Data Science Basics Quiz

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關於這個應用程式

資料科學基礎測驗是一種資料科學基礎應用，旨在透過互動式多項選擇題 (MCQ) 幫助學習者、學生和專業人士加深對資料科學概念的理解。這款應用程式提供了一種結構化的方式來練習資料收集、資料清理、統計、機率、機器學習、視覺化、大數據和倫理等重要主題。

無論您是在準備考試、面試，還是只是想提陞技能，資料科學基礎測驗應用都能讓學習變得引人入勝、易於理解且有效率。

🔹 資料科學基礎測驗應用的主要特點

基於 MCQ 的練習，幫助您更好地學習和複習。

涵蓋資料收集、統計、機器學習、大數據、視覺化和倫理。

非常適合學生、初學者、專業人士和求職者。

使用者友善且輕量級的資料科學基礎應用。

📘 資料科學基礎測驗涵蓋的主題
1. 數據科學簡介

定義 - 從資料中提取洞察的跨學科領域。

生命週期 – 資料收集、清理、分析和視覺化。

應用 – 醫療保健、金融、科技、研究、商業。

資料類型 – 結構化、非結構化、半結構化、串流資料。

所需技能 – 程式設計、統計、視覺化、領域知識。

道德 – 隱私、公平、偏見、負責任的使用。

2. 資料收集與來源

原始資料 – 調查、實驗、觀察。

次要資料 – 報告、政府資料集、已發布的資料來源。

API – 以程式設計方式存取線上資料。

網頁抓取 – 從網站擷取內容。

資料庫 – SQL、NoSQL、雲端儲存。

大數據來源 – 社群媒體、物聯網、交易系統。

3. 資料清理與預處理

缺失資料處理 – 插補、內插、移除。

轉換 – 規範化、縮放、變數編碼。

異常值檢測 – 統計檢定、聚類、視覺化。

資料整合 – 合併多個資料集。

約簡 – 特徵選擇、降維。

品質檢查 – 準確性、一致性、完整性。

4. 探索性資料分析 (EDA)

描述性統計 – 平均數、變異數、標準差。

視覺化 – 直方圖、散佈圖、熱圖。

相關性 – 理解變數關係。

分佈分析 – 常態性、偏度、峰度。

分類分析 – 頻率計數、長條圖。

EDA 工具 – Pandas、Matplotlib、Seaborn、Plotly。

5. 統計學與機率基礎

機率概念 – 事件、結果、樣本空間。

隨機變數 – 離散型與連續型。

分佈 – 常態分佈、二項分佈、泊松分佈、指數分佈等。

6. 機器學習基礎

監督學習 – 使用標記資料進行訓練。

無監督學習 – 聚類、維度等。

7. 數據視覺化與交流

圖表 – 折線圖、長條圖、圓餅圖、散佈圖。

儀表板 – 用於互動式視覺化的 BI 工具。

敘事 – 透過結構化的敘事提供清晰的見解。

工具 – Tableau、Power BI、Google Data Studio。

Python 函式庫 – Matplotlib、Seaborn。

8. 大數據與工具

特點 – 資料量大、速度快、種類多、準確度高。

Hadoop 生態系統 – HDFS、MapReduce、Hive、Pig。

Apache Spark – 分散式運算、即時分析。

雲端平台 – AWS、Azure、Google Cloud。

資料庫 – SQL 與 NoSQL。

流資料 – Kafka、Flink 管道。

9. 資料倫理與安全

資料隱私 – 保護個人資訊。

偏見 – 防止不公平或歧視性的模式。

人工智慧倫理 – 透明度、問責制和責任制。

安全性 – 加密、身份驗證、存取控制。

🎯 誰可以使用資料科學基礎測驗？

學生 – 學習和複習資料科學概念。

初學者 – 建立資料科學基礎。

競爭性考試考生 – 準備 IT 和分析考試。

求職者 – 練習數據職位面試的選擇題。

專業人士 – 複習關鍵概念和工具。

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