Data Science Basics Quiz

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O Quiz de Fundamentos da Ciência de Dados é um aplicativo de Fundamentos da Ciência de Dados desenvolvido para ajudar alunos, estudantes e profissionais a fortalecer sua compreensão dos conceitos de ciência de dados por meio de questões interativas de múltipla escolha (MCQs). Este aplicativo oferece uma maneira estruturada de praticar tópicos essenciais, como coleta de dados, limpeza, estatística, probabilidade, aprendizado de máquina, visualização, big data e ética.

Se você está se preparando para provas, entrevistas ou simplesmente deseja aprimorar suas habilidades, o aplicativo Quiz de Fundamentos da Ciência de Dados torna o aprendizado envolvente, acessível e eficaz.

🔹 Principais Recursos do Aplicativo Quiz de Fundamentos da Ciência de Dados

Prática baseada em MCQs para melhor aprendizado e revisão.

Abrange coleta de dados, estatística, aprendizado de máquina, big data, visualização e ética.

Ideal para estudantes, iniciantes, profissionais e candidatos a emprego.

Aplicativo de Fundamentos da Ciência de Dados leve e fácil de usar.

📘 Tópicos Abordados no Quiz de Fundamentos da Ciência de Dados
1. Introdução à Ciência de Dados

Definição – Campo interdisciplinar que extrai insights de dados.

Ciclo de vida – Coleta, limpeza, análise e visualização de dados.

Aplicações – Saúde, finanças, tecnologia, pesquisa, negócios.

Tipos de dados – Estruturados, não estruturados, semiestruturados, streaming.

Habilidades necessárias – Programação, estatística, visualização, conhecimento de domínio.

Ética – Privacidade, justiça, viés, uso responsável.

2. Coleta e fontes de dados

Dados primários – Pesquisas, experimentos, observações.

Dados secundários – Relatórios, conjuntos de dados governamentais, fontes publicadas.

APIs – Acesso programático a dados online.

Web Scraping – Extração de conteúdo de sites.

Bancos de dados – SQL, NoSQL, armazenamento em nuvem.

Fontes de Big Data – Mídias sociais, IoT, sistemas transacionais.

3. Limpeza e pré-processamento de dados

Tratamento de dados ausentes – Imputação, interpolação, remoção.

Transformação – Normalização, escalonamento, codificação de variáveis.

Detecção de Outliers – Verificações estatísticas, agrupamento, visualização.

Integração de Dados – Mesclagem de múltiplos conjuntos de dados.

Redução – Seleção de características, redução de dimensionalidade.

Verificações de Qualidade – Precisão, consistência, completude.

4. Análise Exploratória de Dados (EDA)

Estatística Descritiva – Média, variância, desvio padrão.

Visualização – Histogramas, diagramas de dispersão, mapas de calor.

Correlação – Compreensão das relações entre variáveis.

Análise de Distribuição – Normalidade, assimetria, curtose.

Análise Categórica – Contagens de frequência, gráficos de barras.

Ferramentas de EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Fundamentos de Estatística e Probabilidade

Conceitos de Probabilidade – Eventos, resultados, espaços amostrais.

Variáveis ​​Aleatórias – Discretas vs. Contínuas.

Distribuições – Normal, binomial, Poisson, exponencial etc.

6. Fundamentos de Machine Learning

Aprendizagem Supervisionada – Treinamento com dados rotulados.

Aprendizagem Não Supervisionada – Clusterização, dimensionalidade etc.

7. Visualização e Comunicação de Dados

Gráficos – Linha, barra, pizza, dispersão.

Dashboards – Ferramentas de BI para visuais interativos.

Storytelling – Insights claros com narrativas estruturadas.

Ferramentas – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Bibliotecas Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data e Ferramentas

Características – Volume, velocidade, variedade, veracidade.

Ecossistema Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Computação distribuída, análises em tempo real.

Plataformas em Nuvem – AWS, Azure, Google Cloud.

Bancos de Dados – SQL vs. NoSQL.

Streaming de Dados – Kafka, pipelines Flink.

9. Ética e Segurança de Dados

Privacidade de Dados – Proteção de informações pessoais.

Preconceito – Prevenção de modelos injustos ou discriminatórios.

Ética em IA – Transparência, prestação de contas, responsabilidade.

Segurança – Criptografia, autenticação, controle de acesso.

🎯 Quem pode usar o Quiz de Fundamentos da Ciência de Dados?

Estudantes – Aprenda e revise os conceitos de ciência de dados.

Iniciantes – Construa a base dos fundamentos da ciência de dados.

Candidatos a Exames Competitivos – Prepare-se para provas de TI e análise.

Candidatos a Emprego – Pratique perguntas de múltipla escolha para entrevistas em funções de dados.

Profissionais – Relembre os principais conceitos e ferramentas.

📥 Baixe o Quiz de Fundamentos da Ciência de Dados agora mesmo e comece sua jornada em ciência de dados hoje mesmo!

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