Lý thuyết Tin 12 Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu - Kết nối tri thức
Haylamdo biên soạn tóm tắt lý thuyết Tin học 12 Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu sách Kết nối tri thức hay nhất, ngắn gọn sẽ giúp học sinh lớp 12 nắm vững kiến thức trọng tâm, ôn luyện để học tốt môn Tin 12.
Lý thuyết Tin 12 Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu - Kết nối tri thức
1. Khái niệm và mục tiêu của khoa học dữ liệu:
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực liên ngành kết hợp các phương pháp khoa học, quy trình, và thuật toán để khai thác tri thức từ dữ liệu. Nó tích hợp các kỹ thuật và công cụ từ:
- Khoa học máy tính: Cung cấp công cụ và kỹ thuật để xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu.
-Toán học và thống kê: Cung cấp phương pháp phân tích dữ liệu và tạo mô hình dự đoán.
- Tri thức chuyên ngành: Áp dụng các kiến thức đặc thù để hiểu và tận dụng dữ liệu nhằm hỗ trợ quyết định.
Mục tiêu của khoa học dữ liệu là giúp tổ chức và cá nhân hiểu rõ dữ liệu và sử dụng tri thức từ dữ liệu để đưa ra quyết định phù hợp.
b) Mục tiêu của khoa học dữ liệu:
Mục tiêu chính của Khoa học dữ liệu là phân tích và khai phá dữ liệu để tạo ra tri thức và đưa ra các quyết định phù hợp. Các mục tiêu cụ thể bao gồm:
1.Tổ chức và quản lý dữ liệu: Xây dựng và duy trì hệ thống tổ chức dữ liệu hiệu quả để đảm bảo tính toàn vẹn và sẵn sàng của dữ liệu, hỗ trợ phân tích và ra quyết định.
2.Phân tích dữ liệu: Hiểu rõ nội dung và cấu trúc dữ liệu, xác định đặc điểm quan trọng, nhận diện nhóm và xu hướng để có cái nhìn toàn diện về dữ liệu.
3. Trực quan hóa dữ liệu: Biểu diễn dữ liệu bằng sơ đồ, biểu đồ, hoặc hình ảnh để dễ dàng hiểu và phân tích dữ liệu.
4. Tối ưu hóa quyết định: Sử dụng thuật toán tối ưu hóa để đưa ra quyết định tốt nhất dựa trên các ràng buộc và mục tiêu, chẳng hạn như tối ưu hóa quy trình sản xuất.
5. Khám phá tri thức: Tìm ra các mối quan hệ ẩn chứa trong dữ liệu, xác định nguyên nhân và kết quả, và tạo ra tri thức mới để cải thiện hiểu biết và ứng dụng dữ liệu trong thực tiễn.
Các mục tiêu này giúp tận dụng dữ liệu hiệu quả, cải thiện hoạt động và đưa ra quyết định thông minh.
=>Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành, sử dụng các công cụ của khoa học máy tính, toán học và thống kê để khám phá tri thức từ dữ liệu, kết hợp những tri thức đó với tri thức chuyên ngành làm cơ sở cho những quyết định phù hợp. Các mục tiêu cụ thể của Khoa học dữ liệu bao gồm thăm dò, khai thác, phân tích, khai phá và trực quan hoá dữ liệu, làm cơ sở xây dựng mô hình dự đoán, dự báo và tối ưu hoá quyết định, hướng tới mục tiêu cao nhất đó là khám phá tri thức từ dữ liệu.
2. Một số thành tựu của khoa học dữ liệu:
Sự phát triển của Khoa học dữ liệu, AI và Học máy gắn liền với sự ra đời và phát triển của dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn được đặc trưng bởi "năm chữ V" (5V):
- Khối lượng (Volume): Kích thước rất lớn của tập dữ liệu.
- Vận tốc (Velocity): Tốc độ tạo ra và cần phân tích dữ liệu.
- Sự đa dạng (Variety): Nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, âm thanh, video.
- Giá trị (Value): Tính hữu ích của dữ liệu.
- Tính xác thực (Veracity): Đảm bảo dữ liệu chính xác, vì dữ liệu lớn thường có nhiều nhiễu và sai số.
Mối quan hệ giữa AI, Học máy và Khoa học dữ liệu là gắn bó và tương hỗ, với nhiều thành tựu được coi là thành tựu chung của cả ba lĩnh vực. Một số thành tựu cụ thể của Khoa học dữ liệu bao gồm:
- Đổi mới quá trình ra quyết định: Khoa học dữ liệu giúp tổ chức và cá nhân đưa ra quyết định chính xác hơn bằng cách phân tích và khai thác dữ liệu, dự báo xu hướng, phát hiện hoạt động gian lận và tối ưu hóa phân bổ tài nguyên.
-Tự động hoá và đổi mới sáng tạo: Khoa học dữ liệu sử dụng mô hình học máy để tự động hoá công việc lặp đi lặp lại, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới và sáng tạo trong các lĩnh vực như sản xuất, hậu cần, dịch vụ khách hàng, và quản lý tài chính.
-Cá nhân hóa dịch vụ và cải thiện trải nghiệm khách hàng: Khoa học dữ liệu hỗ trợ cung cấp dịch vụ cá nhân hóa thông qua phân tích dữ liệu khách hàng, nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.