Phần 1: Câu hỏi Trắc nghiệm (Nhận biết & Thông hiểu)
Câu 1. Nội dung nào sau đây phản ánh đúng kiến thức cần ghi nhớ trong bài Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu? A. Bỏ qua các khái niệm cơ bản và chỉ học thuộc lòng kết quả cuối cùng mà không cần hiểu bản chất. B. Chỉ áp dụng kiến thức trong một trường hợp duy nhất, không cần kiểm tra điều kiện hay đơn vị. C. Các nội dung trong bài hoàn toàn độc lập và không có mối liên hệ nào với thực tiễn hay các bài học khác. D. Khoa học dữ liệu biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.
Câu 2. Khi học và vận dụng bài Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu, khẳng định nào dưới đây là chính xác? A. Quy trình: xác định câu hỏi, thu thập, làm sạch, phân tích, kết luận. B. Không cần đọc kĩ đề bài hay phân tích dữ kiện trước khi thực hiện các bước giải. C. Mọi khái niệm trong bài đều có thể thay thế tùy ý cho nhau mà không làm thay đổi kết quả. D. Chỉ cần ghi đáp số ngắn gọn, bỏ qua toàn bộ bước lập luận, giải thích và kiểm tra lại.
Câu 3. Theo phần Kiến thức trọng tâm của bài Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu, phát biểu nào sau đây là đúng? A. Kết luận ngay kết quả khi chưa đối chiếu với quy tắc hoặc định nghĩa trong bài học. B. Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực kết hợp toán học, thống kê, tin học và kiến thức chuyên môn để khai thác giá trị từ dữ liệu. C. Thay đổi toàn bộ quy tắc trọng tâm của bài học theo cảm tính cá nhân. D. Bỏ qua việc rèn luyện qua ví dụ minh họa và bài tập thực hành của tiết học.
Câu 4. Để nắm vững và vận dụng tốt bài Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu, học sinh cần lưu ý điều nào sau đây? A. Không cần ghi nhớ các lưu ý trọng tâm vì chúng không ảnh hưởng đến việc làm bài tập. B. Áp dụng ngược lại hoàn toàn so với quy tắc và hướng dẫn trong phần kiến thức trọng tâm. C. Khoa học dữ liệu có liên quan chặt chẽ với học máy, nhưng phạm vi rộng hơn: không chỉ xây dựng mô hình dự đoán mà còn thu thập, làm sạch, phân tích và trình bày dữ liệu. D. Chỉ cần đọc lướt tiêu đề bài học mà không cần nắm vững nội dung chi tiết từng mục.
Phần 2: Bài tập Tự luận & Thực hành theo tiết học
Bài 1 (Cơ bản — Hệ thống hóa kiến thức trọng tâm). Dựa vào phần Kiến thức trọng tâm của bài Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu, em hãy trình bày các khái niệm, quy tắc hoặc nội dung cốt lõi của tiết học và nêu ý nghĩa của chúng.
Bài 2 (Thực hành — Phân tích & Giải mẫu theo ví dụ tiết học). Đọc kĩ tình huống/ví dụ trọng tâm của tiết học dưới đây, sau đó tự trình bày lại các bước thực hiện và nêu nhận xét rút ra:
Tình huống: Một cửa hàng muốn biết mặt hàng nào bán chạy nhất trong tháng.
Bài 3 (Vận dụng — Áp dụng quy tắc ghi nhớ vào bài tập). Vận dụng các điểm ghi nhớ trọng tâm của bài Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu để giải thích hoặc thực hiện yêu cầu thực hành mở rộng sau:
Giải pháp:
- Thu thập dữ liệu bán hàng: tên mặt hàng, số lượng, doanh thu.
- Làm sạch dữ liệu: xóa các dòng trùng, sửa tên mặt hàng bị gõ sai.
- Tính tổng số lượng và doanh thu theo từng mặt hàng.
- Vẽ biểu đồ cột so sánh doanh thu các mặt hàng.
- Kết luận: mặt hàng A có doanh thu cao nhất, cửa hàng nhập thêm hàng A.
Bài 4 (Luyện tập học kì — Mức độ Cơ bản). Nêu 2 câu hỏi học sinh có thể hỏi diễn giả tại hội thảo hướng nghiệp về nghề quản trị mạng.
Bài 5 (Luyện tập học kì — Mức độ Thông hiểu). Vì sao nghề quản trị hệ thống đòi hỏi tính trách nhiệm cao? Giải thích ngắn gọn.
Bài 6 (Luyện tập học kì — Mức độ Vận dụng & Nâng cao). Nêu 1 điểm giống và 1 điểm khác nhau giữa nghề quản trị mạng và nghề quản trị cơ sở dữ liệu.
Phần 3: Đáp án & Hướng dẫn giải chi tiết
1. Đáp án phần Trắc nghiệm
- Bảng đáp án: 1-D, 2-A, 3-B, 4-C.
- Giải thích chi tiết:
- Câu 1 (D): Khẳng định đúng theo mục Ghi nhớ của bài: "Khoa học dữ liệu biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích."
- Câu 2 (A): Khẳng định đúng theo nội dung cốt lõi của tiết học: "Quy trình: xác định câu hỏi, thu thập, làm sạch, phân tích, kết luận."
- Câu 3 (B): Khẳng định chuẩn xác theo phần Kiến thức trọng tâm: "Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực kết hợp toán học, thống kê, tin học và kiến thức chuyên môn để khai thác giá trị từ dữ liệu."
- Câu 4 (C): Khẳng định đúng theo hướng dẫn trọng tâm của bài: "Khoa học dữ liệu có liên quan chặt chẽ với học máy, nhưng phạm vi rộng hơn: không chỉ xây dựng mô hình dự đoán mà còn thu thập, làm sạch, phân tích và trình bày dữ liệu."
2. Hướng dẫn giải phần Tự luận & Thực hành
- Bài 1:
- Nội dung cốt lõi cần trình bày: Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực kết hợp toán học, thống kê, tin học và kiến thức chuyên môn để khai thác giá trị từ dữ liệu. Mục tiêu của khoa học dữ liệu là biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, giúp con người ra quyết định tốt hơn.
- Tổng kết ghi nhớ: Khoa học dữ liệu biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.; Quy trình: xác định câu hỏi, thu thập, làm sạch, phân tích, kết luận.; Làm sạch dữ liệu là bước quan trọng, không được bỏ qua.
- Bài 2:
- Hướng dẫn phân tích & trình bày: Dựa trực tiếp vào dữ kiện trong ví dụ minh họa của tiết học: Tình huống: Một cửa hàng muốn biết mặt hàng nào bán chạy nhất trong tháng.
- Lưu ý khi trình bày: Xác định rõ yêu cầu, áp dụng đúng quy tắc/khái niệm trong mục 1 và kiểm tra lại kết quả cuối cùng.
- Bài 3:
- Phương pháp giải: Áp dụng các quy tắc ghi nhớ của bài Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu (Khoa học dữ liệu biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.; Quy trình: xác định câu hỏi, thu thập, làm sạch, phân tích, kết luận.; Làm sạch dữ liệu là bước quan trọng, không được bỏ qua.).
- Lời giải mẫu/Nhận xét: Giải pháp:
- Thu thập dữ liệu bán hàng: tên mặt hàng, số lượng, doanh thu.
- Làm sạch dữ liệu: xóa các dòng trùng, sửa tên mặt hàng bị gõ sai.
- Tính tổng số lượng và doanh thu theo từng mặt hàng.
- Vẽ biểu đồ cột so sánh doanh thu các mặt hàng.
- Kết luận: mặt hàng A có doanh thu cao nhất, cửa hàng nhập thêm hàng A.
- Bài 4: Ví dụ: "Nghề quản trị mạng cần học những gì?"; "Cơ hội việc làm của nghề này ra sao?"; "Cần những chứng chỉ nào?".
- Bài 5: Vì hệ thống của tổ chức chứa dữ liệu quan trọng; một sai sót có thể gây gián đoạn hoạt động, mất dữ liệu, thiệt hại lớn.
- Bài 6: Giống: đều thuộc nhóm nghề quản trị hệ thống thông tin, đều cần kiến thức CNTT, tính cẩn thận. Khác: quản trị mạng tập trung vào hệ thống mạng; quản trị CSDL tập trung vào dữ liệu.