Khái niệm: Khoa học dữ liệu là lĩnh vực liên ngành, sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán để khám phá tri thức từ dữ liệu. Nó kết hợp toán học, thống kê, khoa học máy tính và tri thức chuyên ngành để đưa ra những quyết định phù hợp.
Mục tiêu: Phân tích và khai phá dữ liệu để phục vụ việc ra quyết định. Các mục tiêu cụ thể gồm:
- Tổ chức và quản lí dữ liệu: Xây dựng hệ thống dữ liệu toàn vẹn, sẵn sàng để phục vụ phân tích.
- Phân tích dữ liệu: Hiểu nội dung, cấu trúc và xác định các đặc điểm quan trọng.
- Trực quan hoá dữ liệu: Biểu diễn dữ liệu bằng sơ đồ, biểu đồ để người dùng có cái nhìn tổng quan.
- Khám phá tri thức: Tìm ra các mối quan hệ ẩn giấu trong dữ liệu để hỗ trợ quyết định thông minh.

Dữ liệu lớn (Big Data): Được đặc trưng bởi "năm chữ V" gồm: khối lượng (Volume), vận tốc (Velocity), sự đa dạng (Variety), giá trị (Value) và tính xác thực (Veracity).
Các thành tựu chính:
- Đổi mới quy trình ra quyết định: Tăng hiệu quả công việc nhờ dữ liệu chính xác.
- Tự động hoá: Thay thế các tác vụ lặp đi lặp lại bằng các mô hình học máy, giúp con người tập trung vào công việc sáng tạo.
- Cá nhân hoá dịch vụ: Cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua các hệ thống gợi ý (ví dụ: gợi ý sản phẩm hoặc nội dung quan tâm).

II. KIẾN THỨC TRỌNG TÂM

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực liên ngành kết hợp toán học, thống kê, học máy và tri thức chuyên ngành.
Mục tiêu tối thượng của khoa học dữ liệu là khám phá tri thức từ dữ liệu lớn để hỗ trợ ra quyết định thông minh.
Dữ liệu lớn (Big Data) được định nghĩa qua năm đặc trưng (5V): khối lượng, vận tốc, sự đa dạng, giá trị và tính xác thực.
Khoa học dữ liệu giúp đổi mới quy trình ra quyết định, tự động hoá các công việc phức tạp và nâng cao trải nghiệm cá nhân hoá.
Các hệ thống gợi ý (hệ khuyến nghị) là một thành tựu thực tiễn phổ biến của khoa học dữ liệu nhằm hỗ trợ người dùng.

III. BỐ CỤC SLIDE PPTX

Slide 1: BÀI 26: LÀM QUEN VỚI KHOA HỌC DỮ LIỆU. (Họ tên, Năm học 2026 - 2027).
Slide 2: Khái niệm Khoa học dữ liệu: Định nghĩa và vai trò của các lĩnh vực liên quan (Toán, Thống kê, Học máy, Tri thức chuyên ngành).
Slide 3: Mục tiêu của Khoa học dữ liệu: Tổ chức, phân tích, trực quan hoá và khám phá tri thức.
Slide 4: Dữ liệu lớn (Big Data): Giải thích về "năm chữ V" (Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity).
Slide 5: Thành tựu Khoa học dữ liệu (I): Đổi mới quy trình ra quyết định và tự động hoá.
Slide 6: Thành tựu Khoa học dữ liệu (II): Cá nhân hoá dịch vụ và các hệ thống gợi ý (ví dụ: YouTube, thương mại điện tử).
Slide 7: Tổng kết: Khoa học dữ liệu trong kỷ nguyên số.