a) Đúng. Khoa học dữ liệu nhằm rút ra được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật toán học, thống kê và lập trình.

b) Sai. Khoa học dữ liệu không phải là bước tiếp theo của khoa học máy tính mà là một lĩnh vực liên ngành kết hợp nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học máy tính, thống kê, toán học, kinh doanh, v.v.

c) Đúng. Phân tích dữ liệu là áp dụng mô hình cho dữ liệu đã chuẩn bị để chọn lọc một số yếu tố quan trọng nhằm giải quyết vấn đề. Phân tích dữ liệu là một công cụ quan trọng trong khoa học dữ liệu.
d) Sai. Phân tích dữ liệu không phải là mục đích của khoa học dữ liệu mà chỉ là một bước trong quá trình khoa học dữ liệu. Mục đích của khoa học dữ liệu là tìm ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu và ứng dụng những hiểu biết đó để giải quyết vấn đề trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Khoa học dữ liệu có thể đóng góp cho cải tiến quản lý giao thông đô thị để giảm tắc đường theo nhiều cách:

- Phân tích dữ liệu giao thông để hiểu rõ nguyên nhân tắc đường.
- Dự đoán nhu cầu giao thông trong tương lai để điều chỉnh hệ thống giao thông hiệu quả.
- Tối ưu hóa hệ thống giao thông thông qua mô phỏng và lựa chọn giải pháp phù hợp.
- Phát triển các hệ thống giao thông thông minh (ITS) để điều khiển giao thông và cung cấp thông tin cho người tham gia giao thông.
- Nâng cao nhận thức của người tham gia giao thông.

Ví dụ về sự đóng góp của khoa học dữ liệu vào thành tựu khoa học công nghệ:

-  Xe tự lái:

+ Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển xe tự lái.

+ Các thuật toán học máy được sử dụng để huấn luyện xe tự lái nhận diện môi trường xung quanh, dự đoán hành vi của người tham gia giao thông và đưa ra quyết định lái xe an toàn.
+ Dữ liệu thu thập từ các camera, radar và lidar được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy.

+ Khoa học dữ liệu cũng giúp tối ưu hóa hiệu suất của xe tự lái, giảm thiểu tiêu hao năng lượng và nâng cao trải nghiệm lái xe.

- Các giai đoạn của dự án khoa học dữ liệu:

1. Xác định vấn đề và mục tiêu

2. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

3. Phân tích dữ liệu

4. Trực quan hoá dữ liệu

5. Triển khai mô hình

6. Báo cáo kết quả

- Mục tiêu:

+ Tìm kiếm thông tin chi tiết từ dữ liệu.

+ Xây dựng mô hình dự đoán.

+ Tự động hóa các quy trình.

+ Hỗ trợ ra quyết định sáng suốt.

+ Thúc đẩy đổi mới.

Học máy là một nhánh con của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần được lập trình rõ ràng.

Dữ liệu là tài sản quan trọng của tổ chức, doanh nghiệp vì nó giúp tăng hiệu quả làm việc, tăng sức cạnh tranh và mang lại lợi ích kinh doanh cho doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần đầu tư vào việc thu thập, lưu trữ và bảo đảm an toàn dữ liệu để khai thác tối đa tiềm năng của nó.

Ví dụ cụ thể:

- Google Photos: Google Photos sử dụng học máy để phân loại ảnh theo khuôn mặt, địa điểm và các đối tượng trong ảnh.
- Netflix: Netflix sử dụng học máy để đề xuất phim và chương trình truyền hình cho người dùng dựa trên lịch sử xem phim của họ.
- Amazon: Amazon sử dụng học máy để đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng của họ.

- Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tự cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần được lập trình rõ ràng.

- Phân biệt học có giám sát và học không giám sát

+ Học có giám sát:

Sử dụng dữ liệu có nhãn, nghĩa là mỗi ví dụ dữ liệu được gắn với kết quả mong muốn.
Ví dụ: Dữ liệu huấn luyện cho hệ thống phân loại ảnh mèo và chó có thể bao gồm hình ảnh của mèo và chó được gắn nhãn "mèo" hoặc "chó".
Mục tiêu: Học cách dự đoán chính xác kết quả cho dữ liệu mới.
+ Học không giám sát:
Sử dụng dữ liệu không có nhãn.
Ví dụ: Dữ liệu huấn luyện cho hệ thống phân cụm khách hàng có thể bao gồm thông tin về hành vi mua hàng của khách hàng.
Mục tiêu: Tìm ra các cấu trúc và mối tương quan ẩn trong dữ liệu.

Học máy đóng góp to lớn vào sự phát triển của ChatGPT bằng cách:

- Huấn luyện ChatGPT trên một lượng lớn dữ liệu.
- Giúp ChatGPT học cách nhận biết các mẫu trong dữ liệu và sử dụng các mẫu đó để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.
- Cải thiện hiệu suất của ChatGPT theo thời gian.