Câu hỏi tự luận mức độ thông hiểu Khoa học máy tính 12 ctst bài F16: Máy tính, thuật toán và Khoa học dữ liệu

Câu 1:

Máy tính được coi là công cụ quan trọng trong việc xử lý dữ liệu lớn vì:

+ Tốc độ xử lý: Máy tính có khả năng xử lý hàng triệu phép toán mỗi giây, cho phép phân tích dữ liệu lớn trong thời gian ngắn.

+ Khả năng lưu trữ: Với sự phát triển của công nghệ lưu trữ, máy tính có thể lưu trữ hàng petabyte dữ liệu, đáp ứng nhu cầu lưu trữ của dữ liệu lớn.

+ Tính chính xác: Máy tính thực hiện các phép toán một cách chính xác, giảm thiểu sai sót do con người gây ra.

+ Khả năng tự động hóa: Máy tính có thể tự động hóa quy trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

+ Phân tích phức tạp: Máy tính có khả năng chạy các thuật toán phức tạp để khai thác thông tin từ dữ liệu lớn, điều mà con người không thể làm một cách hiệu quả.

Câu 2:

Quy trình khoa học dữ liệu thường bao gồm các bước sau:

Bước 1 - Xác định vấn đề: Hiểu rõ vấn đề cần giải quyết giúp định hướng cho toàn bộ quy trình phân tích.

Bước 2 - Thu thập dữ liệu: Dữ liệu là nguồn tài nguyên chính. Việc thu thập dữ liệu đầy đủ và chính xác là rất quan trọng để đảm bảo tính khả thi của phân tích.

Bước 3: Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu giúp loại bỏ dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ, từ đó cải thiện chất lượng dữ liệu.

Bước 4: Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp thống kê và thuật toán để khai thác thông tin từ dữ liệu, giúp phát hiện các mẫu và xu hướng.

Bước 5: Mô hình hóa: Xây dựng và kiểm tra các mô hình dự đoán giúp đưa ra các dự đoán dựa trên dữ liệu đã phân tích.

Bước 6: Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dự đoán.

Bước 7: Trình bày kết quả: Trực quan hóa và trình bày kết quả giúp người dùng dễ dàng hiểu và ra quyết định dựa trên thông tin phân tích.

Bước 8: Triển khai và bảo trì: Triển khai mô hình trong môi trường thực tế và duy trì nó để đảm bảo hiệu suất liên tục.

Câu 3: 

- Việc sử dụng thuật toán trong xử lý dữ liệu rất quan trọng vì:

+ Tự động hóa quy trình: Thuật toán giúp tự động hóa các bước xử lý dữ liệu, giảm thiểu công sức và thời gian.

+ Phân tích phức tạp: Các thuật toán có thể xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp mà con người không thể làm một cách hiệu quả.

+ Dự đoán và ra quyết định: Thuật toán giúp xây dựng các mô hình dự đoán, cung cấp thông tin hữu ích cho việc ra quyết định.

- Ví dụ minh họa:

+ Thuật toán hồi quy tuyến tính: Được sử dụng để dự đoán giá nhà dựa trên các yếu tố như diện tích, số phòng ngủ, vị trí, v.v. Thuật toán này giúp xác định mối quan hệ giữa các yếu tố và giá nhà, từ đó đưa ra dự đoán chính xác.

Câu 4: 

Các ngôn ngữ lập trình đóng vai trò quan trọng trong khoa học dữ liệu như sau:

- Phân tích dữ liệu: Các ngôn ngữ như Python và R cung cấp thư viện mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu, giúp người dùng dễ dàng thực hiện các phép toán thống kê và phân tích dữ liệu.

- Xử lý dữ liệu: Ngôn ngữ lập trình cho phép xử lý và làm sạch dữ liệu, giúp chuẩn bị dữ liệu cho các bước phân tích tiếp theo.

- Mô hình hóa và học máy: Các ngôn ngữ như Python hỗ trợ nhiều thư viện học máy (như scikit-learn, TensorFlow) giúp xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán.

- Trực quan hóa dữ liệu: Các ngôn ngữ lập trình cung cấp công cụ trực quan hóa dữ liệu (như Matplotlib, Seaborn) giúp người dùng dễ dàng trình bày và hiểu dữ liệu.

- Tích hợp và triển khai: Ngôn ngữ lập trình cho phép tích hợp các mô hình vào ứng dụng và triển khai chúng trong môi trường thực tế.