Câu Hỏi Trắc Nghiệm Lý Thuyết và Ứng Dụng

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp giữa:

• Khoa học máy tính và địa lý

• Toán học, thống kê và chuyên môn miền

• Thiết kế đồ họa và kinh tế

• Triết học và xã hội học

Big Data bao gồm các đặc tính sau, ngoại trừ:

• Volume

• Variety

• Velocity

• Visibility

Một ví dụ của dữ liệu phi cấu trúc là:

• File Excel

• CSDL quan hệ

• Ảnh và video

• Bảng dữ liệu

"Machine Learning" là gì?

• Là việc lập trình truyền thống

• Là học từ dữ liệu để dự đoán hoặc ra quyết định

• Là phần mềm tự chạy không cần dữ liệu

• Là lập trình robot vật lý

Loại học máy nào sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn?

• Unsupervised Learning

• Reinforcement Learning

• Supervised Learning

• Semi-supervised Learning

Thuật ngữ "Prescriptive Analytics" đề cập đến:

• Phân tích điều gì đã xảy ra

• Phân tích vì sao điều đó xảy ra

• Phân tích điều gì sẽ xảy ra

• Phân tích làm thế nào để điều đó xảy ra

Hệ thống tự động đề xuất sản phẩm cho người dùng là ứng dụng của:

• AI

• Thống kê mô tả

• Lập trình cơ bản

• Thiết kế phần mềm

"Semi-supervised Learning" là sự kết hợp giữa:

• Supervised và Reinforcement Learning

• Unsupervised và Reinforcement Learning

• Supervised và Unsupervised Learning

• Chưa có dữ liệu

Vai trò của Data Engineer là:

• Phân tích dữ liệu

• Thiết kế hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu

• Tối ưu mô hình học máy

• Dự đoán xu hướng

Thứ tự đúng của quy trình khoa học dữ liệu là:

• Thu thập → Báo cáo → Triển khai

• Thu thập → Làm sạch → Mô hình hóa → Triển khai

• Mô hình hóa → Thu thập → Triển khai

• Dự đoán → Phân tích → Làm sạch