Data Science Basics Quiz

Анализ И Преглед На Приложения За Android: Data Science Basics Quiz, Разработен От CodeNest Studios. Изброени В Категория Образование. Текущата Версия Е V6Q, Актуализирана На 07/09/2025 . Според Прегледите На Потребителите В Google Play: Data Science Basics Quiz. Постигнати Над 48 Инсталации. В Момента Data Science Basics Quiz Има 1 Отзива, Средна Оценка 5.0 Звезди

Data Science Basics Quiz е приложение Data Science Basics, предназначено да помогне на учащи, студенти и професионалисти да засилят своето разбиране на концепциите за наука за данни чрез интерактивни въпроси с множество възможности за избор (MCQs). Това приложение предоставя структуриран начин за практикуване на основни теми като събиране на данни, почистване, статистика, вероятност, машинно обучение, визуализация, големи данни и етика.

Независимо дали се подготвяте за изпити, интервюта или просто искате да подобрите уменията си, приложението Data Science Basics Quiz прави ученето ангажиращо, достъпно и ефективно.

🔹 Основни характеристики на приложението Data Science Basics Quiz

Базирана на MCQ практика за по-добро учене и преговор.

Обхваща събиране на данни, статистика, машинно обучение, големи данни, визуализация, етика.

Идеален за студенти, начинаещи, професионалисти и кандидати за работа.

Удобно за потребителя и леко приложение Data Science Basics.

📘 Теми, включени в основния тест за науката за данни
1. Въведение в Data Science

Определение – Интердисциплинарно поле, извличащо прозрения от данни.

Жизнен цикъл – събиране на данни, почистване, анализ и визуализация.

Приложения – здравеопазване, финанси, технологии, изследвания, бизнес.

Типове данни – структурирани, неструктурирани, полуструктурирани, поточни.

Необходими умения – Програмиране, статистика, визуализация, познания в областта.

Етика – поверителност, справедливост, пристрастност, отговорна употреба.

2. Събиране на данни и източници

Първични данни – Проучвания, експерименти, наблюдения.

Вторични данни – Доклади, правителствени набори от данни, публикувани източници.

API – програмен достъп до онлайн данни.

Web Scraping – Извличане на съдържание от уебсайтове.

Бази данни – SQL, NoSQL, съхранение в облак.

Големи източници на данни – социални медии, интернет на нещата, системи за транзакции.

3. Почистване и предварителна обработка на данни

Работа с липсващи данни – импутация, интерполация, премахване.

Трансформация – Нормализация, мащабиране, кодиране на променливи.

Откриване на отклонения – Статистически проверки, групиране, визуализация.

Интегриране на данни – Обединяване на множество набори от данни.

Намаляване – избор на характеристики, намаляване на размерността.

Проверки на качеството – точност, последователност, пълнота.

4. Проучвателен анализ на данни (EDA)

Описателна статистика – средна стойност, дисперсия, стандартно отклонение.

Визуализация – Хистограми, точкови диаграми, топлинни карти.

Корелация – Разбиране на променливите връзки.

Анализ на разпределението – нормалност, изкривяване, ексцес.

Категориален анализ – Брои на честотите, стълбовидни диаграми.

EDA инструменти – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Статистика и основи на вероятностите

Вероятностни понятия – Събития, резултати, примерни пространства.

Случайни променливи – дискретни срещу непрекъснати.

Разпределения – нормално, биномно, поасоново, експоненциално и др.

6. Основи на машинното обучение

Контролирано обучение – Обучение с етикетирани данни.

Обучение без надзор – групиране, размерност и др.

7. Визуализация на данни и комуникация

Графики – линейни, стълбовидни, пайови, разпръснати.

Табла за управление – BI инструменти за интерактивни визуализации.

Разказване на истории – Ясни прозрения със структурирани разкази.

Инструменти – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Библиотеки на Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Големи данни и инструменти

Характеристики – обем, скорост, разнообразие, достоверност.

Hadoop екосистема – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Разпределени изчисления, анализи в реално време.

Облачни платформи – AWS, Azure, Google Cloud.

Бази данни – SQL срещу NoSQL.

Поточно предаване на данни – канали Kafka, Flink.

9. Етика и сигурност на данните

Поверителност на данните – защита на личната информация.

Пристрастност – Предотвратяване на несправедливи или дискриминационни модели.

Етика на ИИ – Прозрачност, отчетност, отговорност.

Сигурност – криптиране, удостоверяване, контрол на достъпа.

🎯 Кой може да използва теста за основи на науката за данните?

Студенти – Научете и преразгледайте концепциите за наука за данни.

Начинаещи – Изградете основа в основите на науката за данни.

Кандидати за състезателни изпити – Подгответе се за изпити по ИТ и анализи.

Търсещи работа – Практикувайте MCQ за интервюта в роли за данни.

Професионалисти – Обновете ключови концепции и инструменти.

📥 Изтеглете теста за основи на науката за данните сега и започнете пътуването си в науката за данните днес!