Ćwiczenie — rozważanie uwzględnienia dodatkowych danych

  • 3 min

Wybory dokonane w tym module były w najlepszym razie uproszczone. Chociaż rakieta nie wystrzeliła dzień wcześniej ani po starcie SpaceX Dragon 30 maja 2020 r., nie oznacza to, że wystrzelenie rakiety zostałoby wypchnięte z powodu pogody w tych dniach. Dlatego umieszczenie N w kolumnie Launched tych dat jest niedokładne.

Te moduły przeprowadzą Cię przez praktyczne kroki rozwiązywania problemów napotykanych podczas eksploracji kosmosu. Ale masz również na celu odkrycie własnej ścieżki. Ostatecznym celem jest zainspirowanie Cię do tworzenia, opracowywania pomysłów i poszerzania naszej wspólnej wiedzy na temat Ziemi i całego wszechświata.

Oto kilka sposobów na kontynuowanie nauki i podróży po danych:

  • Dalsze eksplorowanie danych: Wyszukaj artykuły i raporty na każdym uruchomieniu. Czy przed rozpoczęciem pojawiły się uwagi dotyczące pogody? Czy w pobliżu tych dni występowały jakieś warunki pogodowe, które mogłyby spowodować problemy?
  • Eksplorowanie brakujących danych pogodowych: Co z datami, których NASA nie wybrała, aby wystrzelić rakiety? Wychodząc poza pojedyncze dni, czy były jakieś okresy, w których agencja NASA unikała startów rakiet? Jaki profil pogodowy jest charakterystyczny dla takich okresów?
  • Eksplorowanie brakujących danych startowych: Czy możesz znaleźć dane dotyczące wysychanych uruchomień z powodu pogody? Czy istnieją dane dotyczące startów w innych krajach/regionach, które można uwzględnić?
  • Eksplorowanie innych manipulacji danymi: czy moglibyśmy wykorzystać lepsze wartości do wypełnienia brakujących danych?
  • Zdecyduj, jakie dane chcesz: jeśli masz dostęp do ekspertów i źródeł danych NASA, co uważasz, że najważniejsze byłoby podjęcie decyzji o uruchomieniu lub wypchnięciu? Jakie pytania należałoby zadać ekspertom?
  • Oceń podobne problemy: Czy istnieją podobne problemy, których można użyć do wypełnienia tych danych? Czy na przykład opóźnienia samolotów ze względu na pogodę w obszarze również są wskaźnikiem?

Praca analityka danych nie polega na uzyskaniu pełnego zestawu danych i zastosowaniu względem niego algorytmu. Trzeba w niej rozpocząć od nieuporządkowanych danych, które prawdopodobnie są niewłaściwe, i uczyć się w sposób iteracyjny. Na końcu ścieżki szkoleniowej poznasz coś o startach rakiet. Dysponując tą wiedzą, możesz wrócić do tego modułu i podjąć bardziej świadome decyzje.