Data Science Basics Quiz

Analýza A Recenzia Aplikácií Pre Android: Data Science Basics Quiz, Vyvinutý CodeNest Studios. Uvedené V Kategórii Vzdelávanie. Aktuálna Verzia Je V6Q, Aktualizovaná 07/09/2025 . Podľa Recenzií Používateľov Na Google Play: Data Science Basics Quiz. Dosiahli Viac Ako 48 Inštalácií. Data Science Basics Quiz Má Momentálne 1 Recenzií, Priemerné Hodnotenie 5.0 Hviezdičiek

Data Science Basics Quiz je aplikácia Data Science Basics navrhnutá tak, aby pomohla študentom, študentom a profesionálom posilniť ich chápanie konceptov dátovej vedy prostredníctvom interaktívnych otázok s viacerými možnosťami výberu (MCQ). Táto aplikácia poskytuje štruktúrovaný spôsob precvičovania základných tém, ako je zber údajov, čistenie, štatistika, pravdepodobnosť, strojové učenie, vizualizácia, veľké údaje a etika.

Či už sa pripravujete na skúšky, pohovory alebo si jednoducho chcete zlepšiť svoje zručnosti, s aplikáciou Data Science Basics Quiz je učenie pútavé, prístupné a efektívne.

🔹 Kľúčové vlastnosti aplikácie Data Science Basics Quiz App

Prax založená na MCQ pre lepšie učenie a opakovanie.

Zahŕňa zber dát, štatistiky, ML, veľké dáta, vizualizáciu, etiku.

Ideálne pre študentov, začiatočníkov, profesionálov a uchádzačov o zamestnanie.

Užívateľsky prívetivá a ľahká aplikácia Data Science Basics.

📘 Témy zahrnuté v kvíze o základoch dátovej vedy
1. Úvod do vedy o údajoch

Definícia – Interdisciplinárna oblasť získavajúca poznatky z údajov.

Životný cyklus – Zber, čistenie, analýza a vizualizácia údajov.

Aplikácie – zdravotníctvo, financie, technológie, výskum, obchod.

Typy údajov – štruktúrované, neštruktúrované, pološtruktúrované, streaming.

Potrebné zručnosti – programovanie, štatistika, vizualizácia, znalosť domény.

Etika – súkromie, spravodlivosť, zaujatosť, zodpovedné používanie.

2. Zber údajov a zdroje

Primárne údaje – prieskumy, experimenty, pozorovania.

Sekundárne údaje – správy, vládne dátové súbory, publikované zdroje.

API – Programový prístup k online údajom.

Web Scraping – extrahovanie obsahu z webových stránok.

Databázy – SQL, NoSQL, cloudové úložisko.

Zdroje veľkých dát – sociálne médiá, internet vecí, transakčné systémy.

3. Čistenie a predbežné spracovanie údajov

Manipulácia s chýbajúcimi údajmi – imputácia, interpolácia, odstránenie.

Transformácia – Normalizácia, škálovanie, kódovanie premenných.

Detekcia odľahlých hodnôt – Štatistické kontroly, zhlukovanie, vizualizácia.

Integrácia údajov – Zlúčenie viacerých množín údajov.

Redukcia – Výber vlastností, redukcia rozmerov.

Kontrola kvality – presnosť, konzistentnosť, úplnosť.

4. Exploratory Data Analysis (EDA)

Opisná štatistika – priemer, rozptyl, smerodajná odchýlka.

Vizualizácia – Histogramy, bodové grafy, heatmapy.

Korelácia – Pochopenie premenných vzťahov.

Analýza distribúcie – normalita, šikmosť, špičatosť.

Kategorická analýza – počet frekvencií, stĺpcové grafy.

Nástroje EDA – Pandy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Základy štatistiky a pravdepodobnosti

Pojmy pravdepodobnosti – udalosti, výsledky, vzorové priestory.

Náhodné premenné – diskrétne vs. spojité.

Rozdelenie – normálne, binomické, Poissonovo, exponenciálne atď.

6. Základy strojového učenia

Riadené učenie – školenie s označenými údajmi.

Učenie bez dozoru – zoskupovanie, dimenzionalita atď.

7. Vizualizácia a komunikácia údajov

Grafy – čiarový, stĺpcový, koláčový, rozptylový.

Dashboards – BI nástroje pre interaktívne vizuály.

Rozprávanie – Jasné postrehy so štruktúrovanými príbehmi.

Nástroje – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Knižnice Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Veľké dáta a nástroje

Charakteristika – Objem, rýchlosť, rozmanitosť, pravdivosť.

Hadoop ekosystém – HDFS, MapReduce, Hive, Prasa.

Apache Spark – Distribuované výpočty, analytika v reálnom čase.

Cloudové platformy – AWS, Azure, Google Cloud.

Databázy – SQL vs NoSQL.

Streamovanie dát – kanály Kafka, Flink.

9. Etika a bezpečnosť údajov

Ochrana osobných údajov – ochrana osobných údajov.

Zaujatosť – Predchádzanie nespravodlivým alebo diskriminačným modelom.

Etika AI – Transparentnosť, zodpovednosť, zodpovednosť.

Bezpečnosť – šifrovanie, autentifikácia, kontrola prístupu.

🎯 Kto môže použiť kvíz o základoch vedy o údajoch?

Študenti – Učte sa a revidujte koncepty vedy o údajoch.

Začiatočníci – vybudujte základy v základoch dátovej vedy.

Ašpiranti na konkurenčné skúšky – pripravte sa na IT a analytické skúšky.

Uchádzači o prácu – Precvičte si MCQ pre pohovory v dátových rolách.

Profesionáli – Obnovte kľúčové koncepty a nástroje.

📥 Stiahnite si kvíz o základoch vedy o údajoch a začnite svoju cestu vedy o údajoch ešte dnes!