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.
Data-Science-For-Beginners/translations/el/1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md

46 lines
5.2 KiB

This file contains ambiguous Unicode characters!

This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.

<!--
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.