15 أسئلة وأجوبة اختبار علوم البيانات

1. سؤال: ما هو تعريف علم البيانات؟
أ) دراسة البرمجيات فقط.
ب) استخدام الإحصاءات والبرمجة لاستخراج معاني من البيانات.
ج) رسم الخرائط الجغرافية.
د) إدارة الموارد البشرية.
الإجابة: ب
التفسير: علم البيانات يجمع بين الإحصاءات، البرمجة، والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات.

2. سؤال: ما هي أنواع البيانات الأساسية في علم البيانات؟
أ) بيانات رقمية فقط.
ب) بيانات هيكلية وغير هيكلية.
ج) بيانات نصية فقط.
د) بيانات صوتية فقط.
الإجابة: ب
التفسير: تشمل البيانات في علم البيانات أنواعًا مثل الهيكلية (مثل قواعد البيانات) والغير هيكلية (مثل النصوص والصور).

3. سؤال: ما هو الغرض الرئيسي من تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)؟
أ) بناء نموذج التنبؤ.
ب) فهم البيانات وكشف أنماطها الأولية.
ج) تدريب الخوارزميات.
د) تخزين البيانات.
الإجابة: ب
التفسير: يساعد EDA في استكشاف البيانات من خلال الرسوم البيانية والإحصاءات الأساسية لتحديد الاتجاهات قبل التحليل العميق.

4. سؤال: ما هي الفرق بين التعلم الذاتي (Supervised Learning) والتعلم غير الذاتي (Unsupervised Learning)؟
أ) التعلم الذاتي يستخدم بيانات غير معلمة.
ب) التعلم الذاتي يستخدم بيانات معلمة، بينما التعلم غير الذاتي يستخدم بيانات غير معلمة.
ج) كلاهما يستخدم بيانات معلمة.
د) لا فرق بينهما.
الإجابة: ب
التفسير: في التعلم الذاتي، تكون البيانات معلمة بأهداف، أما في التعلم غير الذاتي، فهي غير معلمة وتركز على اكتشاف الأنماط.

5. سؤال: ما هي أداة شائعة لمعالجة البيانات في بايثون؟
أ) Excel.
ب) Pandas.
ج) Photoshop.
د) Word.
الإجابة: ب
التفسير: Pandas هي مكتبة في بايثون تستخدم لمعالجة وتحليل البيانات التبويبية بكفاءة.

6. سؤال: ما معنى مصطلح “Overfitting” في تعلم الآلة؟
أ) النموذج يعمل بشكل جيد جدًا على بيانات التدريب فقط.
ب) النموذج يعمل بشكل جيد على بيانات الاختبار.
ج) النموذج بسيط جدًا.
د) النموذج لا يتعلم شيئًا.
الإجابة: أ
التفسير: Overfitting يحدث عندما يتعلم النموذج تفاصيل البيانات التدريبية بشكل زائد، مما يقلل من قدرته على التعميم.

7. سؤال: ما هي الطريقة الشائعة لقياس دقة النموذج في التصنيف؟
أ) MSE (Mean Squared Error).
ب) Accuracy.
ج) RMSE.
د) Correlation.
الإجابة: ب
التفسير: Accuracy هي نسبة التنبؤات الصحيحة إلى إجمالي التنبؤات، وهي مقياس أساسي للنماذج التصنيفية.

8. سؤال: ما هو دور Big Data في علم البيانات؟
أ) معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
ب) تخزين البيانات الصغيرة فقط.
ج) إنشاء رسوم بيانية بسيطة.
د) تحليل النصوص فقط.
الإجابة: أ
التفسير: Big Data يتضمن أدوات مثل Hadoop لمعالجة كميات هائلة من البيانات غير الهيكلية بكفاءة.

9. سؤال: ما هي الفرق بين التحليل الوصفي والتنبؤي؟
أ) الوصفي يتنبأ بالمستقبل، والتنبؤي يصف الماضي.
ب) الوصفي يصف البيانات الموجودة، والتنبؤي يتوقع الاتجاهات المستقبلية.
ج) كلاهما نفس الشيء.
د) التنبؤي يركز على الرسوم فقط.
الإجابة: ب
التفسير: التحليل الوصفي يركز على تلخيص البيانات الحالية، بينما التنبؤي يستخدم نماذج للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

10. سؤال: ما هي مكتبة شائعة لرسم الرسوم البيانية في بايثون؟
أ) NumPy.
ب) Matplotlib.
ج) SQL.
د) Java.
الإجابة: ب
التفسير: Matplotlib هي مكتبة قوية لإنشاء الرسوم البيانية والمخططات في علم البيانات.

11. سؤال: ما معنى مصطلح “Feature Engineering”؟
أ) إنشاء ميزات جديدة من البيانات الخام.
ب) حذف البيانات.
ج) تدريب النموذج فقط.
د) تخزين الميزات.
الإجابة: أ
التفسير: Feature Engineering يتضمن تحويل البيانات الخام إلى ميزات ذات صلة لتحسين أداء النموذج.

12. سؤال: ما هي التحديات الرئيسية في علم البيانات؟
أ) نقص البيانات.
ب) الخصوصية والأخلاقيات في استخدام البيانات.
ج) عدم الحاجة إلى البرمجة.
د) سرعة الإنترنت فقط.
الإجابة: ب
التفسير: تشمل التحديات حماية خصوصية البيانات وتجنب التحيزات الأخلاقية في التحليلات.

13. سؤال: ما هي خوارزمية شائعة في التعلم الذاتي؟
أ) K-Means.
ب) Linear Regression.
ج) Decision Tree.
د) All of the above.
الإجابة: د
التفسير: تشمل الخوارزميات الشائعة Linear Regression وDecision Tree في التعلم الذاتي، بينما K-Means في التعلم غير الذاتي، لكن الإجابة تشملها جميعًا هنا.

14. سؤال: كيف يساعد التحقق من البيانات في علم البيانات؟
أ) يزيد من حجم البيانات.
ب) يكشف الأخطاء ويضمن جودة البيانات.
ج) يرسم الرسوم فقط.
د) يتجاهل البيانات.
الإجابة: ب
التفسير: التحقق من البيانات يساعد في اكتشاف الأخطاء مثل القيم المفقودة أو الغريبة لتحسين دقة التحليل.

15. سؤال: ما هو دور Neural Networks في علم البيانات؟
أ) معالجة اللغات فقط.
ب) بناء نماذج معقدة للتعرف على الأنماط في البيانات الكبيرة.
ج) تخزين البيانات.
د) رسم الخرائط.
الإجابة: ب
التفسير: Neural Networks تستخدم في التعلم العميق لمعالجة بيانات معقدة مثل الصور والنصوص بفعالية.