Data Science Basics Quiz

Analiza I Pregled Android Aplikacija: Data Science Basics Quiz, Razvijen Od CodeNest Studios. Navedeno U Kategoriji Obrazovanje. Trenutna Verzija Je V6Q, Ažurirana Na 07/09/2025 . Prema Recenzijama Korisnika Na Google Playu: Data Science Basics Quiz. Postignute Više Od 48 Instalacije. Data Science Basics Quiz Trenutno Ima 1 Recenzija, Prosječna Ocjena 5.0 Zvijezda

kviz o osnovama znanosti o podacima je aplikacija o osnovama znanosti o podacima osmišljena da pomogne učenicima, studentima i stručnjacima da ojačaju svoje razumijevanje koncepata znanosti o podacima putem interaktivnih pitanja s višestrukim izborom (mcqs). ova aplikacija pruža strukturiran način vježbanja osnovnih tema kao što su prikupljanje podataka, čišćenje, statistika, vjerojatnost, strojno učenje, vizualizacija, veliki podaci i etika.

bilo da se pripremate za ispite, intervjue ili jednostavno želite poboljšati svoje vještine, aplikacija za kviz o osnovama znanosti o podacima čini učenje zanimljivim, dostupnim i učinkovitim.

🔹 ključne značajke aplikacije za kviz o osnovama znanosti o podacima

temeljeno na mcq praksa za bolje učenje i reviziju.

pokriva prikupljanje podataka, statistiku, ml, velike podatke, vizualizaciju, etiku.

idealno za studente, početnike, profesionalce i one koji traže posao.

korisnička i lagana aplikacija za osnove znanosti o podacima.

📘 teme obrađene u kvizu o osnovama znanosti o podacima
1. uvod u znanost o podacima

definicija – interdisciplinarno područje izvlačenja uvida iz podataka.

životni ciklus – prikupljanje podataka, čišćenje, analiza i vizualizacija.

aplikacije – zdravstvo, financije, tehnologija, istraživanje, poslovanje.

vrste podataka – strukturirani, nestrukturirani, polustrukturirani, strujanje.

potrebne vještine – programiranje, statistika, vizualizacija, domena znanje.

etika – privatnost, poštenje, pristranost, odgovorno korištenje.

2. prikupljanje podataka i izvori

primarni podaci – ankete, eksperimenti, opažanja.

sekundarni podaci – izvješća, državni skupovi podataka, objavljeni izvori.

apis – programski pristup mrežnim podacima.

web scraping – izdvajanje sadržaja s web stranica.

baze podataka – sql, nosql, pohrana u oblaku.

veliki izvori podataka – društveni mediji, iot, transakcije sustavi.

3. čišćenje i pretprocesiranje podataka

rukovanje podacima koji nedostaju – imputacija, interpolacija, uklanjanje.

transformacija – normalizacija, skaliranje, kodiranje varijabli.

otkrivanje odstupanja – statističke provjere, grupiranje, vizualizacija.

integracija podataka – spajanje višestrukih skupova podataka.

redukcija – odabir značajki, smanjenje dimenzionalnosti.

provjere kvalitete – točnost, dosljednost, potpunost.

4. istraživačka analiza podataka (eda)

deskriptivna statistika – srednja vrijednost, varijanca, standardna devijacija.

vizualizacija – histogrami, dijagrami raspršenosti, toplinske karte.

korelacija – razumijevanje odnosa varijabli.

analiza distribucije – normalnost, asimetrija, kurtoza.

kategorička analiza – brojanje učestalosti, trakasti dijagrami.

eda alati – pande, matplotlib, seaborn, plotly.

5. statistike i osnove vjerojatnosti

koncepti vjerojatnosti – događaji, ishodi, prostori uzoraka.

slučajne varijable – diskretne naspram kontinuirane.

distribucije – normalne, binomne, poissonove, eksponencijalne itd.

6. osnove strojnog učenja

nadzirano učenje – obuka s označenim podacima.

nenadzirano učenje – grupiranje, dimenzionalnost itd.

7. vizualizacija podataka i komunikacija

grafikoni – linijski, trakasti, kružni, raspršeni.

nadzorne ploče – bi alati za interaktivne vizualne elemente.

pripovijedanje – jasni uvidi sa strukturiranim narativima.

alati – tableau, power bi, google data studio.

python biblioteke – matplotlib, seaborn.

8. veliki podaci i alati

karakteristike – volumen, brzina, raznolikost, istinitost.

hadoop ekosustav – hdfs, mapreduce, hive, pig.

apache spark – distribuirano računalstvo, analitika u stvarnom vremenu.

platforme u oblaku – aws, azure, google cloud.

baze podataka – sql vs nosql.

streaming podataka – kafka, flink cjevovod.

9. etika i sigurnost podataka

privatnost podataka – zaštita osobnih podataka.

pristranost – sprječavanje nepoštenih ili diskriminirajućih modela.

vještačka etika – transparentnost, odgovornost, odgovornost.

sigurnost – enkripcija, autentifikacija, kontrola pristupa.

🎯 tko može koristiti kviz o osnovama znanosti o podacima?

učenici – uče i revidiraju podatke znanstveni koncepti.

početnici – izgradite temelje u osnovama znanosti o podacima.

aspiranti za natjecateljski ispit – pripremite se za njega i ispite iz analitike.

tražitelji posla – vježbajte mcq za intervjue u ulogama podataka.

profesionalci – osvježite ključne koncepte i alate.

📥 preuzmite kviz o osnovama znanosti o podacima sada i krenite na svoje putovanje u znanosti o podacima već danas!