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.
47 lines
3.8 KiB
47 lines
3.8 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
|
|
"translation_date": "2025-08-26T15:26:36+00:00",
|
|
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
|
|
"language_code": "sk"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Zadanie: Scenáre dátovej vedy
|
|
|
|
V tomto prvom zadaní vás žiadame, aby ste premýšľali o nejakom reálnom procese alebo probléme v rôznych oblastiach a o tom, ako ho môžete zlepšiť pomocou procesu dátovej vedy. Zamyslite sa nad nasledujúcimi otázkami:
|
|
|
|
1. Aké údaje môžete zbierať?
|
|
1. Ako by ste ich zbierali?
|
|
1. Ako by ste údaje uložili? Aké veľké údaje pravdepodobne budú?
|
|
1. Aké poznatky by ste mohli získať z týchto údajov? Aké rozhodnutia by sme mohli na základe údajov urobiť?
|
|
|
|
Skúste premýšľať o 3 rôznych problémoch/procesoch a popíšte každý z vyššie uvedených bodov pre každú oblasť.
|
|
|
|
Tu sú niektoré oblasti a problémy, ktoré vám môžu pomôcť začať premýšľať:
|
|
|
|
1. Ako môžete použiť údaje na zlepšenie vzdelávacieho procesu pre deti v školách?
|
|
1. Ako môžete použiť údaje na kontrolu očkovania počas pandémie?
|
|
1. Ako môžete použiť údaje na zabezpečenie produktivity v práci?
|
|
## Pokyny
|
|
|
|
Vyplňte nasledujúcu tabuľku (ak je to potrebné, nahraďte navrhované oblasti vlastnými):
|
|
|
|
| Oblasť | Problém | Aké údaje zbierať | Ako uložiť údaje | Aké poznatky/rozhodnutia môžeme urobiť |
|
|
|--------|---------|-------------------|------------------|----------------------------------------|
|
|
| Vzdelávanie | Na univerzite máme zvyčajne nízku účasť na prednáškach a máme hypotézu, že študenti, ktorí sa zúčastňujú prednášok, dosahujú lepšie výsledky na skúškach. Chceme stimulovať účasť a otestovať hypotézu. | Môžeme sledovať účasť prostredníctvom fotografií urobených bezpečnostnou kamerou v triede alebo sledovaním bluetooth/wifi adresy mobilných telefónov študentov v triede. Údaje o skúškach sú už dostupné v univerzitnej databáze. | Ak sledujeme fotografie z bezpečnostnej kamery - potrebujeme uložiť niekoľko (5-10) fotografií počas prednášky (nestruktúrované údaje) a potom použiť AI na identifikáciu tvárí študentov (konvertovať údaje na štruktúrovanú formu). | Môžeme vypočítať priemerné údaje o účasti pre každého študenta a zistiť, či existuje nejaká korelácia s výsledkami skúšok. Viac o korelácii budeme hovoriť v sekcii [pravdepodobnosť a štatistika](../../04-stats-and-probability/README.md). Na stimuláciu účasti študentov môžeme zverejniť týždenné hodnotenie účasti na školskom portáli a losovať ceny medzi tými s najvyššou účasťou. |
|
|
| Očkovanie | | | | |
|
|
| Produktivita | | | | |
|
|
|
|
> *Poskytujeme len jednu odpoveď ako príklad, aby ste mali predstavu, čo sa od vás očakáva v tomto zadaní.*
|
|
|
|
## Hodnotenie
|
|
|
|
Vynikajúce | Dostatočné | Potrebuje zlepšenie
|
|
--- | --- | -- |
|
|
Boli identifikované rozumné zdroje údajov, spôsoby ukladania údajov a možné rozhodnutia/poznatky pre všetky oblasti | Niektoré aspekty riešenia nie sú podrobne rozpracované, ukladanie údajov nie je diskutované, aspoň 2 oblasti sú popísané | Opísané sú len časti riešenia údajov, zohľadnená je len jedna oblasť.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Upozornenie**:
|
|
Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. |