You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
48 lines
3.7 KiB
48 lines
3.7 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
|
|
"translation_date": "2025-08-26T15:26:20+00:00",
|
|
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
|
|
"language_code": "cs"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Zadání: Scénáře datové vědy
|
|
|
|
V tomto prvním úkolu vás žádáme, abyste přemýšleli o nějakém reálném procesu nebo problému v různých oblastech a o tom, jak jej můžete zlepšit pomocí procesu datové vědy. Zamyslete se nad následujícím:
|
|
|
|
1. Jaká data můžete sbírat?
|
|
1. Jak byste je sbírali?
|
|
1. Jak byste data ukládali? Jak velká data pravděpodobně budou?
|
|
1. Jaké poznatky byste mohli z těchto dat získat? Jaká rozhodnutí bychom mohli na základě dat učinit?
|
|
|
|
Zkuste přemýšlet o 3 různých problémech/procesech a popsat každý z výše uvedených bodů pro každou oblast.
|
|
|
|
Zde jsou některé oblasti a problémy, které vám mohou pomoci začít přemýšlet:
|
|
|
|
1. Jak můžete využít data ke zlepšení vzdělávacího procesu pro děti ve školách?
|
|
1. Jak můžete využít data ke kontrole očkování během pandemie?
|
|
1. Jak můžete využít data k zajištění produktivity v práci?
|
|
|
|
## Instrukce
|
|
|
|
Vyplňte následující tabulku (pokud je potřeba, nahraďte navržené oblasti vlastními):
|
|
|
|
| Oblast | Problém | Jaká data sbírat | Jak data ukládat | Jaké poznatky/rozhodnutí můžeme učinit |
|
|
|--------|---------|------------------|------------------|----------------------------------------|
|
|
| Vzdělávání | Na univerzitě máme obvykle nízkou účast na přednáškách a máme hypotézu, že studenti, kteří se účastní přednášek, mají v průměru lepší výsledky u zkoušek. Chceme podpořit účast a otestovat hypotézu. | Můžeme sledovat účast prostřednictvím fotografií pořízených bezpečnostní kamerou ve třídě nebo sledováním bluetooth/wifi adres mobilních telefonů studentů ve třídě. Data o zkouškách jsou již dostupná v databázi univerzity. | Pokud sledujeme fotografie z bezpečnostních kamer, musíme uložit několik (5-10) fotografií během přednášky (nestrukturovaná data) a poté použít AI k identifikaci obličejů studentů (převést data na strukturovanou formu). | Můžeme vypočítat průměrná data o účasti pro každého studenta a zjistit, zda existuje nějaká korelace s výsledky zkoušek. O korelaci budeme více mluvit v sekci [pravděpodobnost a statistika](../../04-stats-and-probability/README.md). Abychom podpořili účast studentů, můžeme zveřejnit týdenní hodnocení účasti na školním portálu a losovat ceny mezi těmi s nejvyšší účastí. |
|
|
| Očkování | | | | |
|
|
| Produktivita | | | | |
|
|
|
|
> *Poskytujeme pouze jednu odpověď jako příklad, abyste získali představu o tom, co se od vás v tomto úkolu očekává.*
|
|
|
|
## Hodnocení
|
|
|
|
Vynikající | Přiměřené | Potřebuje zlepšení
|
|
--- | --- | -- |
|
|
Byly identifikovány rozumné zdroje dat, způsoby ukládání dat a možné rozhodnutí/poznatky pro všechny oblasti | Některé aspekty řešení nejsou podrobné, ukládání dat není diskutováno, alespoň 2 oblasti jsou popsány | Popsány jsou pouze části řešení dat, zvažována je pouze jedna oblast.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Prohlášení**:
|
|
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ačkoli se snažíme o přesnost, mějte na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádné nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu. |