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.
37 lines
7.5 KiB
37 lines
7.5 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
|
|
"translation_date": "2025-08-30T18:10:46+00:00",
|
|
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
|
|
"language_code": "my"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Python တွင် ဒေတာကို အလုပ်လုပ်ခြင်းအတွက် လုပ်ငန်းတာဝန်
|
|
|
|
ဒီလုပ်ငန်းတာဝန်မှာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စိန်ခေါ်မှုများတွင် စတင်ဖန်တီးထားသော ကုဒ်ကို ဆက်လက်ဖော်ပြရန် မေးမြန်းပါမည်။ လုပ်ငန်းတာဝန်ကို အပိုင်းနှစ်ပိုင်းခွဲထားသည်။
|
|
|
|
## COVID-19 ကူးစက်မှု ပုံစံဖော်ပြခြင်း
|
|
|
|
- [ ] 5-6 နိုင်ငံအတွက် *R* ဂရပ်များကို တစ်ခုတည်းသော ဂရပ်ပေါ်တွင် နှိုင်းယှဉ်ဖော်ပြရန်၊ သို့မဟုတ် ဘေးချင်းကပ်ထားသော ဂရပ်များတွင် ဖော်ပြရန်
|
|
- [ ] သေဆုံးမှုနှင့် ပြန်လည်ကောင်းမွန်မှုအရေအတွက်သည် ကူးစက်ခံရသူအရေအတွက်နှင့် ဘယ်လိုဆက်စပ်နေသည်ကို ကြည့်ရန်
|
|
- [ ] ရောဂါတစ်ခု၏ သာမန်ကြာမြင့်ချိန်ကို ကူးစက်နှုန်းနှင့် သေဆုံးနှုန်းကို မြင်သာစွာ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပြီး အထူးအဆန်းများကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် သိရန်။ ၎င်းကို သိရန်အတွက် နိုင်ငံအမျိုးမျိုးကို ကြည့်ရန်လိုအပ်နိုင်သည်။
|
|
- [ ] သေဆုံးနှုန်းကိုတွက်ချက်ပြီး အချိန်ကြာမြင့်လာသည်နှင့်အမျှ ဘယ်လိုပြောင်းလဲသွားသည်ကို ကြည့်ရန်။ *ရောဂါကြာမြင့်ချိန်ကို ရက်ပေါင်းအနေနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး တစ်ခုတည်းသော အချိန်စီးရီးကို ရွှေ့ပြီးမှ တွက်ချက်မှုများကို ပြုလုပ်လိုက်ပါ*
|
|
|
|
## COVID-19 စာရွက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
|
|
|
|
- [ ] ဆေးဝါးအမျိုးမျိုး၏ ပေါင်းစည်းမှု matrix ကို ဖန်တီးပြီး ဘယ်ဆေးဝါးများသည် အတူတူဖြစ်လေ့ရှိသည်ကို (ဥပမာ - တစ်ခုတည်းသော အကျဉ်းချုပ်တွင် ဖော်ပြထားသည်) ကြည့်ရန်။ ဆေးဝါးနှင့် ရောဂါအတူတူဖြစ်မှု matrix ကို ဖန်တီးရန် ကုဒ်ကို ပြင်ဆင်နိုင်သည်။
|
|
- [ ] ဒီ matrix ကို heatmap အသုံးပြု၍ မြင်သာစွာဖော်ပြရန်။
|
|
- [ ] အပိုလုပ်ငန်းအနေနှင့် ဆေးဝါးများ၏ ပေါင်းစည်းမှုကို [chord diagram](https://en.wikipedia.org/wiki/Chord_diagram) အသုံးပြု၍ မြင်သာစွာဖော်ပြရန်။ [ဒီ library](https://pypi.org/project/chord/) သည် chord diagram ကို ရေးဆွဲရန် ကူညီနိုင်သည်။
|
|
- [ ] အခြားအပိုလုပ်ငန်းအနေနှင့် regular expressions ကို အသုံးပြု၍ ဆေးဝါးအမျိုးမျိုး၏ အလုံးအရေအတွက်များ (ဥပမာ - **400mg** in *take 400mg of chloroquine daily*) ကို ထုတ်ယူပြီး ဆေးဝါးအမျိုးမျိုးအတွက် အလုံးအရေအတွက်များကို ဖော်ပြထားသော dataframe ကို ဖန်တီးရန်။ **မှတ်ချက်**: ဆေးဝါးအမည်နှင့် အနီးအနားရှိ စာသားများတွင် ပါဝင်သော ကိန်းဂဏန်းများကို စဉ်းစားပါ။
|
|
|
|
## အဆင့်သတ်မှတ်ချက်
|
|
|
|
ထူးချွန် | လုံလောက် | တိုးတက်ရန်လိုအပ်
|
|
--- | --- | -- |
|
|
လုပ်ငန်းတာဝန်အားလုံးပြီးစီးပြီး၊ ဂရပ်များဖော်ပြထားပြီး၊ အနည်းဆုံး stretch goal တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ထားသည် | လုပ်ငန်းတာဝန် ၅ ခုထက်ပိုပြီးစီးထားသော်လည်း stretch goal မလုပ်ဆောင်ထားခြင်း၊ သို့မဟုတ် ရလဒ်များ မရှင်းလင်းခြင်း | လုပ်ငန်းတာဝန် ၃ ခုထက်ပိုပြီး ၅ ခုထက်နည်းပြီးစီးထားခြင်း၊ ဂရပ်များသည် အချက်အလက်ကို ဖော်ပြရန် မကူညီခြင်း
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**ဝက်ဘ်ဆိုက်မှတ်ချက်**:
|
|
ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း၊ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။ မူလဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော စာရွက်စာတမ်းကို အာဏာတည်သော ရင်းမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူ့ဘာသာပြန်ပညာရှင်များကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုမှားများ သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်မှားများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။ |