Câu hỏi tự luận Khoa học máy tính 12 chân trời Bài F15: Khoa học dữ liệu

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

BÀI F15: KHOA HỌC DỮ LIỆU

(17 CÂU)

1. NHẬN BIẾT (5 CÂU)

Câu 1: Khoa học dữ liệu là gì?

Trả lời:

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp giữa thống kê, phân tích dữ liệu, và công nghệ thông tin để rút ra thông tin và tri thức từ dữ liệu. Nó bao gồm các phương pháp thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu nhằm hỗ trợ ra quyết định.

Câu 2: Nêu mục tiêu chính của khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

Mục tiêu chính của khoa học dữ liệu là:

+ Khám phá và phân tích dữ liệu: Tìm kiếm mẫu và xu hướng trong dữ liệu.

+ Dự đoán và ra quyết định: Sử dụng mô hình học máy để dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại.

+ Cải thiện quy trình: Tối ưu hóa các quy trình kinh doanh và sản xuất dựa trên thông tin từ dữ liệu.

Câu 3: Kể tên một số công cụ phổ biến trong khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

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

Câu 4: Nêu một số lĩnh vực ứng dụng của khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

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

Câu 5: Đưa ra ví dụ về các lĩnh vực mà khoa học dữ liệu có thể được áp dụng?

Trả lời: 

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

2. THÔNG HIỂU (4 CÂU)

Câu 1: Giải thích vai trò của khoa học dữ liệu trong việc nâng cao năng lực ra quyết định?

Trả lời: 

Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng lực ra quyết định thông qua:

+ Phân tích thông tin: Khoa học dữ liệu giúp tổ chức phân tích và hiểu rõ các dữ liệu lớn, từ đó rút ra thông tin giá trị.

+ Dự đoán kết quả: Sử dụng các mô hình dự đoán để ước lượng kết quả trong tương lai, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

+ Tối ưu hóa quy trình: Phân tích dữ liệu cho phép cải thiện quy trình làm việc, giảm thiểu chi phí và tăng hiệu suất.

+ Phát hiện xu hướng: Giúp xác định các xu hướng và mẫu trong dữ liệu, hỗ trợ các quyết định chiến lược.

Câu 2: Phân tích sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu thông thường?

Trả lời: 

- Phạm vi:

+ Khoa học dữ liệu: Bao gồm nhiều lĩnh vực như thống kê, học máy, và trực quan hóa dữ liệu.

+ Phân tích dữ liệu thông thường: Tập trung vào việc phân tích dữ liệu đã có để rút ra thông tin.

- Công cụ và kỹ thuật:

+ Khoa học dữ liệu: Sử dụng các thuật toán phức tạp và mô hình học máy.

+ Phân tích dữ liệu thông thường: Thường sử dụng các kỹ thuật thống kê cơ bản.

- Mục tiêu:

+ Khoa học dữ liệu: Tìm kiếm thông tin mới và dự đoán tương lai.

+ Phân tích dữ liệu thông thường: Đưa ra báo cáo và phân tích tình hình hiện tại.

Câu 3: Mô tả quy trình cơ bản trong khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

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

Câu 4: Giải thích khái niệm “dự đoán” trong khoa học dữ liệu và đưa ra ví dụ. Nêu rõ ý nghĩa của dự đoán và một số ứng dụng thực tế?

Trả lời: 

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

3. VẬN DỤNG (5 CÂU)

Câu 1: Hãy phân tích một thành tựu cụ thể của khoa học dữ liệu trong lĩnh vực y tế?

Trả lời: 

- Thành tựu: Phát hiện và chẩn đoán sớm ung thư qua phân tích hình ảnh y tế.

- Phân tích:

+ Công nghệ: Sử dụng các mô hình học sâu (deep learning) để phân tích hình ảnh từ các xét nghiệm như MRI, CT scan và X-quang.

+ Kết quả: Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các mô hình này có thể phát hiện ung thư với độ chính xác cao hơn so với bác sĩ trong một số trường hợp.

+ Ý nghĩa: Giúp phát hiện bệnh sớm hơn, từ đó tăng khả năng chữa trị thành công và giảm chi phí điều trị.

Câu 2: Đưa ra ví dụ về cách mà khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để cá nhân hóa dịch vụ?

Trả lời: 

Ví dụ: Dịch vụ chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa.

Cách thực hiện:

- Phân tích dữ liệu bệnh nhân: Sử dụng dữ liệu từ hồ sơ y tế điện tử để phân tích các yếu tố như tiền sử bệnh, lối sống và gen.

- Cá nhân hóa phác đồ điều trị: Dựa vào phân tích, bác sĩ có thể đưa ra phác đồ điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân, thay vì áp dụng một phác đồ chung cho tất cả.

Câu 3: Thảo luận về vai trò của tự động hóa trong khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

- Tăng hiệu suất: Tự động hóa giúp giảm thời gian và công sức trong quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.

- Giảm sai sót: Tự động hóa quy trình giúp giảm thiểu lỗi do con người gây ra trong các bước xử lý dữ liệu.

- Khả năng mở rộng: Các quy trình tự động hóa cho phép xử lý một lượng lớn dữ liệu mà không cần tăng cường nguồn lực nhân sự.

Câu 4: Phân tích cách mà khoa học dữ liệu có thể giúp trong việc khám phá tri thức?

Trả lời: 

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

Câu 5: Mô tả các phương pháp mà khoa học dữ liệu sử dụng để phát hiện thông tin mới từ dữ liệu?

Trả lời: 

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

4. VẬN DỤNG CAO (3 CÂU)

Câu 1: Đánh giá tác động của khoa học dữ liệu đến các quyết định kinh doanh?

Trả lời: 

- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Khoa học dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu thay vì cảm tính, từ đó tăng tính chính xác và hiệu quả.

- Dự đoán xu hướng thị trường: Sử dụng các mô hình dự đoán để hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng và xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược kịp thời.

- Tối ưu hóa quy trình: Phân tích dữ liệu giúp xác định các điểm yếu trong quy trình kinh doanh, từ đó cải thiện hiệu suất và giảm chi phí.

- Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Khoa học dữ liệu cho phép doanh nghiệp cung cấp dịch vụ và sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của từng khách hàng, nâng cao sự hài lòng và trung thành.

Câu 2: Nêu rõ những thách thức mà khoa học dữ liệu phải đối mặt trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn?

Trả lời: 

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

Câu 3: Thảo luận về tương lai của khoa học dữ liệu và những xu hướng mới nổi trong lĩnh vực này?

Trả lời: 

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

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