Câu 2 trang 155 Luyện tập Tin học 12- Chân trời sáng tạo: Nêu ví dụ minh hoạ tính ưu việt của máy tính khi xử lí dữ liệu lớn

Câu hỏi/Đề bài:

Nêu ví dụ minh hoạ tính ưu việt của máy tính khi xử lí dữ liệu lớn.

Hướng dẫn:

Tìm kiếm thông tin trên các nguồn tài liệu khác nhau để trả lời.

Lời giải:

Để minh hoạ tính ưu việt của máy tính trong việc xử lý dữ liệu lớn, hãy xem xét ví dụ về phân tích dữ liệu y tế trong nghiên cứu bệnh tật.

Tình huống: Một bệnh viện lớn muốn phân tích dữ liệu từ hàng triệu hồ sơ bệnh nhân để tìm hiểu mối liên hệ giữa các yếu tố di truyền và nguy cơ mắc bệnh tiểu đường.

Khối lượng dữ liệu khổng lồ:

• Dữ liệu cần xử lý: Bao gồm hàng triệu hồ sơ bệnh nhân với hàng trăm triệu dữ liệu liên quan như thông tin cá nhân, kết quả xét nghiệm, lịch sử bệnh tật, thông tin di truyền, v.v.

• Khối lượng dữ liệu: Từ hàng trăm terabyte đến petabyte dữ liệu.

Nhu cầu phân tích phức tạp:

• Phân tích dữ liệu: Tìm kiếm các mẫu và mối liên hệ trong dữ liệu lớn là rất phức tạp. Điều này bao gồm việc thực hiện các phép toán thống kê, xây dựng các mô hình dự đoán, và sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) để phân tích dữ liệu di truyền và bệnh tật.

• Yêu cầu xử lý: Các phép toán phải được thực hiện trên một khối lượng dữ liệu rất lớn và cần phải nhanh chóng để cung cấp thông tin kịp thời cho các bác sĩ và nhà nghiên cứu.

Máy tính với khả năng xử lý cao:

• Phân tích bằng máy tính: Máy tính với phần cứng mạnh mẽ như các máy chủ đa nhân, các hệ thống phân tán hoặc các cụm máy tính (cluster) có khả năng xử lý hàng triệu phép toán đồng thời.

• Kỹ thuật xử lý: Sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu phân tán, như Hadoop hoặc Spark, để chia nhỏ và xử lý dữ liệu song song. Máy tính cũng có khả năng sử dụng các thuật toán tối ưu hóa và các mô hình học máy để phân tích nhanh chóng.

Kết quả:

• Khả năng tìm kiếm mối liên hệ: Máy tính có thể nhanh chóng phân tích hàng triệu hồ sơ để tìm ra các yếu tố có liên quan đến nguy cơ mắc bệnh tiểu đường, giúp nhận diện các yếu tố di truyền quan trọng.

• Tăng cường khả năng dự đoán: Các mô hình học máy có thể dự đoán nguy cơ bệnh tiểu đường cho từng bệnh nhân dựa trên dữ liệu di truyền và các yếu tố khác.