Data Science Basics Quiz

Android App -Analyse Og Gennemgang: Data Science Basics Quiz, Udviklet Af CodeNest Studios. Listet I Læring -Kategori. Nuværende Version Er V6Q, Opdateret På 07/09/2025 . Ifølge Brugere Anmeldelser På Google Play: Data Science Basics Quiz. Opnået Over 48 Installationer. Data Science Basics Quiz Har I Øjeblikket 1 Anmeldelser, Gennemsnitlig Vurdering 5.0 Stjerner

Data Science Basics Quiz er Data Science Basics-app designet til at hjælpe elever, studerende og fagfolk med at styrke deres forståelse af datavidenskabskoncepter gennem interaktive multiple-choice-spørgsmål (MCQ'er). Denne app giver en struktureret måde at øve sig på vigtige emner såsom dataindsamling, rengøring, statistik, sandsynlighed, maskinlæring, visualisering, big data og etik.

Uanset om du forbereder dig til eksamener, interviews eller blot ønsker at forbedre dine færdigheder, gør Data Science Basics Quiz-appen læring engagerende, tilgængelig og effektiv.

🔹 Nøglefunktioner i Data Science Basics Quiz-app

MCQ-baseret praksis for bedre læring og revision.

Dækker dataindsamling, statistik, ML, big data, visualisering, etik.

Ideel til studerende, begyndere, professionelle og jobaspiranter.

Brugervenlig og let Data Science Basics-app.

📘 Emner dækket i Data Science Basics Quiz
1. Introduktion til Data Science

Definition – Tværfagligt felt, der udvinder indsigt fra data.

Livscyklus – Dataindsamling, rensning, analyse og visualisering.

Applikationer – Sundhedspleje, finans, teknologi, forskning, forretning.

Datatyper – Struktureret, ustruktureret, semistruktureret, streaming.

Nødvendige færdigheder – Programmering, statistik, visualisering, domæneviden.

Etik – Privatliv, retfærdighed, bias, ansvarlig brug.

2. Dataindsamling & Kilder

Primære data – Undersøgelser, eksperimenter, observationer.

Sekundære data – Rapporter, offentlige datasæt, offentliggjorte kilder.

API'er – Programmatisk adgang til onlinedata.

Web Scraping – Udtrækning af indhold fra websteder.

Databaser – SQL, NoSQL, cloud storage.

Big Data Kilder – Sociale medier, IoT, transaktionssystemer.

3. Datarensning og forbehandling

Håndtering af manglende data – Imputering, interpolation, fjernelse.

Transformation – Normalisering, skalering, kodning af variabler.

Outlier-detektion – Statistisk kontrol, klyngedannelse, visualisering.

Dataintegration – Sammenfletning af flere datasæt.

Reduktion – Funktionsvalg, dimensionsreduktion.

Kvalitetstjek – Nøjagtighed, konsistens, fuldstændighed.

4. Exploratory Data Analysis (EDA)

Beskrivende statistik – Gennemsnit, varians, standardafvigelse.

Visualisering – Histogrammer, scatterplot, heatmaps.

Korrelation – Forstå variable sammenhænge.

Fordelingsanalyse - Normalitet, skævhed, kurtose.

Kategorisk analyse – Frekvenstællinger, søjleplot.

EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Grundlæggende statistik og sandsynlighed

Sandsynlighedsbegreber – Hændelser, resultater, prøverum.

Tilfældige variable – Diskrete vs kontinuerlige.

Fordelinger - Normal, binomial, Poisson, eksponentiel osv.

6. Machine Learning Fundamentals

Supervised Learning – Træning med mærkede data.

Uovervåget læring – klyngedannelse, dimensionalitet osv.

7. Datavisualisering & kommunikation

Diagrammer – Linje, søjle, tærte, scatter.

Dashboards – BI-værktøjer til interaktive billeder.

Storytelling – Klar indsigt med strukturerede fortællinger.

Værktøjer – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python Libraries – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data & værktøjer

Karakteristika - Volumen, hastighed, variation, sandhed.

Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Distribueret databehandling, realtidsanalyse.

Cloud-platforme – AWS, Azure, Google Cloud.

Databaser – SQL vs NoSQL.

Streaming af data – Kafka, Flink pipelines.

9. Dataetik og sikkerhed

Databeskyttelse – Beskyttelse af personlige oplysninger.

Bias – Forebyggelse af uretfærdige eller diskriminerende modeller.

AI-etik – Gennemsigtighed, ansvarlighed, ansvar.

Sikkerhed – Kryptering, autentificering, adgangskontrol.

🎯 Hvem kan bruge Data Science Basics Quiz?

Studerende – Lær og revider datavidenskabsbegreber.

Begyndere – Byg fundamentet i datavidenskabens grundlæggende principper.

Konkurrencedygtige eksamensaspiranter – Forbered dig til IT- og analyseeksamener.

Jobsøgende – Øv MCQ'er til interviews i dataroller.

Professionelle – Opdater nøglekoncepter og værktøjer.

📥 Download Data Science Basics Quiz nu, og start din datavidenskabsrejse i dag!