Giáo án điện tử Khoa học máy tính 12 kết nối Bài 27: Máy tính và Khoa học dữ liệu

CHÀO CẢ LỚP! CHÀO MỪNG CÁC BẠN ĐẾN VỚI BÀI HỌC MỚI!

KHỞI ĐỘNG

Những khả năng to lớn nào đã làm cho máy tính ngày nay trở thành một công cụ xử lí thông tin hữu hiệu?

Sức mạnh tính toán

Máy tính có sức mạnh tính toán vượt trội so với con người. Máy tính có thể thực hiện hàng triệu phép tính trong một giây.

cho phép máy tính xử lí khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác

Khả năng lưu trữ

Máy tính có khả năng lưu trữ lượng lớn dữ liệu. Máy tính có thể lưu trữ hàng terabyte dữ liệu.

cho phép máy tính lưu trữ dữ liệu lâu dài và thuận tiện

Khả năng tự động hóa

Máy tính có khả năng tự động hoá các tác vụ lặp đi lặp lại.

giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho con người

Khả năng kết nối

Máy tính có thể kết nối với nhiều thiết bị khác nhau.

cho phép máy tính chia sẻ dữ liệu và thông tin một cách dễ dàng

Khả năng sáng tạo

Với sự phát triển của AI, máy tính đang từng bước thể hiện khả năng tạo ra các sản phẩm sáng tạo, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video.

Giúp con người phát huy khả năng sáng tạo

BÀI 27: MÁY TÍNH VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

NỘI DUNG BÀI HỌC

1

Vai trò của máy tính trong khoa học dữ liệu

2

Tính ưu việt trong việc sử dụng máy tính và thuật toán hiệu quả để xử lí dữ liệu lớn

01

HOẠT ĐỘNG THEO NHÓM

• Vai trò xử lí và lưu trữ dữ liệu.
• Phân tích và khai phá dữ liệu.

Nhóm 1

• Trực quan hóa dữ liệu.
• Tự động hóa.

Nhóm 2

Xử lí song song và điện toán đám mây.

Nhóm 3

Hợp tác và truyền thông.

Nhóm 4

Gợi ý

Nhóm 1

Vai trò xử lí và lưu trữ dữ liệu

• Tại sao việc xử lí và lưu trữ dữ liệu lại quan trọng trong Khoa học dữ liệu và máy tính giúp làm điều này như thế nào?
• Em nghĩ rằng sự phát triển của công nghệ lưu trữ sẽ ảnh hưởng như thế nào đến tương lai của Khoa học dữ liệu?

Gợi ý

Nhóm 1

Phân tích và khai phá dữ liệu

• Làm thế nào máy tính giúp trong việc phân tích và khai phá dữ liệu phức tạp?
• Em có thể đưa ra một ví dụ cụ thể về cách sử dụng máy tính để phân tích và dự đoán từ dữ liệu?

Nhóm 2

Trực quan hóa dữ liệu

• Tại sao trực quan hoá dữ liệu lại quan trọng và làm thế nào công nghệ máy tính hỗ trợ trong việc này?
• Hãy mô tả một công cụ trực quan hoá dữ liệu mà em đã sử dụng.

Tự động hóa

• Hãy nêu một ví dụ về cách máy tính giúp tự động hoá quy trình trong Khoa học dữ liệu.
• Tự động hoá có thể gặp những thách thức gì trong Khoa học dữ liệu?

Nhóm 3

Xử lí song song và điện toán đám mây

• Xử lí song song và điện toán đám mây mang lại lợi ích gì cho quá trình phân tích dữ liệu?
• Hãy nêu ý kiến của em về việc điện toán đám mây sẽ làm thay đổi khoa học dữ liệu như thế nào trong tương lai.

Nhóm 4

Hợp tác và truyền thông

• Tại sao hợp tác và truyền thông lại quan trọng trong Khoa học dữ liệu và công nghệ máy tính hỗ trợ như thế nào trong việc này?
• Công cụ nào trên máy tính hỗ trợ tốt nhất cho việc cộng tác trong Khoa học dữ liệu?

Vai trò xử lí và lưu trữ dữ liệu

Máy tính cung cấp công cụ và phương tiện để xử lí, lưu trữ và quản lí khối lượng lớn dữ liệu.

Nó cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để làm việc với dữ liệu lớn, phức tạp, được lưu trữ với nhiều định dạng khác nhau, từ các cơ sở dữ liệu đến hệ thống tệp phân tán.

Ảnh hưởng tích cực của sự phát triển công nghệ lưu trữ đến tương lai của Khoa học dữ liệu: Cho phép xử lý dữ liệu lớn hơn, nhanh hơn, đa dạng hơn, dễ truy cập và chia sẻ hơn, đồng thời giảm chi phí.

Thúc đẩy sự phát triển của Khoa học dữ liệu, khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu.

Phân tích và khai phá dữ liệu

Máy tính sử dụng các thuật toán thống kê và học máy để phân tích dữ liệu phức tạp.

Các mô hình học máy được huấn luyện và kiểm nghiệm bằng cách sử dụng máy tính, giúp phát hiện các mẫu, xu hướng trong dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác.

Ví dụ: Trong ngành y tế

• Sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân như tuổi, huyết áp, lịch sử bệnh lý, ...
• Các mô hình học máy sẽ phân tích dữ liệu này và dự đoán nguy cơ bệnh nhân mắc các bệnh như tiểu đường hoặc tim mạch.

giúp bác sĩ đưa ra các quyết định điều trị chính xác hơn

Trực quan hóa dữ liệu

• Rất quan trọng.
• Giúp biến các thông tin phức tạp trở nên dễ hiểu và dễ tiếp cận.
• Người dùng có thể quan sát các biểu đồ, đồ thị để nhanh chóng nhận diện các mẫu, xu hướng và bất thường trong dữ liệu.

Công cụ GraphPad, dùng để vẽ biểu đồ, phân tích dữ liệu thống kê,… dùng trong các nghiên cứu khoa học.

Tự động hóa

Ví dụ: sử dụng các công cụ như Pandas trong Python

Máy tính có thể:

• tự động phát hiện và xử lý các giá trị thiếu,
• loại bỏ các dữ liệu không hợp lệ
• chuẩn hóa các giá trị khác nhau (chẳng hạn như chuyển đổi dữ liệu ngày tháng về cùng một định dạng).

Thách thức trong tự động hóa

Dữ liệu không đầy đủ hoặc không đồng nhất

Độ phức tạp của mô hình

Lỗi trong quá trình tự động hóa

Xử lí song song và điện toán đám mây

Xử lí song song:

• Tăng tốc độ xử lý nhờ chia nhỏ và thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc.
• Hiệu quả cao hơn khi tận dụng tối đa tài nguyên phần cứng.
• Có khả năng mở rộng trên hệ thống phân tán.

Điện toán đám mây:

Tiết kiệm chi phí, linh hoạt và dễ mở rộng tài nguyên.

Hợp tác và truyền thông

Hợp tác giúp các chuyên gia xử lý dữ liệu phức tạp hiệu quả hơn

Truyền thông đảm bảo phát hiện được truyền đạt chính xác

Máy tính hỗ trợ qua các công cụ làm việc nhóm, chia sẻ dữ liệu và giao tiếp từ xa.

Một số công cụ hỗ trợ

Chia sẻ mã và

trực quan hóa dữ liệu

Quản lý phiên bản,

làm việc nhóm

Google Colab

Jupyter Notebook

GitHub

GitLab

Một số công cụ hỗ trợ

Hỗ trợ giao tiếp,

chia sẻ thông tin

Cung cấp môi trường

tính toán chung

Microsoft Teams

Slack

Cloud platforms

(AWS, Google Cloud, Azure)

Khung kiến thức

Máy tính có vai trò không thể thiếu trong mọi giai đoạn của quy trình Khoa học dữ liệu. Nó cung cấp sức mạnh tính toán, khả năng lưu trữ và khả năng tự động hoá cần thiết để xử lí, phân tích và khám phá tri thức từ dữ liệu, góp phần vào sự phát triển và thành công của Khoa học dữ liệu, mở ra cơ hội làm việc với dữ liệu lớn mà trước đây không thể thực hiện được. Điều này đã thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực Khoa học dữ liệu, giúp tạo lập giá trị và tri thức từ nguồn dữ liệu lớn phong phú và đa dạng.

CÂU HỎI CỦNG CỐ

Câu 1. Hãy phân tích vai trò của máy tính trong việc thu thập và lưu trữ dữ liệu phục vụ quy trình Khoa học dữ liệu.

?

Câu 2. Các công cụ trực quan hoá dữ liệu của máy tính có vai trò như thế nào trong Khoa học dữ liệu?

?

Gợi ý

Câu 1

• Thu thập: Tự động thu thập từ nhiều nguồn (trực tuyến, ngoại tuyến, cảm biến, IoT), xử lý thời gian thực.
• Lưu trữ: Dung lượng lớn, tổ chức hiệu quả, bảo mật, linh hoạt qua điện toán đám mây và lưu trữ phân tán.

Gợi ý

Câu 2

• Biến dữ liệu thành biểu đồ, đồ thị dễ hiểu để khám phá xu hướng, mẫu hình.
• Trình bày thông tin rõ ràng, hấp dẫn, giao tiếp hiệu quả.
• Tương tác linh hoạt, khám phá dữ liệu sáng tạo.
• Phát hiện lỗi, cải thiện chất lượng phân tích.

TÍNH ƯU VIỆT TRONG VIỆC SỬ DỤNG MÁY TÍNH VÀ THUẬT TOÁN HIỆU QUẢ ĐỂ XỬ LÍ DỮ LIỆU LỚN

02

Đọc thông tin mục 2 SGK và cho biết: Dự án Hệ gene người (HGP) nhằm mục đích gì?

Gợi ý

• HGP nhằm xác lập và giải mã hệ gene người bằng cách xác định trình tự các nucleotide trong hệ gene, qua đó khám phá cấu trúc di truyền của con người, phục vụ nghiên cứu y học và sinh học.

Hình 27.2. Giải trình tự gene

Đọc thông tin mục 2 SGK và cho biết: Dự án Hệ gene người (HGP) đã đạt được thành tựu gì và nó có ý nghĩa như thế nào?

Gợi ý

đã xác lập hệ gene và giải mã bản thiết kế di truyền hoàn chỉnh của con người.

cung cấp thông tin về gene người.

Thay đổi hiểu biết về di truyền học, dẫn đến tiến bộ y học,

mở đường cho y học cá nhân hóa và nghiên cứu bệnh tật.

Đọc thông tin mục 2 SGK và cho biết: Những thách thức chính trong Dự án Hệ gene người (HGP) liên quan đến dữ liệu là gì và chúng được giải quyết như thế nào?

Gợi ý

Kích thước dữ liệu khổng lồ (hàng trăm gigabyte)

Nhu cầu

lưu trữ lớn

giải quyết bằng cách sử dụng lưới siêu máy tính trên

khắp thế giới và các phương pháp quản lý dữ liệu tiên tiến.

Sức mạnh xử lý tính toán mạnh mẽ

Tính ưu việt của máy tính

Tốc độ và hiệu quả

Độ chính xác

Xử lí dữ liệu

Tích hợp dữ liệu

Giải thích dữ liệu

Phân tích thời gian thực

Xử lí song song

Khả năng mở rộng

Khung kiến thức

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