Data Science Basics Quiz

Analiza Și Revizuirea Aplicațiilor Android: Data Science Basics Quiz, Dezvoltată De CodeNest Studios. Listat În Categoria Educație. Versiunea Curentă Este V6Q, Actualizată Pe 07/09/2025 . Conform Recenziilor Utilizatorilor De Pe Google Play: Data Science Basics Quiz. Obținut Peste 48 Instalații. Data Science Basics Quiz Are În Prezent 1 Recenzii, Rating Mediu 5.0 Stele

Data Science Basics Quiz este aplicația Data Science Basics concepută pentru a ajuta cursanții, studenții și profesioniștii să-și consolideze înțelegerea conceptelor științei datelor prin întrebări interactive cu răspunsuri multiple (MCQ). Această aplicație oferă o modalitate structurată de a exersa subiecte esențiale, cum ar fi colectarea datelor, curățarea, statisticile, probabilitatea, învățarea automată, vizualizarea, datele mari și etica.

Indiferent dacă vă pregătiți pentru examene, interviuri sau pur și simplu doriți să vă îmbunătățiți abilitățile, aplicația Data Science Basics Quiz face ca învățarea să fie captivantă, accesibilă și eficientă.

🔹 Caracteristici cheie ale aplicației Chestionare de bază pentru știința datelor

Practică bazată pe MCQ pentru o mai bună învățare și revizuire.

Acoperă colectarea datelor, statistici, ML, date mari, vizualizare, etică.

Ideal pentru studenți, începători, profesioniști și aspiranți la un loc de muncă.

Aplicație ușor de utilizat și ușoară Noțiuni de bază pentru știința datelor.

📘 Subiecte abordate în Testul de bază al științei datelor
1. Introducere în știința datelor

Definiție – Domeniu interdisciplinar care extrage perspective din date.

Ciclul de viață – Colectarea datelor, curățarea, analiză și vizualizare.

Aplicații – Asistență medicală, finanțe, tehnologie, cercetare, afaceri.

Tipuri de date – structurate, nestructurate, semistructurate, în flux.

Abilități necesare – Programare, statistică, vizualizare, cunoștințe de domeniu.

Etică – confidențialitate, corectitudine, părtinire, utilizare responsabilă.

2. Colectarea datelor și surse

Date primare – Sondaj, experimente, observații.

Date secundare – Rapoarte, seturi de date guvernamentale, surse publicate.

API-uri – Acces programat la datele online.

Web Scraping – Extragerea conținutului de pe site-uri web.

Baze de date – SQL, NoSQL, stocare în cloud.

Surse de date mari – Social media, IoT, sisteme de tranzacții.

3. Curățarea și preprocesarea datelor

Gestionarea datelor lipsă – Imputare, interpolare, eliminare.

Transformare – Normalizare, scalare, codificare variabile.

Detectare abere – Verificări statistice, grupare, vizualizare.

Integrarea datelor – Fuzionarea mai multor seturi de date.

Reducere – Selectarea caracteristicilor, reducerea dimensionalității.

Verificări de calitate – Acuratețe, consistență, completitudine.

4. Analiza exploratorie a datelor (EDA)

Statistică descriptivă – medie, varianță, abatere standard.

Vizualizare – Histograme, diagrame de dispersie, hărți termice.

Corelație – Înțelegerea relațiilor variabile.

Analiza distribuției – Normalitate, asimetrie, curtoză.

Analiză categorială – Numărări de frecvență, diagrame cu bare.

Instrumente EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Bazele statisticii și probabilităților

Concepte de probabilitate – Evenimente, rezultate, spații de probă.

Variabile aleatorii – discrete vs continue.

Distribuții – Normală, binomială, Poisson, exponențială etc.

6. Fundamentele învățării automate

Învățare supravegheată – Formare cu date etichetate.

Învățare nesupravegheată – Clustering, dimensionalitate etc.

7. Vizualizarea și comunicarea datelor

Diagrame – Linie, bară, plăcintă, împrăștiere.

Tablouri de bord – instrumente BI pentru imagini interactive.

Povestirea – Perspectivă clară cu narațiuni structurate.

Instrumente – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Biblioteci Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data și instrumente

Caracteristici – Volumul, viteza, varietatea, veridicitatea.

Ecosistem Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – calcul distribuit, analiză în timp real.

Platforme cloud – AWS, Azure, Google Cloud.

Baze de date – SQL vs NoSQL.

Streaming de date – conducte Kafka, Flink.

9. Etica și securitatea datelor

Confidențialitatea datelor – Protejarea informațiilor personale.

Prejudecăți – Prevenirea modelelor inechitabile sau discriminatorii.

Etica AI – Transparență, responsabilitate, responsabilitate.

Securitate – Criptare, autentificare, control acces.

🎯 Cine poate folosi Chestionarul de bază pentru știința datelor?

Studenți – Învățați și revizuiți conceptele științei datelor.

Începători – Construiți o bază în elementele de bază ale științei datelor.

Aspiranți la examenul competitiv – Pregătiți-vă pentru examenele IT și de analiză.

Persoanele în căutarea unui loc de muncă – Practicați MCQ-urile pentru interviuri în roluri de date.

Profesioniști – Actualizează conceptele și instrumentele cheie.

📥 Descărcați Quiz de bază pentru știința datelor acum și începeți călătoria științei datelor astăzi!