数据科学逃逸室可能面临的挑战

Question

亲爱的数据科学界，

作为我的学士学位项目，我正在为物理数据科学逃逸室的概念工作。逃逸室的目标是提高对数据科学/数据的重要性的认识，并激励“逃逸者”更多地了解数据科学。

逃逸室将是一个物理室，需要通过完成与数据科学相关的不同挑战来逃避。目标群体是那些已经以报告或类似方式处理数据的人，但他们在数据科学方面没有或几乎没有背景。

这个逃生室可能面临的挑战可以是使用需要训练的简单机器学习算法，或者是简单的统计概念。玩家还可能需要管理数据，然后需要集成这些数据才能在之后使用。

我正在寻找想法或进一步的意见，为这个逃生室可能的挑战，并希望有一些数据科学专家给予创造性的投入！

谢谢!

Answer 1

有趣的!不错的主意，但这似乎是一项大事业。总之，我的建议是：

摘要

一个二维logistic回归的手动拟合，只有在前一步完成后才能得到解决。

解释

我想象一下，屏幕上会出现这样的画面：

这两个框是转义者可以输入数字的输入。如果他们尝试随机输入，就有可能知道数字代表B_0和B_1 in：Y = B_0 + B_1 X1。

这仍然会让他们感到困惑，因为他们只会看到这样的东西：

然而，当房间里的其他挑战完成后，真正的挑战就会通过点的着色来揭示。

然后，他们只需要找到适当的拦截和系数来完成挑战。

我认为如果有足够的样本，你就不能在他们知道颜色之前尝试值来破解它，这会很好。如果挑战太容易，你可以用它们来代替多项式。

Answer 2

建议1:人对机器

你可以尝试展示数据科学的力量，让他们在与其领域或日常生活相关的任务中与机器竞争(例如，从图像网络中对图像进行分类)。

建议2:人类的大脑

你也可以把它分成几个层次，假设每个人都是神经网络中的一个神经元。他们应该在没有看到整个输入的情况下猜测输入标签。(我用心灵场集“史迪威大脑”作为灵感)