Data Analysis Challenge: Quanto Sei Data-Driven?

1. Cos’è la Data Science?

Lo studio esclusivo dei database

Un sinonimo di machine learning

Un ramo della matematica pura

Una disciplina che combina statistica, informatica e dominio applicativo

2. Cosa significa “data-driven”?

Decisioni prese automaticamente dall’AI

Decisioni basate sull’analisi dei dati

Decisioni basate su esperienze passate

Decisioni basate sull’intuito

3. Quale linguaggio è più usato in Data Science?

Java

C++

Python

PHP

4. Cos’è il Machine Learning?

Un software di visualizzazione

Un insieme di tecniche che permettono ai modelli di apprendere dai dati

Un algoritmo che memorizza dati

Un database intelligente

5. Quale delle seguenti è una fase tipica di un progetto di Data Science?

Tutte le precedenti

Analisi esplorativa dei dati

Raccolta e pulizia dei dati

Deploy del modello

6. Cos’è l’EDA (Exploratory Data Analysis)?

Una tecnica di deep learning

L’analisi iniziale per capire struttura e pattern dei dati

Un tipo di database

Un algoritmo di clustering

7. Quale metrica è usata per valutare un modello di classificazione?

Varianza

Media aritmetica

Accuracy

RMSE

8. Cosa sono i Big Data?

Dati salvati nel cloud

Dati strutturati in Excel

Dati caratterizzati da grande volume, varietà e velocità

Dati creati da modelli di AI

9. Quale tecnica appartiene all’apprendimento non supervisionato?

Logistic regression

K-means clustering

Decision Tree

Regressione lineare

10. Qual è l’obiettivo principale della Data Science?

Estrarre conoscenza e valore dai dati

Automatizzare tutto

Creare grafici

Salvare dati in modo efficiente

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