NMKHTTNT & DL 2

What is one key way that effective communication drives the PACE workflow? (Giao tiếp hiệu quả góp phần thúc đẩy quy trình PACE là gì?)

• Establishes clear project goals (Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng)
• Creates more work for team members (Tạo thêm công việc cho các thành viên trong nhóm)
• Reduces the need for meetings (Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp)
• Eliminates task redundancy (Loại bỏ sự trùng lặp công việc)

What is the term used to describe the principle of doing no harm when working with data? (Thuật ngữ nào được dùng để mô tả nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu?)

• nonmaleficence (Nguyên tắc không gây tổn hại đến cá nhân, cộng đồng)
• negligence (sự cẩu thả)
• exploitation (sự khai thác)
• bias (sự thiên vị)

Which of the following is a key ethical responsibility for data professionals when handling sensitive data? (điều nào sau đây là trách nhiệm đạo đức chính đối với các chuyên gia dữ liệu khi xử lý dữ liệu nhạy cảm)

• Ensuring data privacy and protection (đảm bảo quyền riêng tư và bảo vệ quyền dữ liệu)
• Maximizing data availability over security concerns (tối ưu hóa tính khả dụng của dữ liệu vượt qua các mối quan tâm về bảo mật)
• Ignoring data breaches if they are small (bỏ qua các vi phạm dữ liệu nếu chúng nhỏ)
• Collecting as much data as possible without consent (thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt mà không có sự đồng ý)

Select the ethical considerations a data professional should keep in mind when sharing data with third parties. (chọn những cân nhắc về đạo đức mà chuyên gia dữ liệu nên ghi nhớ khi chia sẻ dữ liệu với bên thứ 3)

• Data anonymization (ẩn danh dữ liệu)
• Consent from data owners (sự đồng ý của chủ sở hữu dữ liệu)
• Ignoring data ownership rights (bỏ qua quyền sở hữu dữ liệu)
• Ensuring third-party compliance with data protection laws (đảm bảo bên thứ 3 tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu)

• Sharing all collected data freely (chia sẻ tất cả dữ liệu thu thập một cách tự do)

Which technical skill is most commonly associated with data analysis in various careers? (Kỹ năng kỹ thuật nào phổ biến nhất khi nhắc đến phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực nghề nghiệp khác nhau?)

• Data visualization (Trực quan hóa dữ liệu)
• Project management (Quản lý dự án)
• Public speaking (Nói trước công chúng)
• Time management (Quản lý thời gian)

What one-word term describes the strategic ability to influence stakeholder decisions in the data career space? (Thuật ngữ nào mô tả khả năng chiến lược của một người trong việc ảnh hưởng đến quyết định của các bên liên quan trong lĩnh vực dữ liệu?)

• Persuasion (Thuyết phục)
• Coding (Lập trình)
• Storage (Lưu trữ)
• Analysis (Phân tích)

Select all the strategic skills essential across various data-related careers. (chọn tất cả các kỹ năng chiến lược cần thiết trong nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu khác nhau)

• Leadership(lãnh đạo)
• Critical thinking(tư duy phản biện)

• Data entry(nhập dữ liệu)
• Negotiation (sự đàm phán)
• Spreadsheet proficiency (thành thạo bảng tính)

Select the benefits of AI in various industries. (chọn lợi ích của AI trong các ngành khác nhau)

• Enhances productivity (nâng cao năng xuất)
• Improves decision-making accuracy (cải thiện độ chính xác của việc ra quyết định)
• Facilitates personalized experiences (tạo điều kiện cho trải nghiệm được cá nhân hóa)
• Guarantees data privacy (đảm bảo quyền riêng tư)
• Feedback: Correct! AI can improve decision-making accuracy by analyzing large datasets efficiently.

What is one significant impact of AI on various industries? (một tác động đáng kể của AI đối với các ngành công nghiệp khác nhau là gì?

• Automation of repetitive tasks (tự động hóa các tác vụ lập đi lập lại)
• Elimination of all jobs (loại bỏ tất cả các công việc)
• Creation of biased algorithms (tạo ra các thuật toán thiên vị)
• Increased dependence on manual labor (tăng sự phụ thuộc vào lao động chân tay)

In one word, what is a major limitation of AI related to its decision-making capabilities? (Hạn chế chính của AI liên quan đến khả năng ra quyết định của nó là gì?)

• Bias (Thiên lệch)
• Data (Dữ liệu)
• Model (Mô hình)
• Software (Phần mềm)