Data Science Basics Quiz

Android -Appanalys Och Granskning: Data Science Basics Quiz, Utvecklad Av CodeNest Studios. Listad I Utbildning -Kategorin. Den Nuvarande Versionen Är V6Q, Uppdaterad 07/09/2025 . Enligt Användare Recensioner På Google Play: Data Science Basics Quiz. Uppnått Över 48 Installationer. Data Science Basics Quiz Har För Närvarande 1 Recensioner, Genomsnittlig Betyg 5.0 Stjärnor

Data Science Basics Quiz är Data Science Basics-appen designad för att hjälpa elever, studenter och yrkesverksamma att stärka sin förståelse för datavetenskapliga koncept genom interaktiva flervalsfrågor (MCQs). Denna app ger ett strukturerat sätt att öva på viktiga ämnen som datainsamling, städning, statistik, sannolikhet, maskininlärning, visualisering, big data och etik.

Oavsett om du förbereder dig för tentor, intervjuer eller helt enkelt vill förbättra dina färdigheter, gör Data Science Basics Quiz-appen lärande engagerande, tillgängligt och effektivt.

🔹 Nyckelfunktioner i Data Science Basics Quiz-appen

MCQ-baserad praktik för bättre lärande och revision.

Täcker datainsamling, statistik, ML, big data, visualisering, etik.

Perfekt för studenter, nybörjare, proffs och jobbsökande.

Användarvänlig och lätt Data Science Basics-app.

📘 Ämnen som behandlas i Data Science Basics Quiz
1. Introduktion till datavetenskap

Definition – Tvärvetenskapligt fält som extraherar insikter från data.

Livscykel – Datainsamling, rengöring, analys och visualisering.

Applikationer – Sjukvård, finans, teknik, forskning, affärer.

Datatyper – Strukturerad, ostrukturerad, semistrukturerad, streaming.

Färdigheter som behövs – Programmering, statistik, visualisering, domänkunskap.

Etik – Sekretess, rättvisa, partiskhet, ansvarsfull användning.

2. Datainsamling och källor

Primärdata – Undersökningar, experiment, observationer.

Sekundär data – Rapporter, statliga datamängder, publicerade källor.

API:er – Programmatisk åtkomst till onlinedata.

Web Scraping – Extrahera innehåll från webbplatser.

Databaser – SQL, NoSQL, molnlagring.

Big Data-källor – Sociala medier, IoT, transaktionssystem.

3. Datarening & förbearbetning

Hantering av saknade data – Imputering, interpolation, borttagning.

Transformation – Normalisering, skalning, kodning av variabler.

Outlier Detection – Statistiska kontroller, klustring, visualisering.

Dataintegration – Sammanfoga flera datamängder.

Reduktion – Funktionsval, dimensionsreduktion.

Kvalitetskontroller – Noggrannhet, konsekvens, fullständighet.

4. Exploratory Data Analysis (EDA)

Beskrivande statistik – Medelvärde, varians, standardavvikelse.

Visualisering – Histogram, spridningsdiagram, värmekartor.

Korrelation – Förstå variabelsamband.

Distributionsanalys – Normalitet, skevhet, kurtos.

Kategorisk analys – Frekvensräkningar, stapeldiagram.

EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Statistik och sannolikhetsgrunder

Sannolikhetsbegrepp – Händelser, utfall, exempelutrymmen.

Slumpmässiga variabler – Diskret vs kontinuerlig.

Fördelningar – Normal, binomial, Poisson, exponentiell etc.

6. Grundläggande om maskininlärning

Supervised Learning – Träning med märkt data.

Unsupervised Learning – Clustering, dimensionalitet etc.

7. Datavisualisering & kommunikation

Diagram – Linje, stapel, paj, scatter.

Dashboards – BI-verktyg för interaktiva bilder.

Storytelling – Tydliga insikter med strukturerade berättelser.

Verktyg – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python Libraries – Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data & Verktyg

Egenskaper – Volym, hastighet, variation, sanningsenlighet.

Hadoop Ecosystem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Distribuerad beräkning, realtidsanalys.

Molnplattformar – AWS, Azure, Google Cloud.

Databaser – SQL vs NoSQL.

Strömmande data – Kafka, Flink pipelines.

9. Dataetik och säkerhet

Datasekretess – Skydd av personlig information.

Bias – Förhindra orättvisa eller diskriminerande modeller.

AI-etik – Transparens, ansvarighet, ansvar.

Säkerhet – Kryptering, autentisering, åtkomstkontroll.

🎯 Vem kan använda Data Science Basics Quiz?

Studenter – Lär dig och revidera datavetenskapliga begrepp.

Nybörjare – Bygg grunden i datavetenskapens grunder.

Konkurrenskraftiga examensaspiranter – Förbered dig för IT- och analysprov.

Arbetssökande – Öva MCQs för intervjuer i dataroller.

Proffs – Uppdatera nyckelbegrepp och verktyg.

📥 Ladda ner Data Science Basics Quiz nu och påbörja din datavetenskapsresa idag!