Data Science Basics Quiz

Analisis Dan Ulasan Aplikasi Android: Data Science Basics Quiz, Dikembangkan Oleh CodeNest Studios. Tercantum Dalam Kategori Pendidikan. Versi Saat Ini Adalah V6Q, Diperbarui Pada 07/09/2025 . Menurut Ulasan Pengguna Di Google Play: Data Science Basics Quiz. Mencapai Lebih Dari 48 Pemasangan. Data Science Basics Quiz Saat Ini Memiliki Ulasan 1, Peringkat Rata -Rata 5.0 Bintang

Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data adalah aplikasi Dasar-Dasar Ilmu Data yang dirancang untuk membantu pelajar, mahasiswa, dan profesional memperkuat pemahaman mereka tentang konsep ilmu data melalui soal pilihan ganda (MCQ) interaktif. Aplikasi ini menyediakan cara terstruktur untuk berlatih topik-topik penting seperti pengumpulan data, pembersihan data, statistika, probabilitas, pembelajaran mesin, visualisasi, big data, dan etika.

Baik Anda sedang mempersiapkan ujian, wawancara, atau hanya ingin meningkatkan keterampilan, aplikasi Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data menjadikan pembelajaran menarik, mudah diakses, dan efektif.

🔹 Fitur Utama Aplikasi Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data

Latihan berbasis MCQ untuk pembelajaran dan revisi yang lebih baik.

Meliputi pengumpulan data, statistika, pembelajaran mesin, big data, visualisasi, dan etika.

Ideal untuk pelajar, pemula, profesional, dan pencari kerja.

Aplikasi Dasar-Dasar Ilmu Data yang mudah digunakan dan ringan.

📘 Topik yang Dicakup dalam Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data
1. Pengantar Ilmu Data

Definisi – Bidang interdisipliner yang mengekstraksi wawasan dari data.

Siklus Hidup – Pengumpulan, pembersihan, analisis, dan visualisasi data.

Aplikasi – Kesehatan, keuangan, teknologi, riset, bisnis.

Tipe Data – Terstruktur, tidak terstruktur, semi-terstruktur, streaming.

Keahlian yang Dibutuhkan – Pemrograman, statistik, visualisasi, pengetahuan domain.

Etika – Privasi, keadilan, bias, penggunaan yang bertanggung jawab.

2. Pengumpulan & Sumber Data

Data Primer – Survei, eksperimen, observasi.

Data Sekunder – Laporan, dataset pemerintah, sumber yang dipublikasikan.

API – Akses terprogram ke data daring.

Pengikisan Web – Mengekstrak konten dari situs web.

Basis Data – SQL, NoSQL, penyimpanan cloud.

Sumber Big Data – Media sosial, IoT, sistem transaksi.

3. Pembersihan & Prapemrosesan Data

Penanganan Data yang Hilang – Imputasi, interpolasi, penghapusan.

Transformasi – Normalisasi, penskalaan, pengkodean variabel.

Deteksi Outlier – Pemeriksaan statistik, pengelompokan, visualisasi.

Integrasi Data – Penggabungan beberapa set data.

Reduksi – Pemilihan fitur, reduksi dimensionalitas.

Pemeriksaan Kualitas – Akurasi, konsistensi, kelengkapan.

4. Analisis Data Eksploratori (EDA)

Statistik Deskriptif – Rata-rata, varians, deviasi standar.

Visualisasi – Histogram, diagram sebar, peta panas.

Korelasi – Memahami hubungan variabel.

Analisis Distribusi – Normalitas, kemiringan, kurtosis.

Analisis Kategorikal – Hitungan frekuensi, diagram batang.

Alat EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Dasar-Dasar Statistik & Probabilitas

Konsep Probabilitas – Kejadian, hasil, ruang sampel.

Variabel Acak – Diskrit vs. Kontinu.

Distribusi – Normal, binomial, Poisson, eksponensial, dll.

6. Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Terawasi – Pelatihan dengan data berlabel.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan – Pengelompokan, dimensionalitas, dll.

7. Visualisasi & Komunikasi Data

Grafik – Garis, batang, pai, sebaran.

Dasbor – Alat BI untuk visual interaktif.

Bercerita – Wawasan yang jelas dengan narasi terstruktur.

Alat – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Pustaka Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data & Alat

Karakteristik – Volume, kecepatan, variasi, kebenaran.

Ekosistem Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Komputasi terdistribusi, analitik waktu nyata.

Platform Cloud – AWS, Azure, Google Cloud.

Basis Data – SQL vs NoSQL.

Data Streaming – Kafka, pipeline Flink.

9. Etika & Keamanan Data

Privasi Data – Melindungi informasi pribadi.

Bias – Mencegah model yang tidak adil atau diskriminatif.

Etika AI – Transparansi, akuntabilitas, tanggung jawab.

Keamanan – Enkripsi, autentikasi, kontrol akses.

🎯 Siapa yang Dapat Menggunakan Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data?

Mahasiswa – Pelajari dan ulas kembali konsep-konsep ilmu data.

Pemula – Bangun fondasi dalam dasar-dasar ilmu data.

Calon Peserta Ujian Kompetitif – Persiapkan diri untuk ujian TI dan analitik.

Pencari Kerja – Berlatih soal pilihan ganda untuk wawancara di bidang data.

Profesional – Segarkan konsep dan alat utama.

📥 Unduh Kuis Dasar-Dasar Ilmu Data sekarang dan mulailah perjalanan ilmu data Anda hari ini!