Data Science Basics Quiz

Phân Tích Và Đánh Giá Ứng Dụng Android: Data Science Basics Quiz, Được Phát Triển Bởi CodeNest Studios. Được Liệt Kê Trong Danh Mục Giáo Dục. Phiên Bản Hiện Tại Là V6Q, Được Cập Nhật Vào Ngày 07/09/2025 . Theo Đánh Giá Của Người Dùng Trên Google Play: Data Science Basics Quiz. Đạt Được Hơn 48 Cài Đặt. Data Science Basics Quiz Hiện Có Đánh Giá 1, Xếp Hạng Trung Bình 5.0 Sao

Bài kiểm tra Cơ bản về Khoa học Dữ liệu (Data Science Basics Quiz) là ứng dụng Cơ bản về Khoa học Dữ liệu được thiết kế để giúp người học, sinh viên và chuyên gia củng cố hiểu biết về các khái niệm khoa học dữ liệu thông qua các câu hỏi trắc nghiệm tương tác (MCQ). Ứng dụng này cung cấp một phương pháp có cấu trúc để thực hành các chủ đề thiết yếu như thu thập, làm sạch dữ liệu, thống kê, xác suất, học máy, trực quan hóa, dữ liệu lớn và đạo đức.

Cho dù bạn đang chuẩn bị cho kỳ thi, phỏng vấn hay chỉ đơn giản là muốn cải thiện kỹ năng, ứng dụng Bài kiểm tra Cơ bản về Khoa học Dữ liệu giúp việc học trở nên hấp dẫn, dễ tiếp cận và hiệu quả.

🔹 Các tính năng chính của Ứng dụng Bài kiểm tra Cơ bản về Khoa học Dữ liệu

Luyện tập dựa trên MCQ để học tập và ôn tập tốt hơn.

Bao gồm thu thập dữ liệu, thống kê, học máy, dữ liệu lớn, trực quan hóa và đạo đức.

Lý tưởng cho sinh viên, người mới bắt đầu, chuyên gia và người đang tìm việc.

Ứng dụng Cơ bản về Khoa học Dữ liệu dễ sử dụng và gọn nhẹ.

📘 Các chủ đề được đề cập trong Bài kiểm tra Cơ bản về Khoa học Dữ liệu
1. Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu

Định nghĩa – Lĩnh vực liên ngành trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu.

Vòng đời – Thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Ứng dụng – Y tế, tài chính, công nghệ, nghiên cứu, kinh doanh.

Kiểu dữ liệu – Có cấu trúc, phi cấu trúc, bán cấu trúc, phát trực tuyến.

Kỹ năng cần thiết – Lập trình, thống kê, trực quan hóa, kiến ​​thức chuyên ngành.

Đạo đức – Quyền riêng tư, công bằng, thiên vị, sử dụng có trách nhiệm.

2. Thu thập và Nguồn dữ liệu

Dữ liệu sơ cấp – Khảo sát, thí nghiệm, quan sát.

Dữ liệu thứ cấp – Báo cáo, tập dữ liệu chính phủ, nguồn đã công bố.

API – Truy cập dữ liệu trực tuyến theo chương trình.

Web Scraping – Trích xuất nội dung từ các trang web.

Cơ sở dữ liệu – SQL, NoSQL, lưu trữ đám mây.

Nguồn Dữ liệu lớn – Mạng xã hội, IoT, hệ thống giao dịch.

3. Làm sạch và Tiền xử lý Dữ liệu

Xử lý Dữ liệu Thiếu – Quy nạp, nội suy, loại bỏ.

Chuyển đổi – Chuẩn hóa, mở rộng quy mô, mã hóa biến.

Phát hiện Giá trị Ngoại lệ – Kiểm tra thống kê, phân cụm, trực quan hóa.

Tích hợp Dữ liệu – Hợp nhất nhiều tập dữ liệu.

Rút gọn – Lựa chọn Tính năng, rút ​​gọn chiều.

Kiểm tra Chất lượng – Độ chính xác, tính nhất quán, tính đầy đủ.

4. Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA)

Thống kê Mô tả – Trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn.

Hình ảnh hóa – Biểu đồ Histogram, biểu đồ phân tán, bản đồ nhiệt.

Tương quan – Hiểu các mối quan hệ biến.

Phân tích Phân phối – Chuẩn, độ lệch chuẩn, độ nhọn.

Phân tích Phân loại – Đếm tần suất, biểu đồ thanh.

Công cụ EDA – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Cơ bản về Thống kê & Xác suất

Các Khái niệm Xác suất – Sự kiện, kết quả, không gian mẫu.

Biến ngẫu nhiên – Rời rạc so với liên tục.

Phân phối – Chuẩn, Nhị thức, Poisson, mũ, v.v.

6. Cơ bản về Học máy

Học có Giám sát – Huấn luyện với dữ liệu được gán nhãn.

Học không giám sát – Phân cụm, đa chiều, v.v.

7. Trực quan hóa và Truyền thông Dữ liệu

Biểu đồ – Đường, Thanh, Hình tròn, Phân tán.

Bảng điều khiển – Công cụ BI cho hình ảnh tương tác.

Kể chuyện – Thông tin chi tiết rõ ràng với các câu chuyện có cấu trúc.

Công cụ – Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Thư viện Python – Matplotlib, Seaborn.

8. Dữ liệu lớn & Công cụ

Đặc điểm – Khối lượng, tốc độ, tính đa dạng, độ chính xác.

Hệ sinh thái Hadoop – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark – Điện toán phân tán, phân tích thời gian thực.

Nền tảng đám mây – AWS, Azure, Google Cloud.

Cơ sở dữ liệu – SQL so với NoSQL.

Dữ liệu phát trực tuyến – Kafka, Flink pipelines.

9. Đạo đức và Bảo mật Dữ liệu

Quyền riêng tư Dữ liệu – Bảo vệ thông tin cá nhân.

Thiên vị – Ngăn chặn các mô hình không công bằng hoặc phân biệt đối xử.

Đạo đức AI – Minh bạch, trách nhiệm giải trình, trách nhiệm.

Bảo mật – Mã hóa, xác thực, kiểm soát truy cập.

🎯 Ai có thể sử dụng Bài kiểm tra Cơ bản về Khoa học Dữ liệu?

Sinh viên – Học và ôn tập các khái niệm về khoa học dữ liệu.

Người mới bắt đầu – Xây dựng nền tảng kiến ​​thức cơ bản về khoa học dữ liệu.

Ứng viên thi tuyển – Chuẩn bị cho các kỳ thi CNTT và phân tích.

Người tìm việc – Luyện tập các câu hỏi trắc nghiệm cho các buổi phỏng vấn trong lĩnh vực dữ liệu.

Chuyên gia – Làm mới các khái niệm và công cụ chính.

📥 Tải xuống Bài kiểm tra Cơ bản về Khoa học Dữ liệu ngay hôm nay và bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của bạn!

Read more