<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
  "translation_date": "2025-08-30T19:33:46+00:00",
  "source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
  "language_code": "uk"
}
-->
# Завдання: Сценарії використання науки про дані

У цьому першому завданні ми просимо вас подумати про реальний процес або проблему в різних сферах і про те, як ви можете покращити її за допомогою процесу науки про дані. Подумайте про наступне:

1. Які дані ви можете зібрати?
1. Як ви їх збиратимете?
1. Як ви зберігатимете ці дані? Який обсяг даних, ймовірно, буде?
1. Які висновки ви зможете отримати з цих даних? Які рішення ми зможемо прийняти на основі цих даних?

Спробуйте подумати про 3 різні проблеми/процеси та опишіть кожен із вищезазначених пунктів для кожної сфери.

Ось деякі сфери та проблеми, які можуть допомогти вам розпочати:

1. Як ви можете використовувати дані для покращення освітнього процесу для дітей у школах?
1. Як ви можете використовувати дані для контролю вакцинації під час пандемії?
1. Як ви можете використовувати дані, щоб переконатися, що ви продуктивні на роботі?

## Інструкції

Заповніть наступну таблицю (за потреби замініть запропоновані сфери на власні):

| Сфера | Проблема | Які дані збирати | Як зберігати дані | Які висновки/рішення ми можемо зробити | 
|-------|----------|------------------|------------------|----------------------------------------|
| Освіта | В університеті зазвичай низька відвідуваність лекцій, і ми маємо гіпотезу, що студенти, які відвідують лекції, у середньому краще складають іспити. Ми хочемо стимулювати відвідуваність і перевірити гіпотезу. | Ми можемо відстежувати відвідуваність через фотографії, зроблені камерою спостереження в аудиторії, або через відстеження bluetooth/wifi-адрес мобільних телефонів студентів у класі. Дані про іспити вже доступні в університетській базі даних. | У разі відстеження зображень із камер спостереження – потрібно зберігати кілька (5-10) фотографій під час заняття (неструктуровані дані), а потім використовувати AI для ідентифікації облич студентів (перетворення даних у структуровану форму). | Ми можемо обчислити середні дані про відвідуваність для кожного студента та перевірити, чи є кореляція з оцінками за іспити. Ми поговоримо більше про кореляцію в розділі [ймовірність і статистика](../../04-stats-and-probability/README.md). Щоб стимулювати відвідуваність студентів, ми можемо публікувати щотижневий рейтинг відвідуваності на порталі школи та розігрувати призи серед тих, хто має найвищу відвідуваність. |
| Вакцинація | | | | |
| Продуктивність | | | | |

> *Ми надаємо лише одну відповідь як приклад, щоб ви могли зрозуміти, що очікується від цього завдання.*

## Критерії оцінювання

Відмінно | Задовільно | Потребує покращення
--- | --- | -- |
Вдалося визначити розумні джерела даних, способи зберігання даних і можливі рішення/висновки для всіх сфер | Деякі аспекти рішення не деталізовані, зберігання даних не обговорюється, описано щонайменше 2 сфери | Описано лише частини рішення щодо даних, розглянуто лише одну сферу.

---

**Відмова від відповідальності**:  
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, звертаємо вашу увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.