CH tr 148

Theo em, nhà trường thu nhập, lưu trữ và xử lý những dữ liệu nào về học sinh?

Phương pháp giải:

Các thông tin nhà trường thu thập bao gồm: thông tin cá nhân, học tập, hành vi và quản lý lớp, sức khỏe,…

Lời giải chi tiết:

Nhà trường thu thập, lưu trữ và xử lý các dữ liệu sau về học sinh:

- Thông tin cá nhân: Bao gồm tên, ngày sinh, địa chỉ, số điện thoại, email và thông tin về phụ huynh.

- Học tập: Bao gồm điểm số, kết quả kiểm tra, báo cáo học tập, lịch học, danh sách môn học và thông tin về trình độ học vấn.

- Hành vi và quản lý lớp: Bao gồm thông tin về vi phạm, kỷ luật, tham gia hoạt động ngoại khóa, sự tham gia vào lớp học và sự hiệu quả trong việc hoàn thành nhiệm vụ.

- Sức khỏe: Bao gồm thông tin y tế, lịch tiêm chủng, thông tin về bệnh nếu có, và các yếu tố liên quan đến sức khỏe và phát triển của học sinh.

- Gia đình và xã hội: Bao gồm thông tin về gia đình, hoàn cảnh đặc biệt, tình trạng hỗ trợ xã hội và thông tin liên quan đến việc hỗ trợ học sinh.

CH tr 149

- Hãy thảo luận với bạn và cho biết:

a) Sơ lược về (khái niệm) Khoa học dữ liệu.

b) Mục tiêu cụ thể của Khoa học dữ liệu

Phương pháp giải:

Lập nhóm thảo luận cùng bạn, kết hợp tìm kiếm thông tin để trả lời.

Lời giải chi tiết:

a) Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu nhằm khai thác những thông tin chuyên sâu có ý nghĩa đối với hoạt động kinh doanh. 

b) Mục tiêu của Khoa học dữ liệu:

- Khám phá tri thức.

- Phân tích dữ liệu.

- Tối ưu hóa quyết định.

- Trực quan hóa dữ liệu.

CH tr 150 KP

Em hãy giới thiệu một vài thành tựu chính của Khoa học dữ liệu.

Phương pháp giải:

Một số thành tựu chính là: phân tích dữ liệu lớn, học máy, khai phá dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, …

Lời giải chi tiết:

Một vài thành tựu chính của Khoa học dữ liệu:

- Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics): Khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau, giúp tìm ra thông tin, xu hướng và mô hình ẩn trong dữ liệu.

- Học máy (Machine Learning): Sự phát triển của các thuật toán học máy đã mang lại khả năng tự động học và cải thiện hiệu suất dự đoán từ dữ liệu, được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, marketing, v.v.

- Khai phá dữ liệu (Data Mining): Các phương pháp và công cụ để khám phá tri thức ẩn trong dữ liệu, giúp tìm ra mô hình, quy luật và thông tin hữu ích từ các nguồn dữ liệu phức tạp.

- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Cung cấp phương tiện trực quan và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu thông qua biểu đồ, đồ thị và hình ảnh, giúp hiểu rõ hơn về mô hình và mối quan hệ trong dữ liệu.

- Dự báo và tư vấn (Forecasting and Recommendation): Sử dụng kỹ thuật dự báo để dự đoán xu hướng và sự phát triển trong tương lai, cũng như tư vấn cá nhân và gợi ý dựa trên mô hình học từ dữ liệu.

- Tối ưu hóa và quyết định (Optimization and Decision Making): Áp dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình và đưa ra quyết định thông minh, từ việc tối ưu hóa nguồn lực đến lập kế hoạch và quản lý rủi ro.

CH tr 150 LT1

Vì sao tự động hoá là thành tựu quan trọng của Khoa học dữ liệu?

Phương pháp giải:

Tìm hiểu thông tin trong bài học và tham khảo tài liệu để trả lời.

Lời giải chi tiết:

Tự động hoá là một thành tựu quan trọng của Khoa học dữ liệu vì:

- Tự động hoá giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu: Công nghệ tự động hoá cho phép thực hiện các quy trình xử lý dữ liệu một cách tự động và hiệu quả hơn, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng tốc độ xử lý dữ liệu.

- Tự động hoá giúp tiết kiệm thời gian và công sức: Khi quy trình xử lý dữ liệu được tự động hoá, người dùng không cần phải thực hiện các tác vụ một cách thủ công, giúp tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể.

- Tự động hoá giảm thiểu sai sót: Tự động hoá giúp loại bỏ yếu tố con người trong quá trình xử lý dữ liệu, giảm thiểu khả năng phát sinh sai sót và đảm bảo tính chính xác của kết quả.

CH tr 150 LT2

Vì sao Khoa học dữ liệu giúp nâng cao năng lực ra quyết định của máy tính?

Phương pháp giải:

Dựa vào kiến thức trong bài học và tham khảo các nguồn tài liệu để trả lời.

Lời giải chi tiết:

Khoa học dữ liệu giúp nâng cao năng lực ra quyết định của máy tính vì:

- Khoa học dữ liệu cung cấp phương pháp và công cụ để phân tích và rút trích thông tin từ dữ liệu lớn và phức tạp.

- Kỹ thuật học máy và khai phá dữ liệu trong Khoa học dữ liệu cho phép máy tính học và tự động tìm hiểu từ dữ liệu, từ đó tạo ra những quyết định thông minh và dự đoán chính xác.

- Khoa học dữ liệu cung cấp các phương pháp và mô hình để phân tích mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu, giúp máy tính hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và hỗ trợ quyết định.

- Bằng cách áp dụng Khoa học dữ liệu, máy tính có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và tự động, từ đó nâng cao khả năng ra quyết định và tối ưu hóa quy trình.

CH tr 150 VD1

Em hãy cho biết Khoa học dữ liệu có góp phần vào sự phát triển của các lĩnh vực như y tế, giáo dục, giao thông,... hay không? Cho ví dụ minh hoạ.

Phương pháp giải:

Khoa học dữ liệu có góp phần vô cùng quan trọng vào sự phát triển của các lĩnh vực như y tế, giáo dục, giao thông,…

Lời giải chi tiết:

Khoa học dữ liệu đã góp phần quan trọng vào sự phát triển của nhiều lĩnh vực, bao gồm:

- Y tế: Khoa học dữ liệu đã cung cấp các phương pháp và công cụ để phân tích dữ liệu y tế, từ đó giúp nâng cao chẩn đoán bệnh, dự báo dịch bệnh, tối ưu hóa quy trình chăm sóc sức khỏe và phát hiện xu hướng và mô hình liên quan đến sức khỏe.

Ví dụ: Học máy và khai phá dữ liệu được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán bệnh và phân loại bệnh, như dự đoán tiên lượng ung thư, phát hiện bất thường trong hình ảnh y tế, và giúp tăng cường quản lý dữ liệu y tế.

- Giáo dục: Khoa học dữ liệu đã đóng góp vào việc cải thiện quy trình giảng dạy, đánh giá học tập và tư vấn học tập.

Ví dụ: Phân tích dữ liệu học tập giúp hiểu rõ hơn về tiến trình học tập của học sinh, tìm ra mô hình học tập hiệu quả và đề xuất phương pháp giảng dạy tốt hơn. Các hệ thống đề xuất và tư vấn dựa trên dữ liệu cũng được áp dụng để tùy chỉnh nội dung học tập cho từng học sinh.

- Giao thông: Khoa học dữ liệu đã đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa giao thông, dự báo tắc nghẽn và cải thiện an toàn giao thông.

Ví dụ: Phân tích dữ liệu lưu lượng giao thông và các yếu tố liên quan giúp dự đoán tắc nghẽn, tối ưu hóa định tuyến và phân phối tài nguyên giao thông. Các hệ thống thông minh trong giao thông, như hệ thống đèn giao thông tự động điều chỉnh, cũng sử dụng Khoa học dữ liệu để tăng cường hiệu suất và an toàn giao thông.

CH tr 150 VD2

Khám phá tri thức trong Khoa học dữ liệu gồm những hoạt động gì? Vì sao khám phá tri thức là thành tựu quan trọng của Khoa học dữ liệu?

Phương pháp giải:

Khám phá tri thức bao gồm: khai phá dữ liệu, phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu, khám phá tri thức.

Lời giải chi tiết:

Khám phá tri thức trong Khoa học dữ liệu bao gồm các hoạt động sau:

- Khai phá dữ liệu (Data Exploration): Tìm hiểu và khám phá dữ liệu để hiểu cấu trúc, tính chất và các mẫu ẩn bên trong dữ liệu.

- Phân tích dữ liệu (Data Analysis): Sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích để tìm ra thông tin hữu ích, mô hình, quy luật và xu hướng trong dữ liệu.

- Xử lý dữ liệu (Data Preprocessing): Tiền xử lý dữ liệu để làm sạch, chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu để phù hợp với các phương pháp khám phá tri thức.

- Khám phá tri thức (Knowledge Discovery): Áp dụng các thuật toán và kỹ thuật khám phá tri thức để tìm ra tri thức mới, quy luật ẩn, mô hình và thông tin giá trị từ dữ liệu.

Khám phá tri thức là một thành tựu quan trọng của Khoa học dữ liệu vì:

- Nâng cao hiểu biết và nhận thức: Khám phá tri thức giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu, từ đó tạo ra những thông tin và hiểu biết sâu sắc về các mẫu, quy luật và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.

- Tạo ra thông tin giá trị: Khám phá tri thức từ dữ liệu giúp chúng ta tìm ra thông tin hữu ích, xu hướng, và mô hình dự đoán, từ đó hỗ trợ quyết định và đưa ra các hành động có căn cứ.

- Phát hiện tri thức mới: Khám phá tri thức từ dữ liệu có thể tiết lộ tri thức mới, mô hình khái quát và quy luật chưa biết trước đó, giúp mở ra những cơ hội mới và đưa ra những phát hiện đột phá.

- Tối ưu hóa quy trình: Khám phá tri thức cung cấp thông tin quan trọng để tối ưu hóa quy trình, từ việc cải thiện hiệu suất, dự báo tốt hơn, đến tối ưu hóa nguồn lực và đáp ứng nhu cầu của người dùng.