Data Science Basics Quiz

Android -Sovellusanalyysi Ja Katsaus: Data Science Basics Quiz, Kehittänyt CodeNest Studios. Listattu Koulutus -Luokkaan. Nykyinen Versio On V6Q, Päivitetty 07/09/2025 . Käyttäjien Arvostelujen Mukaan Google Playssa: Data Science Basics Quiz. Saavutettu Yli 48 Asennuksen. Data Science Basics Quiz: Lla On Tällä Hetkellä 1 Arvostelu, Keskimääräinen Luokitus 5.0 Tähdet

Data Science Basics Quiz on Data Science Basics -sovellus, joka on suunniteltu auttamaan oppijoita, opiskelijoita ja ammattilaisia ​​vahvistamaan ymmärrystään datatieteen käsitteistä interaktiivisten monivalintakysymysten (MCQ) avulla. Tämä sovellus tarjoaa jäsennellyn tavan harjoitella keskeisiä aiheita, kuten tiedonkeruuta, puhdistusta, tilastoja, todennäköisyyslaskentaa, koneoppimista, visualisointia, big dataa ja etiikkaa.

Valmistaudutpa kokeisiin, haastatteluihin tai haluat vain parantaa taitojasi, Data Science Basics Quiz -sovellus tekee oppimisesta mukaansatempaavaa, helppokäyttöistä ja tehokasta.

🔹 Data Science Basics Quiz -sovelluksen tärkeimmät ominaisuudet

MCQ-pohjainen käytäntö parempaan oppimiseen ja tarkistamiseen.

Kattaa tiedonkeruun, tilastot, ML, big data, visualisointi, etiikka.

Ihanteellinen opiskelijoille, aloittelijoille, ammattilaisille ja työnhakijoille.

Käyttäjäystävällinen ja kevyt Data Science Basics -sovellus.

📘 Tietotekniikan perusteet -tietokilpailussa käsitellyt aiheet
1. Johdatus tietotieteeseen

Määritelmä – Tieteidenvälinen kenttä, joka poimii oivalluksia tiedoista.

Elinkaari – Tiedonkeruu, puhdistus, analysointi ja visualisointi.

Sovellukset – Terveydenhuolto, rahoitus, teknologia, tutkimus, liiketoiminta.

Tietotyypit – Strukturoitu, jäsentämätön, puolirakenteinen, suoratoisto.

Tarvittavat taidot – Ohjelmointi, tilastot, visualisointi, verkkotunti.

Etiikka – Yksityisyys, oikeudenmukaisuus, puolueettomuus, vastuullinen käyttö.

2. Tiedonkeruu ja lähteet

Primaaridata – Kyselyt, kokeet, havainnot.

Toissijaiset tiedot – Raportit, hallituksen tietojoukot, julkaistut lähteet.

Sovellusliittymät – Ohjelmallinen pääsy online-tietoihin.

Web Scraping – sisällön poimiminen verkkosivustoilta.

Tietokannat – SQL, NoSQL, pilvitallennus.

Suuret datalähteet – Sosiaalinen media, IoT, tapahtumajärjestelmät.

3. Tietojen puhdistus ja esikäsittely

Puuttuvien tietojen käsittely – imputointi, interpolointi, poisto.

Muunnos – Normalisointi, skaalaus, muuttujien koodaus.

Outlier Detection – Tilastolliset tarkistukset, klusterointi, visualisointi.

Tietojen integrointi – useiden tietojoukkojen yhdistäminen.

Vähentäminen – Ominaisuuden valinta, mittojen pienentäminen.

Laaduntarkastukset – tarkkuus, johdonmukaisuus, täydellisyys.

4. Tutkiva data-analyysi (EDA)

Kuvailevat tilastot – Keskiarvo, varianssi, keskihajonta.

Visualisointi – Histogrammit, sirontakaaviot, lämpökartat.

Korrelaatio – Muuttuvien suhteiden ymmärtäminen.

Jakaumaanalyysi – Normaalius, vino, kurtoosi.

Kategorinen analyysi – taajuuksien laskeminen, pylväsdiagrammit.

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

5. Tilastot ja todennäköisyysperusteet

Todennäköisyyskäsitteet – Tapahtumat, tulokset, näytetilat.

Satunnaismuuttujat – Diskreetti vs jatkuva.

Jakaumat - Normaali, binomiaalinen, Poisson, eksponentiaalinen jne.

6. Koneoppimisen perusteet

Ohjattu oppiminen – Koulutus merkittyjen tietojen avulla.

Ohjaamaton oppiminen – klusterointi, ulottuvuus jne.

7. Datan visualisointi ja viestintä

Kaaviot – Viiva, pylväs, ympyrä, sironta.

Dashboards – BI-työkalut interaktiiviseen visuaaliin.

Tarinankerronta – Selkeitä oivalluksia jäsennellyillä kerroilla.

Työkalut – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python-kirjastot – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data ja työkalut

Ominaisuudet – tilavuus, nopeus, vaihtelu, totuus.

Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Hajautettu laskenta, reaaliaikainen analytiikka.

Pilviympäristöt – AWS, Azure, Google Cloud.

Tietokannat – SQL vs NoSQL.

Suoratoistodata – Kafka, Flink pipelines.

9. Tietojen etiikka ja turvallisuus

Tietosuoja – Henkilötietojen suojaaminen.

Bias – Epäreilujen tai syrjivien mallien estäminen.

Tekoälyn etiikka – Avoimuus, vastuullisuus, vastuullisuus.

Turvallisuus – Salaus, todennus, kulunvalvonta.

🎯 Kuka voi käyttää tietotekniikan perusteita?

Opiskelijat – Opi ja tarkista datatieteen käsitteitä.

Aloittelijat – Luo perusta datatieteen perusteisiin.

Kilpailukykyiset kokeisiin pyrkivät – Valmistaudu IT- ja analytiikkakokeisiin.

Työnhakijat – Harjoittele MCQ:ita haastatteluja varten datarooleissa.

Ammattilaiset – Päivitä keskeiset käsitteet ja työkalut.

📥 Lataa Data Science Basics Quiz nyt ja aloita datatieteen matkasi tänään!

Read more