# ನಿಯೋಜನೆ: ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ದೃಶ್ಯಗಳು

ಈ ಮೊದಲ ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಿಮಗೆ ವಿವಿಧ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನೈಜ ಜೀವನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಲು ಕೇಳುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂದು. ಕೆಳಗಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ:

1. ನೀವು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು?
1. ಅದನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಿರಿ?
1. ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಿರಿ? ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಬಹುದು?
1. ಈ ಡೇಟಾದಿಂದ ನೀವು ಯಾವ洞察ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು? ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾವು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು?

ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು/ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.

ನಿಮಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

1. ಶಾಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಕ್ಕಳ ಶಿಕ್ಷಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
1. ಮಹಾಮಾರಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲಸಿಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
1. ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ನೀವು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯಲ್ಲಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?

## ಸೂಚನೆಗಳು

ಕೆಳಗಿನ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ (ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ):

| ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರ | ಸಮಸ್ಯೆ | ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು | ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು | ನಾವು ಯಾವ洞察ಗಳು/ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು | 
|----------------|---------|-----------------------|-----------------------|--------------------------------------|
| ಶಿಕ್ಷಣ | ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾತಿ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಾವು ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಉಪನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾಗುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಸರಾಸರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ನಾವು ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. | ನಾವು ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ತೆಗೆದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್‌ಗಳ ಬ್ಲೂಟೂತ್/ವೈಫೈ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಈಗಾಗಲೇ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. | ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ - ನಾವು ತರಗತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು (5-10) ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು (ಅಸಂರಚಿತ ಡೇಟಾ), ನಂತರ AI ಬಳಸಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ (ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂರಚಿತ ರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ). | ನಾವು ಪ್ರತಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಸರಾಸರಿ ಹಾಜರಾತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಬಹುದು. ನಾವು [ಸಂಭಾವ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು](../../04-stats-and-probability/README.md) ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು, ನಾವು ವಾರದ ಹಾಜರಾತಿ ರೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಶಾಲಾ ಪೋರ್ಟಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಧಿಕ ಹಾಜರಾತಿ ಹೊಂದಿರುವವರ ನಡುವೆ ಬಹುಮಾನಗಳನ್ನು ಹಂಚಬಹುದು. |
| ಲಸಿಕೆ | | | | |
| ಉತ್ಪಾದಕತೆ | | | | |

> *ನಾವು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಒಂದು ಉತ್ತರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಿದ್ದೇವೆ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ಈ ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಏನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯಬಹುದು.*

## ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಉತ್ತಮ | ಸಮರ್ಪಕ | ಸುಧಾರಣೆ ಅಗತ್ಯ
--- | --- | -- |
ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಯುಕ್ತ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು/洞察ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು | ಪರಿಹಾರದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳು ವಿವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಚರ್ಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ, ಕನಿಷ್ಠ 2 ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ವಿವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ | ಡೇಟಾ ಪರಿಹಾರದ ಭಾಗಗಳು ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ.

---

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**ಅಸ್ವೀಕಾರ**:  
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->