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/pl/1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md

46 lines
4.0 KiB

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-24T21:32:23+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "pl"
}
-->
# Zadanie: Scenariusze Data Science
W tym pierwszym zadaniu prosimy Cię, abyś zastanowił się nad rzeczywistym procesem lub problemem w różnych obszarach tematycznych i jak można go ulepszyć, korzystając z procesu Data Science. Pomyśl o następujących kwestiach:
1. Jakie dane możesz zebrać?
1. Jak byś je zbierał?
1. Jak byś przechowywał dane? Jak duże prawdopodobnie będą te dane?
1. Jakie wnioski można wyciągnąć z tych danych? Jakie decyzje można podjąć na ich podstawie?
Spróbuj pomyśleć o 3 różnych problemach/procesach i opisać każdy z powyższych punktów dla każdego obszaru tematycznego.
Oto niektóre obszary tematyczne i problemy, które mogą Cię zainspirować:
1. Jak można wykorzystać dane, aby poprawić proces edukacji dzieci w szkołach?
1. Jak można wykorzystać dane do kontrolowania szczepień podczas pandemii?
1. Jak można wykorzystać dane, aby upewnić się, że jesteś produktywny w pracy?
## Instrukcje
Wypełnij poniższą tabelę (zastąp sugerowane obszary tematyczne swoimi własnymi, jeśli to konieczne):
| Obszar tematyczny | Problem | Jakie dane zebrać | Jak przechowywać dane | Jakie wnioski/decyzje można wyciągnąć |
|--------------------|---------|-------------------|-----------------------|--------------------------------------|
| Edukacja | Na uniwersytecie zazwyczaj mamy niską frekwencję na wykładach, a mamy hipotezę, że studenci, którzy regularnie uczestniczą w wykładach, osiągają lepsze wyniki na egzaminach. Chcemy zwiększyć frekwencję i przetestować tę hipotezę. | Możemy śledzić frekwencję za pomocą zdjęć wykonanych przez kamerę bezpieczeństwa w sali lub poprzez śledzenie adresów bluetooth/wifi telefonów komórkowych studentów w sali. Dane z egzaminów są już dostępne w bazie danych uniwersytetu. | W przypadku śledzenia zdjęć z kamer bezpieczeństwa - musimy przechowywać kilka (5-10) fotografii wykonanych podczas zajęć (dane niestrukturalne), a następnie użyć AI do identyfikacji twarzy studentów (konwersja danych na formę strukturalną). | Możemy obliczyć średnią frekwencję dla każdego studenta i sprawdzić, czy istnieje korelacja z wynikami egzaminów. Więcej o korelacji będziemy mówić w sekcji [prawdopodobieństwo i statystyka](../../04-stats-and-probability/README.md). Aby zwiększyć frekwencję studentów, możemy publikować cotygodniowy ranking frekwencji na portalu uczelni i losować nagrody wśród tych z najwyższą frekwencją. |
| Szczepienia | | | | |
| Produktywność | | | | |
> *Podajemy tylko jedną odpowiedź jako przykład, abyś mógł zrozumieć, czego oczekuje się w tym zadaniu.*
## Kryteria oceny
Wzorowe | Wystarczające | Wymaga poprawy
--- | --- | -- |
Osoba była w stanie zidentyfikować rozsądne źródła danych, sposoby ich przechowywania oraz możliwe decyzje/wnioski dla wszystkich obszarów tematycznych | Niektóre aspekty rozwiązania nie są szczegółowo opisane, przechowywanie danych nie zostało omówione, przynajmniej 2 obszary tematyczne są opisane | Opisano tylko części rozwiązania dotyczącego danych, rozważono tylko jeden obszar tematyczny.
**Zastrzeżenie**:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.