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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
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# असाइनमेंट: डेटा साइंस परिदृश्य
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इस पहले असाइनमेंट में, हम आपसे यह सोचने के लिए कहते हैं कि विभिन्न समस्या क्षेत्रों में किसी वास्तविक जीवन की प्रक्रिया या समस्या को कैसे बेहतर बनाया जा सकता है, और इसे डेटा साइंस प्रक्रिया का उपयोग करके कैसे सुधार सकते हैं। निम्नलिखित पर विचार करें:
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1. आप कौन सा डेटा एकत्र कर सकते हैं?
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1. आप इसे कैसे एकत्र करेंगे?
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1. आप डेटा को कैसे संग्रहीत करेंगे? डेटा कितना बड़ा हो सकता है?
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1. इस डेटा से आपको कौन-कौन सी जानकारी मिल सकती है? इस डेटा के आधार पर हम कौन-कौन से निर्णय ले सकते हैं?
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3 अलग-अलग समस्याओं/प्रक्रियाओं के बारे में सोचने की कोशिश करें और प्रत्येक समस्या क्षेत्र के लिए ऊपर दिए गए बिंदुओं का वर्णन करें।
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यहां कुछ समस्या क्षेत्र और समस्याएं दी गई हैं जो आपको सोचने में मदद कर सकती हैं:
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1. आप बच्चों के स्कूलों में शिक्षा प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं?
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1. आप महामारी के दौरान टीकाकरण को नियंत्रित करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं?
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1. आप यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं कि आप काम पर उत्पादक हैं?
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## निर्देश
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निम्नलिखित तालिका को भरें (यदि आवश्यक हो तो सुझाए गए समस्या क्षेत्रों को अपने स्वयं के क्षेत्रों से बदलें):
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| समस्या क्षेत्र | समस्या | कौन सा डेटा एकत्र करना है | डेटा को कैसे संग्रहीत करें | कौन-कौन सी जानकारी/निर्णय हम ले सकते हैं |
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| शिक्षा | | | | |
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| टीकाकरण | | | | |
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| उत्पादकता | | | | |
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## मूल्यांकन मानदंड
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उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार की आवश्यकता है
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सभी समस्या क्षेत्रों के लिए उचित डेटा स्रोत, डेटा संग्रहीत करने के तरीके और संभावित निर्णय/जानकारी की पहचान की गई है | समाधान के कुछ पहलू विस्तृत नहीं हैं, डेटा संग्रहण पर चर्चा नहीं की गई है, कम से कम 2 समस्या क्षेत्रों का वर्णन किया गया है | केवल डेटा समाधान के कुछ हिस्सों का वर्णन किया गया है, केवल एक समस्या क्षेत्र पर विचार किया गया है।
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**अस्वीकरण**:
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यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। |