Data Science Basics Quiz

Android Uygulama Analizi Ve İncelemesi: Data Science Basics Quiz, CodeNest Studios Tarafından Geliştirildi. Eğitim Kategorisinde Listelenmiştir. Mevcut Sürüm V6Q'dur, 07/09/2025 'De Güncellenir. Google Play: Data Science Basics Quiz'daki Kullanıcılara Göre: Data Science Basics Quiz. 48'Den Fazla Kurulum Elde Edildi. Data Science Basics Quiz Şu Anda 1 Incelemesi, Ortalama Derecelendirme 5.0 Yıldız Var

Veri Bilimi Temelleri Sınavı, öğrencilerin, öğrencilerin ve profesyonellerin etkileşimli çoktan seçmeli sorular (MCQ'lar) aracılığıyla veri bilimi kavramlarını anlamalarını güçlendirmek için tasarlanmış bir Veri Bilimi Temelleri uygulamasıdır. Bu uygulama, veri toplama, temizleme, istatistik, olasılık, makine öğrenimi, görselleştirme, büyük veri ve etik gibi temel konuları pratik etmek için yapılandırılmış bir yol sunar.

İster sınavlara, ister mülakatlara hazırlanıyor olun, ister sadece becerilerinizi geliştirmek istiyor olun, Veri Bilimi Temelleri Sınavı uygulaması öğrenmeyi ilgi çekici, erişilebilir ve etkili hale getirir.

🔹 Veri Bilimi Temelleri Sınavı Uygulamasının Temel Özellikleri

Daha iyi öğrenme ve tekrar için Çoktan Seçmeli Soru tabanlı alıştırma.

Veri toplama, istatistik, makine öğrenimi, büyük veri, görselleştirme ve etik konularını kapsar.

Öğrenciler, yeni başlayanlar, profesyoneller ve iş arayanlar için idealdir.

Kullanıcı dostu ve hafif Veri Bilimi Temelleri uygulaması.

📘 Veri Bilimi Temelleri Sınavında Ele Alınan Konular
1. Veri Bilimine Giriş

Tanım - Verilerden çıkarımlar yapan disiplinlerarası bir alan.

Yaşam Döngüsü – Veri toplama, temizleme, analiz ve görselleştirme.

Uygulamalar – Sağlık, finans, teknoloji, araştırma, işletme.

Veri Türleri – Yapılandırılmış, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış, akış.

Gerekli Beceriler – Programlama, istatistik, görselleştirme, alan bilgisi.

Etik – Gizlilik, adalet, önyargı, sorumlu kullanım.

2. Veri Toplama ve Kaynaklar

Birincil Veriler – Anketler, deneyler, gözlemler.

İkincil Veriler – Raporlar, devlet veri kümeleri, yayınlanmış kaynaklar.

API'ler – Çevrimiçi verilere programlı erişim.

Web Kazıma – Web sitelerinden içerik çıkarma.

Veritabanları – SQL, NoSQL, bulut depolama.

Büyük Veri Kaynakları – Sosyal medya, IoT, işlem sistemleri.

3. Veri Temizleme ve Ön İşleme

Eksik Verilerin İşlenmesi – Yükleme, enterpolasyon, kaldırma.

Dönüştürme – Normalleştirme, ölçekleme, değişkenleri kodlama.

Aykırı Değer Tespiti – İstatistiksel kontroller, kümeleme, görselleştirme.

Veri Entegrasyonu – Birden fazla veri kümesinin birleştirilmesi.

Azaltma – Özellik seçimi, boyut azaltma.

Kalite Kontrolleri – Doğruluk, tutarlılık, bütünlük.

4. Keşifsel Veri Analizi (EDA)

Tanımlayıcı İstatistikler – Ortalama, varyans, standart sapma.

Görselleştirme – Histogramlar, saçılım grafikleri, ısı haritaları.

Korelasyon – Değişken ilişkilerinin anlaşılması.

Dağılım Analizi – Normallik, çarpıklık, basıklık.

Kategorik Analiz – Frekans sayımları, çubuk grafikleri.

EDA Araçları – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. İstatistik ve Olasılık Temelleri

Olasılık Kavramları – Olaylar, sonuçlar, örneklem uzayları.

Rastgele Değişkenler – Ayrık ve sürekli.

Dağılımlar – Normal, binom, Poisson, üstel vb.

6. Makine Öğrenmesinin Temelleri

Gözetimli Öğrenme – Etiketli verilerle eğitim.

Gözetimsiz Öğrenme – Kümeleme, boyutluluk vb.

7. Veri Görselleştirme ve İletişim

Grafikler – Çizgi, çubuk, pasta, dağılım.

Gösterge Panoları – Etkileşimli görseller için BI araçları.

Hikaye Anlatımı – Yapılandırılmış anlatımlarla net içgörüler.

Araçlar – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Python Kütüphaneleri – Matplotlib, Seaborn.

8. Büyük Veri ve Araçlar

Özellikler – Hacim, hız, çeşitlilik, doğruluk.

Hadoop Ekosistemi – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Dağıtık bilgi işlem, gerçek zamanlı analiz.

Bulut Platformları – AWS, Azure, Google Cloud.

Veritabanları – SQL ve NoSQL Karşılaştırması.

Veri Akışı – Kafka, Flink veri hatları.

9. Veri Etiği ve Güvenliği

Veri Gizliliği – Kişisel bilgilerin korunması.

Önyargı – Haksız veya ayrımcı modellerin önlenmesi.

Yapay Zeka Etiği – Şeffaflık, hesap verebilirlik, sorumluluk.

Güvenlik – Şifreleme, kimlik doğrulama, erişim kontrolü.

🎯 Veri Bilimi Temelleri Sınavını Kimler Kullanabilir?

Öğrenciler – Veri bilimi kavramlarını öğrenin ve gözden geçirin.

Yeni Başlayanlar – Veri bilimi temellerinde temel oluşturun.

Rekabetçi Sınav Adayları – BT ve analitik sınavlarına hazırlanın.

İş Arayanlar – Veri rollerindeki mülakatlar için çoktan seçmeli soruları (MCQ) pratik edin.

Profesyoneller – Temel kavramları ve araçları yenileyin.

📥 Veri Bilimi Temelleri Sınavını hemen indirin ve veri bilimi yolculuğunuza bugün başlayın!