KHDL khoá 2 modul 1+2

1. What is the term for someone who explores, cleans, analyzes, and visualizes data?
    Thuật ngữ nào dùng để chỉ người khám phá, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu?
   
   

• Data professional / Chuyên gia dữ liệu

• Information technology professional / Chuyên gia công nghệ thông tin

• Client / Khách hàng

• Stakeholder / Bên liên quan

What process enables users to express how to perform a task by using data instead of explicit instructions?
 Quá trình nào cho phép người dùng thể hiện cách thực hiện một nhiệm vụ bằng cách sử dụng dữ liệu thay vì hướng dẫn rõ ràng?

• Data science / Khoa học dữ liệu

• Machine learning / Học máy

• Statistics / Thống kê

• Visualization / Trực quan hóa

Which of the following descriptions applies most closely to data analytics (as opposed to data science)?
 Mô tả nào dưới đây áp dụng gần nhất với phân tích dữ liệu (khác với khoa học dữ liệu)?

• Nó sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để đưa ra dự đoán về tương lai

• Nó tìm cách trả lời các câu hỏi như “Điều gì sẽ xảy ra?” và “Chúng ta có thể làm thế nào để điều X xảy ra?”

• Nó tạo ra những hiểu biết rộng lớn tập trung vào việc xác định các câu hỏi cần được đặt ra về dữ liệu

• Nó xác định các thông tin có thể hành động ngay lập tức dựa trên các truy vấn hiện có

1. Những ưu điểm chính của ngôn ngữ lập trình Python là gì? Chọn tất cả những gì áp dụng.

• Nó có cộng đồng trực tuyến khổng lồ và các tài nguyên hữu ích khác.

• Đây là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ viết nhất.

• Nó được tạo ra trong cộng đồng dữ liệu.

• Nó rất linh hoạt.

1. What is the Jupyter Notebook?
    Jupyter Notebook là gì?
   
   

• Một dãy giá trị cho thấy xác suất một ước tính thống kê phản ánh dân số

• Một ngôn ngữ lập trình máy tính được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu

• Một tệp chứa danh sách các thay đổi theo thứ tự thời gian được thực hiện đối với dự án

• Một nền tảng tính toán dựa trên web để chạy mã trong thời gian thực

1.  Một chuyên gia dữ liệu muốn cải thiện kỹ năng giao tiếp của họ. Họ học các phương pháp làm đơn giản hóa thông tin kỹ thuật cao và kể những câu chuyện dữ liệu hấp dẫn. Họ cũng thực hành sử dụng Tableau để thiết kế các biểu đồ và đồ thị hấp dẫn. Kỹ năng giao tiếp nào dưới đây mà tình huống này mô tả? Chọn tất cả những gì áp dụng.
   
   

• Explaining data using a graphical interface / Giải thích dữ liệu bằng giao diện đồ họa

• Sharing complex data / Chia sẻ dữ liệu phức tạp

• Creating a statistical model with code / Tạo mô hình thống kê bằng mã

• Enriching data insights with visual elements / Làm phong phú thông tin dữ liệu với các yếu tố trực quan

 Điền vào chỗ trống: Edge computing là một cách phân phối các nhiệm vụ tính toán qua một nhóm bộ xử lý gần đó, có lợi cho ____ và khả năng phục hồi và không phụ thuộc vào một nguồn sức mạnh tính toán duy nhất.

• algorithms / thuật toán

• artificial intelligence / trí tuệ nhân tạo

• augmented reality / thực tế tăng cường

• speed / tốc độ

1. Kỹ năng nào dưới đây bạn sẽ phát triển trong suốt chương trình chứng chỉ Google Advanced Data Analytics? Chọn tất cả những gì áp dụng.
   
   

• Performing regression modeling and hypothesis testing / Thực hiện mô hình hồi quy và kiểm tra giả thuyết

• Using Python for data analytics / Sử dụng Python cho phân tích dữ liệu

• Developing visualizations with Tableau / Phát triển trực quan hóa với Tableau

• Using statistics to draw insights, inferences, and conclusions from your data / Sử dụng thống kê để rút ra thông tin, suy luận và kết luận từ dữ liệu của bạn

 Thói quen nào dưới đây có thể giúp bạn hoàn thành chương trình chứng chỉ này? Chọn tất cả những gì áp dụng

• Taking notes / Ghi chú

• Reviewing exemplars / Xem lại các mẫu

• Dành cả ngày để hoàn thành mọi thứ nhanh chóng, sau đó nghỉ một tháng hoặc hai tháng.

• Planning your time / Lập kế hoạch thời gian của bạn

Khi các công ty đánh giá ứng viên cho các vai trò phân tích dữ liệu, những yếu tố duy nhất mà họ quan tâm là kỹ năng lập trình và năng lực toán học của bạn

• Đúng

• Sai