Data Science Basics Quiz

Analýza A Revize Aplikací Pro Android: Data Science Basics Quiz, Vyvinuté Společností CodeNest Studios. Uvedeno V Kategorii Vzdělávání. Aktuální Verze Je V6Q, Aktualizována Na 07/09/2025 . Podle Recenzí Uživatelů Na Google Play: Data Science Basics Quiz. Dosaženo Více Než 48 Instalací. Data Science Basics Quiz Má V Současné Době Recenze 1, Průměrné Hodnocení 5.0 Hvězd

Data Science Basics Quiz je aplikace Data Science Basics navržená tak, aby pomohla studentům, studentům a profesionálům posílit jejich porozumění konceptům datové vědy prostřednictvím interaktivních otázek s více možnostmi výběru (MCQ). Tato aplikace poskytuje strukturovaný způsob procvičování základních témat, jako je sběr dat, čištění, statistika, pravděpodobnost, strojové učení, vizualizace, velká data a etika.

Ať už se připravujete na zkoušky, pohovory nebo si jen chcete zlepšit své dovednosti, aplikace Data Science Basics Quiz dělá učení poutavým, přístupným a efektivním.

🔹 Klíčové vlastnosti aplikace Data Science Basics Quiz App

Praxe založená na MCQ pro lepší učení a opakování.

Pokrývá sběr dat, statistiku, ML, velká data, vizualizaci, etiku.

Ideální pro studenty, začátečníky, profesionály a uchazeče o zaměstnání.

Uživatelsky přívětivá a lehká aplikace Data Science Basics.

📘 Témata obsažená v kvízu Základy datové vědy
1. Úvod do datové vědy

Definice – Interdisciplinární pole extrahující poznatky z dat.

Životní cyklus – sběr dat, čištění, analýza a vizualizace.

Aplikace – zdravotnictví, finance, technologie, výzkum, obchod.

Datové typy – strukturované, nestrukturované, polostrukturované, streamování.

Potřebné dovednosti – programování, statistika, vizualizace, znalost domény.

Etika – soukromí, férovost, zaujatost, odpovědné používání.

2. Sběr dat a zdroje

Primární data – průzkumy, experimenty, pozorování.

Sekundární data – zprávy, vládní datové sady, publikované zdroje.

API – Programový přístup k online datům.

Web Scraping – extrahování obsahu z webových stránek.

Databáze – SQL, NoSQL, cloudová úložiště.

Zdroje velkých dat – sociální média, IoT, transakční systémy.

3. Čištění a předběžné zpracování dat

Manipulace s chybějícími daty – imputace, interpolace, odstranění.

Transformace – Normalizace, škálování, kódování proměnných.

Detekce odlehlých hodnot – Statistické kontroly, shlukování, vizualizace.

Integrace dat – sloučení více datových sad.

Redukce – Výběr vlastností, redukce rozměrů.

Kontrola kvality – Přesnost, konzistence, úplnost.

4. Průzkumná analýza dat (EDA)

Popisná statistika – průměr, rozptyl, směrodatná odchylka.

Vizualizace – Histogramy, bodové grafy, heatmapy.

Korelace – porozumění proměnným vztahům.

Distribuční analýza – normalita, šikmost, špičatost.

Kategorická analýza – četnostní počty, sloupcové grafy.

Nástroje EDA – Pandy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Základy statistiky a pravděpodobnosti

Pravděpodobnostní pojmy – události, výsledky, vzorové prostory.

Náhodné proměnné – diskrétní vs spojité.

Rozdělení – normální, binomické, Poissonovo, exponenciální atd.

6. Základy strojového učení

Supervised Learning – Školení s označenými údaji.

Učení bez dozoru – shlukování, dimenzionalita atd.

7. Vizualizace dat a komunikace

Grafy – čárové, sloupcové, koláčové, rozptylové.

Dashboards – BI nástroje pro interaktivní vizuály.

Vyprávění příběhů – Jasné postřehy se strukturovanými příběhy.

Nástroje – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Knihovny Pythonu – Matplotlib, Seaborn.

8. Velká data a nástroje

Charakteristika – Objem, rychlost, rozmanitost, pravdivost.

Hadoop ekosystém – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Distribuované výpočty, analytika v reálném čase.

Cloudové platformy – AWS, Azure, Google Cloud.

Databáze – SQL vs NoSQL.

Streamování dat – kanály Kafka, Flink.

9. Etika a bezpečnost dat

Ochrana osobních údajů – Ochrana osobních údajů.

Předpojatost – Prevence nespravedlivých nebo diskriminačních modelů.

Etika AI – Transparentnost, zodpovědnost, zodpovědnost.

Zabezpečení – šifrování, ověřování, řízení přístupu.

🎯 Kdo může používat kvíz Základy datové vědy?

Studenti – Naučte se a revidujte koncepty datové vědy.

Začátečníci – Vybudujte základy v základech datové vědy.

Aspiranti na konkurenční zkoušky – Připravte se na zkoušky z IT a analýzy.

Uchazeči o zaměstnání – Procvičte si MCQ pro pohovory v datových rolích.

Profesionálové – Aktualizujte klíčové koncepty a nástroje.

📥 Stáhněte si kvíz Základy datové vědy a začněte svou cestu datové vědy ještě dnes!

Read more