BÀI F16 - MÁY TÍNH, THUẬT TOÁN VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU (CTST

BÀI F16 - MÁY TÍNH, THUẬT TOÁN VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU (CTST - CS)

Đây là bài soạn gợi ý trả lời SGK tin học 12 (bộ sách Chân trời sáng tạo). Bài này thuộc định hướng: Khoa học máy tính (CS). Các em truy cập vào để tham khảo nhé. Chúc các em có nhiều sức khỏe và chăm ngoan học giỏi.

(trang 151 sách cs)

Theo em, những khả năng nổi bật nào đã giúp cho máy tính dần trở thành một thiết bị được sử dụng thường xuyên trong việc xử lí dữ liệu?

Gợi ý trả lời

- Tốc độ xử lí cao: Máy tính có thể tính toán và xử lí hàng triệu phép toán trong thời gian ngắn.
- Khả năng lưu trữ lớn: Có thể lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ.
- Độ chính xác cao: Hạn chế sai sót so với con người.
- Tự động hóa: Có thể thực hiện nhiều tác vụ lặp đi lặp lại một cách tự động.
- Khả năng kết nối mạng: Giúp chia sẻ và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

(trang 153 sách cs)

Theo em, điện toán đám mây có vai trò như thế nào trong Khoa học dữ liệu?

Gợi ý trả lời

- Lưu trữ dữ liệu linh hoạt: Dễ dàng mở rộng dung lượng theo nhu cầu.
- Xử lí mạnh mẽ: Có thể thực hiện các tác vụ phân tích phức tạp mà không cần đầu tư phần cứng cục bộ.
- Truy cập mọi lúc, mọi nơi: Dữ liệu và công cụ phân tích được truy cập qua internet.
- Tiết kiệm chi phí: Không cần đầu tư nhiều vào hạ tầng máy chủ vật lý.
- Hỗ trợ cộng tác: Nhiều người có thể làm việc với cùng một tập dữ liệu.

(trang 155 sách cs)

Thảo luận với bạn và cho biết một số ưu điểm khi sử dụng máy tính và thuật toán để xử lí dữ liệu lớn.

Gợi ý trả lời

- Xử lí nhanh và hiệu quả: Máy tính có thể xử lí dữ liệu với tốc độ cao nhờ các thuật toán tối ưu.
- Phân tích dữ liệu phức tạp: Các thuật toán có thể phát hiện mẫu và xu hướng trong dữ liệu lớn.
- Tự động hóa quá trình phân tích: Giảm công sức và thời gian của con người.
- Mở rộng quy mô dễ dàng: Có thể xử lí dữ liệu từ nhiều nguồn với dung lượng lớn.
- Đưa ra dự đoán chính xác: Nhờ thuật toán học máy và phân tích dữ liệu.

(trang 155 sách cs)

1. Trình bày các yếu tố chính của dữ liệu lớn.
2. Nêu ví dụ minh hoạ tính ưu việt của máy tính khi xử lí dữ liệu lớn.

Gợi ý trả lời

1. Các yếu tố chính của dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn có 5 đặc điểm chính thường gọi là 5V:
- Volume (Khối lượng): Lượng dữ liệu rất lớn, tính theo terabyte hoặc petabyte.
- Velocity (Tốc độ): Dữ liệu được tạo ra và xử lí nhanh chóng, liên tục.
- Variety (Đa dạng): Có nhiều loại dữ liệu: văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, dữ liệu cảm biến,...
- Veracity (Độ tin cậy): Dữ liệu có thể chứa sai sót hoặc không đồng nhất, cần xử lí cẩn thận.
- Value (Giá trị): Tiềm năng khai thác thông tin hữu ích từ dữ liệu.
2. Ví dụ minh hoạ tính ưu việt của máy tính khi xử lí dữ liệu lớn.
- Phân tích hành vi người dùng trên mạng xã hội: Mỗi ngày Facebook, TikTok tạo ra hàng tỉ lượt tương tác. Máy tính sử dụng thuật toán để phân tích, xác định nội dung phù hợp để đề xuất cho từng người dùng chỉ trong vài giây.
- Dự báo thời tiết: Dữ liệu thu thập từ hàng nghìn trạm khí tượng được xử lí bằng siêu máy tính để đưa ra dự báo chính xác trong thời gian ngắn.

(trang 155 sách cs)

1. Cho biết dữ liệu tạo ra từ mạng xã hội có các tính chất của dữ liệu lớn không.
2. Tìm hiểu và trình bày sơ lược vai trò của tự động hoá trong Khoa học dữ liệu.

Gợi ý trả lời

1. Có.
- Khối lượng lớn (Volume): Hàng tỉ bài đăng, hình ảnh, video mỗi ngày.
- Tốc độ cao (Velocity): Dữ liệu được cập nhật liên tục theo thời gian thực.
- Đa dạng (Variety): Có văn bản, hình ảnh, video, biểu tượng cảm xúc,...
- Không đồng nhất (Veracity): Có thể chứa thông tin sai lệch, cần kiểm chứng.
- Giá trị (Value): Mang lại thông tin về hành vi người dùng, xu hướng xã hội,...
2. Sơ lược vai trò của tự động hoá trong Khoa học dữ liệu.
- Giảm công việc thủ công: Tự động hoá các bước như thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu.
- Tiết kiệm thời gian và chi phí: Không cần xử lí thủ công dữ liệu phức tạp.
- Tăng độ chính xác: Hạn chế sai sót do con người.
- Phân tích liên tục và theo thời gian thực: Hệ thống tự động phân tích và đưa ra cảnh báo, dự đoán.
- Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Như y tế (chẩn đoán bệnh), ngân hàng (phát hiện gian lận), marketing (phân tích hành vi người tiêu dùng).

---The end!---

CÙNG CHUYÊN MỤC:

CHỦ ĐỀ A. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC

Bài A1. Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo
Bài A2. Trí tuệ nhân tạo và cuộc sống
Bài A3(ict). Thực hành kết nối thiết bị số với máy tính
Bài A4(ict). Thực hành kết nối thiết bị số với máy tính (tiếp theo)

CHỦ ĐỀ B. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET

Bài B1. Thiết bị và giao thức mạng
Bài B2. Các chức năng mạng của hệ điều hành
Bài B3. Thực hành kết nối và sử dụng mạng trên thiết bị thông minh
Bài B4(cs). Vai trò của các thiết bị mạng
Bài B5(cs). Đường truyền hữu tuyến và vô tuyến
Bài B6(cs). Thiết kế mạng nội bộ
Bài B7(cs). Thực hành thiết kế mạng nội bộ

CHỦ ĐỀ D. ĐẠO ĐỨC, PHÁP LUẬT VÀ VĂN HÓA TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ

Bài D1. Giao tiếp trong không gian mạng
Bài D2. Giữ gìn tính nhân văn trong không gian mạng

CHỦ ĐỀ E. ỨNG DỤNG TIN HỌC

Bài E1(ict). Tạo trang web, thiết lập giao diện và xem trước trang web
Bài E2(ict). Tạo, hiệu chỉnh trang web và thiết kế thanh điều hướng
Bài E3(ict). Tạo văn bản, chèn hình ảnh và tạo chân trang
Bài E4(ict). Sử dụng Content Blocks, Buttun, Divider
Bài E5(ict). Nhúng mã và tạo băng chuyền hình ảnh
Bài E6(ict). Chèn YouTube, Calendar, Drive và Collapsible group
Bài E7(ict). Sử dụng Map, Form và các thiết lập trang web
Bài E8(ict). Hoàn thiện và xuất bản trang web

CHỦ ĐỀ F. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH