Giáo án NLS Tin học 12 KHMT kết nối Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu

Bước 1: GV chuyển giao nhiệm vụ:

- GV tổ chức cho HS thảo luận nhóm 3 – 4 HS, thực hiện Hoạt động 2 – Làm quen với dữ liệu lớn trong thực tế SGK tr.142.

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?

- GV yêu cầu các nhóm: Sử dụng AI tìm kiếm thông tin và trả lời các câu hỏi:

+ 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.

- GV tiếp tục giao nhiệm vụ cho các nhóm: Hãy phân tích 5V của nền tảng TikTok.

- GV yêu cầu HS vận dụng kiến thức vừa tìm hiểu, thực hiện hoạt động Củng cố kiến thức tr.144 SGK:  

Câu 1. Giới thiệu một vài thành tựu của Khoa học dữ liệu mà em tâm đắc nhất. 

Câu 2. Quan sát Hình 26.4 và cho biết kết quả khuyến nghị là gì.

Hình 26.4. Ảnh chụp màn hình kết quả khuyến nghị trên YouTube

Bước 2: HS thực hiện nhiệm vụ học tập: 

- HS sử dụng AI tìm hiểu kiến thức.  

- HS suy nghĩ trả lời các câu hỏi.

- GV quan sát và trợ giúp HS (nếu cần thiết).

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

- HS đọc kết quả từ AI, đối chiếu với SGK và rút ra kết luận.

- Các nhóm nhận xét, bổ sung cho nhau.

Gợi ý trả lời câu hỏi: 

5V của nền tảng TikTok:

+ Volume: Hàng tỷ video.

+ Velocity: Upload liên tục từng giây. 

+ Variety: Video, âm thanh, text, hành vi vuốt/chạm.

+ Veracity: Có tin giả (Fake news) không?

+ Value: Dữ liệu đó dùng để làm gì?

Bước 4: Đánh giá kết quả thực hiện nhiệm vụ học tập: 

- Từ kết quả thảo luận của nhóm, GV nhận xét, đánh giá quá trình HS thực hiện nhiệm vụ.

- GV chính xác hoá lại các nội dung trả lời của HS.

- GV chốt kiến thức theo Hộp kiến thức: 

2. MỘT SỐ THÀNH TỰU CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU

- Sự phát triển trong thời gian gần đây của Khoa học dữ liệu cũng như AI và Học máy không tách rời với sự ra đời và phát triển của dữ liệu lớn. 

- Thuật ngữ dữ liệu lớn, trong ngữ cảnh thông thường, 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 thường được đặc trưng bởi “năm chữ V” (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. 

+ Hình 26.3 cho cái nhìn trực quan về mối quan hệ giữa ba lĩnh vực: 

Hình 26.3. Mối quan hệ giữa 

AI, Học máy và Khoa học dữ liệu

Có thể thấy đây là mối quan hệ gắn bó và tương hỗ lẫn nhau giữa các lĩnh vực đang phát triển hết sức mạnh mẽ. 

Nhiều thành tựu được coi là thành tựu chung của cả ba lĩnh vực, không ít ứng dụng thực tế được mô tả trong các tài liệu khác nhau như là ứng dụng của AI, của Học máy hay của Khoa học dữ liệu tuỳ theo bối cảnh mà chúng được nhắc tới. 

- 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: 

• Thông qua việc phân tích và khai phá dữ liệu thu thập được, Khoa học dữ liệu có thể đưa ra những dự báo và phân tích xu hướng phát triển, từ đó giúp tổ chức, doanh nghiệp sớm chuẩn bị, sẵn sàng thích nghi với những thay đổi và đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp. 
• Bằng cách sử dụng thuật toán học máy để phân tích và khai phá dữ liệu lớn về các giao dịch, ngân hàng và tổ chức tài chính có thể xác định những mẫu và điểm bất thường, từ đó xác định hoạt động gian lận, giúp ngăn ngừa tổn thất và cải thiện tính bảo mật tổng thể của hệ thống tài chính. 
• Khoa học dữ liệu có khả năng hỗ trợ phân bổ tài nguyên hợp lí nhờ phân tích dữ liệu sử dụng tài nguyên, giúp các tổ chức tối ưu hoá việc phân bổ tài nguyên, giảm các nguy cơ lãng phí. 

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

• Các mô hình học máy trong Khoa học dữ liệu có thể giúp tự động hoá những tác vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, cho phép con người tập trung vào những công việc phức tạp và sáng tạo hơn. 

Ví dụ: Các mô hình học máy trong Khoa học dữ liệu có thể giúp tự động hoá nhiều quy trình và công việc trong các lĩnh vực sản xuất, hậu cần (logistics), dịch vụ khách hàng, quản lí tài chính, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, tăng tính hiệu quả và độ chính xác. 

• Do các công cụ và nền tảng Khoa học dữ liệu ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn, các tổ chức thuộc mọi lĩnh vực đều có thể vận dụng và hưởng lợi nhờ những khả năng của Khoa học dữ liệu. 

Khoa học dữ liệu góp phần thúc đẩy quá trình đổi mới sáng tạo, tạo ra nhiều cơ hội mới cho các lĩnh vực khác nhau. 

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

• Khoa học dữ liệu có thể hỗ trợ việc cung cấp các dịch vụ được cá nhân hoá, dựa trên việc phân tích các dữ liệu được thường xuyên cập nhật về khách hàng, giúp các doanh nghiệp có được những thông tin đầy đủ hơn về nhu cầu, sở thích và hành vi của họ để đưa ra được những giải pháp cải thiện trải nghiệm khách hàng, góp phần gia tăng doanh số. 
• Các hệ khuyến nghị (còn được gọi là các hệ tư vấn) định hướng cá nhân hoá, được phát triển và ứng dụng rộng rãi để giới thiệu những sản phẩm hoặc nội dung mà khách hàng có thể quan tâm, đang là một trong các giải pháp kinh doanh hiệu quả. 

Ví dụ: Trong lĩnh vực y tế, y học cá nhân hoá là một trong những thành tựu đáng lưu ý của Khoa học dữ liệu. Tiếp cận sử dụng Khoa học dữ liệu và Học máy, thông qua việc phân tích và khai phá các bộ dữ liệu lớn về thông tin di truyền và y tế liên quan, cho phép đưa ra phác đồ điều trị phù hợp với từng bệnh nhân, giúp nâng cao hiệu quả và kết quả chăm sóc sức khoẻ cộng đồng.

- 6.2.NC1a: Sử dụng AI để tìm kiếm thông tin phục vụ học tập.

- 1.2.NC1a: Đánh giá được độ tin cậy, tính chính xác và giá trị của dữ liệu.

- 6.2.NC1b: Hiểu nguyên lý vận hành nền tảng của các hệ thống AI và ứng dụng của chúng.

Hướng dẫn thực hiện Hoạt động 2 SGK tr.142:

Một số ví dụ điển hình về dữ liệu lớn: 

- 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.

Hướng dẫn thực hiện hoạt động Củng cố kiến thức tr.144 SGK:

Câu 1. Một số thành tựu của Khoa học dữ liệu:

- Tự động phát hiện bệnh: Khoa học dữ liệu được sử dụng để phát triển các mô hình tự động phát hiện bệnh từ dữ liệu hình ảnh y tế, chẳng hạn như chụp X-quang, chụp MRI,... Các mô hình này có thể giúp chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác hơn, giúp cải thiện hiệu quả điều trị và giảm chi phí y tế. 

- Tối ưu hoá quy trình sản xuất: Khoa học dữ liệu được sử dụng để phân tích dữ liệu sản xuất từ đó tìm ra các cách tối ưu hoá quy trình sản xuất, chẳng hạn như giảm thiểu lãng phí, cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên,... Điều này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận. 

- Khuyến nghị sản phẩm: Khoa học dữ liệu được sử dụng để phát triển các mô hình đề xuất sản phẩm dựa trên dữ liệu lịch sử mua sắm của khách hàng. Các mô hình này có thể giúp khách hàng tìm thấy các sản phẩm phù hợp với nhu cầu của họ, giúp doanh nghiệp tăng doanh số bán hàng. 

- Chống gian lận: Khoa học dữ liệu được sử dụng để phát triển các mô hình phát hiện gian lận, chẳng hạn như gian lận thẻ tín dụng, gian lận bảo hiểm,... Các mô hình này có thể giúp bảo vệ doanh nghiệp khỏi các tổn thất do gian lận gây ra.

Câu 2. Màn hình hiển thị kết quả tìm danh sách các bản nhạc được yêu thích nhiều của nghệ sĩ đàn ghi ta Estas Tones. Phía bên trái màn hình là những khuyến nghị các bản nhạc mà Estas Tones biểu diễn cho người nghe lựa chọn.