Thầy Cải - Quốc Thái

BÀI 1. MÔ PHỎNG ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG NHIỀU LĨNH VỰC
(CÁNH DIỀU - CS)

Bài 1 - Mô phỏng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực (Cánh diều - cs)

Đây là bài soạn lý thuyết tin học 12 - sách Cánh diều. Bài học này thuộc định hướng Khoa học máy tính (CS). Lý thuyết được tóm tắt ngắn gọn, dễ hiểu, bám sát nội dung cốt lõi của bài học. Quý Thầy Cô và các em học sinh truy cập để làm tài liệu tham khảo nhé. Chúc Thầy Cô dạy tốt, chúc các em học sinh học giỏi.

1. Mô phỏng và phần mềm mô phỏng

- Mô phỏng là kỹ thuật tái tạo hoạt động của một hệ thống để nghiên cứu hoặc giảng dạy.
- Phần mềm mô phỏng giúp mô phỏng các hệ thống tự nhiên, khoa học xã hội và hệ thống do con người tạo ra.
- Một số phần mềm không cần dữ liệu đầu vào (Solar System 3D Simulator), trong khi một số phần mềm khác cho phép thay đổi dữ liệu để thử nghiệm các kịch bản khác nhau (mô phỏng con lắc lò xo).
- Thực tế ảo (VR) tạo ra môi trường mô phỏng giúp người dùng tương tác như trong thế giới thật.

2. Phần mềm mô phỏng trong một số lĩnh vực

a) Phần mềm mô phỏng trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo

- Thí nghiệm ảo: PhET Interactive Simulations giúp thực hiện thí nghiệm trong Toán, Lý, Hóa, Sinh.

- Môi trường thực tế ảo: Labster mô phỏng thí nghiệm không cần phòng thí nghiệm thực.
- Trò chơi giáo dục: Sphinx giúp học lịch sử Ai Cập, Microsoft Flight Simulator mô phỏng bay.

b) Phần mềm mô phỏng trong lĩnh vực y tế

- SimSurgery: Huấn luyện phẫu thuật nội soi.
- ANSYS Medical Simulation: Mô phỏng quá trình sinh học, phát triển thiết bị y tế.

c) Phần mềm mô phỏng trong lĩnh vực quân sự

- Huấn luyện lái máy bay, xe quân sự trong môi trường ảo.
- Mô phỏng vũ khí, hệ thống radar để kiểm tra hiệu suất.

d) Phần mềm mô phỏng trong lĩnh vực sản xuất

- SolidWorks: Mô phỏng thiết kế cơ khí, kiểm tra chất lượng sản phẩm.
- Simufact Welding: Đào tạo quy trình hàn kim loại.

e) Phần mềm mô phỏng trong lĩnh vực giải trí

- Trò chơi mô phỏng: World of Warcraft.
- Kỹ xảo điện ảnh: Công viên kỷ Jura, Ma trận, Avatar sử dụng mô phỏng để tạo hiệu ứng đặc biệt.

3. Thực hành sử dụng phần mềm mô phỏng 3D Hệ Mặt Trời (Solar System 3D Simulator)

- Quan sát các hành tinh, tìm hiểu quỹ đạo, tốc độ, thời gian quay quanh Mặt Trời.
- Giải thích hiện tượng nguyệt thực, nhật thực bằng phần mềm.
- Xác định vùng ngày/đêm trên Trái Đất.

---The End!---

CÙNG CHUYÊN MỤC:

Bài 1. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
Bài 2. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo (tiếp theo)

Bài 1. Cơ sở về mạng máy tính
Bài 2. Mô hình và các giao thức mạng
Bài 3. Thực hành thiết lập kết nối và sử dụng mạng

Bài. Giữ gìn tính nhân văn trong thế giới ảo

Bài 1. Làm quen với ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản
Bài 2. Định dạng văn bản và tạo siêu liên kết
Bài 3. Thực hành định dạng văn bản và tạo siêu liên kết
Bài 4. Trình bày nội dung theo dạng danh sách, bảng biểu
Bài 5. Chèn hình ảnh, âm thanh, video và sử dụng khung
Bài 6. Tạo biểu mẫu
Bài 7. Thực hành tạo biểu mẫu
Bài 8. Làm quen với CSS
Bài 9. Thực hành định dạng một số thuộc tính CSS
Bài 10. Bộ chọn lớp, bộ chọn định danh
Bài 11. Mô hình hộp, bố cục trang web
Bài 12. Dự án nhỏ: Tạo trang web báo tường

Bài 1. Giới thiệu nhóm nghề Dịch vụ và Quản trị trong ngành Công nghệ thông tin
Bài 2. Một số nghề khác trong ngành Công nghệ thông tin và một số nghề ứng dụng Công nghệ thông tin
Bài 3. Dự án nhỏ: Tìm hiểu thông tin tuyển sinh và hướng nghiệp về lĩnh vực đào tạo “Máy tính và Công nghệ thông tin” ở Việt Nam.

Bài 1. Thực hành kết nối máy tính với ti vi thông minh
Bài 2. Thực hành theo nhóm: Kết nối các thiết bị không dây cho ứng dụng

Bài 1. Giới thiệu phần mềm tạo website
Bài 2. Tạo website bằng phần mềm
Bài 3. Tạo thanh điều hướng cho trang web
Bài 4. Tạo nội dung văn bản cho trang web
Bài 5. Tạo nội dung hình ảnh cho trang web
Bài 6. Tạo biểu mẫu cho trang web và xuất bản website
Bài 7. Tạo sản phẩm theo nhóm (Bài tập nhóm)

Bài 1. Môi trường truyền dẫn
Bài 2. Thiết bị mạng
Bài 3. Thiết bị mạng LAN
Bài 4. Thực hành về nhận diện thiết bị mạng và thiết kế mạng LAN (Bài tập nhóm)

Bài 1. Giới thiệu về học máy
Bài 2. Giới thiệu về khoa học dữ liệu
Bài 3. Giới thiệu về khoa học dữ liệu (tiếp theo)
Bài 4. Thực hành phân tích dữ liệu

Bài 1. Mô phỏng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực
Bài 2. Thực hành về mô phỏng

CÁC CHUYÊN MỤC LIÊN QUAN:

☞ Kiểm tra tin học 12 - Cánh diều
☞ Lý thuyết tin học 12 - Cánh diều
☞ Thực hành tin học 12 - Cánh diều
☞ Gợi ý trả lời tin học 12 - Cánh diều
☞ Trắc nghiệm tin học 12 - Cánh diều
☞ Bài giảng điện tử tin học 12 - Cánh diều

BÀI 4. THỰC HÀNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (CÁNH DIỀU - CS)

Bài 4 - Thực hành phân tích dữ liệu (Cánh diều - cs)

Nhiệm vụ 1: Trích xuất thông tin về ước tính kì hạn vay từ dữ liệu cho trước

Yêu cầu: Xác định kỳ hạn vay dựa trên lãi suất và số tiền trả góp hằng tháng.
Hướng dẫn thực hiện:
1. Thu thập dữ liệu:
- Số tiền cần vay.
- Số tiền có thể trả góp mỗi tháng.
- Lãi suất theo năm của các ngân hàng.
2. Phân tích dữ liệu bằng Excel:
- Sử dụng hàm PMT để tính toán khoản thanh toán định kỳ.
- Dùng công cụ What-If Analysis để phân tích dữ liệu.
- Áp dụng Data Table để xem sự thay đổi khi thay đổi lãi suất hoặc kỳ hạn vay.
3. Ví dụ minh họa:
- Vay 500 triệu VNĐ, trả góp khoảng 10 triệu/tháng, lãi suất 6.5% - 8.0%.
- Kết quả: Kỳ hạn vay khoảng 60 tháng.

Nhiệm vụ 2: Đưa ra dự báo dựa trên chuỗi thời gian

Yêu cầu: Phân tích chuỗi dữ liệu lượng hành khách sân bay theo tháng để dự báo tương lai.
Hướng dẫn thực hiện:
1. Dùng Excel để tạo dự báo:
- Nhập dữ liệu dạng chuỗi thời gian (ngày - số lượng hành khách).
- Dùng công cụ Forecast Sheet để tạo dự báo.
- Xem kết quả dự báo bằng biểu đồ và bảng dữ liệu.
2. Điều chỉnh tham số dự báo:
- Thay đổi Confidence Interval để thấy tác động lên kết quả.
- Rút ngắn chuỗi dữ liệu đầu vào, so sánh kết quả dự báo với dữ liệu thực tế.
Kết quả:
- Đồ thị hiển thị xu hướng số lượng hành khách trong tương lai.
- Điều chỉnh tham số giúp hiểu rõ độ tin cậy của dự báo.

---The End!---

CÙNG CHUYÊN MỤC:

Bài 1. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
Bài 2. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo (tiếp theo)

Bài 1. Cơ sở về mạng máy tính
Bài 2. Mô hình và các giao thức mạng
Bài 3. Thực hành thiết lập kết nối và sử dụng mạng

Bài. Giữ gìn tính nhân văn trong thế giới ảo

Bài 1. Thực hành kết nối máy tính với ti vi thông minh
Bài 2. Thực hành theo nhóm: Kết nối các thiết bị không dây cho ứng dụng

Bài 1. Mô phỏng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực
Bài 2. Thực hành về mô phỏng

CÁC CHUYÊN MỤC LIÊN QUAN:

BÀI 3. GIỚI THIỆU VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU (TT) (CÁNH DIỀU - CS)

Bài 3 - Giới thiệu về khoa học dữ liệu (tiếp theo) (Cánh diều - cs)

1. Đặc trưng của dữ liệu lớn (Big Data)

Dữ liệu lớn có các đặc điểm chính (5V):
- Khối lượng (Volume): Dữ liệu có thể đạt mức petabyte hoặc exabyte.
- Tốc độ (Velocity): Dữ liệu được tạo liên tục, cần xử lý nhanh.
- Tính đa dạng (Variety): Dữ liệu có nhiều dạng khác nhau (văn bản, hình ảnh, video).
- Tính xác thực (Veracity): Độ tin cậy và chính xác của dữ liệu.
- Giá trị (Value): Dữ liệu mang lại thông tin có giá trị cho doanh nghiệp và xã hội.

2. Phân tích dữ liệu, phát hiện tri thức

a) Phân tích dữ liệu

- Phân tích mô tả: Tóm tắt dữ liệu, biểu diễn trực quan bằng biểu đồ, đồ thị.
- Phân tích dự đoán: Dự đoán xu hướng tương lai, kiểm định giả thuyết thống kê.
- Phân tích chuỗi thời gian: Dự đoán dữ liệu theo chu kỳ (ví dụ: dự báo thời tiết).
- Phân tích hồi quy: Xác định mối quan hệ giữa các biến số để dự đoán giá trị mới.

b) Khai phá dữ liệu, phát hiện tri thức

- Khai phá dữ liệu: Tìm ra các mẫu, quy luật trong dữ liệu.
- Phân loại và phân cụm: Ứng dụng trong thương mại, y tế, tài chính,…

3. Vai trò của máy tính và thuật toán ưu việt với khoa học dữ liệu

a) Máy tính là công cụ quan trọng trong khoa học dữ liệu

- Máy tính giúp lưu trữ, xử lý dữ liệu lớn, tự động hóa quá trình phân tích.
- Học máy (Machine Learning) và AI hỗ trợ phát hiện tri thức từ dữ liệu.

b) Máy tính và thuật toán ưu việt giúp phân tích dữ liệu hiệu quả

- Siêu máy tính: Xử lý hàng nghìn tỷ phép tính mỗi giây.
- Điện toán đám mây: Lưu trữ, phân tích dữ liệu linh hoạt, tiết kiệm chi phí.
- Cơ sở dữ liệu NoSQL: Quản lý dữ liệu không cấu trúc (MongoDB, Apache Hadoop).
- Máy tính cụm (Cluster Computing): Tập hợp nhiều máy tính để xử lý dữ liệu nhanh hơn.
- Thuật toán song song: Giúp tăng tốc độ tính toán bằng cách chia nhỏ bài toán.

---The End!---

CÙNG CHUYÊN MỤC:

Bài 1. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
Bài 2. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo (tiếp theo)

Bài 1. Cơ sở về mạng máy tính
Bài 2. Mô hình và các giao thức mạng
Bài 3. Thực hành thiết lập kết nối và sử dụng mạng

Bài. Giữ gìn tính nhân văn trong thế giới ảo

Bài 1. Thực hành kết nối máy tính với ti vi thông minh
Bài 2. Thực hành theo nhóm: Kết nối các thiết bị không dây cho ứng dụng

Bài 1. Mô phỏng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực
Bài 2. Thực hành về mô phỏng

CÁC CHUYÊN MỤC LIÊN QUAN:

BÀI 2. GIỚI THIỆU VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU (CÁNH DIỀU - CS)

Bài 2 - Giới thiệu về khoa học dữ liệu (Cánh diều - cs)

1. Khoa học dữ liệu

a) Khái niệm khoa học dữ liệu

- Khoa học dữ liệu là lĩnh vực liên ngành, kết hợp Toán học, Thống kê, Khoa học máy tính với kiến thức chuyên ngành.
- Mục tiêu: Quản trị, phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định và lập kế hoạch.
- Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Kinh doanh, tài chính, y tế, giáo dục,…

b) Các giai đoạn của một dự án khoa học dữ liệu

1. Xác định vấn đề: Hiểu rõ bài toán cần giải quyết.
2. Thu thập dữ liệu: Lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
3. Chuẩn bị dữ liệu: Làm sạch, xử lý dữ liệu, loại bỏ lỗi.
4. Phân tích và khai phá dữ liệu: Tìm mối quan hệ, quy luật trong dữ liệu.
5. Đánh giá và giải thích: Kiểm tra mô hình, đánh giá hiệu quả.
6. Ra quyết định và triển khai: Sử dụng kết quả để tối ưu hóa hoạt động.

Ví dụ: Dự báo số lượng hành khách tại sân bay để cải thiện quy trình làm việc.

2. Một số thành tựu của khoa học dữ liệu

a) Dự án Bộ gen người (HGP)

- Nghiên cứu giải mã bộ gen người giúp hiểu rõ về bệnh tật và phát triển y học.
- Dữ liệu lớn (hàng trăm petabyte) yêu cầu thuật toán phân tích mạnh mẽ.

b) Các dự án nghiên cứu và khám phá không gian vũ trụ

- Kính thiên văn Kepler, TESS, Plato thu thập dữ liệu về hành tinh ngoài hệ Mặt Trời.
- Học máy giúp phân tích quỹ đạo, phát hiện hành tinh có thể sống được.

c) Hệ thống Giám sát đánh bắt cá toàn cầu

- Sử dụng dữ liệu vệ tinh để phát hiện tàu đánh bắt cá bất hợp pháp.