ÔN TẬP KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ HỌC MÁY

Khoa học dữ liệu (Data Science) là sự kết hợp của các lĩnh vực nào?

• Toán học, khoa học máy tính, kiến thức chuyên ngành.

• Hóa học, vật lý, lập trình.

• Hóa học, vật lý, lập trình.

• Cơ học, thống kê, marketing.

Bước đầu tiên trong quy trình khoa học dữ liệu là gì?

• Xử lý và phân tích dữ liệu.

• Thu thập và làm sạch dữ liệu.

• Xây dựng mô hình dự đoán.

• Đánh giá và tối ưu mô hình.

Một ứng dụng phổ biến của khoa học dữ liệu trong tài chính là gì?

• Phát hiện giao dịch gian lận.

• Gợi ý phim trên Netflix.

• Nhận diện khuôn mặt trên Facebook.

• Chẩn đoán bệnh qua X-quang.

Tại sao việc làm sạch dữ liệu lại quan trọng trong khoa học dữ liệu?

• Giúp giảm thời gian xử lý dữ liệu.

• Đảm bảo độ chính xác của mô hình.

• Giúp tạo ra nhiều dữ liệu hơn.

• Giảm chi phí phần cứng.

Học có giám sát (Supervised Learning) khác gì so với học không giám sát (Unsupervised Learning)?

• Học có giám sát có dữ liệu đầu ra đã biết trước.

• Học có giám sát không cần dữ liệu đầu vào.

• Học có giám sát không cần dữ liệu để huấn luyện.

• Học có giám sát chỉ áp dụng cho bài toán phân loại.

Một ngân hàng muốn sử dụng học máy để dự đoán khách hàng có thể vỡ nợ hay không. Thuật toán nào phù hợp nhất?

• Hồi quy logistic.

• K-Means Clustering.

• PCA.

• Giảm chiều dữ liệu.

Một doanh nghiệp muốn nhóm khách hàng theo hành vi mua hàng để cá nhân hóa quảng cáo. Thuật toán nào nên sử dụng?

• Hồi quy tuyến tính.

• Phân cụm K-Means.

• Hồi quy logistic.

• Mạng nơ-ron nhân tạo.

Thư viện nào trong Python được sử dụng để xử lý dữ liệu dạng bảng (DataFrame)?

• Pandas.

• NumPy.

• Matplotlib.

• Scikit-learn.

Thuật toán nào được sử dụng trong học có giám sát để dự đoán giá trị liên tục?

• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).

• Phân cụm K-Means (K-Means Clustering).

• Học tăng cường (Reinforcement Learning).

• Giảm chiều dữ liệu (PCA).

Thuật toán nào được sử dụng trong học không giám sát để nhóm dữ liệu tương tự?

• Phân cụm K-Means (K-Means Clustering).

• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).

• Học tăng cường (Reinforcement Learning).

• Hồi quy Logistic (Logistic Regression).