Data Science Basics Quiz

Android Lietotņu Analīze Un Pārskats: Data Science Basics Quiz, Izstrādājusi CodeNest Studios. Uzskaitīts Izglītība Kategorijā. Pašreizējā Versija Ir V6Q, Atjaunināta 11.-22. Saskaņā Ar Lietotāju Pārskatiem Vietnē Google Play: Data Science Basics Quiz. Sasniegts Vairāk Nekā 48 Instalācijas. Data Science Basics Quiz Pašlaik Ir 1 Atsauksmes, Vidējais Vērtējums 5.0 Zvaigznes

Datu zinātnes pamatu viktorīna ir datu zinātnes pamatu lietotne, kas izstrādāta, lai palīdzētu studentiem, studentiem un profesionāļiem stiprināt izpratni par datu zinātnes jēdzieniem, izmantojot interaktīvus atbilžu variantus (MCQ). Šī lietotne nodrošina strukturētu veidu, kā praktizēt tādas būtiskas tēmas kā datu vākšana, tīrīšana, statistika, varbūtība, mašīnmācīšanās, vizualizācija, lielie dati un ētika.

Neatkarīgi no tā, vai gatavojaties eksāmeniem, intervijām vai vienkārši vēlaties uzlabot savas prasmes, lietotne Data Science Basics Quiz padara mācīšanos saistošu, pieejamu un efektīvu.

🔹 Datu zinātnes pamatu viktorīnas lietotnes galvenās funkcijas

Uz MCQ balstīta prakse labākai apguvei un pārskatīšanai.

Ietver datu vākšanu, statistiku, ML, lielos datus, vizualizāciju, ētiku.

Ideāli piemērots studentiem, iesācējiem, profesionāļiem un darba meklētājiem.

Lietotājam draudzīga un viegla lietotne Data Science Basics.

📘 Datu zinātnes pamatu viktorīnā aplūkotās tēmas
1. Ievads datu zinātnē

Definīcija — starpdisciplinārs lauks, kas iegūst ieskatu no datiem.

Dzīves cikls — datu vākšana, tīrīšana, analīze un vizualizācija.

Lietojumprogrammas – veselības aprūpe, finanses, tehnoloģijas, pētniecība, uzņēmējdarbība.

Datu veidi – strukturēti, nestrukturēti, daļēji strukturēti, straumēti.

Nepieciešamās prasmes – programmēšana, statistika, vizualizācija, domēna zināšanas.

Ētika – privātums, godīgums, neobjektivitāte, atbildīga lietošana.

2. Datu vākšana un avoti

Primārie dati – Aptaujas, eksperimenti, novērojumi.

Sekundārie dati — ziņojumi, valdības datu kopas, publicēti avoti.

API — programmatiska piekļuve tiešsaistes datiem.

Tīmekļa skrāpēšana — satura izvilkšana no vietnēm.

Datu bāzes – SQL, NoSQL, mākoņkrātuve.

Lielie datu avoti — sociālie mediji, IoT, darījumu sistēmas.

3. Datu tīrīšana un pirmapstrāde

Trūkstošo datu apstrāde – imputācija, interpolācija, noņemšana.

Transformācija - Mainīgo normalizēšana, mērogošana, kodēšana.

Ārkārtu noteikšana – statistiskās pārbaudes, klasterizācija, vizualizācija.

Datu integrācija — vairāku datu kopu apvienošana.

Samazināšana – funkciju izvēle, izmēru samazināšana.

Kvalitātes pārbaudes – precizitāte, konsekvence, pilnīgums.

4. Izpētes datu analīze (EDA)

Aprakstošā statistika — vidējā, dispersija, standarta novirze.

Vizualizācija – Histogrammas, izkliedes diagrammas, siltuma kartes.

Korelācija – mainīgo attiecību izpratne.

Izplatības analīze – Normalitāte, šķībums, šķebināšanās.

Kategoriskā analīze – frekvenču skaitīšana, joslu diagrammas.

EDA rīki – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Statistika un varbūtību pamati

Varbūtības jēdzieni — notikumi, rezultāti, parauga telpas.

Nejauši mainīgie — diskrēti vai nepārtraukti.

Sadales – parastais, binomālais, Puasona, eksponenciālais utt.

6. Mašīnmācīšanās pamati

Uzraudzīta mācīšanās — apmācība ar iezīmētiem datiem.

Nepārraudzīta mācīšanās — klasterizācija, dimensijas utt.

7. Datu vizualizācija un komunikācija

Diagrammas – līnija, josla, pīrāgs, izkliede.

Informācijas paneļi — BI rīki interaktīvam vizuālajam attēlam.

Stāstīšana — skaidrs ieskats ar strukturētiem stāstiem.

Rīki – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python bibliotēkas – Matplotlib, Seaborn.

8. Lielie dati un rīki

Raksturlielumi – tilpums, ātrums, dažādība, patiesums.

Hadoop ekosistēma – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark — izplatīta skaitļošana, reāllaika analītika.

Mākoņu platformas — AWS, Azure, Google Cloud.

Datu bāzes – SQL vs NoSQL.

Straumēšanas dati — Kafka, Flink cauruļvadi.

9. Datu ētika un drošība

Datu konfidencialitāte – personas informācijas aizsardzība.

Neobjektivitāte – negodīgu vai diskriminējošu modeļu novēršana.

AI ētika — caurspīdīgums, atbildība, atbildība.

Drošība – šifrēšana, autentifikācija, piekļuves kontrole.

🎯 Kas var izmantot datu zinātnes pamatu viktorīnu?

Studenti – apgūst un pārskati datu zinātnes koncepcijas.

Iesācēji — izveidojiet pamatus datu zinātnes pamatiem.

Konkursa eksāmenu kandidāti — sagatavojieties IT un analītikas eksāmeniem.

Darba meklētāji — praktizējiet MCQ intervijām datu lomās.

Profesionāļi — atsvaidziniet galvenos jēdzienus un rīkus.

📥 Lejupielādējiet datu zinātnes pamatu viktorīnu tūlīt un sāciet savu datu zinātnes ceļojumu jau šodien!

Read more