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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
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# 課題: データサイエンスのシナリオ
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この最初の課題では、現実のプロセスや問題について考え、それをデータサイエンスのプロセスを使ってどのように改善できるかを考えてもらいます。以下の点について考えてみてください：
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1. どのようなデータを収集できるか？
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1. どのようにデータを収集するか？
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1. データをどのように保存するか？データの規模はどのくらいになりそうか？
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1. このデータからどのような洞察を得られるか？データに基づいてどのような意思決定が可能か？
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3つの異なる問題やプロセスについて考え、それぞれの問題領域について上記のポイントを説明してください。
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以下は、考え始めるための問題領域と問題の例です：
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1. 学校で子どもたちの教育プロセスを改善するために、データをどのように活用できるか？
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1. パンデミック中のワクチン接種を管理するために、データをどのように活用できるか？
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1. 仕事で生産性を確保するために、データをどのように活用できるか？
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## 指示
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以下の表を埋めてください（必要に応じて、提案された問題領域を自分のものに置き換えてください）：
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| 問題領域 | 問題 | 収集するデータ | データの保存方法 | 得られる洞察/意思決定 |
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|----------|------|----------------|------------------|-----------------------|
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| 教育 | | | | |
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| ワクチン接種 | | | | |
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| 生産性 | | | | |
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## 評価基準
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優秀 | 適切 | 改善が必要
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すべての問題領域について、合理的なデータソース、データの保存方法、可能な意思決定/洞察を特定できている | 解決策の一部が詳細に欠けている、データ保存について議論されていない、少なくとも2つの問題領域が記述されている | データソリューションの一部のみが記述されている、1つの問題領域しか考慮されていない
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**免責事項**:
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