Data Science Basics Quiz

Ανάλυση Εφαρμογών Android: Data Science Basics Quiz, Που Αναπτύχθηκε Από Το CodeNest Studios. Που Αναφέρονται Στην Κατηγορία Εκπαίδευση. Η Τρέχουσα Έκδοση Είναι V6Q, Ενημερωμένη Στις 07/09/2025 . Σύμφωνα Με Τις Αναθεωρήσεις Των Χρηστών Στο Google Play: Data Science Basics Quiz. Επιτυγχάνονται Πάνω Από 48 Εγκαταστάσεις. Το Data Science Basics Quiz Έχει Σήμερα 1 Κριτικές, Μέση Βαθμολογία 5.0 Αστέρια

Το Data Science Basics Quiz είναι η εφαρμογή Data Science Basics που έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τους μαθητές, τους μαθητές και τους επαγγελματίες να ενισχύσουν την κατανόησή τους για τις έννοιες της επιστήμης δεδομένων μέσω διαδραστικών ερωτήσεων πολλαπλής επιλογής (MCQs). Αυτή η εφαρμογή παρέχει έναν δομημένο τρόπο εξάσκησης βασικών θεμάτων όπως η συλλογή δεδομένων, ο καθαρισμός, τα στατιστικά στοιχεία, οι πιθανότητες, η μηχανική μάθηση, η οπτικοποίηση, τα μεγάλα δεδομένα και η ηθική.

Είτε προετοιμάζεστε για εξετάσεις, συνεντεύξεις ή απλά θέλετε να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας, η εφαρμογή Data Science Basics Quiz κάνει τη μάθηση ελκυστική, προσιτή και αποτελεσματική.

🔹 Βασικά χαρακτηριστικά της εφαρμογής Data Science Basics Quiz

Πρακτική βασισμένη στο MCQ για καλύτερη μάθηση και αναθεώρηση.

Καλύπτει συλλογή δεδομένων, στατιστικά στοιχεία, ML, μεγάλα δεδομένα, οπτικοποίηση, ηθική.

Ιδανικό για φοιτητές, αρχάριους, επαγγελματίες και υποψήφιους για εργασία.

Φιλική προς το χρήστη και ελαφριά εφαρμογή Data Science Basics.

📘 Θέματα που καλύπτονται στο Κουίζ Βασικών Επιστημών Δεδομένων
1. Εισαγωγή στην Επιστήμη των Δεδομένων

Ορισμός – Διεπιστημονικό πεδίο που εξάγει πληροφορίες από δεδομένα.

Κύκλος ζωής – Συλλογή δεδομένων, καθαρισμός, ανάλυση και οπτικοποίηση.

Εφαρμογές – Υγεία, χρηματοδότηση, τεχνολογία, έρευνα, επιχειρήσεις.

Τύποι δεδομένων – Δομημένο, αδόμητο, ημιδομημένο, ροή.

Απαιτούμενες δεξιότητες – Προγραμματισμός, στατιστικές, οπτικοποίηση, γνώση τομέα.

Ηθική – Απόρρητο, δικαιοσύνη, μεροληψία, υπεύθυνη χρήση.

2. Συλλογή & Πηγές Δεδομένων

Πρωτογενή Δεδομένα – Έρευνες, πειράματα, παρατηρήσεις.

Δευτερεύοντα δεδομένα – Εκθέσεις, κυβερνητικά σύνολα δεδομένων, δημοσιευμένες πηγές.

API – Πρόσβαση μέσω προγραμματισμού σε διαδικτυακά δεδομένα.

Web Scraping – Εξαγωγή περιεχομένου από ιστότοπους.

Βάσεις δεδομένων – SQL, NoSQL, αποθήκευση cloud.

Πηγές μεγάλων δεδομένων – Μέσα κοινωνικής δικτύωσης, IoT, συστήματα συναλλαγών.

3. Καθαρισμός & Προεπεξεργασία Δεδομένων

Χειρισμός ελλειπόντων δεδομένων – Καταλογισμός, παρεμβολή, αφαίρεση.

Μετασχηματισμός – Κανονικοποίηση, κλιμάκωση, κωδικοποίηση μεταβλητών.

Ανίχνευση ακραίων τιμών – Στατιστικοί έλεγχοι, ομαδοποίηση, οπτικοποίηση.

Ενοποίηση δεδομένων – Συγχώνευση πολλαπλών συνόλων δεδομένων.

Μείωση – Επιλογή χαρακτηριστικών, μείωση διαστάσεων.

Έλεγχοι ποιότητας – Ακρίβεια, συνέπεια, πληρότητα.

4. Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων (EDA)

Περιγραφική Στατιστική – Μέση τιμή, διακύμανση, τυπική απόκλιση.

Οπτικοποίηση – Ιστογράμματα, γραφήματα διασποράς, θερμικοί χάρτες.

Συσχέτιση – Κατανόηση των σχέσεων μεταβλητών.

Ανάλυση Κατανομής – Κανονικότητα, λοξότητα, κύρτωση.

Κατηγορική Ανάλυση – Μετρήσεις συχνοτήτων, ραβδώσεις.

Εργαλεία EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Βασικά στατιστικά & πιθανότητες

Έννοιες πιθανοτήτων – Γεγονότα, αποτελέσματα, δειγματοληπτικοί χώροι.

Τυχαίες μεταβλητές – Διακριτές έναντι συνεχών.

Κατανομές – Κανονικές, διωνυμικές, Poisson, εκθετικές κ.λπ.

6. Βασικές αρχές μηχανικής μάθησης

Εποπτευόμενη μάθηση – Εκπαίδευση με επισημασμένα δεδομένα.

Μη εποπτευόμενη μάθηση – Ομαδοποίηση, διαστάσεις κ.λπ.

7. Οπτικοποίηση & Επικοινωνία Δεδομένων

Διαγράμματα – Γραμμή, μπάρα, πίτα, διασπορά.

Πίνακες εργαλείων – Εργαλεία BI για διαδραστικά γραφικά.

Αφήγηση – Ξεκάθαρες ιδέες με δομημένες αφηγήσεις.

Εργαλεία – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python Libraries – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data & Tools

Χαρακτηριστικά – Όγκος, ταχύτητα, ποικιλία, ακρίβεια.

Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Κατανεμημένοι υπολογιστές, αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο.

Πλατφόρμες Cloud – AWS, Azure, Google Cloud.

Βάσεις δεδομένων – SQL vs NoSQL.

Δεδομένα ροής – αγωγοί Kafka, Flink.

9. Δεοντολογία & Ασφάλεια Δεδομένων

Απόρρητο δεδομένων – Προστασία προσωπικών πληροφοριών.

Μεροληψία – Πρόληψη αθέμιτων ή μεροληπτικών μοντέλων.

Ηθική AI – Διαφάνεια, λογοδοσία, υπευθυνότητα.

Ασφάλεια – Κρυπτογράφηση, έλεγχος ταυτότητας, έλεγχος πρόσβασης.

🎯 Ποιος μπορεί να χρησιμοποιήσει το Quiz Basics Science Data;

Σπουδαστές – Μάθετε και αναθεωρήστε τις έννοιες της επιστήμης δεδομένων.

Αρχάριοι – Δημιουργήστε θεμέλια στις βασικές αρχές της επιστήμης δεδομένων.

Υποψήφιοι για ανταγωνιστικές εξετάσεις – Προετοιμαστείτε για εξετάσεις πληροφορικής και ανάλυσης.

Άτομα που αναζητούν εργασία – Εξάσκηση MCQ για συνεντεύξεις σε ρόλους δεδομένων.

Επαγγελματίες – Ανανεώστε βασικές έννοιες και εργαλεία.

📥 Κατεβάστε το Quiz Data Science Basics τώρα και ξεκινήστε το ταξίδι σας στην επιστήμη δεδομένων σήμερα!

Read more