Data Science Basics Quiz

Android -App -Analyse Und -Übersicht: Data Science Basics Quiz, Entwickelt Von CodeNest Studios. In Der Kategorie Lernen Aufgeführt. Die Aktuelle Version Ist V6Q, Aktualisiert Unter 07/09/2025 . Laut Benutzern Bewertungen Auf Google Play: Data Science Basics Quiz. Über 48 -Installationen Erreicht. Data Science Basics Quiz Hat Derzeit 1 Bewertungen, Durchschnittliche Bewertung 5.0 Stars

Das Data Science Basics Quiz ist eine App für Data Science Basics, die Lernenden, Studierenden und Berufstätigen hilft, ihr Verständnis von Data-Science-Konzepten durch interaktive Multiple-Choice-Fragen (MCQs) zu vertiefen. Die App bietet eine strukturierte Möglichkeit, wichtige Themen wie Datenerfassung, Datenbereinigung, Statistik, Wahrscheinlichkeit, maschinelles Lernen, Visualisierung, Big Data und Ethik zu üben.

Ob Sie sich auf Prüfungen oder Vorstellungsgespräche vorbereiten oder einfach Ihre Fähigkeiten verbessern möchten – die Data Science Basics Quiz App macht das Lernen spannend, zugänglich und effektiv.

🔹 Hauptfunktionen der Data Science Basics Quiz App

MCQ-basierte Übungen für besseres Lernen und Wiederholung.

Umfasst Datenerfassung, Statistik, ML, Big Data, Visualisierung und Ethik.

Ideal für Studierende, Anfänger, Berufstätige und Berufsanfänger.

Benutzerfreundliche und übersichtliche Data Science Basics App.

📘 Themen des Data Science Basics Quiz
1. Einführung in Data Science

Definition – Interdisziplinäres Feld, das Erkenntnisse aus Daten gewinnt.

Lebenszyklus – Datenerfassung, -bereinigung, -analyse und -visualisierung.

Anwendungen – Gesundheitswesen, Finanzen, Technologie, Forschung, Wirtschaft.

Datentypen – Strukturiert, unstrukturiert, semistrukturiert, Streaming.

Erforderliche Kenntnisse – Programmierung, Statistik, Visualisierung, Fachkenntnisse.

Ethik – Datenschutz, Fairness, Voreingenommenheit, verantwortungsvoller Umgang.

2. Datenerhebung und -quellen

Primärdaten – Umfragen, Experimente, Beobachtungen.

Sekundärdaten – Berichte, behördliche Datensätze, veröffentlichte Quellen.

APIs – Programmatischer Zugriff auf Online-Daten.

Web Scraping – Extrahieren von Inhalten von Websites.

Datenbanken – SQL, NoSQL, Cloud-Speicher.

Big Data-Quellen – Soziale Medien, IoT, Transaktionssysteme.

3. Datenbereinigung und -vorverarbeitung

Umgang mit fehlenden Daten – Imputation, Interpolation, Entfernung.

Transformation – Normalisierung, Skalierung, Kodierung von Variablen.

Ausreißererkennung – Statistische Prüfungen, Clustering, Visualisierung.

Datenintegration – Zusammenführung mehrerer Datensätze.

Reduktion – Merkmalsauswahl, Dimensionsreduktion.

Qualitätsprüfungen – Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit.

4. Explorative Datenanalyse (EDA)

Deskriptive Statistik – Mittelwert, Varianz, Standardabweichung.

Visualisierung – Histogramme, Streudiagramme, Heatmaps.

Korrelation – Variablenbeziehungen verstehen.

Verteilungsanalyse – Normalverteilung, Schiefe, Kurtosis.

Kategorische Analyse – Häufigkeitszählungen, Balkendiagramme.

EDA-Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Wahrscheinlichkeitskonzepte – Ereignisse, Ergebnisse, Stichprobenräume.

Zufallsvariablen – Diskrete vs. kontinuierliche.

Verteilungen – Normalverteilung, Binomialverteilung, Poissonverteilung, Exponentialverteilung usw.

6. Grundlagen des maschinellen Lernens

Überwachtes Lernen – Training mit gelabelten Daten.

Unüberwachtes Lernen – Clustering, Dimensionalität usw.

7. Datenvisualisierung & Kommunikation

Diagramme – Linien-, Balken-, Kreis- und Streudiagramme.

Dashboards – BI-Tools für interaktive Visualisierungen.

Storytelling – Klare Erkenntnisse mit strukturierten Darstellungen.

Tools – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python-Bibliotheken – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data & Tools

Merkmale – Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit.

Hadoop-Ökosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Verteiltes Rechnen, Echtzeitanalysen.

Cloud-Plattformen – AWS, Azure, Google Cloud.

Datenbanken – SQL vs. NoSQL.

Streaming-Daten – Kafka, Flink-Pipelines.

9. Datenethik & -sicherheit

Datenschutz – Schutz personenbezogener Daten.

Voreingenommenheit – Verhinderung unfairer oder diskriminierender Modelle.

KI-Ethik – Transparenz, Rechenschaftspflicht, Verantwortung.

Sicherheit – Verschlüsselung, Authentifizierung, Zugriffskontrolle.

🎯 Wer kann das Data Science-Grundlagenquiz nutzen?

Studierende – Lernen und wiederholen Sie Data Science-Konzepte.

Anfänger – Bauen Sie Ihre Grundlagen in Data Science auf.

Bewerber für Auswahlprüfungen – Bereiten Sie sich auf IT- und Analytics-Prüfungen vor.

Arbeitssuchende – Üben Sie Multiple-Choice-Fragen für Vorstellungsgespräche in Datenfunktionen.

Berufstätige – Frischen Sie Ihr Wissen über wichtige Konzepte und Tools auf.

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