15+ Đề Trắc nghiệm Tin học 12 Chân trời sáng tạo Bài F16: Máy tính, thuật toán và Khoa học dữ liệu

Câu 1: Trong bối cảnh Khoa học Dữ liệu, máy tính đóng vai trò trung tâm như thế nào trong việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp?

• A. Cung cấp năng lực tính toán và khả năng lưu trữ để phân tích và khai thác thông tin từ dữ liệu quy mô lớn.
• B. Đảm bảo an toàn và bảo mật tuyệt đối cho dữ liệu trong quá trình thu thập và xử lý.
• C. Thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• D. Giảm thiểu tối đa lượng dữ liệu cần thiết để đưa ra các phân tích và dự đoán chính xác.

Câu 2: Quy trình Khoa học Dữ liệu thường bắt đầu với giai đoạn nào, nhằm xác định rõ mục tiêu và phạm vi của dự án phân tích?

• A. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
• B. Xây dựng và đánh giá mô hình
• C. Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
• D. Triển khai và giám sát mô hình trong thực tế

Câu 3: Trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu của quy trình Khoa học Dữ liệu, công việc nào sau đây đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng và tính sẵn sàng của dữ liệu cho các bước phân tích tiếp theo?

• A. Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất
• B. Làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị khuyết thiếu và chuyển đổi định dạng dữ liệu
• C. Xây dựng mô hình trực quan hóa dữ liệu để khám phá ban đầu
• D. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm thử

Câu 4: "Vận tốc" (Velocity) là một trong những đặc trưng của Dữ liệu Lớn (Big Data). Yếu tố "Vận tốc" thể hiện điều gì về dữ liệu?

• A. Sự đa dạng về loại và nguồn gốc của dữ liệu.
• B. Khối lượng dữ liệu cực lớn được tạo ra và lưu trữ.
• C. Độ tin cậy và chính xác của dữ liệu.
• D. Tốc độ dữ liệu được tạo ra, thu thập và xử lý.

Câu 5: Trong xử lý Dữ liệu Lớn, máy tính giúp tối ưu hóa quá trình nào sau đây, đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu phản hồi nhanh chóng như giám sát hệ thống hoặc giao dịch tài chính?

• A. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực (Real-time processing)
• B. Lưu trữ dữ liệu một cách an toàn và hiệu quả
• C. Trực quan hóa dữ liệu để dễ dàng nhận biết xu hướng
• D. Tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn

Câu 6: Thuật toán xử lý song song (Parallel Processing) mang lại lợi ích gì chính trong việc xử lý Dữ liệu Lớn?

• A. Tăng cường khả năng bảo mật cho dữ liệu.
• B. Giảm thời gian xử lý dữ liệu bằng cách chia nhỏ công việc và thực hiện đồng thời.
• C. Cải thiện độ chính xác của kết quả phân tích dữ liệu.
• D. Đơn giản hóa quy trình thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Câu 7: Một trong những lợi ích quan trọng nhất của việc ứng dụng máy tính trong Khoa học Dữ liệu là gì?

• A. Giảm thiểu sự phụ thuộc vào thuật toán.
• B. Tạo ra dữ liệu hoàn toàn mới từ thông tin có sẵn.
• C. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu, giúp đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn.
• D. Thay thế hoàn toàn con người trong quá trình phân tích và ra quyết định.

Câu 8: Trong quy trình Khoa học Dữ liệu, giai đoạn "Xây dựng mô hình" tập trung vào hoạt động chính nào?

• A. Xác định vấn đề kinh doanh cần giải quyết.
• B. Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
• C. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.
• D. Lựa chọn và huấn luyện mô hình học máy phù hợp với dữ liệu và mục tiêu.

Câu 9: Khả năng mở rộng (Scalability) của máy tính đóng vai trò như thế nào trong việc xử lý dữ liệu quy mô lớn trong Khoa học Dữ liệu?

• A. Giảm thiểu chi phí đầu tư vào phần cứng máy tính.
• B. Cho phép hệ thống xử lý lượng dữ liệu tăng lên mà không giảm hiệu suất.
• C. Đảm bảo tính bảo mật tuyệt đối cho dữ liệu.
• D. Đơn giản hóa việc phát triển thuật toán phân tích dữ liệu.

Câu 10: Thuật toán tự động hóa (Automation) mang lại lợi ích nào sau đây trong quá trình xử lý dữ liệu?

• A. Tăng độ phức tạp của quy trình xử lý dữ liệu.
• B. Giảm khả năng kiểm soát của con người đối với dữ liệu.
• C. Giảm sự phụ thuộc vào công việc thủ công, tăng tốc độ và hiệu quả.
• D. Tạo ra dữ liệu mới và đa dạng hơn.

Câu 11: Điều gì KHÔNG phải là một yếu tố chính cấu thành nên khái niệm "Dữ liệu Lớn" (Big Data)?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Vận tốc (Velocity)
• C. Đa dạng (Variety)
• D. Bảo mật (Security)

Câu 12: Trong Khoa học Dữ liệu, việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) đóng vai trò quan trọng như thế nào?

• A. Giúp con người dễ dàng nhận diện xu hướng, mẫu hình và thông tin chi tiết ẩn sâu trong dữ liệu.
• B. Thay thế hoàn toàn các phương pháp phân tích thống kê truyền thống.
• C. Đảm bảo tính chính xác tuyệt đối của dữ liệu.
• D. Giảm thiểu dung lượng lưu trữ dữ liệu.

Câu 13: Để xử lý hiệu quả Dữ liệu Lớn, các hệ thống máy tính thường được thiết kế với khả năng gì đặc biệt về mặt phần cứng?

• A. Khả năng kết nối mạng tốc độ cao.
• B. Khả năng lưu trữ lớn và năng lực tính toán mạnh mẽ.
• C. Giao diện người dùng thân thiện.
• D. Tiết kiệm năng lượng tiêu thụ.

Câu 14: Ứng dụng nào sau đây thể hiện rõ nhất vai trò của Khoa học Dữ liệu trong việc cải thiện trải nghiệm và dịch vụ cho người dùng?

• A. Phát triển hệ điều hành máy tính mới.
• B. Nghiên cứu về vật liệu bán dẫn.
• C. Hệ thống gợi ý sản phẩm cá nhân hóa trên các trang thương mại điện tử.
• D. Tự động hóa quy trình sản xuất trong nhà máy.

Câu 15: Trong bối cảnh Khoa học Dữ liệu, thuật ngữ "mô hình học máy" (Machine Learning Model) dùng để chỉ điều gì?

• A. Một loại ngôn ngữ lập trình mới.
• B. Một phương pháp lưu trữ dữ liệu hiệu quả.
• C. Một công cụ trực quan hóa dữ liệu.
• D. Một chương trình máy tính được huấn luyện để nhận diện mẫu hình và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu.

Câu 16: Bước "Đánh giá mô hình" trong quy trình Khoa học Dữ liệu nhằm mục đích chính là gì?

• A. Thu thập thêm dữ liệu để cải thiện mô hình.
• B. Xác định hiệu suất và độ tin cậy của mô hình trước khi triển khai.
• C. Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất.
• D. Trực quan hóa kết quả dự đoán của mô hình.

Câu 17: Đạo đức dữ liệu (Data Ethics) trở nên ngày càng quan trọng trong Khoa học Dữ liệu, đặc biệt khi xử lý dữ liệu cá nhân. Vấn đề đạo đức nào cần được quan tâm hàng đầu?

• A. Bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân của người dùng.
• B. Tối ưu hóa hiệu suất của thuật toán học máy.
• C. Tăng cường khả năng trực quan hóa dữ liệu.
• D. Đảm bảo tính sẵn sàng của dữ liệu mọi lúc mọi nơi.

Câu 18: Điện toán đám mây (Cloud Computing) mang lại lợi ích gì cho các dự án Khoa học Dữ liệu, đặc biệt là khi làm việc với Dữ liệu Lớn?

• A. Giảm độ phức tạp của thuật toán học máy.
• B. Tăng cường khả năng bảo mật dữ liệu tuyệt đối.
• C. Cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và tài nguyên tính toán mạnh mẽ theo yêu cầu.
• D. Đơn giản hóa quy trình thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Câu 19: Trong Khoa học Dữ liệu, thuật toán đóng vai trò như "bộ não" của quá trình phân tích. Vậy vai trò chính xác của thuật toán là gì?

• A. Lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.
• B. Trực quan hóa dữ liệu để dễ dàng nhận biết xu hướng.
• C. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• D. Thực hiện các bước xử lý, phân tích và khai thác thông tin từ dữ liệu theo một quy trình logic.

Câu 20: Để đảm bảo tính "đáng tin cậy" (Veracity) của Dữ liệu Lớn, cần chú trọng đến yếu tố nào sau đây trong quá trình thu thập và xử lý dữ liệu?

• A. Khả năng xử lý dữ liệu với tốc độ cao.
• B. Kiểm soát chất lượng dữ liệu và xác minh nguồn gốc thông tin.
• C. Sự đa dạng về loại hình và định dạng dữ liệu.
• D. Dung lượng lưu trữ dữ liệu khổng lồ.

Câu 21: Hãy xem xét tình huống: Một công ty thương mại điện tử muốn dự đoán khả năng khách hàng hủy đơn hàng sau khi đặt. Loại thuật toán học máy nào phù hợp nhất để giải quyết vấn đề này?

• A. Thuật toán phân cụm (Clustering)
• B. Thuật toán hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• C. Thuật toán phân loại (Classification)
• D. Thuật toán giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 22: Giả sử bạn có một tập dữ liệu lớn về thông tin khách hàng và hành vi mua sắm. Bạn muốn phân nhóm khách hàng thành các phân khúc khác nhau dựa trên đặc điểm chung để có chiến lược marketing phù hợp. Kỹ thuật Khoa học Dữ liệu nào sẽ hữu ích nhất?

• A. Phân cụm dữ liệu (Data Clustering)
• B. Hồi quy dữ liệu (Data Regression)
• C. Phân loại dữ liệu (Data Classification)
• D. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 23: Một nhà khoa học dữ liệu muốn khám phá mối quan hệ giữa các biến số trong một tập dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về cấu trúc dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng lẫn nhau. Phương pháp phân tích nào phù hợp?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)
• C. Phân tích quy chuẩn (Prescriptive Analysis)
• D. Phân tích tương quan (Correlation Analysis)

Câu 24: Trong quá trình xây dựng mô hình học máy, việc chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm thử (testing set) có mục đích gì?

• A. Tăng kích thước của tập dữ liệu huấn luyện.
• B. Đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng được sử dụng trong quá trình huấn luyện.
• C. Giảm thời gian huấn luyện mô hình.
• D. Đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu kiểm thử.

Câu 25: Khi một mô hình học máy hoạt động quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại kém hiệu quả trên dữ liệu kiểm thử, hiện tượng này được gọi là gì?

• A. Thiếu khớp (Underfitting)
• B. Dữ liệu bị nhiễu (Data Noise)
• C. Quá khớp (Overfitting)
• D. Rò rỉ dữ liệu (Data Leakage)

Câu 26: Để khắc phục hiện tượng "quá khớp" (overfitting) của mô hình học máy, biện pháp nào sau đây thường được áp dụng?

• A. Sử dụng kỹ thuật регуляризация (Regularization) hoặc giảm độ phức tạp của mô hình.
• B. Tăng kích thước của tập dữ liệu huấn luyện một cách đáng kể.
• C. Chỉ sử dụng dữ liệu kiểm thử để huấn luyện mô hình.
• D. Loại bỏ hoàn toàn dữ liệu nhiễu khỏi tập dữ liệu.

Câu 27: Trong Khoa học Dữ liệu, việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào yếu tố nào quan trọng nhất?

• A. Sự phổ biến của thuật toán đó trong cộng đồng khoa học.
• B. Đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu cụ thể của bài toán cần giải quyết.
• C. Khả năng dễ dàng cài đặt và sử dụng của thuật toán.
• D. Yêu cầu về phần cứng và tài nguyên tính toán của thuật toán.

Câu 28: Một hệ thống khuyến nghị sản phẩm (Recommendation System) sử dụng Khoa học Dữ liệu hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

• A. Phân tích cú pháp ngôn ngữ tự nhiên để hiểu yêu cầu của người dùng.
• B. Sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động tạo ra sản phẩm mới.
• C. Phân tích dữ liệu về hành vi và sở thích của người dùng để dự đoán và gợi ý sản phẩm phù hợp.
• D. Tối ưu hóa quy trình thanh toán và vận chuyển sản phẩm.

Câu 29: Trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, "API" (Application Programming Interface) được sử dụng để làm gì?

• A. Lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn trên đám mây.
• B. Trực quan hóa dữ liệu dưới dạng đồ thị và biểu đồ.
• C. Huấn luyện các mô hình học máy phức tạp.
• D. Kết nối và trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống và ứng dụng khác nhau.

Câu 30: Hãy so sánh giữa "Khoa học Dữ liệu" và "Thống kê học". Điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này là gì?

• A. Thống kê học tập trung vào dữ liệu định tính, trong khi Khoa học Dữ liệu tập trung vào dữ liệu định lượng.
• B. Khoa học Dữ liệu có phạm vi rộng hơn, bao gồm cả các kỹ năng về máy tính và lập trình, ngoài các phương pháp thống kê.
• C. Thống kê học chỉ sử dụng các phương pháp toán học truyền thống, còn Khoa học Dữ liệu sử dụng trí tuệ nhân tạo.
• D. Khoa học Dữ liệu chỉ áp dụng trong lĩnh vực kinh doanh, còn Thống kê học áp dụng trong mọi lĩnh vực.

Câu 1: Trong bối cảnh Khoa học dữ liệu, vai trò chính của máy tính vượt trội so với các công cụ xử lý truyền thống (như bảng tính đơn giản) là gì?

• A. Cung cấp năng lực tính toán và lưu trữ cho khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp.
• B. Tự động tạo ra các câu hỏi nghiên cứu mới.
• C. Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về kiến thức chuyên môn của con người.
• D. Chỉ dùng để hiển thị kết quả phân tích cuối cùng.

Câu 2: Thuật toán trong Khoa học dữ liệu được hiểu là gì?

• A. Một tập hợp các dữ liệu thô chưa được xử lý.
• B. Phần cứng máy tính dùng để lưu trữ dữ liệu.
• C. Một chuỗi các bước hoặc quy tắc được xác định rõ ràng để giải quyết một vấn đề hoặc thực hiện một nhiệm vụ trên dữ liệu.
• D. Giao diện người dùng của phần mềm phân tích dữ liệu.

Câu 3: Giai đoạn đầu tiên và quan trọng nhất trong quy trình Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Xây dựng mô hình học máy phức tạp nhất có thể.
• B. Xác định rõ ràng bài toán hoặc mục tiêu cần giải quyết dựa trên dữ liệu.
• C. Thu thập tất cả dữ liệu có thể tìm thấy mà không cần chọn lọc.
• D. Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ đẹp mắt.

Câu 4: Một công ty thương mại điện tử thu thập hàng tỷ bản ghi về hành vi duyệt web, lịch sử mua hàng và thông tin cá nhân của khách hàng mỗi ngày. Đặc điểm nào của Dữ liệu lớn (Big Data) được thể hiện rõ nhất qua khối lượng và tốc độ thu thập này?

• A. Tính đa dạng (Variety)
• B. Tính xác thực (Veracity)
• C. Tính giá trị (Value)
• D. Tính khối lượng (Volume) và Tính tốc độ (Velocity)

Câu 5: Thuật toán xử lý song song (Parallel Processing) mang lại lợi ích gì đáng kể trong việc xử lý dữ liệu lớn?

• A. Giảm đáng kể thời gian xử lý bằng cách chia nhỏ tác vụ trên nhiều bộ xử lý.
• B. Tăng tính đa dạng của dữ liệu đầu vào.
• C. Chỉ áp dụng cho dữ liệu có cấu trúc đơn giản.
• D. Giảm nhu cầu về phần cứng máy tính.

Câu 6: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, giai đoạn "Chuẩn bị dữ liệu" (Data Preparation) bao gồm những công việc chính nào?

• A. Chỉ thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
• B. Chỉ xây dựng mô hình dự đoán.
• C. Làm sạch dữ liệu (xử lý thiếu, nhiễu), biến đổi dữ liệu, và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
• D. Chỉ trình bày kết quả cuối cùng cho người dùng.

Câu 7: Tại sao khả năng mở rộng (Scalability) của hệ thống máy tính lại quan trọng đối với Khoa học dữ liệu?

• A. Chỉ giúp giảm chi phí đầu tư ban đầu.
• B. Chỉ cần thiết khi dữ liệu có cấu trúc.
• C. Không liên quan đến khối lượng dữ liệu.
• D. Cho phép hệ thống xử lý hiệu quả khi khối lượng dữ liệu và độ phức tạp tính toán tăng lên.

Câu 8: Khi một thuật toán học máy được áp dụng để phân loại hình ảnh, nó đang thực hiện nhiệm vụ gì trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Xây dựng mô hình (Model Building).
• B. Thu thập dữ liệu (Data Collection).
• C. Đánh giá mô hình (Model Evaluation).
• D. Triển khai mô hình (Model Deployment).

Câu 9: Đặc điểm "Tính đa dạng" (Variety) của Dữ liệu lớn đề cập đến điều gì?

• A. Dữ liệu luôn có cùng định dạng và cấu trúc.
• B. Sự tồn tại của nhiều loại định dạng dữ liệu khác nhau (có cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc).
• C. Tốc độ thay đổi của dữ liệu.
• D. Khối lượng dữ liệu được tạo ra mỗi giây.

Câu 10: Vai trò của thuật toán tự động hóa trong Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Chỉ giúp thu thập dữ liệu nhanh hơn.
• B. Chỉ thay thế hoàn toàn con người trong mọi công đoạn.
• C. Giúp thực hiện lặp đi lặp lại các tác vụ xử lý dữ liệu hoặc xây dựng mô hình một cách hiệu quả và giảm thiểu lỗi thủ công.
• D. Chỉ dùng để trình bày kết quả.

Câu 11: Một nhà khoa học dữ liệu đang sử dụng các biểu đồ và đồ thị để khám phá xu hướng và các điểm bất thường trong tập dữ liệu bán hàng. Hoạt động này thuộc giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA) hoặc Chuẩn bị dữ liệu.
• B. Xác định vấn đề.
• C. Triển khai mô hình.
• D. Đánh giá mô hình.

Câu 12: Tại sao việc "làm sạch dữ liệu" (Data Cleaning) lại là một bước quan trọng, thường tốn nhiều thời gian trong Khoa học dữ liệu?

• A. Chỉ để làm cho dữ liệu trông đẹp mắt hơn.
• B. Vì dữ liệu bẩn không ảnh hưởng đến kết quả mô hình.
• C. Để giảm khối lượng dữ liệu.
• D. Vì dữ liệu không chính xác, thiếu hoặc không nhất quán có thể dẫn đến kết quả phân tích và mô hình sai lệch.

Câu 13: Khi một mô hình dự đoán (ví dụ: dự đoán giá nhà) đã được xây dựng và đánh giá thành công, bước tiếp theo là đưa mô hình đó vào sử dụng thực tế để đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới. Giai đoạn này gọi là gì?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Triển khai mô hình (Model Deployment).
• C. Chuẩn bị dữ liệu.
• D. Xây dựng mô hình.

Câu 14: Đặc điểm nào của Dữ liệu lớn liên quan đến sự không chắc chắn hoặc độ tin cậy của dữ liệu?

• A. Tính khối lượng (Volume).
• B. Tính tốc độ (Velocity).
• C. Tính xác thực (Veracity).
• D. Tính đa dạng (Variety).

Câu 15: Máy tính hỗ trợ "xử lý dữ liệu theo thời gian thực" (Real-time Data Processing) trong Khoa học dữ liệu như thế nào?

• A. Cung cấp tốc độ xử lý và kết nối mạng đủ nhanh để phân tích dữ liệu ngay khi nó được tạo ra hoặc thu thập.
• B. Bằng cách giảm khối lượng dữ liệu cần xử lý.
• C. Chỉ thực hiện khi dữ liệu đã được lưu trữ hoàn toàn.
• D. Không hỗ trợ xử lý theo thời gian thực, chỉ xử lý hàng loạt.

Câu 16: Thuật toán nào thường được sử dụng để tìm ra mối quan hệ hoặc quy tắc giữa các mục trong tập dữ liệu giao dịch (ví dụ: "những khách hàng mua X cũng thường mua Y")?

• A. Thuật toán phân loại (Classification).
• B. Thuật toán hồi quy (Regression).
• C. Thuật toán phân cụm (Clustering).
• D. Thuật toán luật kết hợp (Association Rule Mining).

Câu 17: "Tính giá trị" (Value) trong bối cảnh Dữ liệu lớn đề cập đến khía cạnh nào?

• A. Dữ liệu phải được thu thập miễn phí.
• B. Khả năng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa và có thể sử dụng để đưa ra quyết định hoặc tạo ra lợi ích.
• C. Dữ liệu phải có cấu trúc rõ ràng.
• D. Tốc độ xử lý dữ liệu.

Câu 18: So với các phương pháp phân tích thống kê truyền thống, Khoa học dữ liệu thường có xu hướng xử lý loại dữ liệu nào nhiều hơn?

• A. Chỉ dữ liệu có cấu trúc từ bảng tính.
• B. Chỉ dữ liệu định tính (mô tả).
• C. Dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video).
• D. Chỉ dữ liệu được thu thập thủ công.

Câu 19: Máy tính và thuật toán đóng vai trò then chốt trong việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong Khoa học dữ liệu. Điều này mang lại lợi ích chính là gì?

• A. Tăng hiệu quả, giảm thời gian và chi phí xử lý, đồng thời giảm thiểu lỗi do con người.
• B. Làm cho dữ liệu trở nên phức tạp hơn.
• C. Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về sự can thiệp của con người.
• D. Chỉ áp dụng cho dữ liệu nhỏ.

Câu 20: Khi đánh giá một mô hình học máy trong Khoa học dữ liệu, chúng ta đang kiểm tra điều gì?

• A. Tốc độ thu thập dữ liệu.
• B. Chi phí xây dựng hệ thống máy tính.
• C. Mức độ phức tạp của thuật toán được sử dụng.
• D. Mức độ hiệu quả và độ chính xác của mô hình trong việc giải quyết bài toán đã đặt ra trên dữ liệu mới.

Câu 21: Một công ty muốn phân tích các bài đăng trên mạng xã hội của khách hàng để hiểu cảm nhận của họ về sản phẩm. Loại dữ liệu này (văn bản không có cấu trúc) thuộc đặc điểm nào của Dữ liệu lớn?

• A. Tính đa dạng (Variety).
• B. Tính khối lượng (Volume).
• C. Tính tốc độ (Velocity).
• D. Tính giá trị (Value).

Câu 22: Thuật toán "phân cụm" (Clustering) trong Khoa học dữ liệu được sử dụng chủ yếu để làm gì?

• A. Dự đoán một giá trị số liên tục.
• B. Gán nhãn cho các đối tượng dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn trước.
• C. Nhóm các điểm dữ liệu tương tự nhau lại với nhau dựa trên các đặc điểm của chúng mà không cần nhãn có sẵn.
• D. Tìm mối quan hệ nhân quả giữa hai biến.

Câu 23: Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là một phần quan trọng trong Khoa học dữ liệu?

• A. Chỉ để làm cho báo cáo trông chuyên nghiệp hơn.
• B. Không có vai trò trong việc hiểu dữ liệu.
• C. Chỉ hữu ích sau khi mô hình đã được triển khai.
• D. Giúp con người dễ dàng khám phá xu hướng, mẫu hình và các điểm bất thường trong dữ liệu, cũng như truyền đạt kết quả phân tích một cách hiệu quả.

Câu 24: Một hệ thống giám sát giao thông sử dụng camera và cảm biến để thu thập dữ liệu về lưu lượng xe theo thời gian thực và điều chỉnh đèn tín hiệu. Đây là ví dụ về việc ứng dụng Khoa học dữ liệu, đặc biệt là khía cạnh nào?

• A. Xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực để đưa ra quyết định tức thời.
• B. Chỉ lưu trữ dữ liệu cho mục đích lịch sử.
• C. Chỉ tạo ra dữ liệu mới.
• D. Không liên quan đến Khoa học dữ liệu.

Câu 25: Khi một nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê để kiểm tra xem kết quả của mô hình có ý nghĩa hay không, anh/cô ấy đang thực hiện công việc thuộc giai đoạn nào?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Đánh giá mô hình (Model Evaluation).
• C. Chuẩn bị dữ liệu.
• D. Triển khai mô hình.

Câu 26: Thuật toán nào sau đây thường được sử dụng để dự đoán một giá trị số liên tục (ví dụ: dự đoán doanh số bán hàng, dự đoán nhiệt độ)?

• A. Thuật toán hồi quy (Regression).
• B. Thuật toán phân loại (Classification).
• C. Thuật toán phân cụm (Clustering).
• D. Thuật toán luật kết hợp (Association Rule Mining).

Câu 27: Mối quan hệ giữa Máy tính, Thuật toán và Khoa học dữ liệu có thể được mô tả tốt nhất như thế nào?

• A. Máy tính là mục tiêu cuối cùng của Khoa học dữ liệu, còn thuật toán là công cụ duy nhất.
• B. Thuật toán hoàn toàn độc lập với máy tính và Khoa học dữ liệu.
• C. Khoa học dữ liệu chỉ là việc sử dụng máy tính để chạy bất kỳ thuật toán nào.
• D. Máy tính cung cấp nền tảng phần cứng và năng lực tính toán; thuật toán cung cấp phương pháp luận và các bước xử lý; Khoa học dữ liệu sử dụng cả hai để khai thác giá trị từ dữ liệu.

Câu 28: Tại sao việc hiểu rõ bài toán kinh doanh hoặc nghiên cứu là bước thiết yếu trước khi bắt đầu thu thập và xử lý dữ liệu trong Khoa học dữ liệu?

• A. Giúp xác định loại dữ liệu cần thu thập, phương pháp phân tích phù hợp và tiêu chí đánh giá thành công.
• B. Chỉ để làm hài lòng người quản lý.
• C. Không ảnh hưởng đến các giai đoạn sau.
• D. Chỉ cần thiết khi dữ liệu rất nhỏ.

Câu 29: Khi xử lý Dữ liệu lớn, việc sử dụng các hệ thống lưu trữ phân tán (Distributed Storage Systems) trên máy tính (ví dụ: HDFS) có ưu điểm gì?

• A. Chỉ giúp giảm chi phí phần mềm.
• B. Làm giảm tốc độ truy xuất dữ liệu.
• C. Cho phép lưu trữ và quản lý hiệu quả các tập dữ liệu có khối lượng khổng lồ trên nhiều máy tính.
• D. Chỉ dùng để xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Câu 30: Một thuật toán học máy được huấn luyện để phân loại email là "spam" hoặc "không spam". Đây là ví dụ về bài toán thuộc loại nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Bài toán hồi quy (Regression).
• B. Bài toán phân cụm (Clustering).
• C. Bài toán luật kết hợp (Association Rule Mining).
• D. Bài toán phân loại (Classification).

Câu 1: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, giai đoạn nào đóng vai trò định hình câu hỏi nghiên cứu và xác định mục tiêu cần đạt được?

• A. Xác định vấn đề
• B. Thu thập dữ liệu
• C. Chuẩn bị dữ liệu
• D. Xây dựng mô hình

Câu 2: Một công ty thương mại điện tử thu thập hàng triệu lượt click, xem sản phẩm và lịch sử mua hàng của khách hàng mỗi ngày. Đặc điểm nào của Dữ liệu lớn (Big Data) được thể hiện rõ nhất trong tình huống này?

• A. Variety (Đa dạng)
• B. Velocity (Tốc độ)
• C. Veracity (Độ tin cậy)
• D. Value (Giá trị)

Câu 3: Vai trò cốt lõi của máy tính trong việc xử lý dữ liệu lớn trong Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Thay thế hoàn toàn con người trong mọi công đoạn
• B. Chỉ đơn thuần là nơi lưu trữ dữ liệu thô
• C. Cung cấp năng lực tính toán mạnh mẽ để phân tích, xử lý và trích xuất thông tin từ dữ liệu quy mô lớn
• D. Tự động tạo ra các câu hỏi nghiên cứu mới

Câu 4: Giai đoạn "Chuẩn bị dữ liệu" trong quy trình Khoa học dữ liệu thường bao gồm những công việc nào sau đây?

• A. Xác định mục tiêu kinh doanh và các chỉ số đo lường
• B. Triển khai mô hình đã xây dựng vào môi trường thực tế
• C. Chọn thuật toán học máy phù hợp với bài toán
• D. Làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu/nhiễu, và biến đổi dữ liệu về định dạng phù hợp

Câu 5: Thuật toán "xử lý song song" mang lại lợi ích gì quan trọng nhất trong xử lý dữ liệu lớn?

• A. Đảm bảo dữ liệu luôn chính xác tuyệt đối
• B. Giảm đáng kể thời gian xử lý bằng cách chia nhỏ và thực hiện đồng thời các tác vụ
• C. Tự động thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
• D. Chỉ hoạt động hiệu quả với dữ liệu có cấu trúc đơn giản

Câu 6: Tại sao khả năng "mở rộng" (scalability) của hệ thống máy tính lại quan trọng đối với Khoa học dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với Dữ liệu lớn?

• A. Vì khối lượng và tốc độ dữ liệu có thể tăng lên nhanh chóng, hệ thống cần có khả năng mở rộng để xử lý kịp thời
• B. Vì nó giúp giảm số lượng thuật toán cần sử dụng
• C. Vì nó chỉ cần thiết cho giai đoạn thu thập dữ liệu
• D. Vì nó giúp giảm chi phí lưu trữ dữ liệu

Câu 7: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, giai đoạn "Xây dựng mô hình" bao gồm những hoạt động chính nào?

• A. Làm sạch và trực quan hóa dữ liệu
• B. Đánh giá hiệu suất của mô hình đã triển khai
• C. Lựa chọn thuật toán, huấn luyện mô hình trên dữ liệu đã chuẩn bị và điều chỉnh tham số
• D. Xác định các nguồn dữ liệu tiềm năng

Câu 8: Dữ liệu từ cảm biến IoT (Internet of Things) trong các nhà máy hoặc hệ thống giao thông thường có đặc điểm "Velocity" (Tốc độ) rất cao. Điều này đòi hỏi hệ thống xử lý dữ liệu phải có khả năng gì?

• A. Chỉ lưu trữ dữ liệu mà không cần phân tích ngay
• B. Giảm khối lượng dữ liệu thu thập
• C. Chỉ xử lý dữ liệu theo đợt (batch processing) hàng ngày
• D. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực (real-time processing) hoặc gần thời gian thực

Câu 9: Một nhà khoa học dữ liệu đang phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng có chứa các câu trả lời dạng văn bản tự do, hình ảnh và dữ liệu số. Đặc điểm "Variety" (Đa dạng) của Dữ liệu lớn thể hiện ở đây đòi hỏi điều gì về công cụ và kỹ thuật xử lý?

• A. Sử dụng các công cụ và kỹ thuật xử lý đa dạng, có khả năng làm việc với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau
• B. Chỉ tập trung vào dữ liệu số và bỏ qua các loại dữ liệu khác
• C. Chuyển đổi tất cả dữ liệu về cùng một định dạng duy nhất (ví dụ: chỉ văn bản)
• D. Giảm kích thước của dữ liệu để dễ xử lý hơn

Câu 10: Thuật toán "tự động hóa" trong Khoa học dữ liệu có ý nghĩa gì đối với hiệu quả công việc?

• A. Làm tăng sự phụ thuộc vào công việc thủ công
• B. Giảm thiểu sự can thiệp của con người vào các tác vụ lặp đi lặp lại, giúp tăng tốc độ và giảm sai sót
• C. Chỉ áp dụng cho giai đoạn thu thập dữ liệu
• D. Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về con người trong Khoa học dữ liệu

Câu 11: Giả sử một dự án Khoa học dữ liệu nhằm dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm của ngôi nhà. Sau khi xây dựng mô hình, giai đoạn tiếp theo quan trọng nhất là gì để biết mô hình có hữu ích hay không?

• A. Thu thập thêm dữ liệu về giá nhà
• B. Xác định lại vấn đề ban đầu
• C. Làm sạch dữ liệu một lần nữa
• D. Đánh giá hiệu suất của mô hình bằng các chỉ số phù hợp

Câu 12: Khi một nhà khoa học dữ liệu sử dụng máy tính để chạy các thuật toán phức tạp trên một tập dữ liệu khổng lồ kéo dài nhiều giờ, yếu tố nào của máy tính đang được khai thác tối đa?

• A. Năng lực xử lý (Computing Power)
• B. Khả năng hiển thị đồ họa
• C. Kích thước màn hình
• D. Chỉ là công cụ nhập dữ liệu

Câu 13: Đặc điểm "Veracity" (Độ tin cậy) của Dữ liệu lớn đề cập đến khía cạnh nào?

• A. Tốc độ dữ liệu được tạo ra
• B. Kích thước của tập dữ liệu
• C. Tính chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy của dữ liệu
• D. Sự đa dạng về định dạng dữ liệu

Câu 14: Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu (data visualization) thường được thực hiện trong giai đoạn "Chuẩn bị dữ liệu" hoặc "Phân tích dữ liệu" trong Khoa học dữ liệu?

• A. Để triển khai mô hình học máy
• B. Để khám phá các mẫu, xu hướng, và phát hiện các điểm bất thường hoặc lỗi trong dữ liệu một cách trực quan
• C. Để tự động thu thập thêm dữ liệu
• D. Để đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình

Câu 15: Thuật toán nào sau đây có thể được sử dụng để nhóm các khách hàng có hành vi mua sắm tương tự nhau dựa trên dữ liệu lịch sử mua hàng của họ?

• A. Thuật toán phân cụm (Clustering)
• B. Thuật toán sắp xếp (Sorting)
• C. Thuật toán tìm kiếm (Searching)
• D. Thuật toán nén dữ liệu (Data Compression)

Câu 16: Giai đoạn cuối cùng trong quy trình Khoa học dữ liệu, nơi mô hình đã xây dựng được đưa vào sử dụng thực tế để tạo ra giá trị (ví dụ: đưa ra khuyến nghị sản phẩm cho khách hàng), được gọi là gì?

• A. Thu thập dữ liệu
• B. Xây dựng mô hình
• C. Đánh giá
• D. Triển khai (Deployment)

Câu 17: Hệ thống máy tính phân tán (distributed computing systems) như Hadoop hoặc Spark thường được sử dụng trong Khoa học dữ liệu để xử lý Dữ liệu lớn. Điều này chủ yếu liên quan đến khả năng nào của máy tính?

• A. Khả năng hiển thị đồ họa cao
• B. Khả năng mở rộng và xử lý song song trên nhiều máy
• C. Khả năng tạo ra dữ liệu mới
• D. Khả năng giao tiếp với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên

Câu 18: Khi nào thì việc sử dụng thuật toán "xử lý theo thời gian thực" (real-time processing) trở nên cực kỳ quan trọng trong ứng dụng Khoa học dữ liệu?

• A. Khi các quyết định cần được đưa ra ngay lập tức dựa trên dữ liệu đến liên tục (ví dụ: phát hiện gian lận thẻ tín dụng, giám sát hệ thống mạng)
• B. Khi chỉ cần phân tích dữ liệu lịch sử
• C. Khi dữ liệu có khối lượng nhỏ
• D. Khi dữ liệu chỉ có một định dạng duy nhất

Câu 19: Đặc điểm "Volume" (Khối lượng) của Dữ liệu lớn đề cập đến khía cạnh nào?

• A. Tốc độ thay đổi của dữ liệu
• B. Sự đa dạng của các nguồn dữ liệu
• C. Tính chính xác của dữ liệu
• D. Kích thước khổng lồ của tập dữ liệu, vượt quá khả năng xử lý của các công cụ truyền thống

Câu 20: Một trong những thách thức lớn nhất khi làm việc với Dữ liệu lớn có đặc điểm "Veracity" (Độ tin cậy) thấp là gì?

• A. Khó khăn trong việc lưu trữ dữ liệu
• B. Tốc độ xử lý dữ liệu bị chậm lại
• C. Kết quả phân tích và mô hình dự đoán có thể không chính xác hoặc sai lệch nghiêm trọng
• D. Không thể trực quan hóa dữ liệu

Câu 21: Công việc nào sau đây KHÔNG thuộc về giai đoạn "Chuẩn bị dữ liệu"?

• A. Đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên kết quả phân tích
• B. Xử lý các giá trị bị thiếu (missing values)
• C. Chuẩn hóa hoặc mở rộng tỷ lệ dữ liệu (scaling/normalization)
• D. Phát hiện và loại bỏ các ngoại lệ (outliers)

Câu 22: Khi một thuật toán học máy được sử dụng để phân loại email thành "spam" hoặc "không spam", đây là một ví dụ về việc áp dụng kiến thức trong giai đoạn nào của quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu
• B. Xây dựng mô hình
• C. Xác định vấn đề
• D. Đánh giá

Câu 23: Yếu tố nào sau đây thể hiện rõ nhất vai trò của thuật toán trong việc giúp máy tính xử lý dữ liệu hiệu quả?

• A. Lưu trữ dữ liệu trên ổ cứng
• B. Kết nối mạng Internet
• C. Hiển thị hình ảnh trên màn hình
• D. Cung cấp các bước xử lý logic và tuần tự để máy tính thực hiện các tác vụ phân tích, biến đổi dữ liệu

Câu 24: Đặc điểm "Value" (Giá trị) trong các "Vs" của Dữ liệu lớn đề cập đến điều gì?

• A. Khả năng trích xuất thông tin hữu ích và có thể hành động được từ dữ liệu
• B. Chi phí để thu thập và lưu trữ dữ liệu
• C. Số lượng người dùng truy cập dữ liệu
• D. Thời gian cần thiết để xử lý dữ liệu

Câu 25: Nếu một mô hình dự đoán giá nhà (đã xây dựng ở Câu 11) cho kết quả dự đoán rất xa so với giá thực tế trên dữ liệu mới, thì nhà khoa học dữ liệu cần xem xét lại giai đoạn nào trong quy trình?

• A. Chỉ cần triển khai mô hình lên hệ thống khác
• B. Chỉ cần thu thập thêm dữ liệu mà không cần kiểm tra lại
• C. Xem xét lại các giai đoạn Chuẩn bị dữ liệu, Xây dựng mô hình và Đánh giá để tìm ra nguyên nhân (ví dụ: dữ liệu nhiễu, mô hình không phù hợp, đánh giá sai)
• D. Bỏ qua mô hình và bắt đầu lại từ đầu

Câu 26: Việc sử dụng các công cụ như bảng biểu, biểu đồ cột, biểu đồ đường để tóm tắt và trình bày dữ liệu thuộc về hoạt động nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Xây dựng mô hình
• B. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• C. Triển khai mô hình
• D. Thu thập dữ liệu

Câu 27: Khả năng nào của máy tính cho phép lưu trữ và quản lý các tập dữ liệu có kích thước rất lớn trong Khoa học dữ liệu?

• A. Khả năng lưu trữ (Storage Capacity)
• B. Tốc độ xử lý (Processing Speed)
• C. Độ phân giải màn hình
• D. Khả năng kết nối mạng

Câu 28: So sánh giữa việc xử lý dữ liệu truyền thống và xử lý Dữ liệu lớn, điểm khác biệt cốt lõi về mặt công nghệ là gì?

• A. Dữ liệu truyền thống không cần lưu trữ
• B. Dữ liệu lớn chỉ sử dụng một loại thuật toán duy nhất
• C. Xử lý Dữ liệu lớn thường đòi hỏi các hệ thống phân tán, xử lý song song và các công nghệ chuyên biệt do khối lượng, tốc độ và đa dạng vượt trội
• D. Máy tính không cần thiết cho xử lý dữ liệu truyền thống

Câu 29: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với dữ liệu từ các tweet trên Twitter để phân tích cảm xúc của người dùng về một sản phẩm. Loại dữ liệu này chủ yếu thuộc đặc điểm nào của Dữ liệu lớn?

• A. Variety (Đa dạng - dữ liệu phi cấu trúc/bán cấu trúc)
• B. Volume (Khối lượng)
• C. Veracity (Độ tin cậy)
• D. Value (Giá trị)

Câu 30: Tại sao việc hiểu rõ quy trình Khoa học dữ liệu lại quan trọng đối với người làm việc trong lĩnh vực này?

• A. Chỉ cần thiết cho người quản lý dự án, không liên quan đến kỹ thuật
• B. Giúp tự động hóa mọi công việc mà không cần suy nghĩ
• C. Chỉ để biết tên các giai đoạn mà không cần hiểu nội dung
• D. Giúp tiếp cận bài toán một cách có hệ thống, đảm bảo không bỏ sót các bước quan trọng và tăng khả năng thành công của dự án

Câu 1: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với tập dữ liệu bao gồm hàng tỷ giao dịch mua sắm trực tuyến mỗi ngày. Đặc điểm nào của dữ liệu lớn (Big Data) được thể hiện rõ nhất trong tình huống này?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Đa dạng (Variety)
• C. Tốc độ (Velocity)
• D. Độ tin cậy (Veracity)

Câu 2: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, sau khi đã thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau, nhà khoa học dữ liệu cần thực hiện bước tiếp theo là gì để đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho việc phân tích và xây dựng mô hình?

• A. Xây dựng mô hình
• B. Triển khai kết quả
• C. Chuẩn bị và làm sạch dữ liệu
• D. Đánh giá mô hình

Câu 3: Máy tính đóng vai trò then chốt trong việc xử lý dữ liệu lớn bởi vì nó cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ. Điều này đặc biệt quan trọng khi thực hiện các tác vụ đòi hỏi nhiều tài nguyên như:

• A. Lưu trữ dữ liệu dưới dạng văn bản
• B. Hiển thị dữ liệu trên màn hình
• C. Nhập liệu thủ công
• D. Huấn luyện các mô hình học máy phức tạp

Câu 4: Một thuật toán được thiết kế để phân loại email thành "thư rác" hoặc "không phải thư rác" dựa trên nội dung và người gửi. Thuật toán này đang thực hiện chức năng chính nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu
• B. Phân tích và xử lý dữ liệu
• C. Trực quan hóa dữ liệu
• D. Xác định vấn đề

Câu 5: Đặc điểm "Đa dạng" (Variety) của dữ liệu lớn đề cập đến điều gì?

• A. Dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc).
• B. Dữ liệu được tạo ra với tốc độ rất nhanh.
• C. Dữ liệu có dung lượng rất lớn.
• D. Dữ liệu có độ chính xác cao.

Câu 6: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, giai đoạn nào quan trọng nhất trong việc đảm bảo kết quả phân tích là đáng tin cậy và có ý nghĩa?

• A. Thu thập dữ liệu (vì cần nhiều dữ liệu)
• B. Chuẩn bị và làm sạch dữ liệu (vì loại bỏ sai sót, thiếu sót)
• C. Xây dựng mô hình (vì mô hình càng phức tạp càng tốt)
• D. Triển khai kết quả (vì đây là bước cuối cùng)

Câu 7: Máy tính hiện đại có khả năng xử lý song song, tức là thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc. Khả năng này mang lại lợi ích gì rõ rệt nhất trong việc xử lý dữ liệu lớn?

• A. Giảm yêu cầu về lưu trữ dữ liệu
• B. Tăng tính đa dạng của dữ liệu
• C. Đảm bảo độ chính xác tuyệt đối của dữ liệu
• D. Tăng tốc độ xử lý các tập dữ liệu khổng lồ

Câu 8: Một công ty muốn dự đoán xu hướng mua hàng của khách hàng trong 3 tháng tới dựa trên lịch sử giao dịch 5 năm qua. Giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu đang được thực hiện khi họ chọn thuật toán dự báo phù hợp (ví dụ: hồi quy, chuỗi thời gian)?

• A. Xây dựng mô hình
• B. Thu thập dữ liệu
• C. Đánh giá mô hình
• D. Triển khai kết quả

Câu 9: "Độ tin cậy" (Veracity) là một trong những đặc điểm của dữ liệu lớn. Yếu tố nào sau đây liên quan trực tiếp đến "Độ tin cậy"?

• A. Số lượng bản ghi trong tập dữ liệu.
• B. Tốc độ mà dữ liệu được tạo ra.
• C. Tính chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy của dữ liệu.
• D. Số lượng các định dạng dữ liệu khác nhau.

Câu 10: Thuật toán tự động hóa trong xử lý dữ liệu lớn mang lại lợi ích chính nào cho con người?

• A. Giảm khả năng mở rộng của hệ thống.
• B. Giảm thiểu công sức làm việc thủ công, cho phép tập trung vào phân tích chuyên sâu.
• C. Tăng chi phí lưu trữ dữ liệu.
• D. Hạn chế khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Câu 11: Một nhà khoa học dữ liệu vừa hoàn thành việc huấn luyện một mô hình dự đoán. Bước tiếp theo trong quy trình Khoa học dữ liệu là gì để xác định mô hình có hoạt động tốt hay không?

• A. Thu thập thêm dữ liệu
• B. Xác định lại vấn đề
• C. Làm sạch lại dữ liệu
• D. Đánh giá mô hình

Câu 12: Khả năng "mở rộng" (scalability) của hệ thống máy tính là yếu tố quan trọng trong xử lý dữ liệu lớn vì nó cho phép:

• A. Hệ thống tăng cường năng lực xử lý và lưu trữ khi khối lượng dữ liệu tăng lên.
• B. Chỉ xử lý được dữ liệu có cấu trúc.
• C. Giảm tốc độ xử lý khi thêm tài nguyên.
• D. Hạn chế số lượng người dùng truy cập.

Câu 13: Yếu tố nào sau đây là một ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) mà Khoa học dữ liệu thường xuyên xử lý?

• A. Dữ liệu trong bảng cơ sở dữ liệu quan hệ (các cột, hàng rõ ràng).
• B. Nội dung các bài đăng trên mạng xã hội.
• C. Dữ liệu từ cảm biến nhiệt độ (chuỗi số).
• D. Thông tin khách hàng trong bảng tính Excel.

Câu 14: Một công ty logistic cần tối ưu hóa tuyến đường giao hàng cho hàng ngàn bưu kiện mỗi ngày, xét đến các yếu tố như khoảng cách, thời gian giao nhận, và năng lực xe. Vấn đề này có thể được giải quyết hiệu quả nhất bằng cách áp dụng:

• A. Quy trình nhập liệu thủ công.
• B. Lưu trữ dữ liệu trên giấy.
• C. Thiết kế và triển khai các thuật toán tối ưu hóa.
• D. Chỉ sử dụng máy tính để hiển thị bản đồ.

Câu 15: Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) lại là một bước quan trọng trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu của quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Giúp con người dễ dàng phát hiện xu hướng, mẫu hình và các bất thường trong dữ liệu.
• B. Tự động làm sạch tất cả các lỗi trong dữ liệu.
• C. Là bước cuối cùng trước khi triển khai mô hình.
• D. Chỉ cần thiết khi dữ liệu có dung lượng nhỏ.

Câu 16: Một hệ thống phát hiện gian lận thẻ tín dụng cần phân tích hàng triệu giao dịch trong thời gian rất ngắn để xác định giao dịch đáng ngờ ngay lập tức. Khía cạnh nào của dữ liệu lớn và khả năng của máy tính là quan trọng nhất trong trường hợp này?

• A. Khối lượng và khả năng lưu trữ lớn.
• B. Đa dạng và khả năng trực quan hóa.
• C. Độ tin cậy và khả năng tự động hóa.
• D. Tốc độ và khả năng xử lý theo thời gian thực.

Câu 17: Khi một mô hình học máy đã được xây dựng và đánh giá là có hiệu quả tốt trên dữ liệu thử nghiệm, bước tiếp theo trong quy trình Khoa học dữ liệu là gì để đưa mô hình vào ứng dụng thực tế?

• A. Thu thập thêm dữ liệu mới.
• B. Xây dựng lại mô hình.
• C. Triển khai mô hình.
• D. Quay lại bước xác định vấn đề.

Câu 18: Thuật toán đóng vai trò trung tâm trong Khoa học dữ liệu vì chúng cung cấp:

• A. Các phương pháp có hệ thống để xử lý, phân tích và rút trích thông tin từ dữ liệu.
• B. Năng lực lưu trữ vật lý cho dữ liệu.
• C. Giao diện đồ họa để người dùng tương tác.
• D. Nguồn dữ liệu ban đầu.

Câu 19: "Giá trị" (Value) trong các đặc điểm của dữ liệu lớn đề cập đến điều gì?

• A. Chi phí để lưu trữ dữ liệu.
• B. Thời gian cần thiết để xử lý dữ liệu.
• C. Số lượng người tạo ra dữ liệu.
• D. Khả năng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa và hành động cụ thể.

Câu 20: Khi một nhà khoa học dữ liệu phát hiện ra rằng mô hình dự đoán của họ không đạt được độ chính xác như mong muốn trong giai đoạn đánh giá, họ nên làm gì tiếp theo trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Triển khai mô hình ngay lập tức.
• B. Xem xét lại các bước trước đó như chuẩn bị dữ liệu hoặc xây dựng mô hình.
• C. Bỏ qua kết quả đánh giá và kết thúc dự án.
• D. Chỉ cần thu thập thêm dữ liệu mà không thay đổi gì khác.

Câu 21: Máy tính có khả năng kết nối mạng mạnh mẽ. Khả năng này hỗ trợ Khoa học dữ liệu như thế nào?

• A. Giúp thu thập dữ liệu từ các nguồn phân tán và chia sẻ kết quả phân tích.
• B. Làm giảm khối lượng dữ liệu cần xử lý.
• C. Chỉ quan trọng cho việc in ấn báo cáo.
• D. Thay thế hoàn toàn nhu cầu về thuật toán.

Câu 22: Phân tích cảm xúc từ các bình luận của khách hàng trên website là một ví dụ về việc xử lý loại dữ liệu nào và ứng dụng của Khoa học dữ liệu?

• A. Dữ liệu có cấu trúc và dự báo.
• B. Dữ liệu số và phân loại.
• C. Dữ liệu bán cấu trúc và hồi quy.
• D. Dữ liệu phi cấu trúc (văn bản) và phân tích văn bản/phân loại.

Câu 23: Việc sử dụng các hệ thống máy tính phân tán (ví dụ: điện toán đám mây) trong Khoa học dữ liệu chủ yếu nhằm mục đích gì?

• A. Làm cho dữ liệu kém đa dạng hơn.
• B. Tăng cường khả năng xử lý và lưu trữ cho các tập dữ liệu rất lớn.
• C. Giảm tốc độ truy cập dữ liệu.
• D. Chỉ để trực quan hóa dữ liệu.

Câu 24: Bước "Xác định vấn đề" trong quy trình Khoa học dữ liệu có ý nghĩa như thế nào đối với toàn bộ dự án?

• A. Thiết lập mục tiêu rõ ràng, định hướng cho các bước tiếp theo và tiêu chí đánh giá thành công.
• B. Là bước chỉ liên quan đến việc thu thập dữ liệu.
• C. Chỉ cần thiết khi dữ liệu đã được thu thập đầy đủ.
• D. Không ảnh hưởng đến việc chọn thuật toán.

Câu 25: Thuật toán nào thường được sử dụng trong Khoa học dữ liệu để tìm ra các nhóm đối tượng tương đồng trong một tập dữ liệu lớn (ví dụ: phân khúc khách hàng)?

• A. Thuật toán hồi quy.
• B. Thuật toán phân loại.
• C. Thuật toán dự báo chuỗi thời gian.
• D. Thuật toán phân cụm (Clustering).

Câu 26: Một trong những thách thức lớn khi xử lý dữ liệu lớn là "Tốc độ" (Velocity). Thách thức này đòi hỏi hệ thống máy tính và thuật toán phải có khả năng gì?

• A. Lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn.
• B. Xử lý và phân tích dữ liệu gần như ngay lập tức khi dữ liệu được tạo ra hoặc cập nhật.
• C. Giảm số lượng các nguồn dữ liệu.
• D. Chỉ xử lý dữ liệu cũ, không thay đổi.

Câu 27: Khoa học dữ liệu là lĩnh vực liên ngành. Những lĩnh vực chính nào thường kết hợp với nhau để tạo nên Khoa học dữ liệu?

• A. Toán học & Thống kê, Khoa học Máy tính, Kiến thức chuyên môn về lĩnh vực cụ thể.
• B. Văn học, Lịch sử, Địa lý.
• C. Hội họa, Âm nhạc, Điêu khắc.
• D. Thiết kế đồ họa, Quay phim, Dựng phim.

Câu 28: Khi triển khai một mô hình Khoa học dữ liệu vào môi trường thực tế (ví dụ: tích hợp vào website để đưa ra gợi ý sản phẩm), điều gì là quan trọng để đảm bảo mô hình tiếp tục hoạt động hiệu quả theo thời gian?

• A. Ngừng thu thập dữ liệu mới.
• B. Thay đổi thuật toán liên tục một cách ngẫu nhiên.
• C. Giám sát hiệu suất của mô hình và cập nhật/huấn luyện lại khi cần thiết.
• D. Chỉ sử dụng mô hình trong một khoảng thời gian ngắn.

Câu 29: Vai trò của thuật toán trong giai đoạn "Chuẩn bị dữ liệu" có thể bao gồm những công việc nào?

• A. Chỉ đơn thuần hiển thị dữ liệu thô.
• B. Dự đoán kết quả cuối cùng của dự án.
• C. Thu thập dữ liệu mới từ các nguồn khác nhau.
• D. Tự động phát hiện và xử lý các giá trị thiếu, ngoại lai, hoặc chuyển đổi định dạng dữ liệu.

Câu 30: Khoa học dữ liệu giúp các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decisions). Điều này có ý nghĩa gì so với việc đưa ra quyết định dựa trên trực giác hoặc kinh nghiệm cá nhân?

• A. Quyết định có cơ sở khoa học, khách quan hơn, giảm thiểu rủi ro và có khả năng mang lại hiệu quả cao hơn.
• B. Quyết định tốn kém hơn và chậm hơn.
• C. Quyết định chỉ phù hợp với dữ liệu nhỏ.
• D. Quyết định hoàn toàn tự động, không cần sự can thiệp của con người.

Câu 1: Vai trò cốt lõi nào của máy tính khiến nó trở thành công cụ không thể thiếu trong Khoa học dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với tập dữ liệu lớn?

• A. Khả năng tạo ra dữ liệu mới liên tục
• B. Cung cấp giao diện người dùng thân thiện cho mọi đối tượng
• C. Năng lực tính toán và xử lý dữ liệu quy mô lớn với tốc độ cao
• D. Tự động diễn giải kết quả phân tích mà không cần sự can thiệp của con người

Câu 2: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, giai đoạn nào thường bao gồm các công việc như làm sạch dữ liệu bị thiếu hoặc không nhất quán, chuyển đổi định dạng dữ liệu và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau?

• A. Xác định vấn đề
• B. Chuẩn bị dữ liệu
• C. Xây dựng mô hình
• D. Triển khai

Câu 3: Một công ty thương mại điện tử thu thập dữ liệu từ hàng triệu lượt truy cập website mỗi ngày, bao gồm lịch sử xem sản phẩm, hành vi click, và thông tin giỏ hàng. Dữ liệu này có đặc điểm "Tốc độ" (Velocity) cao. Điều này có ý nghĩa quan trọng nhất đối với công ty như thế nào?

• A. Dữ liệu này rất đa dạng về định dạng.
• B. Khối lượng dữ liệu rất lớn và khó lưu trữ.
• C. Cần đảm bảo dữ liệu luôn chính xác 100%.
• D. Cần có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu gần như ngay lập tức để đưa ra quyết định kịp thời (ví dụ: gợi ý sản phẩm).

Câu 4: Thuật toán xử lý song song đóng vai trò quan trọng trong xử lý dữ liệu lớn vì nó cho phép:

• A. Chia nhỏ dữ liệu và xử lý đồng thời trên nhiều bộ xử lý hoặc máy tính.
• B. Giảm thiểu khối lượng dữ liệu cần xử lý.
• C. Tự động xác định vấn đề cần giải quyết từ dữ liệu.
• D. Trực quan hóa dữ liệu một cách tự động.

Câu 5: Bạn đang phân tích dữ liệu phản hồi của khách hàng từ các mạng xã hội, email, và khảo sát văn bản. Loại dữ liệu này thường là "phi cấu trúc" hoặc "bán cấu trúc". Đặc điểm nào của Dữ liệu lớn được thể hiện rõ nhất trong trường hợp này?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Tốc độ (Velocity)
• C. Đa dạng (Variety)
• D. Giá trị (Value)

Câu 6: Khi một mô hình dự đoán đã được xây dựng và đánh giá là hiệu quả, giai đoạn tiếp theo trong quy trình Khoa học dữ liệu là gì? Đây là lúc mô hình được đưa vào sử dụng thực tế.

• A. Thu thập dữ liệu mới
• B. Đánh giá lại mô hình
• C. Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình khác
• D. Triển khai (Deployment)

Câu 7: Việc sử dụng máy tính và các thuật toán hiệu quả trong Khoa học dữ liệu mang lại lợi ích kinh tế quan trọng nào cho các tổ chức?

• A. Giảm thiểu hoàn toàn nhu cầu về chuyên gia dữ liệu.
• B. Giảm thời gian và chi phí xử lý, phân tích lượng lớn dữ liệu.
• C. Loại bỏ rủi ro về bảo mật dữ liệu.
• D. Đảm bảo dữ liệu luôn chính xác tuyệt đối.

Câu 8: Đặc điểm "Giá trị" (Value) trong Dữ liệu lớn đề cập đến khía cạnh nào?

• A. Khả năng khai thác thông tin hữu ích và tạo ra lợi ích từ dữ liệu.
• B. Chi phí để lưu trữ và xử lý dữ liệu.
• C. Tốc độ dữ liệu được tạo ra.
• D. Sự đa dạng về định dạng của dữ liệu.