<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
  "translation_date": "2025-08-26T21:34:06+00:00",
  "source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
  "language_code": "el"
}
-->
# Ανάθεση: Σενάρια Επιστήμης Δεδομένων

Σε αυτή την πρώτη ανάθεση, σας ζητάμε να σκεφτείτε μια πραγματική διαδικασία ή πρόβλημα σε διαφορετικούς τομείς προβλημάτων και πώς μπορείτε να το βελτιώσετε χρησιμοποιώντας τη διαδικασία της Επιστήμης Δεδομένων. Σκεφτείτε τα εξής:

1. Ποια δεδομένα μπορείτε να συλλέξετε;
1. Πώς θα τα συλλέγατε;
1. Πώς θα αποθηκεύατε τα δεδομένα; Πόσο μεγάλα είναι πιθανό να είναι τα δεδομένα;
1. Ποια συμπεράσματα μπορείτε να εξάγετε από αυτά τα δεδομένα; Ποιες αποφάσεις θα μπορούσαμε να πάρουμε με βάση τα δεδομένα;

Προσπαθήστε να σκεφτείτε 3 διαφορετικά προβλήματα/διαδικασίες και να περιγράψετε κάθε ένα από τα παραπάνω σημεία για κάθε τομέα προβλήματος.

Ακολουθούν μερικοί τομείς προβλημάτων και προβλήματα που μπορούν να σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε να σκέφτεστε:

1. Πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δεδομένα για να βελτιώσετε τη διαδικασία εκπαίδευσης των παιδιών στα σχολεία;
1. Πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δεδομένα για να ελέγξετε τον εμβολιασμό κατά τη διάρκεια της πανδημίας;
1. Πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δεδομένα για να διασφαλίσετε ότι είστε παραγωγικοί στη δουλειά;

## Οδηγίες

Συμπληρώστε τον παρακάτω πίνακα (αντικαταστήστε τους προτεινόμενους τομείς προβλημάτων με δικούς σας αν χρειάζεται):

| Τομέας Προβλήματος | Πρόβλημα | Ποια δεδομένα να συλλέξετε | Πώς να αποθηκεύσετε τα δεδομένα | Ποια συμπεράσματα/αποφάσεις μπορούμε να πάρουμε | 
|---------------------|----------|---------------------------|-------------------------------|-----------------------------------------------|
| Εκπαίδευση         |          |                           |                               |                                               |
| Εμβολιασμός        |          |                           |                               |                                               |
| Παραγωγικότητα     |          |                           |                               |                                               |

## Κριτήρια Αξιολόγησης

Εξαιρετικό | Επαρκές | Χρειάζεται Βελτίωση
--- | --- | -- |
Ο μαθητής μπόρεσε να εντοπίσει λογικές πηγές δεδομένων, τρόπους αποθήκευσης δεδομένων και πιθανές αποφάσεις/συμπεράσματα για όλους τους τομείς προβλημάτων | Μερικές πτυχές της λύσης δεν είναι λεπτομερείς, η αποθήκευση δεδομένων δεν συζητείται, τουλάχιστον 2 τομείς προβλημάτων περιγράφονται | Περιγράφονται μόνο μέρη της λύσης δεδομένων, εξετάζεται μόνο ένας τομέας προβλήματος.

---

**Αποποίηση ευθύνης**:  
Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθειες για ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν σφάλματα ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα θα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή εσφαλμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης.