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

3. VẬN DỤNG (4 CÂU)

Câu 1: So sánh sự khác biệt giữa xử lý dữ liệu truyền thống và xử lý dữ liệu lớn bằng máy tính?

Câu 2: Trình bày những ưu điểm của việc áp dụng các mô hình máy học trong khoa học dữ liệu?

Câu 3: Phân tích tính ưu việt của việc sử dụng máy tính trong việc xử lý theo thời gian thực trong khoa học dữ liệu?

Câu 4: Giải thích cách mà thuật toán tối ưu hóa có thể cải thiện hiệu suất xử lý dữ liệu lớn?

Câu 1:

Tiêu chí	Xử lý dữ liệu truyền thống	Xử lý dữ liệu lớn
Khối lượng dữ liệu	Thường nhỏ, dễ quản lý	Rất lớn, có thể lên đến petabyte
Công nghệ sử dụng	Cơ sở dữ liệu quan hệ, bảng tính	Các công nghệ phân tán, NoSQL, Hadoop
Tốc độ xử lý	Chậm hơn, xử lý theo lô	Nhanh hơn, xử lý theo luồng
Phân tích dữ liệu	Thường sử dụng thống kê cơ bản	Sử dụng các thuật toán phức tạp
Khả năng mở rộng	Khó khăn trong việc mở rộng	Dễ dàng mở rộng theo nhu cầu
Dữ liệu không cấu trúc	Khó xử lý	Có khả năng xử lý tốt

Câu 2:

- Dự đoán chính xác: Các mô hình máy học có khả năng dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu lịch sử, giúp đưa ra quyết định chính xác hơn.

- Phát hiện mẫu và xu hướng: Máy học có thể phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu mà con người khó nhận ra.

- Tự động hóa quy trình: Các mô hình máy học có thể tự động hóa nhiều quy trình phân tích, giảm thiểu công sức và thời gian.

- Khả năng xử lý dữ liệu lớn: Máy học có thể xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu mà không cần can thiệp thủ công.

- Cải thiện theo thời gian: Các mô hình máy học có khả năng học hỏi từ dữ liệu mới, từ đó cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Câu 3:

- Tốc độ phản hồi nhanh: Máy tính có khả năng xử lý dữ liệu ngay lập tức, cho phép đưa ra quyết định nhanh chóng trong các tình huống cần phản ứng kịp thời.

- Phân tích liên tục: Máy tính có thể liên tục thu thập và phân tích dữ liệu, giúp theo dõi tình hình và phát hiện bất thường ngay lập tức.

- Quyết định dựa trên dữ liệu: Việc xử lý theo thời gian thực cho phép tổ chức ra quyết định dựa trên dữ liệu cập nhật, cải thiện khả năng cạnh tranh.

- Tích hợp với các ứng dụng khác: Máy tính có thể tích hợp với các hệ thống khác để cung cấp thông tin và phân tích ngay lập tức, như trong các hệ thống giám sát và cảnh báo.

Câu 4:

- Giảm thiểu thời gian xử lý: Thuật toán tối ưu hóa giúp tìm ra phương pháp hiệu quả nhất để xử lý dữ liệu, giảm thiểu thời gian cần thiết cho các phép toán.

- Sử dụng tài nguyên hiệu quả: Các thuật toán tối ưu hóa giúp phân phối tài nguyên máy tính (CPU, bộ nhớ) một cách hợp lý, từ đó cải thiện hiệu suất tổng thể.

- Giảm thiểu độ phức tạp: Bằng cách tối ưu hóa quy trình xử lý, thuật toán có thể giảm độ phức tạp trong việc xử lý dữ liệu lớn, giúp dễ dàng hơn cho việc quản lý và phân tích.

- Cải thiện độ chính xác: Thuật toán tối ưu hóa có thể điều chỉnh các tham số trong mô hình, từ đó nâng cao độ chính xác của các dự đoán và phân tích.

- Nhờ vào những lợi ích này, thuật toán tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất xử lý dữ liệu lớn trong khoa học dữ liệu.

Xem toàn bộ: Câu hỏi tự luận Khoa học máy tính 12 Chân trời bài F16: Máy tính, thuật toán và Khoa học dữ liệu