Giáo án điện tử Khoa học máy tính 12 kết nối Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu

CHÀO MỪNG CÁC EM ĐẾN VỚI BÀI HỌC MỚI!

KHỞI ĐỘNG

Những năm gần đây, cùng với AI, Khoa học dữ liệu (data science) đã trở thành lĩnh vực thu hút sự quan tâm đặc biệt trên toàn thế giới.

THẢO LUẬN NHÓM: Nhận xét về kết quả tìm kiếm từ khoá “data science” mà em nhận được.

data science

Data Science

• Là một lĩnh vực đa dạng, có ảnh hưởng rộng rãi, và đang nhanh chóng phát triển.
• Có rất nhiều nguồn thông tin, từ khoá học đến tài liệu nghiên cứu, nhằm hỗ trợ những người quan tâm đến lĩnh vực này, dù là người mới bắt đầu hay chuyên gia trong ngành.

• Tính đến ngày 20 tháng 7 năm 2023, số lượng kết quả trả về khi tìm kiếm từ khoá “data science” trên Google là 1,1 tỷ.
• Các kết quả này bao gồm các trang web, tài liệu, hình ảnh, video,… liên quan đến lĩnh vực khoa học dữ liệu.

BÀI 26: LÀM QUEN VỚI KHOA HỌC DỮ LIỆU

NỘI DUNG BÀI HỌC

1

Khái niệm và mục tiêu

của khoa học dữ liệu

2

Một số thành tựu

của khoa học dữ liệu

KHÁI NIỆM VÀ MỤC TIÊU CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU

1

Đọc thông tin mục 1 SGK và trả lời câu hỏi: Theo em, Khoa học dữ liệu không bao gồm công việc nào sau đây?

A. Nghiên cứu phát triển các phương pháp thu thập và quản lí dữ liệu.

B. Khai phá các thông tin, tri thức từ dữ liệu thu được để nâng cao hiệu quả kinh doanh, quản lí.

C. Kinh doanh, phân phối dữ liệu thu thập được cho các cá nhân, tổ chức quan tâm.

D. Phát triển và áp dụng các phương pháp và kĩ thuật để nhận biết các mẫu hình, các quan hệ và xu hướng có trong dữ liệu.

a. Khái niệm về Khoa học dữ liệu

Đọc thông tin mục 1.a SGK và cho biết:

• Khoa học dữ liệu là gì?
• Khoa học dữ liệu sử dụng phương pháp và công cụ của những lĩnh vực nào để đưa ra được những quyết định phù hợp?

a. Khái niệm về Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành, sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán để khám phá tri thức từ dữ liệu, kết hợp những tri thức đó với tri thức chuyên ngành làm cơ sở cho những quyết định.

Hình 26.1.

Khoa học dữ liệu và các lĩnh vực liên quan

Khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp và công cụ

Khoa học máy tính

Toán học

Thống kê

Tri thức chuyên ngành

Giúp tổ chức, cá nhân hiểu rõ hơn về dữ liệu mình sở hữu và tận dụng tri thức này để đưa ra những quyết định phù hợp.

Tri thức chuyên ngành

Toán học và thống kê

Khoa học máy tính

Khoa học dữ liệu

Cung cấp các công cụ và kĩ thuật để xử lí, phân tích và khai phá dữ liệu.

Cung cấp cơ sở cho các phương pháp phân tích và khai phá dữ liệu.

Có vai trò quan trọng để hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu.

Là tri thức của từng lĩnh vực, ví dụ kinh doanh, y tế, khoa học xã hội,…

b. Mục tiêu của Khoa học dữ liệu

Đọc thông tin mục 1.b SGK và cho biết:

• Mục tiêu chính của Khoa học dữ liệu là gì?
• Các mục tiêu cụ thể của Khoa học dữ liệu là gì?
• Mối quan hệ giữa các mục tiêu của Khoa học dữ liệu là gì?

Phân tích và khai phá dữ liệu để có được tri thức, vận dụng tri thức đó để giải quyết vấn đề và đưa ra các quyết định phù hợp.

Mục tiêu chính

Mục tiêu cụ thể

Tổ chức và quản lí dữ liệu

Phân tích dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu

Tối ưu hóa quyết định

Khám phá tri thức

Mục tiêu cụ thể

Tổ chức và quản lí dữ liệu

• Tập trung vào việc xây dựng, duy trì hệ thống tổ chức dữ liệu một cách khoa học để đảm bảo tính toàn vẹn, sẵn sàng và quản lí hiệu quả các nguồn dữ liệu.
• Đây là nhiệm vụ rất quan trọng để tạo ra cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt, hỗ trợ quá trình phân tích và ra quyết định trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu.

Mục tiêu cụ thể

Phân tích dữ liệu

• Nhằm hiểu rõ về nội dung, cấu trúc dữ liệu, xác định các đặc điểm quan trọng, nhận diện nhóm và xu hướng trong dữ liệu.
• Giúp tạo ra cái nhìn toàn diện về dữ liệu và hỗ trợ quá trình ra quyết định.

Mục tiêu cụ thể

Trực quan hóa dữ liệu

Nhằm biểu diễn dữ liệu một cách trực quan, dễ hiểu bằng các sơ đồ, biểu đồ hay hình ảnh, giúp người dùng có được cái nhìn tổng quan về dữ liệu.

Hình 26.2. Nhiệt độ và lượng mưa trung bình tháng của huyện đảo Trường Sa

Mục tiêu cụ thể

Tối ưu hóa quyết định

Nhằm cải thiện quyết định dựa trên dữ liệu, bao gồm việc sử dụng các thuật toán tối ưu hoá để đưa ra quyết định tốt nhất dựa trên các ràng buộc và mục tiêu.

Mục tiêu cụ thể

Khám phá tri thức

• Để tìm ra các mối quan hệ ẩn chứa trong dữ liệu, xác định nguyên nhân và kết quả, tạo ra tri thức mới từ dữ liệu.
• Đây cũng là mục tiêu cụ thể cao nhất của Khoa học dữ liệu.

Kết luận

Khoa học dữ liệu không chỉ nhằm mục đích thu thập và xử lí dữ liệu, mà quan trọng hơn là phân tích, hiểu biết và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định hợp lí và hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Mối quan hệ

giữa các mục tiêu

Các mục tiêu của Khoa học dữ liệu có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, hỗ trợ lẫn nhau để đạt được mục tiêu chính của Khoa học dữ liệu.

CÂU HỎI CỦNG CỐ

Câu 1. Học máy và tri thức chuyên ngành có vai trò gì trong Khoa học dữ liệu?

Học máy và tri thức chuyên ngành đóng vai trò cực kì quan trọng

Vai trò của Học máy

Phân tích dữ liệu và dự đoán: Học máy cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình một cách cụ thể.

Xử lí dữ liệu lớn: Học máy giúp khai phá và phân tích các dữ liệu lớn, giúp nhận diện mẫu hình, xu hướng và các quan hệ tiềm ẩn.

Tự động hoá và tối ưu hoá quyết định: Học máy giúp tự động hoá quá trình ra quyết định và tối ưu hoá các quy trình dựa trên dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu suất và năng suất trong các tổ chức và doanh nghiệp.

Vai trò của Tri thức chuyên ngành

Hiểu rõ ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu: Giúp nhà khoa học dữ liệu hiểu được ngữ cảnh cụ thể của dữ liệu, giúp việc diễn giải và áp dụng kết quả phân tích một cách chính xác và hiệu quả.

Đánh giá chất lượng và độ chính xác của dữ liệu: Giúp nhận diện những điểm không phù hợp hoặc sai lệch trong dữ liệu, từ đó đảm bảo chất lượng và độ chính xác của phân tích.

Ứng dụng dữ liệu và kết quả phân tích vào quyết định chuyên ngành: Giúp áp dụng dữ liệu và kết quả phân tích vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể trong lĩnh vực đó, từ đó tạo ra các giải pháp sáng tạo và hiệu quả.

CÂU HỎI CỦNG CỐ

Câu 2. Tính chất liên ngành của Khoa học dữ liệu được thể hiện như thế nào?

Tính chất liên ngành của Khoa học dữ liệu

Khoa học máy tính cung cấp các công cụ và kĩ thuật để xử lí.

Toán học và thống kê cung cấp cơ sở cho các phương pháp phân tích và khai phá dữ liệu.

Tri thức chuyên ngành là tri thức của từng lĩnh vực, ví dụ kinh doanh, y tế, khoa học xã hội,... có vai trò quan trọng để hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu.

CNTT: Hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ và quản lí dữ liệu, đồng thời cung cấp các công cụ để xử lí và truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả.

Khoa học xã hội và nhân văn: Cung cấp hiểu biết về hành vi, quan điểm và tương tác xã hội, giúp phân tích dữ liệu trong ngữ cảnh xã hội và nhân văn.

Quản trị kinh doanh và kinh tế: Áp dụng các phân tích dữ liệu vào việc ra quyết định kinh doanh, đánh giá rủi ro và phân tích thị trường.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành, sử dụng các công cụ của khoa học máy tính, toán học và thống kê để khám phá tri thức từ dữ liệu, kết hợp những tri thức đó với tri thức chuyên ngành làm cơ sở cho những quyết định phù hợp.

KẾT LUẬN

Các mục tiêu cụ thể của Khoa học dữ liệu bao gồm thăm dò, khai thác, phân tích, khai phá và trực quan hoá dữ liệu, làm cơ sở xây dựng mô hình dự đoán, dự báo và tối ưu hoá quyết định, hướng tới mục tiêu cao nhất đó là khám phá tri thức từ dữ liệu.

KẾT LUẬN

MỘT SỐ THÀNH TỰU CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU

2

Khi nói tới dữ liệu lớn người ta thường nghĩ tới kích thước lớn của dữ liệu. Tuy nhiên, trong thực tế, có những dữ liệu không chỉ có kích thước lớn, thường xuyên được cập nhật mà còn bao gồm nhiều loại khác nhau. Em có thể chỉ ra một vài ví dụ về những dữ liệu như vậy không?

Dữ liệu mạng xã hội: Mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram và LinkedIn tạo ra một lượng lớn dữ liệu từ bài đăng, bình luận, hình ảnh, video và dữ liệu tương tác. Dữ liệu này không chỉ lớn về kích thước mà còn rất đa dạng về nội dung và được cập nhật liên tục.

Dữ liệu giao thông và tìm đường: Hệ thống GPS và ứng dụng tìm đường như Google Maps hay Uber tạo ra lượng lớn dữ liệu về vị trí, tốc độ di chuyển, lộ trình và tắc nghẽn giao thông. Dữ liệu này rất phong phú và được cập nhật gần như theo thời gian thực.

Dữ liệu giao dịch thương mại điện tử: Các trang web như Amazon, eBay, Alibaba, Tiki, Shopee,... thu thập một lượng lớn dữ liệu từ giao dịch của người dùng, bao gồm thông tin sản phẩm, lịch sử mua hàng, đánh giá và phản hồi sản phẩm. Dữ liệu này rất đa dạng và phức tạp và liên tục được cập nhật theo mỗi giao dịch.

Dữ liệu tài chính và ngân hàng: Các giao dịch ngân hàng, báo cáo tài chính và dữ liệu thị trường chứng khoán là ví dụ về dữ liệu lớn trong lĩnh vực tài chính. Dữ liệu này bao gồm cả thông tin số và phi số thường xuyên được cập nhật.

Dữ liệu y tế và nghiên cứu sinh học: Các hồ sơ y tế, kết quả thí nghiệm, dữ liệu gene và nghiên cứu dịch tễ học tạo ra lượng lớn dữ liệu đa dạng, từ hình ảnh y tế đến dữ liệu gene và kết quả lâm sàng.

Dữ liệu từ các cảm biến và IoT: Các thiết bị IoT như cảm biến thông minh, thiết bị đeo thông minh và các thiết bị gia dụng kết nối tạo ra một lượng lớn dữ liệu về môi trường hành vi người dùng và tình trạng hoạt động của thiết bị.

THẢO LUẬN NHÓM:

• Ý nghĩa của thuật ngữ “dữ liệu lớn” là gì?
• Em hãy nêu những đặc trưng của dữ liệu lớn.
• AI, Học máy và Khoa học dữ liệu có mối quan hệ như thế nào?
• Làm thế nào mà Khoa học dữ liệu có thể giúp các tổ chức ra quyết định tốt hơn?
• Hãy mô tả cách mà Khoa học dữ liệu có thể thúc đẩy tự động hoá và đổi mới sáng tạo trong các ngành nghề.
• Hãy giải thích cách thức mà Khoa học dữ liệu giúp cá nhân hoá dịch vụ và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Dữ liệu lớn

Được dùng để chỉ một tập dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các công cụ xử lí dữ liệu truyền thống không xử lí được.

Dữ liệu lớn đặc trưng bởi 5V

Volume (Khối lượng) đề cập đến kích thước lớn của các tập dữ liệu.

Velocity (Vận tốc) đề cập đến tốc độ mà dữ liệu đó được tạo ra và cần được phân tích.

Variety (Sự đa dạng) đề cập đến nhiều loại dữ liệu khác nhau, có thể ở dạng văn bản, âm thanh, video hoặc các dạng khác.

Value (Giá trị) đề cập đến tính hữu ích của dữ liệu.

Veracity (Tính xác thực) đề cập đến sự cần thiết phải đảm bảo tính xác thực của dữ liệu do dữ liệu lớn thường có nhiều nhiễu/sai số hoặc không chính xác trong dữ liệu.

Mối quan hệ giữa AI, Học máy và Khoa học dữ liệu

Không thể tận dụng một cách hiệu quả dữ liệu lớn nếu không tự động hoá quy trình xử lí, phân tích và khai phá. Khoa học dữ liệu cùng với AI và Học máy cung cấp các quy trình như vậy.

Việc phân tích và khám phá các tri thức hữu ích từ dữ liệu lớn có thể được coi là thành tựu và lợi ích chung lớn nhất mà Khoa học dữ liệu đem lại.

Một số thành tựu cụ thể của Khoa học dữ liệu

Đổi mới quá trình ra quyết định – ra quyết định dựa trên dữ liệu góp phần tăng hiệu quả công việc

Tự động hoá và thúc đẩy quá trình đổi mới sáng tạo

Cá nhân hoá các dịch vụ, cải thiện trải nghiệm khách hàng

CÂU HỎI CỦNG CỐ

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