Câu hỏi tự luận mức độ vận dụng cao Khoa học máy tính 12 cd bài 3: Giới thiệu về khoa học dữ liệu (tiếp theo)

4. VẬN DỤNG CAO (3 CÂU)

Câu 1: Đề xuất một phương pháp mới để cải thiện tính xác thực của dữ liệu lớn trong một hệ thống phân tích dữ liệu?

Câu 2: Phân tích các thách thức mà các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt khi làm việc với dữ liệu lớn và đưa ra giải pháp cho từng thách thức?

Câu 3: Trình bày một kế hoạch chi tiết để triển khai một dự án khoa học dữ liệu trong một tổ chức, bao gồm các yếu tố như khối lượng dữ liệu, tốc độ xử lý, và các thuật toán cần thiết?

Câu 1:

- Phương pháp: Sử dụng công nghệ blockchain để ghi lại và xác thực dữ liệu.

- Giải thích: Blockchain cung cấp một cách an toàn và minh bạch để lưu trữ dữ liệu, giúp đảm bảo rằng dữ liệu không bị thay đổi hoặc giả mạo. Mỗi giao dịch đều được ghi lại và xác thực, giúp nâng cao tính xác thực của dữ liệu.

Câu 2:

Thách thức	Giải pháp
Khó khăn trong việc thu thập và lưu trữ dữ liệu lớn.	Sử dụng các nền tảng lưu trữ đám mây như AWS hoặc Google Cloud để đảm bảo khả năng mở rộng và linh hoạt.
Phân tích dữ liệu không đồng nhất.	Sử dụng các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) để chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích.
Đảm bảo tính bảo mật và riêng tư của dữ liệu.	Áp dụng các biện pháp mã hóa và chính sách bảo mật nghiêm ngặt để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
Khó khăn trong việc diễn giải kết quả phân tích.	Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để trình bày kết quả một cách dễ hiểu và có thể hành động.

Câu 3:

*Kế hoạch dự án:

+ Xác định mục tiêu: Rõ ràng về vấn đề cần giải quyết (ví dụ: tăng doanh số bán hàng).

+ Khối lượng dữ liệu:

- Dữ liệu cần thu thập: Lịch sử giao dịch, hành vi người dùng, phản hồi khách hàng.

- Dự kiến khối lượng: 10TB dữ liệu trong 6 tháng.

+ Tốc độ xử lý: Thiết lập hệ thống xử lý dữ liệu theo thời gian thực (sử dụng Apache Kafka hoặc Spark Streaming).

+ Thuật toán cần thiết: Sử dụng các thuật toán học máy như hồi quy logistic cho dự đoán, và phân cụm K-means cho phân tích nhóm khách hàng.

+ Tiền xử lý dữ liệu: Sử dụng các công cụ ETL để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích.

+ Phân tích và trực quan hóa: Sử dụng Tableau hoặc Power BI để trực quan hóa kết quả và trình bày cho các bên liên quan.

+ Đánh giá và điều chỉnh: Theo dõi hiệu suất và điều chỉnh mô hình dựa trên phản hồi và kết quả thực tế.

Xem toàn bộ: Câu hỏi tự luận Khoa học máy tính 12 Cánh diều bài 3: Giới thiệu về khoa học dữ liệu (tiếp theo)