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/hi/1-Introduction/02-ethics/assignment.md

6.8 KiB

डेटा एथिक्स केस स्टडी लिखें

निर्देश

आपने विभिन्न डेटा एथिक्स चुनौतियों के बारे में सीखा है और केस स्टडीज के कुछ उदाहरण देखे हैं, जो वास्तविक दुनिया के संदर्भों में डेटा एथिक्स चुनौतियों को दर्शाते हैं।

इस असाइनमेंट में, आप अपनी खुद की केस स्टडी लिखेंगे, जो आपके अनुभव से या किसी प्रासंगिक वास्तविक दुनिया के संदर्भ से संबंधित डेटा एथिक्स चुनौती को दर्शाएगी। बस इन चरणों का पालन करें:

  1. डेटा एथिक्स चुनौती चुनेंपाठ के उदाहरण देखें या Deon Checklist जैसे ऑनलाइन उदाहरणों का पता लगाएं और प्रेरणा लें।

  2. एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण वर्णित करें। किसी ऐसी स्थिति के बारे में सोचें जिसके बारे में आपने सुना हो (समाचार, शोध अध्ययन आदि) या अनुभव किया हो (स्थानीय समुदाय), जहां यह विशेष चुनौती सामने आई हो। इस चुनौती से संबंधित डेटा एथिक्स प्रश्नों के बारे में सोचें - और उन संभावित नुकसानों या अनपेक्षित परिणामों पर चर्चा करें जो इस मुद्दे के कारण उत्पन्न होते हैं। बोनस अंक: उन संभावित समाधानों या प्रक्रियाओं के बारे में सोचें जिन्हें यहां लागू किया जा सकता है ताकि इस चुनौती के प्रतिकूल प्रभाव को समाप्त या कम किया जा सके।

  3. संबंधित संसाधनों की सूची प्रदान करें। एक या अधिक संसाधन साझा करें (किसी लेख का लिंक, व्यक्तिगत ब्लॉग पोस्ट या छवि, ऑनलाइन शोध पत्र आदि) यह साबित करने के लिए कि यह एक वास्तविक घटना थी। बोनस अंक: ऐसे संसाधन साझा करें जो घटना से होने वाले संभावित नुकसानों और परिणामों को भी उजागर करते हैं, या इसके पुनरावृत्ति को रोकने के लिए उठाए गए सकारात्मक कदमों को हाइलाइट करते हैं।

मूल्यांकन मानदंड

उत्कृष्ट पर्याप्त सुधार की आवश्यकता है
एक या अधिक डेटा एथिक्स चुनौतियों की पहचान की गई है।

केस स्टडी स्पष्ट रूप से एक वास्तविक घटना का वर्णन करती है जो उस चुनौती को दर्शाती है, और इसके कारण हुए अवांछनीय परिणामों या नुकसानों को उजागर करती है।

कम से कम एक लिंक किया गया संसाधन है जो यह साबित करता है कि यह घटना हुई थी।
एक डेटा एथिक्स चुनौती की पहचान की गई है।

कम से कम एक प्रासंगिक नुकसान या परिणाम पर संक्षेप में चर्चा की गई है।

हालांकि चर्चा सीमित है या वास्तविक घटना का प्रमाण नहीं है।
एक डेटा चुनौती की पहचान की गई है।

हालांकि विवरण या संसाधन उस चुनौती को पर्याप्त रूप से नहीं दर्शाते हैं या इसकी वास्तविक घटना को साबित नहीं करते हैं।

अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक 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 जिम्मेदार नहीं हैं।