Spaces:

alexdatamed
/

Lecture2_DataScienceWorkflow

Running

Upload app.js
2bd6c65 verified over 1 year ago
23.3 kB
// Дані про робочий процес науки про дані
const workflowData = {
  "title": "Робочий процес науки про дані",
  "introduction": "Кожен проект з науки про дані включає кілька важливих етапів. Ця інтерактивна панель допоможе вам зрозуміти кожен етап робочого процесу та його важливість.",
  "steps": [
    {
      "id": 1,
      "title": "Формулювання проблеми",
      "shortTitle": "Проблема",
      "description": "Кожен проект з науки про дані починається з визначення проблеми. Незалежно від того, чи це прогнозування результатів пацієнтів або оптимізація бізнес-операцій, переклад реальної проблеми у питання, що базується на даних, є вирішальним.",
      "keyPoints": [
        "Визначення конкретної проблеми, яку потрібно вирішити",
        "Формулювання питань, на які потрібно відповісти за допомогою даних",
        "Вибір підходу до вирішення (машинне навчання, статистичний аналіз тощо)"
      ],
      "example": "У галузі охорони здоров'я, прогнозування часу відновлення пацієнта на основі медичної історії. Формулювання проблеми: лікарям потрібен інструмент для прогнозування тривалості відновлення пацієнта після лікування.",
      "tips": [
        "Завжди консультуйтеся з експертами в предметній області",
        "Переконайтеся, що проблема може бути вирішена за допомогою даних",
        "Визначте чіткі критерії успіху"
      ],
      "quiz": [
        {
          "question": "Що є першим кроком у проекті науки про дані?",
          "options": [
            "Збір даних",
            "Визначення проблеми",
            "Побудова моделі",
            "Оцінка результатів"
          ],
          "answer": 1
        }
      ]
    },
    {
      "id": 2,
      "title": "Збір даних",
      "shortTitle": "Дані",
      "description": "Наступним кроком є збір відповідних даних з надійних джерел. Це може включати бази даних, публічні набори даних або дані, зібрані через сенсори та додатки.",
      "keyPoints": [
        "Визначення потрібних даних для вирішення проблеми",
        "Ідентифікація джерел даних",
        "Розуміння регуляторних вимог та етичних міркувань"
      ],
      "example": "Збір клінічних записів з баз даних охорони здоров'я для аналізу часу відновлення пацієнтів.",
      "tips": [
        "Переконайтеся, що ви маєте дозвіл на використання даних",
        "Перевірте якість та надійність джерел даних",
        "Зберігайте дані безпечно та відповідно до норм"
      ],
      "quiz": [
        {
          "question": "Що Ендрю Нг назвав 'їжею для ШІ'?",
          "options": [
            "Алгоритми",
            "Дані",
            "Обчислювальні потужності",
            "Програмний код"
          ],
          "answer": 1
        }
      ]
    },
    {
      "id": 3,
      "title": "Підготовка даних",
      "shortTitle": "Підготовка",
      "description": "Сирі дані часто містять невідповідності, відсутні значення або викиди. Підготовка даних забезпечує, що дані чисті та стандартизовані.",
      "keyPoints": [
        "Очищення даних від невідповідностей",
        "Обробка відсутніх значень",
        "Нормалізація та стандартизація даних"
      ],
      "example": "Очищення клінічних даних для забезпечення послідовності в аналізі.",
      "tips": [
        "Документуйте всі зміни, внесені до вихідних даних",
        "Використовуйте автоматизовані інструменти для очищення великих наборів даних",
        "Перевірте дані після очищення, щоб переконатися, що вони все ще відображають реальність"
      ],
      "quiz": [
        {
          "question": "Які проблеми вирішує етап підготовки даних?",
          "options": [
            "Невідповідності, відсутні значення, викиди",
            "Формулювання проблеми та вибір алгоритму",
            "Вибір метрик оцінки",
            "Розгортання моделі в виробництво"
          ],
          "answer": 0
        }
      ]
    },
    {
      "id": 4,
      "title": "Моделювання",
      "shortTitle": "Модель",
      "description": "Вибір правильного алгоритму є критичним. В залежності від проблеми, ми можемо використовувати регресію, класифікацію або кластеризацію, тощо.",
      "keyPoints": [
        "Вибір алгоритму на основі типу проблеми",
        "Оцінка доступних даних (кількість та якість)",
        "Врахування обчислювальних ресурсів та часу навчання"
      ],
      "example": "Вибір алгоритму машинного навчання для прогнозування часу відновлення пацієнта на основі історичних даних.",
      "tips": [
        "Почніть з простих моделей перед переходом до складніших",
        "Розділіть дані на тренувальні та тестові набори",
        "Експериментуйте з різними алгоритмами для порівняння результатів"
      ],
      "quiz": [
        {
          "question": "Які фактори слід враховувати при виборі алгоритму?",
          "options": [
            "Тільки тип проблеми",
            "Тільки обчислювальні ресурси",
            "Тип проблеми, доступні дані та обчислювальні ресурси",
            "Тільки розмір набору даних"
          ],
          "answer": 2
        }
      ]
    },
    {
      "id": 5,
      "title": "Оцінювання",
      "shortTitle": "Оцінка",
      "description": "Після навчання, оцінка моделі є важливою для забезпечення точності та надійності.",
      "keyPoints": [
        "Вибір відповідних метрик для оцінки моделі",
        "Порівняння результатів з бізнес-цілями",
        "Виявлення областей для покращення"
      ],
      "example": "Оцінка моделі для виявлення ранніх симптомів захворювання за допомогою метрик точності, чутливості та специфічності.",
      "tips": [
        "Використовуйте метрики, що відповідають бізнес-цілям",
        "Проведіть крос-валідацію для надійності оцінки",
        "Порівняйте результати з базовими моделями"
      ],
      "quiz": [
        {
          "question": "Які метрики можуть використовуватися для оцінки моделі?",
          "options": [
            "Тільки точність (accuracy)",
            "Точність, повнота, F1-оцінка та інші",
            "Тільки час навчання",
            "Тільки розмір моделі"
          ],
          "answer": 1
        }
      ]
    },
    {
      "id": 6,
      "title": "Розгортання",
      "shortTitle": "Розгортання",
      "description": "Розгортання — це процес інтеграції навченої моделі в виробниче середовище, роблячи її доступною для реального використання. Цей крок є вирішальним для забезпечення того, щоб прогнози моделі були постійно доступні та надійні для кінцевих користувачів або автоматизованих систем.",
      "keyPoints": [
        "Контейнеризація моделі для портативності",
        "Створення API для доступу до моделі",
        "Налаштування безперервної інтеграції та доставки (CI/CD)",
        "Забезпечення масштабованості та доступності"
      ],
      "example": "Розгортання моделі прогнозування часу відновлення пацієнта в хмарній платформі (AWS, Azure) та інтеграція з системою електронних медичних карт через API.",
      "tips": [
        "Тестуйте модель в середовищі, подібному до виробничого",
        "Впровадіть моніторинг для відстеження продуктивності",
        "Плануйте для масштабування від початку"
      ],
      "quiz": [
        {
          "question": "Що таке контейнеризація в контексті розгортання моделі?",
          "options": [
            "Упаковка моделі в фізичний контейнер для транспортування",
            "Упаковка моделі, залежностей і середовища в програмний контейнер (як Docker)",
            "Обмеження доступу до моделі",
            "Зменшення розміру моделі"
          ],
          "answer": 1
        }
      ]
    },
    {
      "id": 7,
      "title": "Моніторинг та підтримка",
      "shortTitle": "Моніторинг",
      "description": "Моделі потребують постійного моніторингу, щоб залишатися точними та ефективними. Зміни в розподілі даних можуть погіршити продуктивність з часом.",
      "keyPoints": [
        "Відстеження продуктивності моделі в реальному часі",
        "Виявлення зміщення даних (data drift)",
        "Регулярне перенавчання моделі з новими даними",
        "Автоматизація розгортання оновлених моделей"
      ],
      "example": "Використання інструментів моніторингу, таких як Prometheus і Grafana, для відстеження точності моделі прогнозування часу відновлення пацієнта та виявлення будь-яких змін у розподілі даних.",
      "tips": [
        "Встановіть сповіщення для виявлення зниження продуктивності",
        "Плануйте регулярні огляди моделі",
        "Документуйте всі зміни та оновлення"
      ],
      "quiz": [
        {
          "question": "Чому важливий моніторинг моделі після розгортання?",
          "options": [
            "Він не важливий, якщо модель добре навчена",
            "Тільки для задоволення регуляторних вимог",
            "Для виявлення зміщення даних та підтримки продуктивності моделі",
            "Тільки для економії обчислювальних ресурсів"
          ],
          "answer": 2
        }
      ]
    }
  ]
};

// Глобальні змінні стану
let currentStepId = null;
let visitedSteps = new Set();
let selectedQuizOption = null;
let quizAnswered = false;

// Іконки для етапів
const stepIcons = {
  1: '❓',
  2: '📊',
  3: '🔧',
  4: '🤖',
  5: '📈',
  6: '🚀',
  7: '👁️'
};

// Ініціалізація додатка
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
  initializeApp();
  setupEventListeners();
});

function initializeApp() {
  // Встановлення заголовку та вступу
  document.getElementById('introText').textContent = workflowData.introduction;
  
  // Рендер бічної панелі
  renderSidebar();
  
  // Рендер візуалізації робочого процесу
  renderWorkflowDiagram();
  
  // Оновлення прогресу
  updateProgress();
  
  // Приховати деталі етапу спочатку
  document.getElementById('stepDetailsSection').classList.remove('active');
}

function setupEventListeners() {
  // Кнопки навігації
  document.getElementById('nextStepBtn').addEventListener('click', () => navigateStep(1));
  document.getElementById('prevStepBtn').addEventListener('click', () => navigateStep(-1));
  
  // Кнопка скидання прогресу
  document.getElementById('resetProgressBtn').addEventListener('click', resetProgress);
  
  // Кнопка перевірки відповіді
  document.getElementById('checkAnswerBtn').addEventListener('click', checkQuizAnswer);
}

function renderSidebar() {
  const sidebarList = document.getElementById('sidebarStepsList');
  sidebarList.innerHTML = '';
  
  workflowData.steps.forEach(step => {
    const listItem = document.createElement('li');
    
    const link = document.createElement('a');
    link.href = '#';
    link.className = 'step-link';
    link.dataset.stepId = step.id;
    
    const stepNumber = document.createElement('span');
    stepNumber.className = 'step-number';
    stepNumber.textContent = step.id;
    
    const stepTitle = document.createElement('span');
    stepTitle.textContent = step.shortTitle;
    
    link.appendChild(stepNumber);
    link.appendChild(stepTitle);
    
    link.addEventListener('click', (e) => {
      e.preventDefault();
      showStepDetails(step.id);
    });
    
    listItem.appendChild(link);
    sidebarList.appendChild(listItem);
  });
}

function renderWorkflowDiagram() {
  const diagram = document.getElementById('workflowDiagram');
  diagram.innerHTML = '';
  
  workflowData.steps.forEach(step => {
    const stepElement = document.createElement('div');
    stepElement.className = 'workflow-step';
    stepElement.dataset.stepId = step.id;
    
    const icon = document.createElement('div');
    icon.className = 'step-icon';
    icon.textContent = stepIcons[step.id] || '⚡';
    
    const title = document.createElement('h3');
    title.textContent = step.shortTitle;
    
    stepElement.appendChild(icon);
    stepElement.appendChild(title);
    
    stepElement.addEventListener('click', () => {
      showStepDetails(step.id);
    });
    
    diagram.appendChild(stepElement);
  });
}

function showStepDetails(stepId) {
  const step = workflowData.steps.find(s => s.id === stepId);
  if (!step) return;
  
  currentStepId = stepId;
  visitedSteps.add(stepId);
  
  // Оновити активний стан
  updateActiveStates();
  
  // Заповнити деталі етапу
  document.getElementById('stepTitle').textContent = step.title;
  document.getElementById('stepDescription').textContent = step.description;
  
  // Ключові моменти
  const keyPointsList = document.getElementById('stepKeyPoints');
  keyPointsList.innerHTML = '';
  step.keyPoints.forEach(point => {
    const li = document.createElement('li');
    li.textContent = point;
    keyPointsList.appendChild(li);
  });
  
  // Приклад
  document.getElementById('stepExample').textContent = step.example;
  
  // Поради
  const tipsList = document.getElementById('stepTips');
  tipsList.innerHTML = '';
  step.tips.forEach(tip => {
    const li = document.createElement('li');
    li.textContent = tip;
    tipsList.appendChild(li);
  });
  
  // Вікторина
  setupQuiz(step.quiz[0]);
  
  // Показати панель деталей
  document.getElementById('introSection').style.display = 'none';
  document.getElementById('stepDetailsSection').classList.add('active');
  
  // Оновити кнопки навігації
  updateNavigationButtons();
  
  // Оновити прогрес
  updateProgress();
  
  // Прокрутити до верху
  document.getElementById('stepDetailsSection').scrollIntoView({ behavior: 'smooth' });
}

function updateActiveStates() {
  // Оновити бічну панель
  document.querySelectorAll('.step-link').forEach(link => {
    const stepId = parseInt(link.dataset.stepId);
    link.classList.remove('active');
    if (visitedSteps.has(stepId)) {
      link.classList.add('visited');
    }
    if (stepId === currentStepId) {
      link.classList.add('active');
    }
  });
  
  // Оновити діаграму
  document.querySelectorAll('.workflow-step').forEach(step => {
    const stepId = parseInt(step.dataset.stepId);
    step.classList.remove('active');
    if (visitedSteps.has(stepId)) {
      step.classList.add('visited');
    }
    if (stepId === currentStepId) {
      step.classList.add('active');
    }
  });
}

function setupQuiz(quiz) {
  document.getElementById('quizQuestion').textContent = quiz.question;
  
  const optionsContainer = document.getElementById('quizOptions');
  optionsContainer.innerHTML = '';
  
  quiz.options.forEach((option, index) => {
    const optionElement = document.createElement('div');
    optionElement.className = 'quiz-option';
    optionElement.textContent = option;
    optionElement.dataset.index = index;
    
    optionElement.addEventListener('click', () => {
      if (quizAnswered) return;
      
      document.querySelectorAll('.quiz-option').forEach(opt => {
        opt.classList.remove('selected');
      });
      optionElement.classList.add('selected');
      selectedQuizOption = index;
    });
    
    optionsContainer.appendChild(optionElement);
  });
  
  // Скинути стан вікторини
  selectedQuizOption = null;
  quizAnswered = false;
  document.getElementById('quizResult').classList.remove('show', 'correct', 'incorrect');
  document.getElementById('checkAnswerBtn').style.display = 'block';
}

function checkQuizAnswer() {
  if (selectedQuizOption === null) {
    alert('Будь ласка, оберіть відповідь');
    return;
  }
  
  const step = workflowData.steps.find(s => s.id === currentStepId);
  const quiz = step.quiz[0];
  const isCorrect = selectedQuizOption === quiz.answer;
  
  // Показати результат
  const resultElement = document.getElementById('quizResult');
  resultElement.classList.add('show');
  
  if (isCorrect) {
    resultElement.classList.add('correct');
    resultElement.textContent = '✅ Правильно! Відмінна робота!';
  } else {
    resultElement.classList.add('incorrect');
    resultElement.textContent = `❌ Неправильно. Правильна відповідь: ${quiz.options[quiz.answer]}`;
  }
  
  // Підсвітити правильну та неправильну відповіді
  document.querySelectorAll('.quiz-option').forEach((option, index) => {
    if (index === quiz.answer) {
      option.classList.add('correct');
    } else if (index === selectedQuizOption && !isCorrect) {
      option.classList.add('incorrect');
    }
  });
  
  quizAnswered = true;
  document.getElementById('checkAnswerBtn').style.display = 'none';
}

function navigateStep(direction) {
  if (!currentStepId) return;
  
  const currentIndex = workflowData.steps.findIndex(s => s.id === currentStepId);
  const newIndex = currentIndex + direction;
  
  if (newIndex >= 0 && newIndex < workflowData.steps.length) {
    showStepDetails(workflowData.steps[newIndex].id);
  }
}

function updateNavigationButtons() {
  const currentIndex = workflowData.steps.findIndex(s => s.id === currentStepId);
  
  document.getElementById('prevStepBtn').disabled = currentIndex === 0;
  document.getElementById('nextStepBtn').disabled = currentIndex === workflowData.steps.length - 1;
}

function updateProgress() {
  const totalSteps = workflowData.steps.length;
  const completedSteps = visitedSteps.size;
  const percentage = (completedSteps / totalSteps) * 100;
  
  document.getElementById('progressFill').style.width = `${percentage}%`;
  document.getElementById('progressText').textContent = `${completedSteps}/${totalSteps} етапів вивчено`;
}

function resetProgress() {
  if (confirm('Ви впевнені, що хочете скинути свій прогрес?')) {
    visitedSteps.clear();
    currentStepId = null;
    
    // Приховати деталі етапу та показати вступ
    document.getElementById('stepDetailsSection').classList.remove('active');
    document.getElementById('introSection').style.display = 'block';
    
    // Оновити стани
    updateActiveStates();
    updateProgress();
    
    // Прокрутити до верху
    window.scrollTo({ top: 0, behavior: 'smooth' });
  }
}