชี่ยวชาญ และผู้ที่กำลังหางาน

แอป Data Science Basics ที่ใช้งานง่ายและมีน้ำหนักเบา

📘 หัวข้อที่ครอบคลุมในแบบทดสอบพื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูล
1. บทนำสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล

นิยาม – การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในสาขาสหวิทยาการ

วงจรชีวิต – การรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาด การวิเคราะห์ และการสร้างภาพข้อมูล

แอปพลิเคชัน – การดูแลสุขภาพ การเงิน เทคโนโลยี การวิจัย ธุรกิจ

ประเภทข้อมูล – แบบมีโครงสร้าง แบบไม่มีโครงสร้าง แบบกึ่งมีโครงสร้าง การสตรีม

ทักษะที่จำเป็น – การเขียนโปรแกรม สถิติ การสร้างภาพข้อมูล ความรู้เฉพาะด้าน

จริยธรรม – ความเป็นส่วนตัว ความเป็นธรรม อคติ การใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ

2. การรวบรวมและแหล่งข้อมูล

ข้อมูลปฐมภูมิ – การสำรวจ การทดลอง การสังเกต

ข้อมูลทุติยภูมิ – รายงาน ชุดข้อมูลภาครัฐ แหล่งข้อมูลที่เผยแพร่

API – การเข้าถึงข้อมูลออนไลน์ด้วยโปรแกรม

Web Scraping – การดึงเนื้อหาจากเว็บไซต์

ฐานข้อมูล – SQL, NoSQL, พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์

แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ – โซเชียลมีเดีย, IoT, ระบบธุรกรรม

3. การทำความสะอาดข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า

การจัดการข้อมูลที่หายไป – การแทนค่า, การสอดแทรก, การลบ

การแปลง – การทำให้เป็นมาตรฐาน, การปรับขนาด, การเข้ารหัสตัวแปร

การตรวจจับค่าผิดปกติ – การตรวจสอบทางสถิติ, การจัดกลุ่ม, การสร้างภาพ

การบูรณาการข้อมูล – การรวมชุดข้อมูลหลายชุดเข้าด้วยกัน

การลด – การเลือกคุณลักษณะ, การลดมิติ

การตรวจสอบคุณภาพ – ความถูกต้อง, ความสอดคล้อง, ความสมบูรณ์

4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA)

สถิติเชิงพรรณนา – ค่าเฉลี่ย, ความแปรปรวน, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

การสร้างภาพ – ฮิสโทแกรม, กราฟกระจาย, แผนที่ความร้อน

สหสัมพันธ์ – การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของตัวแปร

การวิเคราะห์การแจกแจง – ความปกติ, ความเบ้, ความโด่ง

การวิเคราะห์เชิงหมวดหมู่ – การนับความถี่, กราฟแท่ง

เครื่องมือ EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly

5. สถิติพื้นฐานและความน่าจะเป็น

แนวคิดเกี่ยวกับความน่าจะเป็น – เหตุการณ์ ผลลัพธ์ สเปซตัวอย่าง

ตัวแปรสุ่ม – แบบต่อเนื่องและแบบต่อเนื่อง

การแจกแจง – แบบปกติ ทวินาม ปัวซอง เลขชี้กำลัง ฯลฯ

6. พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน – การฝึกด้วยข้อมูลที่มีป้ายกำกับ

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน – การจัดกลุ่ม มิติ ฯลฯ

7. การแสดงข้อมูลและการสื่อสาร

แผนภูมิ – เส้นตรง แท่ง วงกลม กระจาย

แดชบอร์ด – เครื่องมือ BI สำหรับภาพแบบอินเทอร์แอคทีฟ

การเล่าเรื่อง – ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนพร้อมการเล่าเรื่องแบบมีโครงสร้าง

เครื่องมือ – Tableau, Power BI, Google Data Studio

ไลบรารี Python – Matplotlib, Seaborn

8. บิ๊กดาต้าและเครื่องมือ

คุณลักษณะ – ปริมาตร ความเร็ว ความหลากหลาย ความถูกต้อง

ระบบนิเวศ Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig

Apache Spark – การประมวลผลแบบกระจาย, การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

แพลตฟอร์มคลาวด์ – AWS, Azure, Google Cloud

ฐานข้อมูล – SQL เทียบกับ NoSQL

ข้อมูลสตรีมมิ่ง – Kafka, Flink pipelines

9. จริยธรรมและความปลอดภัยของข้อมูล

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล – การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล

อคติ – การป้องกันรูปแบบที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ

จริยธรรม AI – ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ ความรับผิดชอบ

ความปลอดภัย – การเข้ารหัส การรับรองความถูกต้อง การควบคุมการเข้าถึง

🎯 ใครสามารถใช้แบบทดสอบพื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้บ้าง

นักเรียน – เรียนรู้และทบทวนแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ผู้เริ่มต้น – สร้างพื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ผู้ที่ต้องการสอบแข่งขัน – เตรียมความพร้อมสำหรับการสอบ IT และการวิเคราะห์

ผู้หางาน – ฝึกฝนแบบทดสอบเลือกตอบ (MCQ) สำหรับการสัมภาษณ์งานด้านข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญ – ทบทวนแนวคิดและเครื่องมือสำคัญ

📥 ดาวน์โหลด Data Science Basics Quiz เลยตอนนี้และเริ่มต้นการเดินทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณวันนี้!
อัปเดตเมื่อ
7 ก.ย. 2568

ความปลอดภัยของข้อมูล

ความปลอดภัยเริ่มต้นด้วยความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีที่นักพัฒนาแอปรวบรวมและแชร์ข้อมูล แนวทางปฏิบัติด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลอาจแตกต่างกันไปตามการใช้งาน ภูมิภาค และอายุของคุณ นักพัฒนาแอปได้ให้ข้อมูลนี้ไว้และอาจอัปเดตข้อมูลในส่วนนี้เมื่อเวลาผ่านไป
แอปนี้อาจแชร์ข้อมูลประเภทต่างๆ เหล่านี้กับบุคคลที่สาม
ข้อมูลและประสิทธิภาพของแอปและรหัสอุปกรณ์หรือรหัสอื่นๆ
ไม่มีข้อมูลที่รวบรวมไว้
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่นักพัฒนาแอปประกาศเรื่องการรวบรวมข้อมูล
ระบบไม่ได้เข้ารหัสข้อมูล

การสนับสนุนของแอป

เกี่ยวกับนักพัฒนาแอป
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10 AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur Samastipur, Bihar 848102 India
undefined

เพิ่มเติมจาก CodeNest Studios