Bài 27. MÁY TÍNH VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

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?

Giải rút gọn:

Máy tính ngày nay - Công cụ xử lý thông tin mạnh mẽ

1. Tốc độ xử lý vượt trội:

• Xử lý dữ liệu lớn, tính toán phức tạp hiệu quả.

2. Dung lượng lưu trữ khổng lồ:

• Lưu trữ, truy xuất dữ liệu nhanh chóng.

• Ổ cứng, bộ nhớ flash tiên tiến đáp ứng nhu cầu lưu trữ cao.

3. Mạng kết nối toàn cầu:

• Truy cập, chia sẻ thông tin dễ dàng qua Internet.

• Tìm kiếm, truyền thông, làm việc nhóm hiệu quả.

4. Học máy và trí tuệ nhân tạo:

• Học từ dữ liệu, tự động tối ưu hóa hiệu suất.

• Cải thiện khả năng dự đoán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện nhiệm vụ phức tạp.

5. Công nghệ tiên tiến:

• Máy tính lượng tử, tính toán quang học mở ra tiềm năng xử lý thông tin vượt bậc.

1. VAI TRÒ CỦA MÁY TÍNH ĐỐI VỚI SỰ PHÁT TRIỂN CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU

Hoạt động: Tìm hiểu vai trò của máy tính trong Khoa học dữ liệu

Hãy thảo luận và cho biết máy tính có vai trò như thế nào đối với sự phát triển của Khoa học dữ liệu.

Giải rút gọn:

Vai trò của máy tính đối với sự phát triển của Khoa học và dữ liệu:

- Xử lí và phân tích dữ liệu.

- Phân tích và khai phá dữ liệu.

- Trực quan hóa dữ liệu.

- Tự động hóa.

- Xử lí song song.

- Điện toán đám mây.

- Hợp tác và truyền thông.

Câu hỏi 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.

Giải rút gọn:

Vai trò quan trọng của máy tính trong Khoa học dữ liệu:

Thu thập dữ liệu:

• Cung cấp công cụ thu thập dữ liệu tự động từ nhiều nguồn (hệ thống thông tin, máy quét, cảm biến,...).

• Xử lý và lưu trữ dữ liệu hiệu quả, đảm bảo tính toàn vẹn và dễ truy cập.

Lưu trữ dữ liệu:

• Lưu trữ lượng dữ liệu lớn và đa dạng trên nhiều thiết bị và hệ thống.

• Đảm bảo an toàn và sao lưu dữ liệu.

• Cung cấp công cụ tìm kiếm, truy vấn và truy xuất dữ liệu nhanh chóng, hiệu quả.

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

Giải rút gọn:

Vai trò quan trọng của công cụ trực quan hóa dữ liệu trong Khoa học dữ liệu:

• Hiển thị dữ liệu: Giúp hiểu cấu trúc, mẫu mã dữ liệu qua biểu đồ, đồ thị, bản đồ.

• Phát hiện mẫu và xu hướng: Nhận diện các ẩn số, tương quan, phụ thuộc trong dữ liệu.

• Truyền tải thông tin: Trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách dễ hiểu, thu hút.

• Tương tác và khám phá dữ liệu: Cho phép tương tác, khám phá dữ liệu sâu hơn.

• Hỗ trợ quyết định: Cung cấp cái nhìn tổng quan, hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

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

Câu hỏi 1: Để giải quyết những nhiệm vụ trong Dự án hệ gene người cần phải xử lí và lưu trữ khối lượng dữ liệu có quy mô lớn như thế nào?

Giải rút gọn:

Các phương pháp và công nghệ cho Dự án hệ gene người:

Lưu trữ và xử lý dữ liệu:

• Hệ thống lưu trữ phân tán: HDFS, Ceph,... chia nhỏ dữ liệu, phân phối trên nhiều máy, tăng khả năng lưu trữ, xử lý song song, tính sẵn sàng cao.

• Cơ sở dữ liệu phân tán: Cassandra, HBase,... lưu trữ, truy xuất dữ liệu trên nhiều máy, mở rộng theo nhu cầu, xử lý song song, chịu lỗi cao.

• Công cụ xử lý dữ liệu phân tán: Spark, Hadoop,... phân tán tính toán, xử lý song song trên nhiều máy, tăng tốc độ, xử lý dữ liệu lớn.

Cung cấp tài nguyên:

• Điện toán đám mây: AWS, Azure,... cung cấp khả năng tính toán, lưu trữ linh hoạt, co dãn, tài nguyên mạnh mẽ, thanh toán theo yêu cầu, giảm đầu tư hạ tầng, tăng tính linh hoạt.

Tối ưu hóa dữ liệu:

• Kỹ thuật nén dữ liệu: gzip, Snappy, LZ4,... giảm kích thước lưu trữ, tăng tốc độ truy cập.

• Quản lý dữ liệu hiệu quả: Phân đoạn dữ liệu, lưu trữ thông tin cần thiết, xác định chỉ mục phù hợp, tối ưu hóa truy xuất dữ liệu.

Câu hỏi 2: Có thể thực hiện việc phân tích dữ liệu liên quan tới Dự án hệ gene người trên máy tính cá nhân thông thường hay không?

Giải rút gọn:

Không, việc phân tích dữ liệu liên quan đến Dự án hệ gene người đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán mạnh mẽ hơn máy tính cá nhân thông thường.

LUYỆN TẬP

Câu 1: Nêu ngắn gọn vai trò của máy tính trong sự phát triển của Khoa học dữ liệu.

Giải rút gọn:

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 2: Trong trường hợp xấu nhất, để sắp xếp các đoạn nucleotide ngắn thành hệ gene người hoàn chỉnh, ước tính cần bao nhiêu phép thử?

Giải rút gọn:

Số lượng phép thử để sắp xếp các đoạn nucleotide ngắn

Tóm tắt:

Để sắp xếp các đoạn nucleotide ngắn thành chuỗi gốc với tổng chiều dài N, số lượng phép thử cần thiết là:

4^(n1 + n2 + n3 + ... + nk)

Giải thích:

• Giả sử có k đoạn nucleotide ngắn với độ dài lần lượt là n1, n2, n3, ..., nk.

• Mỗi vị trí trong một đoạn nucleotide ngắn có thể là một trong 4 loại nucleotide (A, C, G, T).

• Do đó, số lượng tổ hợp khả thi cho mỗi đoạn nucleotide ngắn là 4^n.

• Để sắp xếp tất cả các đoạn nucleotide ngắn thành chuỗi gốc, cần nhân số lượng tổ hợp khả thi của từng đoạn với nhau.

• Tổng chiều dài của chuỗi gốc là N, bằng tổng độ dài của tất cả các đoạn nucleotide ngắn: N = n1 + n2 + n3 + ... + nk.

• Vậy, số lượng phép thử cần thiết để sắp xếp các đoạn nucleotide ngắn thành chuỗi gốc là: 4^(n1 + n2 + n3 + ... + nk) = 4^N

Để sắp xếp các đoạn nucleotide ngắn thành chuỗi gốc với tổng chiều dài N, số lượng phép thử cần thiết là: 4^(n1 + n2 + n3 + ... + nk)

VẬN DỤNG

Sử dụng công cụ tìm kiếm trên Internet để biết được một số bài toán liên quan tới dữ liệu lớn cần tới tính ưu việt của máy tính và các thuật toán hiệu quả để giải quyết.

Giải rút gọn:

Điểm chính:

• Thuật toán: Cần có thuật toán hiệu quả để xử lý lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng.

• Tối ưu hóa: Sử dụng thuật toán tối ưu hóa để tìm giải pháp tốt nhất cho các bài toán.

• Học máy: Mạng nơ-ron sâu (Deep Learning) là phương pháp học máy hiệu quả cho dữ liệu lớn.

• Máy tính: Máy tính lượng tử và máy tính quang học có tiềm năng giải quyết các bài toán lớn nhanh hơn.