Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Cánh diều bài 3: Giới thiệu về khoa học dữ liệu (tiếp theo) giúp bạn luyện tập thường xuyên để ghi nhớ lâu hơn thông qua nội dung bám sát chương trình học. Các câu hỏi được sắp xếp từ dễ đến khó giúp bạn tự tin hoàn thành bài quiz. Đặc biệt phù hợp với người học muốn tự đánh giá năng lực. Thông qua quá trình làm bài, bạn có thể điều chỉnh phương pháp học tập cho phù hợp. Điều này giúp việc học trở nên chủ động hơn.
Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Cánh diều bài 3: Giới thiệu về khoa học dữ liệu (tiếp theo)
⏱ Thời gian còn lại: --:--
Tiến độ hoàn thành
0/0 câu
🏆 BẢNG VÀNG TOP 5 ĐIỂM TỐT NHẤT
Đang tải bảng xếp hạng...
Câu 1: Một dự án khoa học dữ liệu thường bắt đầu bằng việc đặt ra một 'Câu hỏi nghiên cứu'. Câu hỏi này cần phải như thế nào?
- - Càng trừu tượng càng tốt
- - Phải rõ ràng, có thể đo lường và có giá trị thực tiễn
- - Không cần liên quan đến dữ liệu có sẵn
- - Phải là câu hỏi mà máy tính không bao giờ giải được
Câu 2: Tại sao đạo đức dữ liệu (Data Ethics) lại quan trọng trong khoa học dữ liệu?
- - Để tăng tốc độ xử lý của máy tính
- - Để đảm bảo quyền riêng tư và tránh các định kiến sai lệch trong phân tích
- - Để tiết kiệm chi phí mua bản quyền phần mềm
- - Để giúp việc lưu trữ dữ liệu không tốn không gian
Câu 3: Thư viện 'Matplotlib' và 'Seaborn' trong Python được sử dụng chủ yếu cho công việc nào?
- - Kết nối internet
- - Quản lý tệp tin hệ thống
- - Trực quan hóa dữ liệu (vẽ biểu đồ)
- - Tính toán ma trận phức tạp
Câu 4: Công nghệ 'Điện toán đám mây' (Cloud Computing) hỗ trợ gì cho khoa học dữ liệu?
- - Cung cấp khả năng lưu trữ và tính toán mạnh mẽ cho các tập dữ liệu lớn
- - Dùng để làm mát phòng máy tính bằng hơi nước
- - Giúp máy tính có thể bay lên cao như đám mây
- - Thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong phân tích
Câu 5: Ứng dụng nào sau đây minh chứng cho việc sử dụng khoa học dữ liệu trong thương mại điện tử?
- - Gợi ý sản phẩm phù hợp dựa trên lịch sử mua hàng
- - Sử dụng đèn chiếu sáng trong cửa hàng
- - In hóa đơn bằng giấy cho khách hàng
- - Việc nhân viên bảo vệ trông xe tại siêu thị
Câu 6: Việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) nhằm mục đích chính là gì?
- - Giúp kết quả phân tích dễ hiểu và hỗ trợ ra quyết định
- - Làm cho mã nguồn chương trình trông đẹp mắt hơn
- - Để dữ liệu chiếm ít bộ nhớ hơn
- - Thay thế hoàn toàn cho các báo cáo bằng văn bản
Câu 7: Bước cuối cùng trong một dự án khoa học dữ liệu thường là gì?
- - Xóa toàn bộ dữ liệu để bảo mật
- - Cài đặt lại máy tính từ đầu
- - Trình bày kết quả và đưa ra các khuyến nghị hành động
- - Bắt đầu thu thập lại dữ liệu cũ
Câu 8: Sự khác biệt lớn nhất giữa Khoa học dữ liệu (Data Science) và Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì?
- - Khoa học dữ liệu không sử dụng máy tính
- - Phân tích dữ liệu chỉ dùng giấy và bút
- - Khoa học dữ liệu thường tập trung nhiều hơn vào việc dự báo tương lai bằng học máy
- - Phân tích dữ liệu là tên gọi cũ của tin học văn phòng
Câu 9: Một 'nhà khoa học dữ liệu' (Data Scientist) cần sự kết hợp của những lĩnh vực kiến thức nào?
- - Toán học, Công nghệ thông tin và Kiến thức chuyên ngành
- - Văn học, Lịch sử và Địa lý
- - Hội họa, Âm nhạc và Thể thao
- - Nấu ăn, Làm vườn và Cơ khí
Câu 10: Mục đích chính của việc làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) trong dự án khoa học dữ liệu là gì?
- - Tăng dung lượng lưu trữ của ổ cứng
- - Loại bỏ nhiễu, sai sót và các giá trị không nhất quán
- - Thiết kế giao diện người dùng cho ứng dụng
- - Mã hóa dữ liệu để bảo mật tuyệt đối
Câu 11: Khái niệm 'Velocity' trong đặc trưng của dữ liệu lớn (Big Data) đề cập đến điều gì?
- - Kích thước khổng lồ của dữ liệu
- - Sự đa dạng về định dạng dữ liệu
- - Độ tin cậy của nguồn dữ liệu
- - Tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu nhanh chóng
Câu 12: Yếu tố nào sau đây gây ra 'Định kiến dữ liệu' (Data Bias)?
- - Dữ liệu được thu thập từ một nguồn không đại diện hoặc có sẵn ác cảm
- - Máy tính bị quá nóng khi đang xử lý dữ liệu
- - Người lập trình quên không lưu mã nguồn
- - Sử dụng quá nhiều biểu đồ hình tròn
Câu 13: Thư viện nào sau đây trong ngôn ngữ Python thường được dùng nhất để thao tác với dữ liệu dạng bảng?
- - Pandas
- - Pygame
- - Tkinter
- - Requests
Câu 14: Khi dữ liệu bị thiếu (Missing values), phương pháp xử lý nào sau đây thường được áp dụng trong tiền xử lý?
- - Xóa dòng chứa giá trị thiếu hoặc thay thế bằng giá trị trung bình
- - Tự bịa ra các con số ngẫu nhiên để điền vào
- - Dừng dự án và không làm tiếp nữa
- - Giữ nguyên giá trị thiếu và bỏ qua lỗi khi chạy chương trình
Câu 15: Công cụ 'Jupyter Notebook' có ưu điểm gì nổi bật cho nhà khoa học dữ liệu?
- - Chỉ dùng để soạn thảo văn bản như Word
- - Môi trường tương tác cho phép chạy mã nguồn, hiển thị biểu đồ và viết giải thích cùng lúc
- - Là phần mềm diệt virus chuyên dụng
- - Dùng để thiết kế các bản vẽ kỹ thuật 3D
Câu 16: Trong lĩnh vực y tế, khoa học dữ liệu giúp ích như thế nào?
- - Hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ hình ảnh y khoa và dự báo dịch bệnh
- - Thay thế hoàn toàn bác sĩ trong việc phẫu thuật
- - Làm sạch bệnh viện bằng robot tự động
- - Giảm giá tiền thuốc xuống bằng không
Câu 17: Ngôn ngữ lập trình 'R' thường được ưu tiên sử dụng trong trường hợp nào?
- - Khi cần viết ứng dụng di động cho Android
- - Khi cần phân tích thống kê chuyên sâu và nghiên cứu học thuật
- - Khi cần thiết kế các trò chơi điện tử 3D
- - Khi cần quản trị mạng máy tính văn phòng
Câu 18: Công cụ nào sau đây là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến được dùng để truy vấn dữ liệu trong khoa học dữ liệu?
- - Photoshop
- - MySQL
- - PowerPoint
- - Windows Media Player
Câu 19: Giai đoạn 'Khám phá dữ liệu' (Exploratory Data Analysis - EDA) có vai trò gì trong quy trình?
- - Viết báo cáo cuối cùng cho khách hàng
- - Xác định các đặc điểm, xu hướng và mối quan hệ sơ bộ trong dữ liệu
- - Cài đặt hệ điều hành cho máy chủ dữ liệu
- - Lập trình các tính năng bảo mật cho cơ sở dữ liệu
Câu 20: Kỹ thuật 'Data Scraping' thường được sử dụng ở giai đoạn nào?
- - Thu thập dữ liệu
- - Mô hình hóa
- - Trình bày kết quả
- - Xác định mục tiêu
Câu 21: Trong quy trình khoa học dữ liệu, bước nào thường được thực hiện ngay sau khi xác định vấn đề và mục tiêu?
- - Thu thập dữ liệu
- - Làm sạch dữ liệu
- - Xây dựng mô hình
- - Trực quan hóa kết quả
Câu 22: Trong các loại dữ liệu sau, đâu là ví dụ về dữ liệu không cấu trúc (Unstructured Data)?
- - Bảng tính lương nhân viên
- - Video và các bài đăng trên mạng xã hội
- - Danh sách điểm học sinh trong cơ sở dữ liệu SQL
- - Tập tin CSV chứa số liệu doanh thu
Câu 23: Vai trò của 'Độ chính xác' (Accuracy) trong đánh giá mô hình khoa học dữ liệu là gì?
- - Đo lường thời gian chạy của mô hình
- - Đo lường tỉ lệ dự đoán đúng trên tổng số các dự đoán
- - Đo lường độ đẹp của các biểu đồ đầu ra
- - Đo lường giá tiền để thuê nhà khoa học dữ liệu
Câu 24: Trong bước 'Mô hình hóa', nhà khoa học dữ liệu thường làm công việc gì?
- - Sửa lỗi phần cứng máy tính
- - Vẽ biểu đồ bằng tay trên giấy
- - Sử dụng các thuật toán học máy để huấn luyện dữ liệu
- - Đi khảo sát thực tế tại các hộ gia đình
Câu 25: Thuật ngữ 'Overfitting' (Quá khớp) trong xây dựng mô hình có nghĩa là gì?
- - Mô hình quá đơn giản không học được gì từ dữ liệu
- - Mô hình hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới
- - Mô hình có tốc độ xử lý nhanh nhất thế giới
- - Dữ liệu bị xóa nhầm trong quá trình huấn luyện