# असाइनमेंट: डेटा साइंस परिदृश्य इस पहले असाइनमेंट में, हम आपसे यह सोचने के लिए कहते हैं कि वास्तविक जीवन की किसी प्रक्रिया या समस्या को विभिन्न समस्या क्षेत्रों में कैसे बेहतर बनाया जा सकता है, और डेटा साइंस प्रक्रिया का उपयोग करके इसे कैसे सुधार सकते हैं। निम्नलिखित पर विचार करें: 1. आप कौन सा डेटा एकत्र कर सकते हैं? 1. आप इसे कैसे एकत्र करेंगे? 1. आप डेटा को कैसे संग्रहीत करेंगे? डेटा कितना बड़ा हो सकता है? 1. आप इस डेटा से कौन सी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं? इस डेटा के आधार पर कौन से निर्णय लिए जा सकते हैं? 3 अलग-अलग समस्याओं/प्रक्रियाओं के बारे में सोचने की कोशिश करें और प्रत्येक समस्या क्षेत्र के लिए ऊपर दिए गए बिंदुओं का वर्णन करें। यहां कुछ समस्या क्षेत्र और समस्याएं दी गई हैं जो आपको सोचने में मदद कर सकती हैं: 1. आप स्कूलों में बच्चों के शिक्षा प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं? 1. आप महामारी के दौरान टीकाकरण को नियंत्रित करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं? 1. आप यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं कि आप काम पर उत्पादक हैं? ## निर्देश निम्नलिखित तालिका को भरें (यदि आवश्यक हो तो सुझाए गए समस्या क्षेत्रों को अपने स्वयं के क्षेत्रों से बदलें): | समस्या क्षेत्र | समस्या | कौन सा डेटा एकत्र करना है | डेटा को कैसे संग्रहीत करना है | कौन सी अंतर्दृष्टि/निर्णय लिए जा सकते हैं | |----------------|---------|-----------------------|-----------------------|--------------------------------------| | शिक्षा | विश्वविद्यालय में, आमतौर पर व्याख्यानों में उपस्थिति कम होती है, और हमारा अनुमान है कि जो छात्र व्याख्यानों में भाग लेते हैं, वे औसतन परीक्षाओं में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। हम उपस्थिति को प्रोत्साहित करना चाहते हैं और इस अनुमान का परीक्षण करना चाहते हैं। | हम कक्षा में सुरक्षा कैमरे द्वारा ली गई तस्वीरों के माध्यम से उपस्थिति को ट्रैक कर सकते हैं, या कक्षा में छात्रों के मोबाइल फोन के ब्लूटूथ/वाईफाई पते को ट्रैक करके। परीक्षा डेटा पहले से ही विश्वविद्यालय डेटाबेस में उपलब्ध है। | यदि हम सुरक्षा कैमरे की छवियों को ट्रैक करते हैं - तो हमें कक्षा के दौरान कुछ (5-10) तस्वीरें संग्रहीत करनी होंगी (असंरचित डेटा), और फिर एआई का उपयोग करके छात्रों के चेहरों की पहचान करनी होगी (डेटा को संरचित रूप में बदलना)। | हम प्रत्येक छात्र के लिए औसत उपस्थिति डेटा की गणना कर सकते हैं, और देख सकते हैं कि क्या परीक्षा के अंकों के साथ कोई संबंध है। हम [प्रायिकता और सांख्यिकी](../../04-stats-and-probability/README.md) अनुभाग में संबंध के बारे में अधिक बात करेंगे। छात्र उपस्थिति को प्रोत्साहित करने के लिए, हम स्कूल पोर्टल पर साप्ताहिक उपस्थिति रेटिंग प्रकाशित कर सकते हैं, और उच्चतम उपस्थिति वाले छात्रों के बीच पुरस्कार दे सकते हैं। | | टीकाकरण | | | | | | उत्पादकता | | | | | > *हम केवल एक उत्तर प्रदान करते हैं ताकि आप समझ सकें कि इस असाइनमेंट में क्या अपेक्षित है।* ## मूल्यांकन मानदंड उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार की आवश्यकता है --- | --- | -- | सभी समस्या क्षेत्रों के लिए उचित डेटा स्रोत, डेटा संग्रहीत करने के तरीके और संभावित निर्णय/अंतर्दृष्टि की पहचान की गई | समाधान के कुछ पहलू विस्तृत नहीं हैं, डेटा संग्रहण पर चर्चा नहीं की गई है, कम से कम 2 समस्या क्षेत्रों का वर्णन किया गया है | केवल डेटा समाधान के कुछ हिस्सों का वर्णन किया गया है, केवल एक समस्या क्षेत्र पर विचार किया गया है। **अस्वीकरण**: यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।