Data Science Basics Quiz

การวิเคราะห์แอพ Android และการทบทวน: Data Science Basics Quiz พัฒนาโดย CodeNest Studios จดทะเบียนในหมวดหมู่ การศึกษา เวอร์ชันปัจจุบันคือ V6Q อัปเดตเมื่อ 07/09/2025 ตามความเห็นของผู้ใช้ใน Google Play: Data Science Basics Quiz ได้รับการติดตั้งมากกว่า 48 ปัจจุบัน Data Science Basics Quiz มีรีวิว 1 คะแนนเฉลี่ย 5.0 ดาว

Data Science Basics Quiz คือแอป Data Science Basics ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยผู้เรียน นักศึกษา และผู้เชี่ยวชาญ เสริมสร้างความเข้าใจในแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่านคำถามแบบเลือกตอบ (MCQ) แบบอินเทอร์แอคทีฟ แอปนี้มอบวิธีการฝึกฝนหัวข้อสำคัญๆ อย่างเป็นระบบ เช่น การรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาด สถิติ ความน่าจะเป็น การเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างภาพข้อมูล บิ๊กดาต้า และจริยธรรม

ไม่ว่าคุณจะกำลังเตรียมตัวสอบ สัมภาษณ์ หรือเพียงแค่ต้องการพัฒนาทักษะ แอป Data Science Basics Quiz ก็ช่วยให้การเรียนรู้น่าสนใจ เข้าถึงง่าย และมีประสิทธิภาพ

🔹 คุณสมบัติหลักของแอป Data Science Basics Quiz

แบบฝึกหัดแบบ MCQ เพื่อการเรียนรู้และการทบทวนที่ดียิ่งขึ้น

ครอบคลุมการรวบรวมข้อมูล สถิติ ML บิ๊กดาต้า การสร้างภาพข้อมูล จริยธรรม

เหมาะสำหรับนักเรียน นักศึกษา ผู้เริ่มต้น ผู้เชี่ยวชาญ และผู้ที่กำลังหางาน

แอป Data Science Basics ที่ใช้งานง่ายและมีน้ำหนักเบา

📘 หัวข้อที่ครอบคลุมในแบบทดสอบพื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูล
1. บทนำสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล

นิยาม – การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในสาขาสหวิทยาการ

วงจรชีวิต – การรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาด การวิเคราะห์ และการสร้างภาพข้อมูล

แอปพลิเคชัน – การดูแลสุขภาพ การเงิน เทคโนโลยี การวิจัย ธุรกิจ

ประเภทข้อมูล – แบบมีโครงสร้าง แบบไม่มีโครงสร้าง แบบกึ่งมีโครงสร้าง การสตรีม

ทักษะที่จำเป็น – การเขียนโปรแกรม สถิติ การสร้างภาพข้อมูล ความรู้เฉพาะด้าน

จริยธรรม – ความเป็นส่วนตัว ความเป็นธรรม อคติ การใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ

2. การรวบรวมและแหล่งข้อมูล

ข้อมูลปฐมภูมิ – การสำรวจ การทดลอง การสังเกต

ข้อมูลทุติยภูมิ – รายงาน ชุดข้อมูลภาครัฐ แหล่งข้อมูลที่เผยแพร่

API – การเข้าถึงข้อมูลออนไลน์ด้วยโปรแกรม

Web Scraping – การดึงเนื้อหาจากเว็บไซต์

ฐานข้อมูล – SQL, NoSQL, พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์

แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ – โซเชียลมีเดีย, IoT, ระบบธุรกรรม

3. การทำความสะอาดข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า

การจัดการข้อมูลที่หายไป – การแทนค่า, การสอดแทรก, การลบ

การแปลง – การทำให้เป็นมาตรฐาน, การปรับขนาด, การเข้ารหัสตัวแปร

การตรวจจับค่าผิดปกติ – การตรวจสอบทางสถิติ, การจัดกลุ่ม, การสร้างภาพ

การบูรณาการข้อมูล – การรวมชุดข้อมูลหลายชุดเข้าด้วยกัน

การลด – การเลือกคุณลักษณะ, การลดมิติ

การตรวจสอบคุณภาพ – ความถูกต้อง, ความสอดคล้อง, ความสมบูรณ์

4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA)

สถิติเชิงพรรณนา – ค่าเฉลี่ย, ความแปรปรวน, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

การสร้างภาพ – ฮิสโทแกรม, กราฟกระจาย, แผนที่ความร้อน

สหสัมพันธ์ – การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของตัวแปร

การวิเคราะห์การแจกแจง – ความปกติ, ความเบ้, ความโด่ง

การวิเคราะห์เชิงหมวดหมู่ – การนับความถี่, กราฟแท่ง

เครื่องมือ EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly

5. สถิติพื้นฐานและความน่าจะเป็น

แนวคิดเกี่ยวกับความน่าจะเป็น – เหตุการณ์ ผลลัพธ์ สเปซตัวอย่าง

ตัวแปรสุ่ม – แบบต่อเนื่องและแบบต่อเนื่อง

การแจกแจง – แบบปกติ ทวินาม ปัวซอง เลขชี้กำลัง ฯลฯ

6. พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน – การฝึกด้วยข้อมูลที่มีป้ายกำกับ

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน – การจัดกลุ่ม มิติ ฯลฯ

7. การแสดงข้อมูลและการสื่อสาร

แผนภูมิ – เส้นตรง แท่ง วงกลม กระจาย

แดชบอร์ด – เครื่องมือ BI สำหรับภาพแบบอินเทอร์แอคทีฟ

การเล่าเรื่อง – ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนพร้อมการเล่าเรื่องแบบมีโครงสร้าง

เครื่องมือ – Tableau, Power BI, Google Data Studio

ไลบรารี Python – Matplotlib, Seaborn

8. บิ๊กดาต้าและเครื่องมือ

คุณลักษณะ – ปริมาตร ความเร็ว ความหลากหลาย ความถูกต้อง

ระบบนิเวศ Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig

Apache Spark – การประมวลผลแบบกระจาย, การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

แพลตฟอร์มคลาวด์ – AWS, Azure, Google Cloud

ฐานข้อมูล – SQL เทียบกับ NoSQL

ข้อมูลสตรีมมิ่ง – Kafka, Flink pipelines

9. จริยธรรมและความปลอดภัยของข้อมูล

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล – การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล

อคติ – การป้องกันรูปแบบที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ

จริยธรรม AI – ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ ความรับผิดชอบ

ความปลอดภัย – การเข้ารหัส การรับรองความถูกต้อง การควบคุมการเข้าถึง

🎯 ใครสามารถใช้แบบทดสอบพื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้บ้าง

นักเรียน – เรียนรู้และทบทวนแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ผู้เริ่มต้น – สร้างพื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ผู้ที่ต้องการสอบแข่งขัน – เตรียมความพร้อมสำหรับการสอบ IT และการวิเคราะห์

ผู้หางาน – ฝึกฝนแบบทดสอบเลือกตอบ (MCQ) สำหรับการสัมภาษณ์งานด้านข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญ – ทบทวนแนวคิดและเครื่องมือสำคัญ

📥 ดาวน์โหลด Data Science Basics Quiz เลยตอนนี้และเริ่มต้นการเดินทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณวันนี้!