Câu hỏi mở đầu trang 145

Đề bài: Những khả năng to lớn nào đã làm cho máy tính ngày nay trở thành một công cụ xử lí thông tin hữu hiệu?

Lời giải:

Máy tính ngày nay trở thành công cụ xử lí thông tin hữu hiệu nhờ các khả năng to lớn sau:

• Sức mạnh tính toán rất cao, xử lí được các phép tính phức tạp.
• Khả năng lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ với nhiều định dạng khác nhau.
• Tự động hoá các tác vụ lặp đi lặp lại, giảm sai sót của con người.
• Xử lí song song giúp thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng lúc, tăng tốc độ đáng kể.
• Điện toán đám mây cung cấp tài nguyên tính toán linh hoạt qua Internet.
• Kết nối và truyền thông qua mạng, hỗ trợ hợp tác và chia sẻ dữ liệu.

1. Vai trò của máy tính đối với sự phát triển của Khoa học dữ liệu

Hoạt động trang 145

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

Lời giải:

Máy tính có vai trò không thể thiếu trong mọi giai đoạn của quy trình Khoa học dữ liệu, thể hiện qua 7 vai trò chính:

• Xử lí và lưu trữ dữ liệu: cung cấp công cụ và sức mạnh tính toán để làm việc với dữ liệu lớn, phức tạp, nhiều định dạng.
• Phân tích và khai phá dữ liệu: thực hiện các thuật toán thống kê và học máy để tìm ra mẫu, xu hướng và tri thức từ dữ liệu.
• Trực quan hoá dữ liệu: tạo biểu đồ, đồ thị, báo cáo tương tác giúp trình bày dữ liệu rõ ràng.
• Tự động hoá: tự động thực hiện các tác vụ lặp lại như làm sạch dữ liệu, huấn luyện mô hình.
• Xử lí song song: dùng máy tính đa lõi hoặc siêu máy tính để giảm thời gian phân tích.
• Điện toán đám mây: cho phép phân tích dữ liệu mà không cần đầu tư phần cứng đắt tiền.
• Hợp tác và truyền thông: hỗ trợ làm việc nhóm, chia sẻ thông tin, truyền đạt kết quả.

Câu hỏi củng cố trang 146

Đề bài:

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.

Lời giải:

Máy tính có các vai trò quan trọng trong việc thu thập và lưu trữ dữ liệu:

• Cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để làm việc với dữ liệu lớn và phức tạp.
• Cung cấp phương tiện lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ với nhiều định dạng khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video,…).
• Hỗ trợ nhiều hệ thống quản lí dữ liệu, từ cơ sở dữ liệu truyền thống đến hệ thống tệp phân tán (dữ liệu lưu trên nhiều máy).
• Đảm bảo dữ liệu được quản lí có tổ chức và hiệu quả, sẵn sàng cho các bước phân tích tiếp theo.

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

Lời giải:

Các công cụ trực quan hoá dữ liệu có vai trò:

• Tạo ra các biểu diễn dữ liệu trực quan như biểu đồ, đồ thị, sơ đồ.
• Giúp các nhà Khoa học dữ liệu khám phá và phát hiện các mẫu, xu hướng trong dữ liệu dễ dàng hơn.
• Cho phép tạo ra báo cáo tổng quan có khả năng tương tác, giúp người xem có thể lọc, phóng to, xoay dữ liệu để hiểu sâu hơn.
• Giúp trình bày và truyền đạt kết quả phân tích cho những người không chuyên một cách dễ hiểu.

2. Tính ưu việt trong việc sử dụng máy tính và thuật toán hiệu quả để xử lí dữ liệu lớn

Câu hỏi củng cố trang 148

Đề bài:

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?

Lời giải:

Dự án hệ gene người (HGP) cần xử lí và lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ:

• Kích thước dữ liệu: chuỗi kí tự của hệ gene người có độ dài khoảng 107,8 tỉ km (nếu trải dài). Việc giải trình tự toàn bộ hệ gene tạo ra hàng trăm gigabyte dữ liệu thô.
• Dung lượng lưu trữ: tổng dung lượng lưu trữ cho dữ liệu HGP được ước tính khoảng 100 nghìn gigabyte (tương đương 100 terabyte).
• Sức mạnh tính toán: phân tích dữ liệu HGP đòi hỏi mạng lưới siêu máy tính trên khắp thế giới, tương đương hàng nghìn máy tính xách tay hiện đại hoạt động đồng thời.

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?

Lời giải:

Không thể thực hiện được trên máy tính cá nhân thông thường, vì:

• Khối lượng dữ liệu quá lớn (hàng trăm gigabyte đến 100 terabyte), vượt xa khả năng lưu trữ của máy tính cá nhân.
• Cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương hàng nghìn máy tính hoạt động đồng thời.
• Cần các thuật toán xử lí song song trên nhiều bộ xử lí cùng lúc.
• Vào thời đỉnh cao, HGP phải dựa vào mạng lưới siêu máy tính trên khắp thế giới.
• Máy tính cá nhân chỉ đủ dùng cho các tác vụ đơn giản, không đáp ứng được yêu cầu về tốc độ, bộ nhớ và khả năng xử lí song song của HGP.

Luyện tập

Luyện tập 1 trang 148

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

Lời giải:

Máy tính có vai trò không thể thiếu trong Khoa học dữ liệu, thể hiện qua các khía cạnh chính:

• Xử lí và lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu.
• Phân tích và khai phá tri thức từ dữ liệu.
• Trực quan hoá dữ liệu bằng biểu đồ, đồ thị.
• Tự động hoá các tác vụ lặp lại.
• Xử lí song song giúp giảm thời gian phân tích.
• Điện toán đám mây cung cấp tài nguyên linh hoạt.
• Hỗ trợ hợp tác và truyền thông giữa các nhà khoa học.

→ Nhờ máy tính, Khoa học dữ liệu có thể xử lí dữ liệu lớn mà trước đây không thực hiện được, giúp tạo lập giá trị và tri thức từ nguồn dữ liệu phong phú.

Luyện tập 2 trang 148

Đề bài: 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?

Lời giải:

Theo SGK, các máy giải trình tự thu được hàng triệu đoạn nucleotide ngắn, và ta cần lắp ráp chúng lại thành hệ gene hoàn chỉnh.

Trong trường hợp xấu nhất (dùng phương pháp vét cạn):

• Giả sử có n đoạn ngắn cần sắp xếp thứ tự.
• Số cách sắp xếp n đoạn theo mọi thứ tự có thể là n! (n giai thừa).
• Với n ≈ 1.000.000 (một triệu đoạn), số phép thử cần là 1.000.000! — một con số khổng lồ, thậm chí lớn hơn nhiều so với số nguyên tử trong vũ trụ quan sát được.

Nhận xét:

• Nếu dùng phương pháp vét cạn, không máy tính nào trên thế giới có thể giải quyết được bài toán này trong thời gian hợp lí.
• Vì vậy, các nhà khoa học phải sử dụng các thuật toán hiệu quả (dựa trên đặc điểm sinh học của gene, nhận dạng phần chồng lấp giữa các đoạn,…) để giảm số phép thử xuống mức khả thi.

→ Điều này cho thấy tầm quan trọng của thuật toán hiệu quả khi làm việc với dữ liệu lớn — máy tính mạnh chưa đủ, phải kết hợp với thuật toán tốt.

Vận dụng trang 148

Đề bài: 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.

Lời giải:

Một số bài toán liên quan tới dữ liệu lớn cần máy tính mạnh và thuật toán hiệu quả:

a) Trong lĩnh vực khoa học – y tế:

• Dự báo thời tiết: phân tích dữ liệu khí tượng từ hàng nghìn trạm quan trắc và vệ tinh.
• Nghiên cứu vũ trụ: xử lí dữ liệu từ kính viễn vọng, tàu vũ trụ (dự án SKA, James Webb,…).
• Mô phỏng vật lí hạt tại các trung tâm nghiên cứu như CERN.
• Chẩn đoán bệnh và y tế cá nhân hoá dựa trên dữ liệu di truyền, hồ sơ bệnh án.

b) Trong lĩnh vực công nghệ – Internet:

• Tìm kiếm trên Internet (Google, Bing) – xử lí hàng tỉ trang web.
• Mạng xã hội (Facebook, TikTok, YouTube) – phân tích dữ liệu người dùng để đề xuất nội dung.
• Xe tự lái – xử lí dữ liệu từ camera, cảm biến trong thời gian thực.
• Nhận dạng khuôn mặt, giọng nói trên video.
• Huấn luyện các mô hình AI lớn như ChatGPT, Google Gemini.

c) Trong lĩnh vực kinh doanh – tài chính:

• Phân tích giao dịch tài chính để phát hiện gian lận trong thời gian thực.
• Dự báo thị trường chứng khoán dựa trên dữ liệu lịch sử và tin tức.
• Hệ khuyến nghị sản phẩm trên Shopee, Amazon, Netflix.

→ Tất cả các bài toán trên đều cần đến sức mạnh tính toán khổng lồ của máy tính hiện đại kết hợp với các thuật toán hiệu quả để giải quyết trong thời gian hợp lí.

Thầy Phạm Thành Danh

(Người kiểm duyệt, ra đề)

Chức vụ: Trưởng ban biên soạn môn Tin Học THPT

Trình độ: Cử nhân Sư phạm Tin học, Chứng chỉ hạng II, Chứng chỉ Tin học, Ngoại ngữ B1

Kinh nghiệm: 8+ năm kinh nghiệm tại Trường THPT Thuận Hóa