Data Science Basics Quiz

Android App Analyse Og Gjennomgang: Data Science Basics Quiz, Utviklet Av CodeNest Studios. Oppført I Læring -Kategori. Nåværende Versjon Er V6Q, Oppdatert 07/09/2025 . I Følge Brukere Anmeldelser På Google Play: Data Science Basics Quiz. Oppnådd Over 48 Installasjoner. Data Science Basics Quiz Har For Øyeblikket 1 Anmeldelser, Gjennomsnittlig Vurdering Av 5.0 Stjerner

Data Science Basics Quiz er Data Science Basics-appen designet for å hjelpe elever, studenter og fagfolk med å styrke deres forståelse av datavitenskapskonsepter gjennom interaktive flervalgsspørsmål (MCQs). Denne appen gir en strukturert måte å øve på viktige emner som datainnsamling, rengjøring, statistikk, sannsynlighet, maskinlæring, visualisering, big data og etikk.

Enten du forbereder deg til eksamener, intervjuer eller bare ønsker å forbedre ferdighetene dine, gjør Data Science Basics Quiz-appen læring engasjerende, tilgjengelig og effektiv.

🔹 Nøkkelfunksjoner i Data Science Basics Quiz-appen

MCQ-basert praksis for bedre læring og revisjon.

Dekker datainnsamling, statistikk, ML, big data, visualisering, etikk.

Ideell for studenter, nybegynnere, profesjonelle og jobbaspiranter.

Brukervennlig og lett Data Science Basics-app.

📘 Emner dekket i Data Science Basics Quiz
1. Introduksjon til datavitenskap

Definisjon – Tverrfaglig felt som trekker ut innsikt fra data.

Livssyklus – Datainnsamling, rengjøring, analyse og visualisering.

Applikasjoner – helsevesen, finans, teknologi, forskning, næringsliv.

Datatyper – Strukturert, ustrukturert, semistrukturert, streaming.

Ferdigheter som trengs – Programmering, statistikk, visualisering, domenekunnskap.

Etikk – Personvern, rettferdighet, partiskhet, ansvarlig bruk.

2. Datainnsamling og kilder

Primærdata – Undersøkelser, eksperimenter, observasjoner.

Sekundærdata – Rapporter, offentlige datasett, publiserte kilder.

APIer – Programmatisk tilgang til online data.

Nettskraping – Uttrekk av innhold fra nettsteder.

Databaser – SQL, NoSQL, skylagring.

Big Data Kilder – Sosiale medier, IoT, transaksjonssystemer.

3. Datarensing og forbehandling

Håndtering av manglende data – Imputering, interpolering, fjerning.

Transformasjon – Normalisering, skalering, koding av variabler.

Outlier-deteksjon – Statistiske kontroller, gruppering, visualisering.

Dataintegrasjon – Slå sammen flere datasett.

Reduksjon – Valg av funksjoner, reduksjon av dimensjonalitet.

Kvalitetssjekker – Nøyaktighet, konsistens, fullstendighet.

4. Utforskende dataanalyse (EDA)

Beskrivende statistikk – Gjennomsnitt, varians, standardavvik.

Visualisering – Histogrammer, spredningsplott, varmekart.

Korrelasjon – Forstå variabelrelasjoner.

Distribusjonsanalyse – Normalitet, skjevhet, kurtose.

Kategorisk analyse – Frekvenstellinger, søyleplott.

EDA Tools – Pandaer, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Grunnleggende statistikk og sannsynlighet

Sannsynlighetsbegreper – Hendelser, utfall, utvalgsrom.

Tilfeldige variabler – Diskret vs kontinuerlig.

Distribusjoner - Normal, binomial, Poisson, eksponentiell etc.

6. Grunnleggende om maskinlæring

Overvåket læring – Trening med merkede data.

Uovervåket læring – gruppering, dimensjonalitet etc.

7. Datavisualisering og kommunikasjon

Diagrammer – Linje, søyle, kake, scatter.

Dashboards – BI-verktøy for interaktive bilder.

Historiefortelling – Klar innsikt med strukturerte fortellinger.

Verktøy – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python Libraries – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data og verktøy

Egenskaper – Volum, hastighet, variasjon, sannhet.

Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Distribuert databehandling, sanntidsanalyse.

Cloud Platforms – AWS, Azure, Google Cloud.

Databaser – SQL vs NoSQL.

Streaming av data – Kafka, Flink-rørledninger.

9. Dataetikk og sikkerhet

Personvern – Beskyttelse av personopplysninger.

Bias – Forebygging av urettferdige eller diskriminerende modeller.

AI-etikk – Åpenhet, ansvarlighet, ansvar.

Sikkerhet – Kryptering, autentisering, tilgangskontroll.

🎯 Hvem kan bruke Data Science Basics Quiz?

Studenter – Lær og revider datavitenskapelige konsepter.

Nybegynnere – Bygg grunnlaget for grunnleggende datavitenskap.

Konkurransedyktige eksamensaspiranter – Forbered deg på IT- og analyseeksamener.

Jobbsøkere – Øv på MCQer for intervjuer i dataroller.

Fagfolk – Oppdater nøkkelkonsepter og verktøy.

📥 Last ned Data Science Basics Quiz nå og start din datavitenskapsreise i dag!