Ba loại nguồn dữ liệu đa dạng là gì?

• Dữ liệu có cấu trúc, Dữ liệu bán cấu trúc, Dữ liệu phi cấu trúc

• Dữ liệu có cấu trúc, Dữ liệu phân tán, Dữ liệu phi cấu trúc

• Dữ liệu đã phân tích, Dữ liệu bán cấu trúc, Dữ liệu không rõ nguồn gốc

• Dữ liệu không xác định, Dữ liệu phi cấu trúc, Dữ liệu phân loại

Lý do thuyết phục nhất tại sao quảng cáo di động liên quan đến dữ liệu lớn là gì?

• Do sự phát triển của công nghệ 5G

• Lợi ích từ việc tích hợp dữ liệu với vị trí, đòi hỏi sử dụng dữ liệu lớn

• Việc tăng trưởng số lượng người dùng trên các nền tảng di động

• Quảng cáo trên các thiết bị di động luôn thu hút nhiều người xem

Dữ liệu đánh giá sản phẩm của Amazon có đặc điểm gì khi gần 90% đánh giá là 5/5?

• Dữ liệu này có sự thiếu chính xác và độ tin cậy cao

• Dữ liệu này không có sự đa dạng và có thể thiếu thông tin

• Dữ liệu này có vấn đề về Veracity (độ tin cậy), vì một phần lớn không xác thực

• Dữ liệu này chính xác và hoàn toàn đáng tin cậy

Những thách thức với dữ liệu lớn có khối lượng lớn là gì?

• Quá trình xử lý dữ liệu quá nhanh

• Khả năng lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả

• Dữ liệu không thể được xử lý kịp thời

• Tất cả các thách thức trên

Điều nào dưới đây KHÔNG phải là một phần của 5P trong khoa học dữ liệu?

• Problem (Vấn đề)

• Process (Quy trình)

• Platform (Nền tảng)

• Performance (Hiệu suất)

Bước đầu tiên để tìm ra một vấn đề phù hợp trong khoa học dữ liệu là gì?

• Xác định mục tiêu kinh doanh

• Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau

• Xác định vấn đề cần giải quyết

• Phân tích dữ liệu từ các mô hình

Đặc điểm nào trong các đặc tính của Big Data mô tả tốt nhất kết quả tăng liên tục số lượng các cạnh trong đồ thị?

• Volume (Khối lượng)

• Variety (Độ đa dạng)

• Velocity (Tốc độ)

• Veracity (Độ tin cậy)

Đặc điểm nào trong các đặc tính của Big Data dẫn đến thách thức khi các biểu đồ được tạo ra từ nhiều loại, định dạng, nguồn và ý nghĩa dữ liệu khác nhau?

• A. Variety (Độ đa dạng)

• B. Veracity (Độ tin cậy)

• C. Volume (Khối lượng)

• D. Velocity (Tốc độ)

Spark khác với Hadoop như thế nào về lưu trữ dữ liệu và tốc độ xử lý?

• A. Spark sử dụng bộ nhớ trong, Hadoop sử dụng ổ đĩa

• B. Spark xử lý dữ liệu theo nhóm, Hadoop xử lý dữ liệu theo từng phần

• C. Hadoop nhanh hơn Spark trong xử lý dữ liệu

• D. Spark và Hadoop có tốc độ xử lý tương đương

Dữ liệu đánh giá sản phẩm của Amazon trong ví dụ đề cập đến vấn đề gì?

• A. Độ chính xác (Veracity) của dữ liệu

• B. Khối lượng dữ liệu (Volume) quá lớn

• C. Dữ liệu không có sự đa dạng (Variety)

• D. Tốc độ dữ liệu (Velocity) quá nhanh