231
Mikä on datatieteen ensisijainen tavoite?
Tietojen keräämiseen ja tallentamiseen
Analysoida ja tulkita dataa
Tietojen visualisointien luominen
Myydä tietoja kolmansille osapuolille
Mitä ohjelmointikieltä käytetään yleisesti datatieteessä?
Java
Python
C++
Rubiini
Mitä kutsutaan puhdistusprosessiksi ja tietojen valmistelemiseksi analysointia varten?
Tietojen visualisointi
Tiedon louhinta
Tietojen riitely
Tietojen mallinnus
Mitä termiä käytetään kuvaamaan mallien ja suhteiden löytämisprosessia tiedosta?
Tietojen analysointi
Tietojen visualisointi
Tiedon louhinta
Tietojen mallinnus
Mitä termiä käytetään kuvaamaan tulevien tulosten ennustamisprosessia historiallisten tietojen perusteella?
Tietojen analysointi
Tietojen visualisointi
Tietojen mallinnus
Tietojen ennustaminen
Mitä termiä käytetään kuvaamaan datan visuaalisen esityksen luomisprosessia?
Tietojen analysointi
Tietojen visualisointi
Tietojen mallinnus
Tietojen kartoitus
Mitä termiä käytetään kuvaamaan poikkeamien tunnistamis- ja poistamisprosessia tietojoukosta?
Tietojen puhdistus
Tietojen normalisointi
Datan muunnos
Tietojen suodatus
Mitä termiä käytetään kuvaamaan tietojoukon ulottuvuuden vähentämisprosessia?
Tietojen vähentäminen
Tietojen normalisointi
Datan muunnos
Tietojen suodatus
Mitä termiä käytetään kuvaamaan koneoppimismallin koulutusprosessia tietojoukossa?
Datan sovitus
Tietojen mallinnus
Datan koulutus
Tietojen testaus
Mitä termiä käytetään kuvaamaan koneoppimismallin suorituskyvyn arviointiprosessia?
Datan sovitus
Tietojen mallinnus
Datan koulutus
Tietojen testaus
Mitä termiä käytetään kuvaamaan prosessia, jolla valitaan parhaat ominaisuudet koneoppimismallille?
Ominaisuuden valinta
Ominaisuussuunnittelu
Ominaisuuksien erottaminen
Ominaisuuden vähentäminen
Mitä termiä käytetään kuvaamaan prosessia, jossa käytetään useita koneoppimismalleja ennusteen tekemiseen?
Yhtye-oppiminen
Mallin pinoaminen
Mallin sekoitus
Mallin fuusio
Erittäin vaikuttava!
Onnittelut Data Science -tietokilpailun läpäisystä! Kova työsi ja omistautumisesi ovat tuottaneet tulosta, ja sinun pitäisi olla ylpeä saavutuksestasi. Jatka samaan malliin ja jatka oppimista ja kasvua tällä jännittävällä alalla. Hyvin tehty!
Vielä on parantamisen varaa!
Ei haittaa, jos et onnistunut tässä tietokilpailussa niin hyvin kuin toivoit. On tärkeää muistaa, että jokaisella on parantamisen varaa ja se on loistava tilaisuus oppia uutta. Käytä jonkin aikaa materiaalin tutkimiseen ja yritä uudelleen. Harjoittelemalla ja omistautumalla pystyt ensi kerralla paremmin. Älä luovuta!
