Data Science Basics Quiz

Analisi E Revisione Delle App Android: Data Science Basics Quiz, Sviluppato Da CodeNest Studios. Elencato Nella Categoria Istruzione. La Versione Corrente È V6Q, Aggiornata L' 07/09/2025 . Secondo Le Recensioni Degli Utenti Su Google Play: Data Science Basics Quiz. Ottenuto Oltre 48 Installazioni. Data Science Basics Quiz Ha Attualmente Recensioni 1, Valutazione Media 5.0 Stelle

Data Science Basics Quiz è un'app di Data Science Basics progettata per aiutare studenti, studenti e professionisti a rafforzare la propria comprensione dei concetti di data science attraverso domande a risposta multipla (MCQ) interattive. Questa app offre un modo strutturato per esercitarsi su argomenti essenziali come raccolta dati, pulizia, statistica, probabilità, apprendimento automatico, visualizzazione, big data ed etica.

Che tu ti stia preparando per esami, colloqui o semplicemente voglia migliorare le tue competenze, l'app Data Science Basics Quiz rende l'apprendimento coinvolgente, accessibile ed efficace.

🔹 Caratteristiche principali dell'app Data Science Basics Quiz

Esercitazioni basate su MCQ per un apprendimento e un ripasso migliori.

Copre raccolta dati, statistica, ML, big data, visualizzazione ed etica.

Ideale per studenti, principianti, professionisti e aspiranti al lavoro.

App di Data Science Basics intuitiva e leggera.

📘 Argomenti trattati nel quiz sulle basi della Data Science
1. Introduzione alla Data Science

Definizione: campo interdisciplinare che estrae informazioni dai dati.

Ciclo di vita: raccolta, pulizia, analisi e visualizzazione dei dati.

Applicazioni: sanità, finanza, tecnologia, ricerca, business.

Tipi di dati: strutturati, non strutturati, semi-strutturati, streaming.

Competenze richieste: programmazione, statistica, visualizzazione, conoscenza del dominio.

Etica: privacy, correttezza, pregiudizi, uso responsabile.

2. Raccolta e fonti dei dati

Dati primari: sondaggi, esperimenti, osservazioni.

Dati secondari: report, set di dati governativi, fonti pubblicate.

API: accesso programmatico ai dati online.

Web Scraping: estrazione di contenuti da siti web.

Database: SQL, NoSQL, cloud storage.

Fonti di Big Data: social media, IoT, sistemi transazionali.

3. Pulizia e pre-elaborazione dei dati

Gestione dei dati mancanti: imputazione, interpolazione, rimozione.

Trasformazione: normalizzazione, ridimensionamento, codifica delle variabili.

Rilevamento di valori anomali: controlli statistici, clustering, visualizzazione.

Integrazione dei dati: unione di più dataset.

Riduzione: selezione delle feature, riduzione della dimensionalità.

Controlli di qualità: accuratezza, coerenza, completezza.

4. Analisi esplorativa dei dati (EDA)

Statistica descrittiva: media, varianza, deviazione standard.

Visualizzazione: istogrammi, diagrammi di dispersione, mappe di calore.

Correlazione: comprensione delle relazioni tra variabili.

Analisi della distribuzione: normalità, asimmetria, curtosi.

Analisi categoriale: conteggi di frequenza, grafici a barre.

Strumenti EDA: Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Fondamenti di statistica e probabilità

Concetti di probabilità: eventi, risultati, spazi campionari.

Variabili casuali: discrete vs continue.

Distribuzioni: normale, binomiale, di Poisson, esponenziale ecc.

6. Fondamenti di apprendimento automatico

Apprendimento supervisionato: addestramento con dati etichettati.

Apprendimento non supervisionato: clustering, dimensionalità ecc.

7. Visualizzazione e comunicazione dei dati

Grafici: a linee, a barre, a torta, a dispersione.

Dashboard: strumenti di BI per visualizzazioni interattive.

Storytelling: informazioni chiare con narrazioni strutturate.

Strumenti: Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Librerie Python: Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data e strumenti

Caratteristiche: volume, velocità, varietà, veridicità.

Ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Elaborazione distribuita, analisi in tempo reale.

Piattaforme cloud – AWS, Azure, Google Cloud.

Database – SQL vs NoSQL.

Streaming di dati – Kafka, pipeline Flink.

9. Etica e sicurezza dei dati

Privacy dei dati – Protezione delle informazioni personali.

Pregiudizi – Prevenzione di modelli ingiusti o discriminatori.

Etica dell'intelligenza artificiale – Trasparenza, affidabilità, responsabilità.

Sicurezza – Crittografia, autenticazione, controllo degli accessi.

🎯 Chi può utilizzare il quiz sui fondamenti della data science?

Studenti – Apprendi e ripassa i concetti di data science.

Principianti – Costruisci le basi dei fondamenti della data science.

Aspiranti a concorsi – Preparati per gli esami di IT e analisi.

Persone in cerca di lavoro – Esercitati con domande a risposta multipla per i colloqui in ruoli di data science.

Professionisti – Rinfresca i concetti e gli strumenti chiave.

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