Những năm gần đây, cùng với AI, Khoa học dữ liệu (data science) đã trở thành lĩnh vực thu hút sự quan tâm đặc biệt trên toàn thế giới. Hãy nhập từ khoá "data science” vào thanh công cụ tìm kiếm Google và cho nhận xét về kết quả tìm kiếm mà em nhận được.

Có thể hiểu đơn giản Khoa học dữ liệu là lĩnh vực khoa học nghiên cứu về dữ liệu. Như vậy, đối tượng nghiên cứu của Khoa học dữ liệu chính là dữ liệu. Theo em, Khoa học dữ liệu không bao gồm công việc nào sau đây?

A. Nghiên cứu phát triển các phương pháp thu thập và quản lí dữ liệu.

B. Khai phá các thông tin, tri thức từ dữ liệu thu được để nâng cao hiệu quả kinh doanh, quản lí.

C. Kinh doanh, phân phối dữ liệu thu thập được cho các cá nhân, tổ chức quan tâm.

D. Phát triển và áp dụng các phương pháp và kĩ thuật để nhận biết các mẫu hình, các quan hệ và xu hướng có trong dữ liệu.

Học máy và tri thức chuyên ngành có vai trò gì trong Khoa học dữ liệu?

Tính chất liên ngành của Khoa học dữ liệu được thể hiện như thế nào?

Khi nói tới dữ liệu lớn người ta thường nghĩ tới kích thước lớn của dữ liệu. Tuy nhiên, trong thực tế, có những dữ liệu không chỉ có kích thước lớn, thường xuyên được cập nhật mà còn bao gồm nhiều loại khác nhau. Em có thể chỉ ra một vài ví dụ về những dữ liệu như vậy không?

Giới thiệu một vài thành tựu của Khoa học dữ liệu mà em tâm đắc nhất.

Quan sát Hình 26.4 và cho biết kết quả khuyến nghị là gì.

Tại sao lại có thể nói Khoa học dữ liệu góp phần tạo ra nhiều cơ hội mới cho các lĩnh vực khác nhau?

Các tổ chức có thể sử dụng Khoa học dữ liệu để dự đoán thời điểm những trục trặc của thiết bị có thể xảy ra. Hãy phân tích để thấy được, trong trường hợp cụ thể này, Khoa học dữ liệu có thể giúp đổi mới hoàn toàn quy trình bảo trì thiết bị, thay thế quy trình hoạt động chưa hiệu quả.

Trong thực tế, vẫn có trường hợp dùng các thuật ngữ Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu thay thế cho nhau. Điều này không hoàn toàn chính xác. Hãy truy cập Internet để tìm hiểu sự khác biệt giữa hai khái niệm này.