Câu hỏi tự luận Khoa học máy tính 12 cánh diều Bài 2: Giới thiệu về Khoa học dữ liệu

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

BÀI 1.2: GIỚI THIỆU VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

(15 CÂU)

1. NHẬN BIẾT (4 CÂU)

Câu 1: Khoa học dữ liệu là gì? Trình bày khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp giữa thống kê, phân tích dữ liệu, và các phương pháp học máy để hiểu và khai thác thông tin từ dữ liệu. Nó bao gồm việc thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu nhằm mục đích rút ra những thông tin có giá trị.

Câu 2: Nêu mục tiêu chính của khoa học dữ liệu trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn?

Trả lời: 

*Mục tiêu chính:

+ Khai thác thông tin và tri thức từ dữ liệu lớn.

+ Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

+ Tối ưu hóa quy trình và cải thiện hiệu suất trong các lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, y tế, và khoa học.

Câu 3: Liệt kê các giai đoạn chính trong một dự án khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

..........................................

Câu 4: Kể tên ít nhất ba thành tựu nổi bật của khoa học dữ liệu trong lĩnh vực kinh tế - xã hội?

Trả lời: 

...........................................

2. THÔNG HIỂU (4 CÂU)

Câu 1: Giải thích vai trò của từng giai đoạn trong một dự án khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

- Xác định vấn đề: Đảm bảo dự án có mục tiêu rõ ràng và phù hợp với nhu cầu thực tế.

- Thu thập dữ liệu: Cung cấp dữ liệu cần thiết để phân tích, quyết định sự thành công của dự án.

- Tiền xử lý dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu sạch và chính xác, giảm thiểu sai sót trong phân tích.

- Phân tích dữ liệu: Rút ra thông tin và tri thức từ dữ liệu, giúp đưa ra quyết định chính xác.

- Trực quan hóa dữ liệu: Giúp người dùng dễ dàng hiểu và tương tác với kết quả phân tích.

- Triển khai và giám sát: Đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả trong thực tế và có thể điều chỉnh khi cần thiết.

Câu 2: Phân tích mục tiêu của dự án Bộ gen người (HGP) và những đóng góp của nó cho khoa học?

Trả lời: 

- Mục tiêu: Dự án Bộ gen người nhằm giải mã toàn bộ bộ gen của con người, xác định và phân tích các gen và chức năng của chúng.

- Đóng góp:

+ Cung cấp nền tảng cho nghiên cứu di truyền học và y học cá nhân hóa.

+ Giúp hiểu rõ hơn về cơ chế bệnh tật và phát triển các phương pháp điều trị mới.

+ Thúc đẩy nghiên cứu trong các lĩnh vực như sinh học, y học, và công nghệ gen.

Câu 3: Nêu những lợi ích của việc sử dụng khoa học dữ liệu trong giám sát đánh bắt cá toàn cầu?

Trả lời: 

...........................................

Câu 4: Mô tả cách mà các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng trong các ứng dụng thực tế?

Trả lời: 

...........................................

3. VẬN DỤNG (3 CÂU)

Câu 1: Áp dụng quy trình giai đoạn của một dự án khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu từ một khảo sát thị trường?

Trả lời: 

- Xác định vấn đề: Đặt ra câu hỏi nghiên cứu, ví dụ: "Khách hàng có xu hướng mua sắm như thế nào trong mùa lễ hội?"

- Thu thập dữ liệu: Tổ chức khảo sát trực tuyến để thu thập thông tin về hành vi mua sắm, sở thích, và độ tuổi của khách hàng.

- Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ các phản hồi không hợp lệ và chuẩn hóa các định dạng (ví dụ: chuyển đổi tất cả các giá trị về cùng một đơn vị).

- Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp thống kê và học máy để phân tích dữ liệu, ví dụ: phân tích hồi quy để tìm hiểu mối quan hệ giữa độ tuổi và hành vi mua sắm.

- Trực quan hóa dữ liệu: Tạo biểu đồ và đồ thị để trình bày kết quả phân tích, giúp dễ dàng hiểu và truyền đạt thông tin.

- Triển khai và giám sát: Sử dụng kết quả để xây dựng chiến lược tiếp thị cho mùa lễ hội và theo dõi hiệu quả của chiến lược này.

Câu 2: Đánh giá tác động của dự án nghiên cứu và khám phá không gian vũ trụ đối với sự phát triển công nghệ và khoa học hiện đại?

Trả lời: 

...........................................

Câu 3: Giải thích cách mà mô hình phát hiện gian lận của American Express hoạt động và tại sao nó lại quan trọng trong ngành tài chính?

Trả lời: 

...........................................

4. VẬN DỤNG CAO (4 CÂU)

Câu 1: Phân tích các thách thức mà các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt trong quá trình triển khai dự án khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

- Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu không đầy đủ, sai lệch hoặc chứa nhiều lỗi có thể dẫn đến kết quả không chính xác.

- Khó khăn trong việc giải thích mô hình: Một số mô hình phức tạp khó giải thích, gây khó khăn trong việc thuyết phục các bên liên quan.

- Thay đổi yêu cầu: Các yêu cầu từ khách hàng hoặc thị trường có thể thay đổi, làm ảnh hưởng đến hướng đi của dự án.

- Tích hợp công nghệ: Khó khăn trong việc tích hợp mô hình vào hệ thống hiện tại của doanh nghiệp.

- Thiếu nguồn lực: Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng và tài nguyên tính toán có thể cản trở tiến độ dự án.

Câu 2: Đề xuất một dự án khoa học dữ liệu mới có thể giải quyết vấn đề xã hội hiện nay, nêu rõ mục tiêu và phương pháp thực hiện?

Trả lời: 

*Dự án: Phân tích và dự đoán tình trạng khủng hoảng nhà ở tại các thành phố lớn.

*Mục tiêu: Xác định các yếu tố dẫn đến khủng hoảng nhà ở và dự đoán xu hướng giá nhà trong tương lai.

*Phương pháp thực hiện:

+ Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu từ các nguồn như cơ sở dữ liệu bất động sản, khảo sát ý kiến người dân, và dữ liệu kinh tế.

+ Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo chất lượng.

+ Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp học máy như hồi quy và cây quyết định để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà.

+ Dự đoán: Xây dựng mô hình dự đoán giá nhà trong tương lai dựa trên các yếu tố đã phân tích.

+ Trực quan hóa dữ liệu: Tạo biểu đồ và bản đồ để trình bày kết quả và khuyến nghị cho các nhà hoạch định chính sách.

Câu 3: So sánh và đối chiếu các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau và ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác nhau?

Trả lời: 

...........................................

Câu 4: Đánh giá tiềm năng của khoa học dữ liệu trong việc giải quyết các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu hay dịch bệnh?

Trả lời: 

...........................................

--------------- Còn tiếp ---------------