Data Science Basics Quiz

CodeNest Studios‏

اشتہارات شامل ہیں

اس ایپ کے بارے میں

ڈیٹا سائنس بیسکس کوئز ڈیٹا سائنس بیسک ایپ ہے جسے سیکھنے والوں، طلباء اور پیشہ ور افراد کو انٹرایکٹو ملٹی پل چوائس سوالات (MCQs) کے ذریعے ڈیٹا سائنس کے تصورات کے بارے میں ان کی سمجھ کو مضبوط بنانے میں مدد کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ایپ ڈیٹا اکٹھا کرنے، صفائی، شماریات، امکان، مشین لرننگ، ویژولائزیشن، بڑا ڈیٹا، اور اخلاقیات جیسے ضروری موضوعات پر عمل کرنے کا ایک منظم طریقہ فراہم کرتی ہے۔

چاہے آپ امتحانات، انٹرویوز کی تیاری کر رہے ہوں، یا محض اپنی صلاحیتوں کو بہتر بنانا چاہتے ہوں، ڈیٹا سائنس کی بنیادی کوئز ایپ سیکھنے کو دل چسپ، قابل رسائی اور موثر بناتی ہے۔

🔹 ڈیٹا سائنس بیسک کوئز ایپ کی اہم خصوصیات

بہتر سیکھنے اور نظر ثانی کے لیے MCQ پر مبنی مشق۔

ڈیٹا اکٹھا کرنے، شماریات، ایم ایل، بڑا ڈیٹا، تصور، اخلاقیات کا احاطہ کرتا ہے۔

طلباء، ابتدائی، پیشہ ور افراد اور ملازمت کے خواہشمندوں کے لیے مثالی۔

صارف دوست اور ہلکا پھلکا ڈیٹا سائنس بیسک ایپ۔

📘 ڈیٹا سائنس کی بنیادی کوئز میں شامل موضوعات
1. ڈیٹا سائنس کا تعارف

تعریف - ڈیٹا سے بصیرت نکالنے والا بین الضابطہ فیلڈ۔

لائف سائیکل - ڈیٹا اکٹھا کرنا، صفائی کرنا، تجزیہ کرنا، اور تصور کرنا۔

درخواستیں - صحت کی دیکھ بھال، فنانس، ٹیکنالوجی، تحقیق، کاروبار۔

ڈیٹا کی قسمیں - ساختہ، غیر ساختہ، نیم ساختہ، سلسلہ بندی۔

ہنر کی ضرورت ہے - پروگرامنگ، شماریات، تصور، ڈومین کا علم۔

اخلاقیات - رازداری، انصاف پسندی، تعصب، ذمہ دارانہ استعمال۔

2. ڈیٹا اکٹھا کرنا اور ذرائع

بنیادی ڈیٹا - سروے، تجربات، مشاہدات۔

ثانوی ڈیٹا - رپورٹس، سرکاری ڈیٹاسیٹس، شائع شدہ ذرائع۔

APIs - آن لائن ڈیٹا تک پروگرامی رسائی۔

ویب سکریپنگ - ویب سائٹس سے مواد نکالنا۔

ڈیٹا بیس - SQL، NoSQL، کلاؤڈ اسٹوریج۔

بڑے ڈیٹا کے ذرائع - سوشل میڈیا، آئی او ٹی، ٹرانزیکشن سسٹم۔

3. ڈیٹا کی صفائی اور پری پروسیسنگ

گمشدہ ڈیٹا کو ہینڈل کرنا – لگانا، انٹرپولیشن، ہٹانا۔

تبدیلی - نارملائزیشن، اسکیلنگ، انکوڈنگ متغیرات۔

آؤٹ لیئر ڈیٹیکشن - شماریاتی جانچ، کلسٹرنگ، ویژولائزیشن۔

ڈیٹا انٹیگریشن - متعدد ڈیٹاسیٹس کو ضم کرنا۔

کمی - خصوصیت کا انتخاب، جہت میں کمی۔

کوالٹی چیکس - درستگی، مستقل مزاجی، مکمل۔

4. ایکسپلوریٹری ڈیٹا اینالیسس (EDA)

وضاحتی اعدادوشمار - اوسط، تغیر، معیاری انحراف۔

ویژولائزیشن - ہسٹوگرام، سکیٹر پلاٹس، ہیٹ میپس۔

ارتباط - متغیر تعلقات کو سمجھنا۔

تقسیم کا تجزیہ - معمول، ترچھی، کرٹوسس۔

دوٹوک تجزیہ - تعدد کی گنتی، بار پلاٹ۔

ای ڈی اے ٹولز - پانڈاس، میٹپلوٹلیب، سیبورن، پلاٹلی۔

5. شماریات اور امکان کی بنیادی باتیں

امکانی تصورات - واقعات، نتائج، نمونے کی جگہیں۔

بے ترتیب متغیرات - مجرد بمقابلہ مسلسل۔

ڈسٹری بیوشنز - نارمل، binomial، Poisson، exponential وغیرہ۔

6. مشین لرننگ کے بنیادی اصول

زیر نگرانی سیکھنا - لیبل والے ڈیٹا کے ساتھ تربیت۔

غیر زیر نگرانی سیکھنا - کلسٹرنگ، جہت وغیرہ۔

7. ڈیٹا ویژولائزیشن اور کمیونیکیشن

چارٹس - لائن، بار، پائی، بکھرے۔

ڈیش بورڈز – انٹرایکٹو ویژول کے لیے BI ٹولز۔

کہانی سنانے - ساختی بیانیے کے ساتھ واضح بصیرت۔

ٹولز - ٹیبلو، پاور BI، گوگل ڈیٹا اسٹوڈیو۔

Python لائبریریاں - Matplotlib، Seaborn.

8. بگ ڈیٹا اور ٹولز

خصوصیات - حجم، رفتار، مختلف قسم، سچائی.

Hadoop ماحولیاتی نظام - HDFS، MapReduce، Hive، Pig.

Apache Spark - تقسیم شدہ کمپیوٹنگ، حقیقی وقت کے تجزیات۔

کلاؤڈ پلیٹ فارمز - AWS، Azure، Google Cloud۔

ڈیٹا بیس - ایس کیو ایل بمقابلہ NoSQL۔

سٹریمنگ ڈیٹا - کافکا، فلنک پائپ لائنز۔

9. ڈیٹا اخلاقیات اور سلامتی

ڈیٹا پرائیویسی - ذاتی معلومات کی حفاظت۔

تعصب – غیر منصفانہ یا امتیازی ماڈلز کو روکنا۔

AI اخلاقیات - شفافیت، جوابدہی، ذمہ داری۔

سیکیورٹی - خفیہ کاری، تصدیق، رسائی کنٹرول۔

🎯 ڈیٹا سائنس کی بنیادی کوئز کون استعمال کر سکتا ہے؟

طلباء - ڈیٹا سائنس کے تصورات سیکھیں اور ان پر نظر ثانی کریں۔

ابتدائی - ڈیٹا سائنس کی بنیادی باتوں میں بنیاد بنائیں۔

مسابقتی امتحان کے خواہشمند - IT اور تجزیاتی امتحانات کی تیاری کریں۔

ملازمت کے متلاشی - ڈیٹا رولز میں انٹرویوز کے لیے MCQs کی مشق کریں۔

پروفیشنلز - کلیدی تصورات اور ٹولز کو تازہ کریں۔

📥 ڈیٹا سائنس بیسکس کوئز ابھی ڈاؤن لوڈ کریں اور آج ہی اپنا ڈیٹا سائنس کا سفر شروع کریں!