Data Science Basics Quiz

Аналіз І Огляд Додатків Для Android: Data Science Basics Quiz, Розроблено CodeNest Studios. Внесено До Категорії Освіта. Поточна Версія V6Q, Оновлено 07/09/2025 . За Відгуками Користувачів На Google Play: Data Science Basics Quiz. Досягнуто Понад 48 Встановлень. Зараз У Data Science Basics Quiz 1 Відгуків, Середня Оцінка 5.0 Зірок

Вікторина Data Science Basics Quiz — це програма Data Science Basics, розроблена, щоб допомогти учням, студентам і професіоналам покращити своє розуміння концепцій науки про дані за допомогою інтерактивних запитань з кількома варіантами відповідей (MCQ). Ця програма надає структурований спосіб практики основних тем, таких як збір даних, очищення, статистика, ймовірність, машинне навчання, візуалізація, великі дані та етика.

Незалежно від того, чи ви готуєтеся до іспитів, співбесід чи просто хочете покращити свої навички, додаток Data Science Basics Quiz робить навчання захоплюючим, доступним та ефективним.

🔹 Основні функції програми Data Science Basics Quiz

Практика на основі MCQ для кращого вивчення та повторення.

Охоплює збір даних, статистику, машинне навчання, великі дані, візуалізацію, етику.

Ідеально підходить для студентів, початківців, професіоналів та претендентів на роботу.

Зручний і легкий додаток Data Science Basics.

📘 Теми вікторини з основ науки про дані
1. Вступ до Data Science

Визначення – міждисциплінарне поле, що витягує ідеї з даних.

Життєвий цикл – збір даних, очищення, аналіз і візуалізація.

Застосування – охорона здоров’я, фінанси, технології, дослідження, бізнес.

Типи даних – структуровані, неструктуровані, напівструктуровані, потокові.

Необхідні навички – програмування, статистика, візуалізація, знання предметної області.

Етика – конфіденційність, справедливість, упередженість, відповідальне використання.

2. Збір даних і джерела

Первинні дані – Опитування, експерименти, спостереження.

Вторинні дані – звіти, державні набори даних, опубліковані джерела.

API – програмний доступ до онлайн-даних.

Web Scraping – вилучення вмісту з веб-сайтів.

Бази даних – SQL, NoSQL, хмарне сховище.

Джерела великих даних – соціальні медіа, IoT, транзакційні системи.

3. Очищення та попередня обробка даних

Обробка відсутніх даних – імпутація, інтерполяція, видалення.

Трансформація – нормалізація, масштабування, кодування змінних.

Виявлення викидів – статистичні перевірки, кластеризація, візуалізація.

Інтеграція даних – об’єднання кількох наборів даних.

Зменшення – вибір функцій, зменшення розмірності.

Перевірки якості – точність, послідовність, повнота.

4. Дослідницький аналіз даних (EDA)

Описова статистика – середнє значення, дисперсія, стандартне відхилення.

Візуалізація – гістограми, діаграми розсіювання, теплові карти.

Кореляція – розуміння зв’язків змінних.

Аналіз розподілу – нормальність, асиметрія, ексцес.

Категоріальний аналіз – підрахунок частоти, стовпчасті діаграми.

Інструменти EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Основи статистики та ймовірності

Концепції ймовірності – події, результати, вибіркові простори.

Випадкові величини – дискретні чи неперервні.

Розподіл – нормальний, біноміальний, Пуассона, експоненціальний тощо.

6. Основи машинного навчання

Контрольоване навчання – навчання з позначеними даними.

Навчання без нагляду – кластеризація, розмірність тощо.

7. Візуалізація даних і комунікація

Діаграми – лінійні, стовпчасті, секторні, точкові.

Інформаційні панелі – інструменти BI для інтерактивних візуальних елементів.

Розповідь – чіткі ідеї зі структурованими оповідями.

Інструменти – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Бібліотеки Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Великі дані та інструменти

Характеристики – Обсяг, швидкість, різноманітність, правдивість.

Екосистема Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – розподілені обчислення, аналітика в реальному часі.

Хмарні платформи – AWS, Azure, Google Cloud.

Бази даних – SQL проти NoSQL.

Потокова передача даних – конвеєри Kafka, Flink.

9. Етика та безпека даних

Конфіденційність даних – захист особистої інформації.

Упередженість – запобігання несправедливим або дискримінаційним моделям.

Етика ШІ – прозорість, підзвітність, відповідальність.

Безпека – шифрування, автентифікація, контроль доступу.

🎯 Хто може використовувати вікторину з основ науки про дані?

Студенти – вивчайте та переглядайте концепції науки про дані.

Початківці – створіть основу для вивчення основ науки про дані.

Абітурієнти на конкурсні іспити – підготуйтеся до іспитів з ІТ та аналітики.

Шукачі роботи – відпрацьовуйте MCQ для співбесід на посадах даних.

Професіонали – оновіть ключові концепції та інструменти.

📥 Завантажте тест «Основи науки про дані» зараз і розпочніть свою наукову подорож сьогодні!