{ "name": "Introduction to Data Science DSC101", "platform": [ "android", "ios", "web" ], "enforceDesktop": false, "analytics": { "device": true, "ip": true, "focusing": true }, "openOn": 1719046628502, "closeOn": 1719064544928, "duration": 1200, "restricted_commands": [ "copy", "cut", "paste", "right_mouse", "...more" ], "logo": "data:base64,WHV4MnJsN2oyZUdmb...", "translation": { "enableSelection": true, "entire": false, "langs": [ "en", "zh", "ru", "de", "vi", "...more" ] }, "redirectionLink": "https://exam.feedback.stanford.com/respondent", "monitoring": { "cam": true, "screen": true }, "result": { "availability": "instant", "public": false, "viewableAns": true }, "respondant": { "enforceUser": false, "multipleUserAttempts": false, "privateExam": false, "multipleInvitationAttempts": false, "multipleDeviceAttempt": false, "resumable": true, "charge": false }, "welcomePage": { "content": [ { "type": "text", "value": "Your custom html text goes here.." }, { "type": "about", "value": "Enter Matric No." }, { "type": "input", "value": "Enter Password" } ], "validate": false, "multipleAttempts": false }, "thankYouPage": "<div>Thank you for your participation</div>", "courses": [ { "title": "Data Wrangling and Cleaning", "shuffleQ": true, "shuffleOption": false, "limit": 1, "questions": [ { "q": "Which of the following methods is used to handle missing values in a dataset?", "opt": [ "Normalization", "One-Hot Encoding", "Imputation", "PCA (Principal Component Analysis)" ], "ans": [ 2 ], "type": "radio", "points": 1 }, { "q": "Explain the process of data cleaning and why it is important in data science. Include examples of common issues found in raw data and how they can be addressed.", "type": "free", "points": 3 } ] }, { "title": "Statistical Analysis and Visualization", "shuffleQ": true, "shuffleOption": false, "questions": [ { "q": "Which of the following are common types of data visualizations used in exploratory data analysis (EDA)? (Select all that apply)", "opt": [ "Bar Chart", "Histogram", "Scatter Plot", "Decision Tree" ], "ans": [ 0, 1, 2 ], "type": "checkbox" }, { "q": "Which statistical measure is used to describe the spread or dispersion of a set of data points?", "ans": [ "Standard Deviation", "S.D", "SD" ], "type": "exact_or" }, { "q": "List 3 methods for measures of central tendency?", "ans": [ "Mean", "Median", "Mode" ], "type": "exact_and" } ] } ] }
Талбар зурах | Маяг | Нь урьдчилсан | Тодорхойлолт / төрөл анги |
---|---|---|---|
name | String | ✅ | Энэ нь таны шалгалтанд өгсөн нэр байх болно. Энэ нь илүү байх ёсгүй 200 тэмдэгтүүд |
platform | Array | ✅ | Энэ массив нь энэ шалгалтыг дэмжихийг хүсч буй платформ агуулсан байх ёстой. Хүчин төгөлдөр утга байна android, ios ба web |
enforceDesktop | Boolean | ❌ | Хэрэв энэ шалгалтыг зөвхөн дэлгэцийн нарийвчлалын өргөнтэй төхөөрөмж дээр ашиглах боломжтой бол 999 пикселээс дээш төхөөрөмж дээр авч болно. Хуурамчаар анхдагч |
openOn | Number | ❌ | Энэ бол шалгалтанд хамрагдах ёстой цаг үе юм.<br>Энэ нь EPOCH ЦАГИЙН ХУДАЛДАН АВЧ БАЙНА, 1970 оны 1-р сарын 1-ний өдөр, 1970 оны 1-р сарын 1-ний өдөр. |
closeOn | Number | ❌ | Энэ бол шалгалтыг ашиглахаа больсон цаг үе юм.<br>Энэ нь EPOCH ЦАГИЙН ХУДАЛДАН АВЧ БАЙНА, 1970 оны 1-р сарын 1-ний өдөр, 1970 оны 1-р сарын 1-ний өдөр. |
duration | Number | ❌ | Энэ бол хариулагч шалгалтыг дуусгахад хамгийн их секунд юм. |
logo | String | ❌ | Энэ нь шалгалтын лого эсвэл хүчин төгөлдөр зураг руу чиглүүлж буй ase64 өгөгдөл байж болно. |
monitoring.cam | Boolean | ❌ | Хэрэв та хариулагч тэмээ тэмдэглэхийг хүсч байвал үнэн |
monitoring.screen | Boolean | ❌ | Хэрэв та хариулагчийн дэлгэцийг бичиж авахыг хүсч байвал үнэн |
analytics.device | Boolean | ❌ | Хэрэв та хариулагч төхөөрөмжийн мэдээллийг бүртгэхийг хүсч байвал үнэн |
analytics.ip | Boolean | ❌ | Хэрэв та хариулагчийн нийтийн IP хаягийг бүртгэхийг хүсч байвал үнэн |
analytics.focusing | Boolean | ❌ | Хэрэв та хариулагч нь шалгагч дэлгэц дээр анхаарлаа төвлөрүүлэхийг хүсч байвал лог, далбаа бол |
restricted_commands | Array |