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
4.8 KiB
48 lines
4.8 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
|
|
"translation_date": "2025-08-28T15:52:14+00:00",
|
|
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
|
|
"language_code": "he"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# משימה: תרחישים במדעי הנתונים
|
|
|
|
במשימה הראשונה הזו, אנו מבקשים מכם לחשוב על תהליך או בעיה מהחיים האמיתיים בתחומים שונים, וכיצד ניתן לשפר אותם באמצעות תהליך מדעי הנתונים. חשבו על הדברים הבאים:
|
|
|
|
1. אילו נתונים ניתן לאסוף?
|
|
1. כיצד תאספו אותם?
|
|
1. כיצד תאחסנו את הנתונים? מהו סדר הגודל של הנתונים?
|
|
1. אילו תובנות ניתן להפיק מהנתונים? אילו החלטות נוכל לקבל על בסיס הנתונים?
|
|
|
|
נסו לחשוב על 3 בעיות/תהליכים שונים ותארו כל אחד מהנקודות הנ"ל עבור כל תחום בעיה.
|
|
|
|
להלן כמה תחומי בעיות ודוגמאות שיעזרו לכם להתחיל לחשוב:
|
|
|
|
1. כיצד ניתן להשתמש בנתונים כדי לשפר את תהליך החינוך לילדים בבתי ספר?
|
|
1. כיצד ניתן להשתמש בנתונים כדי לשלוט בתהליך החיסונים במהלך מגפה?
|
|
1. כיצד ניתן להשתמש בנתונים כדי לוודא שאתם פרודוקטיביים בעבודה?
|
|
|
|
## הוראות
|
|
|
|
מלאו את הטבלה הבאה (החליפו את תחומי הבעיות המוצעים בתחומים משלכם אם יש צורך):
|
|
|
|
| תחום הבעיה | הבעיה | אילו נתונים לאסוף | כיצד לאחסן את הנתונים | אילו תובנות/החלטות ניתן להפיק |
|
|
|-------------|--------|--------------------|------------------------|---------------------------------|
|
|
| חינוך | באוניברסיטה, בדרך כלל יש נוכחות נמוכה בהרצאות, ויש לנו את ההשערה שסטודנטים שנוכחים בהרצאות מצליחים יותר במבחנים. אנו רוצים לעודד נוכחות ולבדוק את ההשערה. | ניתן לעקוב אחר נוכחות באמצעות תמונות שצולמו על ידי מצלמות האבטחה בכיתה, או על ידי מעקב אחר כתובות Bluetooth/WiFi של טלפונים ניידים של סטודנטים בכיתה. נתוני מבחנים כבר זמינים במאגר האוניברסיטה. | במקרה של מעקב אחר תמונות ממצלמות האבטחה - נצטרך לאחסן כמה (5-10) תמונות במהלך השיעור (נתונים לא מובנים), ולאחר מכן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לזהות את פניהם של הסטודנטים (להמיר את הנתונים לצורה מובנית). | נוכל לחשב נתוני נוכחות ממוצעים עבור כל סטודנט, ולבדוק אם יש קשר כלשהו עם ציוני המבחנים. נדבר יותר על קשרים ב[פרק הסתברות וסטטיסטיקה](../../04-stats-and-probability/README.md). כדי לעודד נוכחות סטודנטים, נוכל לפרסם את דירוג הנוכחות השבועי בפורטל האוניברסיטה, ולערוך הגרלות בין אלו עם הנוכחות הגבוהה ביותר. |
|
|
| חיסונים | | | | |
|
|
| פרודוקטיביות | | | | |
|
|
|
|
> *אנו מספקים תשובה אחת כדוגמה, כדי שתוכלו להבין מה מצופה במשימה זו.*
|
|
|
|
## קריטריונים להערכה
|
|
|
|
מצוין | מספק | דורש שיפור
|
|
--- | --- | -- |
|
|
הצליחו לזהות מקורות נתונים סבירים, דרכים לאחסון נתונים והחלטות/תובנות אפשריות עבור כל תחומי הבעיות | חלק מהיבטי הפתרון אינם מפורטים, אחסון הנתונים לא נדון, לפחות 2 תחומי בעיות מתוארים | רק חלקים מהפתרון מתוארים, רק תחום בעיה אחד נחשב.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**כתב ויתור**:
|
|
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור סמכותי. עבור מידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי אדם. איננו נושאים באחריות לאי הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. |