Giáo án Khoa học máy tính 12 chân trời Bài F16: Máy tính, thuật toán và Khoa học dữ liệu

HOẠT ĐỘNG CỦA GV VÀ HS

SẢN PHẨM DỰ KIẾN

Bước 1: GV chuyển giao nhiệm vụ:

- GV yêu cầu HS làm việc độc lập, tìm hiểu kiến thức bằng cách trả lời các câu hỏi:

+ Máy tính đóng vai trò như thế nào trong quá trình phát triển của Khoa học dữ liệu?

+ Các dự án liên quan đến Khoa học dữ liệu thường được triển khai theo quy trình như thế nào? 

+ Máy tính có vai trò như thế nào đối với Khoa học dữ liệu?

- GV yêu cầu HS vận dụng kiến thức vừa tìm hiểu, thực hiệnhoạt động Làm tr.153 SGK:

Theo em, điện toán đám mây có vai trò như thế nào trong Khoa học dữ liệu?

Bước 2: HS thực hiện nhiệm vụ học tập: 

- HS tìm hiểu nội dung mục 1 SGK tr.151 – 153 và trả lời các câu hỏi mà GV đưa ra.  

- GV quan sát, theo dõi và hỗ trợ HS khi cần thiết.

Bước 3: Báo cáo kết quả hoạt động, thảo luận: 

-  HS trả lời các câu hỏi và nhận xét lẫn nhau.

Hướng dẫn thực hiện hoạt động Làm tr.149 SGK:

Vai trò của điện toán đám mây trong Khoa học dữ liệu: Khoa học dữ liệu sử dụng Internet, điện toán đám mây để lưu trữ và quản lí khối lượng lớn dữ liệu, cho phép sử dụng nguồn lực tính toán mạnh mẽ để xử lí dữ liệu lớn.

Bước 4: Đánh giá kết quả thực hiện: 

- GV nêu nhận xét, chính xác hoá lại các nội dung trả lời của HS.

- GV chốt kiến thức như nội dung ở hoạt động Ghi nhớ:

1. Vai trò của máy tính đối với sự phát triển của Khoa học dữ liệu

- Sự phát triển của máy tính đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp nền tảng cho sự phát triển của Khoa học dữ liệu: 

• Năng lực tính toán mạnh mẽ, lưu trữ lớn, tốc độ xử lí cao, xử lí đa nhiệm và kết nối mạng là các yếu tố quan trọng giúp nâng cao khả năng phân tích và hiểu biết dữ liệu lớn. 

• Các thành tựu của phần cứng máy tính như: bộ xử lí đồ hoạ (Graphics Processing Unit – GPU), bộ xử lí tensor (Tensor Processing Unit – TPU), điện toán đám mây, máy tính lượng tử,... đã giúp Khoa học dữ liệu phát triển nhanh chóng và đạt hiệu quả cao hơn trong việc phân tích xử lí dữ liệu lớn. 

Bảng 1. Đặc điểm của máy tính đối với 

sự phát triển của Khoa học dữ liệu 
qua các thời kì

- Hiện nay, các dự án liên quan đến Khoa học dữ liệu thường áp dụng một quy trình chung, được gọi là quy trình Khoa học dữ liệu:

Hình 1. Quy trình Khoa học dữ liệu

Xác định vấn đề: Đặt ra câu hỏi cần trả lời hoặc mục tiêu cụ thể cần giải quyết của dự án. 

Thu thập dữ liệu: Tìm kiếm, thu thập hoặc tạo dữ liệu cần thiết để giải quyết vấn đề. Dữ liệu thu thập thường được chia làm hai phần:

+ Phần thứ nhất (gọi là dữ liệu huấn luyện) dùng cho mô hình học máy học.

+ Phần còn lại (gọi là dữ liệu kiểm tra) dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình. 

Chuẩn bị dữ liệu: Làm sạch dữ liệu, khám phá tri thức ẩn trong dữ liệu, trực quan hoá dữ liệu và chuẩn bị cho việc xây dựng mô hình học máy. 

Xây dựng mô hình: Chọn và áp dụng mô hình học máy phù hợp với dự án. 

Đánh giá: Đánh giá hiệu suất của mô hình với dữ liệu kiểm tra đã có ở bước thu thập dữ liệu. 

Triển khai: Triển khai mô hình vào sử dụng trong môi trường thực tế. 

Nhận xét: Máy tính có vai trò quan trọng trong mọi giai đoạn của quy trình khoa học dữ liệu:

• Máy tính được sử dụng để lưu trữ, xử lí và phân tích dữ liệu. 

• Các mô hình học máy và khai phá dữ liệu được thực hiện trên các máy tính để tìm kiếm các mẫu và thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu. 

• Máy tính cũng được sử dụng để tạo ra các mô hình dự đoán và phân loại. 

Bảng 2. Vai trò của máy tính đối với 
Khoa học dữ liệu

HOẠT ĐỘNG CỦA GV VÀ HS

SẢN PHẨM DỰ KIẾN

Bước 1: GV chuyển giao nhiệm vụ:

- GV yêu cầu HS hoạt động cá nhân và thực hiện nhiệm vụ: 

+  Ý nghĩa của thuật ngữ “dữ liệu lớn” là gì?

+ Dữ liệu lớn và Khoa học dữ liệu có mối quan hệ như thế nào?

+ Dữ liệu lớn bao gồm những yếu tố chính nào?

+ Sử dụng máy tính để xử lí dữ liệu lớn mang lại những ưu điểm gì?

+ Sử dụng máy tính để xử lí dữ liệu lớn có những ưu việt gì?

+ Bên cạnh việc sử dụng máy tính, các thuật toán giúp tăng cường khả năng xử lí dữ liệu lớn như thế nào?

- GV đưa ra một số ví dụ cụ thể để HS hiểu rõ hơn tính ưu việt của sử dụng máy tính và thuật toán trong xử lí dữ liệu lớn.

- GV yêu cầu HS vận dụng kiến thức vừa tìm hiểu, thực hiện hoạt động Làm tr.155 SGK:

Thảo luận với bạn và cho biết một số ưu điểm khi sử dụng máy tính và thuật toán để xử lí dữ liệu lớn.

Bước 2: HS thực hiện nhiệm vụ học tập: 

- HS tìm hiểu nội dung mục 2 SGK tr.153 – 155 và thực hiện nhiệm vụ học tập. 

- GV quan sát, theo dõi và hỗ trợ HS khi cần thiết.

Bước 3: Báo cáo kết quả hoạt động, thảo luận: 

- HS trình bày một số thành tựu nổi bật của Khoa học dữ liệu.

- Các HS còn lại lắng nghe, nhận xét và bổ sung (nếu cần).

Hướng dẫn trả lời câu hỏi hoạt động Làm tr.155 SGK:

Một số ưu điểm chính khi sử dụng máy tính và thuật toán để xử lí dữ liệu lớn: 

+ Tốc độ xử lí ưu việt hơn. 

+ Thực hiện được các mô hình học máy trên dữ liệu lớn. 

+ Có khả năng mở rộng. 

+ Có khả năng lưu trữ và bảo mật dữ liệu. 

+ Xử lí được theo thời gian thực. 

+ Xử lí song song. 

+ Tự động hoá.

Bước 4: Đánh giá kết quả thực hiện: 

- GV nêu nhận xét, chính xác hoá lại các nội dung trả lời của HS.

- GV chốt kiến thức như nội dung ở hoạt động Ghi nhớ:

2. Tính ưu việt của sử dụng máy tính và thuật toán trong xử lí dữ liệu lớn

- Thuật ngữ dữ liệu lớn (Big Data) xuất hiện từ những năm 1990 và được sử dụng để mô tả quy mô lớn và phức tạp của dữ liệu, cả về khối lượng và sự đa dạng mà không thể xử lí bằng cách sử dụng phương pháp truyền thống. 

- Dữ liệu lớn và Khoa học dữ liệu có mối quan hệ mật thiết: 

+ Khoa học dữ liệu sử dụng các kĩ thuật và công cụ để phân tích, khám phá, trích rút thông tin từ dữ liệu lớn. 

+ Dữ liệu lớn cung cấp nguồn nguyên liệu phong phú để áp dụng các phương pháp và kĩ thuật trong Khoa học dữ liệu. 

- Dữ liệu lớn bao gồm năm yếu tố chính (5V): 

+ Volume (Khối lượng) đề cập tới khối lượng dữ liệu rất lớn.

+ Velocity (Tốc độ) đề cập tới dữ liệu được tạo ra rất nhanh.

+ Variety (Đa dạng) đề cập tới các loại dữ liệu khác nhau, bao gồm:

• Dữ liệu có cấu trúc (cơ sở dữ liệu quan hệ).

• Dữ liệu bán cấu trúc (XML, JSON).

• Dữ liệu phi cấu trúc (email, bài đăng trên mạng xã hội, âm thanh, hình ảnh, video).

+ Veracity (Độ tin cậy hay độ xác thực) đề cập đến độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu.

+ Value (Giá trị) đề cập tới giá trị mà dữ liệu mang lại. 

- Máy tính đóng vai trò quan trọng trong mọi giai đoạn của quy trình Khoa học dữ liệu, bao gồm yêu cầu xử lí dữ liệu lớn:

+ Sử dụng máy tính để xử lí dữ liệu lớn mang lại nhiều ưu điểm đáng kể, từ tốc độ xử lí đến khả năng linh hoạt và đa nhiệm, giúp tăng cường khả năng phân tích, rút trích thông tin, dự báo,…

+ Sử dụng máy tính để xử lí dữ liệu lớn mang lại nhiều ưu việt:

• Tốc độ xử lí: Với khả năng xử lí hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỉ phép tính mỗi giây, cho phép máy tính xử lí dữ liệu lớn nhanh chóng, giúp tiết kiệm thời gian so với thực hiện công việc thủ công hoặc bằng các phương pháp truyền thống.

• Thực hiện các mô hình học máy trên dữ liệu lớn: Có thể kiểm thử cũng như điều chỉnh tính hiệu quả và độ chính xác của mô hình học máy trên tập dữ liệu thử nghiệm lớn và đa dạng trên máy tính. 

• Khả năng mở rộng: Máy tính có thể được kết hợp thành các mạng máy tính, giúp xử lí dữ liệu ở quy mô lớn hơn. 

• Lưu trữ và bảo mật dữ liệu: 

• Máy tính cung cấp khả năng lưu trữ và truy xuất dữ liệu lớn từ những nguồn khác nhau, bao gồm lưu trữ trực tuyến. 

• Máy tính cung cấp các công cụ để bảo vệ dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập, đảm bảo tính an toàn. 

• Máy tính có thể xử lí dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, dữ liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh và dữ liệu thời gian thực. 

• Xử lí theo thời gian thực: Máy tính cho phép xử lí và phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực. Điều này rất quan trọng trong các ứng dụng như giám sát quy trình công nghiệp, giao dịch tài chính,… 

- Trong xử lí dữ liệu lớn, bên cạnh việc sử dụng máy tính, các thuật toán cũng được sử dụng để tăng cường khả năng xử lí: 

+ Xử lí song song: Các kĩ thuật dựa trên thuật toán song song cho phép mô hình thực hiện trên nhiều nguồn tính toán, tận dụng sức mạnh của máy tính đa nhân, hệ thống kết nối nhiều máy tính, điện toán đám mây để giảm thời gian và chi phí trong quá trình xử lí dữ liệu. 

+ Tự động hoá: Thuật toán giúp tự động hoá nhiều quy trình xử lí dữ liệu, giảm bớt sự phụ thuộc vào các quá trình thủ công. 

Ví dụ: Sử dụng các thuật toán để tự động hoá các nhiệm vụ có tính chất lặp lại như làm sạch dữ liệu, đồng bộ hoá dữ liệu giữa các nguồn lưu trữ khác nhau,…

Ví dụ 1:

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