Data Science Basics Quiz

Анализ И Обзор Приложения Android: Data Science Basics Quiz, Разработанный CodeNest Studios. Перечислен В Категории Образование. Текущая Версия-V6Q, Обновленная На 07/09/2025 . Согласно Обзорам Пользователей В Google Play: Data Science Basics Quiz. Достигнуто Более 48 Установок. Data Science Basics Quiz В Настоящее Время Имеет 1 Обзоров, Средний Рейтинг 5.0 Звезд

Викторина по основам науки о данных — это приложение, разработанное для того, чтобы помочь учащимся, студентам и специалистам укрепить понимание концепций науки о данных с помощью интерактивных вопросов с несколькими вариантами ответов (MCQ). Это приложение предоставляет структурированный способ отработки навыков по таким важным темам, как сбор данных, очистка данных, статистика, теория вероятностей, машинное обучение, визуализация, большие данные и этика.

Готовитесь ли вы к экзаменам, собеседованиям или просто хотите улучшить свои навыки, приложение «Data Science Basics Quiz» сделает обучение увлекательным, доступным и эффективным.

🔹 Основные функции приложения «Data Science Basics Quiz»

Практика на основе MCQ для лучшего усвоения материала и повторения материала.

Охватывает сбор данных, статистику, машинное обучение, большие данные, визуализацию и этику.

Идеально подходит для студентов, начинающих специалистов и соискателей.

Удобное и легкое приложение «Data Science Basics».

📘 Темы, рассматриваемые в викторине по основам науки о данных
1. Введение в науку о данных

Определение: Междисциплинарная область, извлекающая ценную информацию из данных.

Жизненный цикл – Сбор, очистка, анализ и визуализация данных.

Области применения – Здравоохранение, финансы, технологии, исследования, бизнес.

Типы данных – Структурированные, неструктурированные, полуструктурированные, потоковые.

Необходимые навыки – Программирование, статистика, визуализация, знание предметной области.

Этика – Конфиденциальность, объективность, предвзятость, ответственное использование.

2. Сбор и источники данных

Первичные данные – Опросы, эксперименты, наблюдения.

Вторичные данные – Отчёты, правительственные наборы данных, опубликованные источники.

API – Программный доступ к онлайн-данным.

Веб-скрапинг – Извлечение контента с веб-сайтов.

Базы данных – SQL, NoSQL, облачные хранилища.

Источники больших данных – Социальные сети, Интернет вещей, транзакционные системы.

3. Очистка и предварительная обработка данных

Обработка пропущенных данных – Импутация, интерполяция, удаление.

Преобразование – Нормализация, масштабирование, кодирование переменных.

Обнаружение выбросов – статистические проверки, кластеризация, визуализация.

Интеграция данных – объединение нескольких наборов данных.

Сокращение – выбор признаков, снижение размерности.

Проверка качества – точность, согласованность, полнота.

4. Исследовательский анализ данных (EDA)

Описательная статистика – среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение.

Визуализация – гистограммы, диаграммы рассеяния, тепловые карты.

Корреляция – понимание взаимосвязей между переменными.

Анализ распределения – нормальность, асимметрия, эксцесс.

Категориальный анализ – подсчёт частот, столбчатые диаграммы.

Инструменты EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Основы статистики и теории вероятностей

Концепции вероятности – события, результаты, выборочные пространства.

Случайные величины – дискретные и непрерывные.

Распределения: нормальное, биномиальное, пуассоновское, экспоненциальное и т. д.

6. Основы машинного обучения

Обучение с учителем: обучение с использованием размеченных данных.

Обучение без учителя: кластеризация, размерность и т. д.

7. Визуализация и представление данных

Диаграммы: линейные, столбчатые, круговые, точечные.

Информационные панели: инструменты бизнес-аналитики для интерактивного визуального представления.

Повествование: чёткие аналитические данные со структурированным повествованием.

Инструменты: Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Библиотеки Python: Matplotlib, Seaborn.

8. Большие данные и инструменты

Характеристики: объём, скорость, разнообразие, достоверность.

Экосистема Hadoop: HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark: распределённые вычисления, аналитика в реальном времени.

Облачные платформы: AWS, Azure, Google Cloud.

Базы данных: SQL и NoSQL.

Потоковая передача данных – конвейеры Kafka и Flink.

9. Этика и безопасность данных

Конфиденциальность данных – Защита персональных данных.

Предвзятость – Предотвращение несправедливых или дискриминационных моделей.

Этика ИИ – Прозрачность, подотчётность, ответственность.

Безопасность – Шифрование, аутентификация, контроль доступа.

🎯 Кто может использовать тест «Основы науки о данных»?

Студенты – Изучите и повторите концепции науки о данных.

Новички – Закрепите основы науки о данных.

Кандидаты на конкурсные экзамены – Подготовьтесь к экзаменам в области ИТ и аналитики.

Соискатели – Отработайте вопросы с несколькими вариантами ответов для собеседований на должности, связанные с данными.

Профессионалы – Освежите в памяти ключевые понятия и инструменты.

📥 Скачайте тест «Основы науки о данных» прямо сейчас и начните свой путь в науке о данных уже сегодня!

Read more