This English question involves literary analysis, grammar, or writing skills. The detailed response below provides a well-structured answer with supporting evidence and clear explanations.
ScanSolve AI Answer
I. ትክክል ከሆነ "True" ስህተት ከሆነ ደግሞ "False" ብለው ይመልሱ። 1. True 2. False (ይህ የ Data Curation ተግባር ነው) 3. False (Big Data ባህላዊ ያልሆኑ ስልቶችን እና ቴክኖሎጂዎችን ይጠይቃል) 4. False (Metadata አስፈላጊ ቢሆንም፣ ዋናው አካል ግን አይደለም፤ ዋናው አካል ራሱ ዳታው ነው) II. ከቀረቡት ምርጫዎች ውስጥ ትክክለኛውን ይምረጡ። 1. d. All 2. a. Information 3. d. None (ሁሉም የኮምፒውተር ፕሮግራሚንግ ዳታ አይነቶች ናቸው) 4. d. A & B 5. d. Data curation III. የሚከተሉትን ጥያቄዎች በአጭሩ ያብራሩ። 1. ዳታ እና አይነቶቹን ከኮምፒውተር ፕሮግራሚንግ እና ከዳታ ትንተና (Data Analytics) አንፃር ይግለጹ። ከኮምፒውተር ፕሮግራሚንግ አንፃር ዳታ: ፕሮግራሞች የሚጠቀሙባቸው ጥሬ እሴቶች ወይም ተለዋዋጮች ናቸው። ዋና ዋና አይነቶች የሚከተሉት ናቸው፦ Integer (int)*: ሙሉ ቁጥሮች (ለምሳሌ 5, -10)። Floating-Point (float)*: አስርዮሽ ያላቸው ቁጥሮች (ለምሳሌ 3.14, -0.5)። Boolean (Bool)*: እውነት (True) ወይም ሀሰት (False) እሴቶች። String (str)*: የፊደላት ወይም የቁምፊዎች ቅደም ተከተል (ለምሳሌ "hello", "Yosef")። ከዳታ ትንተና አንፃር ዳታ: ለትንተና የተሰበሰቡ እውነታዎች፣ ቁጥሮች ወይም መረጃዎች ናቸው። ዋና ዋና አይነቶች የሚከተሉት ናቸው፦ Quantitative Data (ቁጥራዊ ዳታ)*: ሊለካ የሚችል ቁጥራዊ ዳታ (ለምሳሌ ዕድሜ፣ ቁመት፣ የሽያጭ መጠን)። Qualitative Data (ጥራት ያለው ዳታ)*: በቁጥር ሊለካ የማይችል ነገር ግን ሊታይ የሚችል ገላጭ ዳታ (ለምሳሌ ቀለሞች፣ አስተያየቶች፣ የደንበኛ ግብረመልሶች)። Categorical Data (ምድባዊ ዳታ)*: ወደ ቡድኖች ወይም ምድቦች ሊከፋፈል የሚችል ዳታ (ለምሳሌ ፆታ፣ ሀገር፣ የምርት አይነት)። 2. ከዳታ ዋጋ እና ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ለማግኘት የሚያስፈልጉትን ተከታታይ እርምጃዎች ይግለጹ። ከዳታ ዋጋ እና ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ለማግኘት የሚያስፈልጉት እርምጃዎች የዳታ ትንተና ሂደት አካል ሲሆኑ፣ የሚከተሉትን ያካትታሉ፦ የችግር ትርጉም (Problem Definition): መፍታት የሚፈልጉትን የንግድ ችግር ወይም ጥያቄ በግልጽ መለየት። ዳታ መሰብሰብ (Data Acquisition/Collection): ለችግሩ መፍትሄ የሚሆን ተዛማጅ ዳታ መሰብሰብ። ዳታ ማጽዳት እና ማዘጋጀት (Data Cleaning/Preprocessing): የጎደሉ እሴቶችን፣ ስህተቶችን እና ወጥነት የሌላቸውን መረጃዎች ማስተካከል እና ዳታውን ለትንተና ማዘጋጀት። ዳታ ማሰስ እና መተንተን (Data Exploration/Analysis): በዳታው ውስጥ ያሉ ቅጦችን፣ ዝምድናዎችን እና አዝማሚያዎችን ለመረዳት መተንተን። ሞዴል መገንባት (Modeling): ትንበያዎችን ለማድረግ ወይም ግንዛቤዎችን ለማግኘት ስታቲስቲካዊ ወይም የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን መተግበር። ግኝቶችን ማቅረብ (Communication/Deployment): የተገኙትን ግንዛቤዎች ለባለድርሻ አካላት በግልጽ ማቅረብ እና መፍትሄዎችን መተግበር። 3. Big Data እና የ Big Data ባህሪያትን ይግለጹ። Big Data (ትልቅ ዳታ): ባህላዊ የዳታ ማቀነባበሪያ አፕሊኬሽኖች ሊይዙት፣ ሊያስተዳድሩት እና ሊተነትኑት የማይችሉ እጅግ በጣም ግዙፍ እና ውስብስብ የዳታ ስብስቦችን የሚያመለክት ቃል ነው። የ Big Data ባህሪያት (The 3 Vs): Volume (መጠን)*: እጅግ በጣም ብዙ የዳታ መጠን። Velocity (ፍጥነት)*: ዳታ የሚመነጭበት እና የሚሰራበት ከፍተኛ ፍጥነት። Variety (ልዩነት)*: የተለያዩ የዳታ አይነቶች (የተዋቀረ፣ ከፊል-የተዋቀረ እና ያልተዋቀረ ዳታ)። አንዳንድ ጊዜ ተጨማሪ ባህሪያት ይጨመራሉ፦* Veracity (ትክክለኛነት)*: የዳታው አስተማማኝነት እና ትክክለኛነት። Value (ዋጋ)*: ከዳታው ሊገኝ የሚችለው ጠቃሚ ግንዛቤ እና ዋጋ። 4. የተዋቀረ ዳታ (structured data)፣ ከፊል-የተዋቀረ ዳታ (semi-structured data)፣ ያልተዋቀረ ዳታ (unstructured data) እና ሜታዳታ (metadata) ምን እንደሆኑ እና ምሳሌዎቻቸውን ያብራሩ። የተዋቀረ ዳታ (Structured Data): በጣም የተደራጀ፣ ቋሚ ቅርጸት ያለው እና በቀላሉ ሊፈለግ የሚችል ዳታ ነው። ብዙውን ጊዜ በሰንጠረዦች (rows and columns) መልክ በሪሌሽናል ዳታቤዝ ውስጥ ይከማቻል። ምሳሌዎች*: የ SQL ዳታቤዝ ሰንጠረዦች፣ የ Excel ፋይሎች (ስፕሬድሺቶች)። ከፊል-የተዋቀረ ዳታ (Semi-structured Data): የተወሰነ የአደረጃጀት ባህሪ ያለው ነገር ግን እንደ የተዋቀረ ዳታ ጥብቅ ያልሆነ ዳታ ነው። የትርጉም ክፍሎችን ለመለየት መለያዎችን (tags) ወይም ምልክቶችን ይጠቀማል። ምሳሌዎች*: XML ፋይሎች፣ JSON ፋይሎች፣ ኢሜይሎች። ያልተዋቀረ ዳታ (Unstructured Data): ምንም አይነት ቅድመ-የተገለጸ ቅርጸት ወይም አደረጃጀት የሌለው ዳታ ነው። ባህላዊ ዘዴዎችን በመጠቀም ለማስኬድ እና ለመተንተን አስቸጋሪ ነው። ምሳሌዎች*: የጽሑፍ ሰነዶች (Word documents), ምስሎች, የድምጽ ፋይሎች, የቪዲዮ ፋይሎች, የማህበራዊ ሚዲያ ልጥፎች። ሜታዳታ (Metadata): ስለ ዳታ የሚገልጽ ዳታ ነው። ስለሌላ ዳታ ይዘት፣ ጥራት፣ ቅርጸት እና ባህሪያት መረጃ ይሰጣል። ምሳሌዎች*: የቤተ-መጽሐፍት ካታሎግ ግቤት (ስለ መጽሐፍ ሜታዳታ), የፋይል ባህሪያት (የተፈጠረበት ቀን፣ ደራሲ፣ የፋይል መጠን)። የሚቀጥለውን ጥያቄ ላክልኝ 📸