8.8 KiB
ನಿಯೋಜನೆ: ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ದೃಶ್ಯಗಳು
ಈ ಮೊದಲ ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಿಮಗೆ ವಿವಿಧ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನೈಜ ಜೀವನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಲು ಕೇಳುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂದು. ಕೆಳಗಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ:
- ನೀವು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು?
- ಅದನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಿರಿ?
- ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಿರಿ? ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಬಹುದು?
- ಈ ಡೇಟಾದಿಂದ ನೀವು ಯಾವ洞察ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು? ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾವು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು?
ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು/ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ನಿಮಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಶಾಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಕ್ಕಳ ಶಿಕ್ಷಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
- ಮಹಾಮಾರಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲಸಿಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
- ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ನೀವು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯಲ್ಲಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
ಸೂಚನೆಗಳು
ಕೆಳಗಿನ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ (ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ):
| ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರ | ಸಮಸ್ಯೆ | ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು | ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು | ನಾವು ಯಾವ洞察ಗಳು/ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು |
|---|---|---|---|---|
| ಶಿಕ್ಷಣ | ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾತಿ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಾವು ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಉಪನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾಗುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಸರಾಸರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ನಾವು ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. | ನಾವು ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ತೆಗೆದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ಗಳ ಬ್ಲೂಟೂತ್/ವೈಫೈ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಈಗಾಗಲೇ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. | ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ - ನಾವು ತರಗತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು (5-10) ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು (ಅಸಂರಚಿತ ಡೇಟಾ), ನಂತರ AI ಬಳಸಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ (ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂರಚಿತ ರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ). | ನಾವು ಪ್ರತಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಸರಾಸರಿ ಹಾಜರಾತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಬಹುದು. ನಾವು ಸಂಭಾವ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು, ನಾವು ವಾರದ ಹಾಜರಾತಿ ರೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಶಾಲಾ ಪೋರ್ಟಲ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಧಿಕ ಹಾಜರಾತಿ ಹೊಂದಿರುವವರ ನಡುವೆ ಬಹುಮಾನಗಳನ್ನು ಹಂಚಬಹುದು. |
| ಲಸಿಕೆ | ||||
| ಉತ್ಪಾದಕತೆ |
ನಾವು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಒಂದು ಉತ್ತರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಿದ್ದೇವೆ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ಈ ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಏನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯಬಹುದು.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
| ಉತ್ತಮ | ಸಮರ್ಪಕ | ಸುಧಾರಣೆ ಅಗತ್ಯ |
|---|---|---|
| ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಯುಕ್ತ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು/洞察ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು | ಪರಿಹಾರದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳು ವಿವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಚರ್ಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ, ಕನಿಷ್ಠ 2 ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ವಿವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ | ಡೇಟಾ ಪರಿಹಾರದ ಭಾಗಗಳು ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. |
ಅಸ್ವೀಕಾರ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.