# असाइनमेन्ट: डाटा साइन्स परिदृश्यहरू यस पहिलो असाइनमेन्टमा, तपाईंलाई विभिन्न समस्या क्षेत्रहरूमा कुनै वास्तविक जीवन प्रक्रिया वा समस्याबारे सोच्न र डाटा साइन्स प्रक्रियाको प्रयोग गरेर यसलाई कसरी सुधार गर्न सकिन्छ भन्नेबारे विचार गर्न भनिएको छ। निम्न कुराहरूमा विचार गर्नुहोस्: 1. कुन डाटा तपाईंले सङ्कलन गर्न सक्नुहुन्छ? 1. तपाईंले यो डाटा कसरी सङ्कलन गर्नुहुन्छ? 1. तपाईंले यो डाटा कसरी भण्डारण गर्नुहुन्छ? यो डाटा कति ठूलो हुन सक्छ? 1. यो डाटाबाट तपाईंले कुन जानकारी/अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ? डाटाको आधारमा हामी कुन निर्णयहरू लिन सक्छौं? तीन फरक समस्या/प्रक्रियाहरूको बारेमा सोच्ने प्रयास गर्नुहोस् र प्रत्येक समस्या क्षेत्रका लागि माथिका बुँदाहरू वर्णन गर्नुहोस्। यहाँ केही समस्या क्षेत्रहरू र समस्याहरू छन् जसले तपाईंलाई सोच्न मद्दत गर्न सक्छ: 1. विद्यालयमा बालबालिकाको शिक्षण प्रक्रियालाई सुधार गर्न डाटाको प्रयोग कसरी गर्न सकिन्छ? 1. महामारीको समयमा खोप नियन्त्रण गर्न डाटाको प्रयोग कसरी गर्न सकिन्छ? 1. काममा उत्पादकता सुनिश्चित गर्न डाटाको प्रयोग कसरी गर्न सकिन्छ? ## निर्देशनहरू निम्न तालिका भर्नुहोस् (आवश्यक भएमा सुझाइएको समस्या क्षेत्रहरूलाई आफ्नै क्षेत्रहरूसँग प्रतिस्थापन गर्नुहोस्): | समस्या क्षेत्र | समस्या | कुन डाटा सङ्कलन गर्ने | डाटा कसरी भण्डारण गर्ने | कुन जानकारी/निर्णय लिन सकिन्छ | |----------------|---------|-----------------------|-----------------------|--------------------------------------| | शिक्षा | | | | | | खोप | | | | | | उत्पादकता | | | | | ## मूल्याङ्कन मापदण्ड उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार आवश्यक --- | --- | -- | सबै समस्या क्षेत्रहरूको लागि उपयुक्त डाटा स्रोतहरू, डाटा भण्डारणका तरिकाहरू र सम्भावित निर्णय/अन्तर्दृष्टिहरू पहिचान गर्न सकिएको छ | समाधानका केही पक्षहरू विस्तृत छैनन्, डाटा भण्डारणबारे चर्चा गरिएको छैन, कम्तीमा २ समस्या क्षेत्रहरू वर्णन गरिएका छन् | समाधानका केही भागहरू मात्र वर्णन गरिएका छन्, केवल एक समस्या क्षेत्रलाई मात्र विचार गरिएको छ। --- **अस्वीकरण**: यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।