Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Chân trời bài F16: Máy tính, thuật toán và Khoa học dữ liệu giúp bạn đánh giá chính xác mức độ hiểu bài thông qua dạng bài tập quen thuộc thường gặp trong đề thi. Các câu hỏi được phân bổ hợp lý theo mức độ nhận thức giúp bạn không bị quá tải. Đặc biệt phù hợp với người chuẩn bị cho các kỳ kiểm tra quan trọng. 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 có mục tiêu rõ ràng hơn.
Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Chân trời bài F16: Máy tính, thuật toán và Khoa học dữ liệu
⏱ 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: Dữ liệu nào sau đây được coi là dữ liệu có cấu trúc?
- - Các đoạn video trên Youtube
- - Các tệp văn bản bài viết blog
- - Bảng cơ sở dữ liệu với các dòng và cột xác định
- - Nội dung hội thoại ghi âm
Câu 2: Kỹ thuật 'Hồi quy' (Regression) trong Khoa học dữ liệu thường dùng cho mục đích nào?
- - Phân loại ảnh thành chó hoặc mèo
- - Dự báo một giá trị số (như giá nhà, nhiệt độ)
- - Lọc các email rác
- - Nhận dạng chữ viết tay
Câu 3: Đạo đức trong Khoa học dữ liệu nhấn mạnh điều gì?
- - Thu thập mọi dữ liệu mà không cần xin phép
- - Bán dữ liệu người dùng cho bên thứ ba
- - Bảo mật dữ liệu và tôn trọng quyền riêng tư của cá nhân
- - Làm cho thuật toán hoạt động nhanh nhất có thể
Câu 4: Thuật toán nào thường được dùng trong việc nhóm các đối tượng tương đồng mà không cần nhãn trước?
- - Phân cụm (Clustering)
- - Hồi quy tuyến tính
- - Phân loại (Classification)
- - Tìm kiếm trên mạng
Câu 5: Tại sao không nên dùng toàn bộ dữ liệu để huấn luyện mà không giữ lại phần kiểm thử?
- - Vì sẽ làm quá tải bộ nhớ máy tính
- - Vì sẽ dẫn đến hiện tượng 'quá khớp' và mất khả năng tổng quát
- - Vì thuật toán sẽ không thể bắt đầu
- - Vì dữ liệu sẽ bị mất đi
Câu 6: Tại sao cần phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training) và tập kiểm thử (testing)?
- - Để tiết kiệm dung lượng ổ cứng
- - Để đánh giá tính tổng quát và độ chính xác của mô hình
- - Để làm cho thuật toán chạy lâu hơn
- - Để tăng số lượng người dùng truy cập
Câu 7: Bước nào được thực hiện sau khi mô hình đã được huấn luyện thành công?
- - Thu thập dữ liệu thô
- - Làm sạch dữ liệu lần thứ nhất
- - Đánh giá mô hình và triển khai (nếu kết quả tốt)
- - Gỡ bỏ phần mềm
Câu 8: Trong Khoa học dữ liệu, 'Dữ liệu phi cấu trúc' thường bao gồm những gì?
- - Các bảng tính Excel truyền thống
- - Các tập tin văn bản tự do, hình ảnh, âm thanh
- - Dữ liệu trong các hệ quản trị CSDL quan hệ
- - Danh sách các số điện thoại được lưu trong cột
Câu 9: Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ liệu có mối quan hệ như thế nào?
- - Là hai lĩnh vực hoàn toàn tách biệt, không liên quan
- - Khoa học dữ liệu cung cấp nền tảng dữ liệu để AI học tập
- - Khoa học dữ liệu chỉ là một phần nhỏ của phần cứng máy tính
- - AI là một công cụ để lưu trữ dữ liệu cơ bản
Câu 10: Trong Khoa học dữ liệu, 'dữ liệu huấn luyện' (training data) được sử dụng để làm gì?
- - Đánh giá hiệu quả cuối cùng của thuật toán
- - Giúp mô hình học các quy luật từ dữ liệu đầu vào
- - Lưu trữ thông tin người dùng an toàn
- - Hiển thị kết quả lên màn hình
Câu 11: Đặc tính nào của thuật toán được coi là ưu điểm khi xử lý tập dữ liệu lớn?
- - Độ phức tạp tính toán thấp và khả năng mở rộng tốt
- - Yêu cầu thuật toán phải chạy thủ công bởi con người
- - Chỉ hoạt động được với một loại dữ liệu duy nhất
- - Không cần sử dụng máy tính
Câu 12: Công nghệ nào hỗ trợ tính toán mạnh mẽ cho Khoa học dữ liệu hiện nay?
- - Máy đánh chữ cổ điển
- - Điện toán đám mây và tính toán song song
- - Sử dụng bút và giấy để tính toán
- - Chỉ sử dụng một máy tính đơn lẻ không kết nối mạng
Câu 13: Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) lại quan trọng?
- - Vì nó làm tăng dung lượng của file dữ liệu
- - Vì nó giúp con người dễ dàng hiểu các xu hướng và quy luật ẩn
- - Vì nó là bước cuối cùng bắt buộc của mọi thuật toán
- - Vì nó giúp máy tính chạy nhanh hơn
Câu 14: Dữ liệu 'nhiễu' (noise) trong Khoa học dữ liệu được hiểu là gì?
- - Các dữ liệu bị lỗi, không chính xác hoặc không liên quan đến bài toán
- - Các dữ liệu có dung lượng lớn cần bộ nhớ cao
- - Các dữ liệu được mã hóa để bảo mật
- - Dữ liệu được lấy từ nguồn tin cậy nhất
Câu 15: Trong Khoa học dữ liệu, quá trình 'kiểm thử' (testing) giúp ích gì?
- - Đánh giá khả năng của mô hình trên dữ liệu mới chưa từng thấy
- - Viết tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm
- - Xóa toàn bộ dữ liệu đã thu thập
- - Cải thiện phần cứng máy tính
Câu 16: Kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) bao gồm công việc nào sau đây?
- - Xóa dữ liệu trùng lặp và xử lý giá trị bị thiếu
- - Viết mã nguồn cho ứng dụng web
- - Tăng độ phân giải cho hình ảnh
- - Mua thêm phần cứng để tăng tốc máy tính
Câu 17: Trong ngữ cảnh Khoa học dữ liệu, bước đầu tiên và quan trọng nhất để xử lý một bài toán là gì?
- - Lựa chọn thuật toán học máy phức tạp
- - Xác định rõ ràng mục tiêu và vấn đề cần giải quyết
- - Thu thập toàn bộ dữ liệu có sẵn trên Internet
- - Lập trình giao diện người dùng cho ứng dụng
Câu 18: Khi nói đến 'đặc trưng' (feature) trong dữ liệu, ta đang nói đến yếu tố nào?
- - Tên tệp tin dữ liệu
- - Một biến hoặc một thông tin đầu vào dùng để dự báo
- - Số lượng máy tính tham gia tính toán
- - Thời gian hoàn thành thuật toán
Câu 19: Vai trò của chuyên gia Khoa học dữ liệu (Data Scientist) là gì?
- - Chỉ làm nhiệm vụ sửa chữa phần cứng
- - Phân tích, xử lý và trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu
- - Chỉ tập trung vào thiết kế logo cho trang web
- - Mua dữ liệu từ các bên không xác định
Câu 20: Mục tiêu của thuật toán phân loại (Classification) trong Khoa học dữ liệu là gì?
- - Dự đoán một giá trị số thực liên tục
- - Gán nhãn cho dữ liệu vào các nhóm hoặc danh mục xác định
- - Nén dữ liệu để tiết kiệm dung lượng
- - Chuyển đổi ngôn ngữ lập trình
Câu 21: Khoa học dữ liệu hỗ trợ gì cho quá trình ra quyết định của doanh nghiệp?
- - Cung cấp những suy đoán cảm tính dựa trên kinh nghiệm
- - Cung cấp những hiểu biết dựa trên bằng chứng dữ liệu khách quan
- - Giúp doanh nghiệp tránh hoàn toàn mọi rủi ro
- - Tự động hóa hoàn toàn mà không cần quản lý
Câu 22: Vai trò chính của thuật toán trong Khoa học dữ liệu là gì?
- - Chỉ dùng để lưu trữ dữ liệu vào cơ sở dữ liệu
- - Dùng để thiết kế giao diện đồ họa người dùng
- - Trích xuất tri thức, quy luật và dự báo từ dữ liệu
- - Dùng để tăng tốc độ kết nối mạng Internet
Câu 23: Hệ quả của việc dữ liệu huấn luyện bị lệch (bias) là gì?
- - Mô hình sẽ đưa ra kết quả thiếu khách quan
- - Máy tính sẽ bị hỏng phần cứng
- - Thuật toán sẽ tự động dừng hoạt động
- - Dữ liệu sẽ trở nên an toàn hơn
Câu 24: Hiện tượng 'quá khớp' (overfitting) trong huấn luyện mô hình xảy ra khi nào?
- - Mô hình quá đơn giản nên không học được gì
- - Mô hình học quá kỹ cả các chi tiết nhiễu của dữ liệu huấn luyện
- - Dữ liệu huấn luyện quá sạch
- - Mô hình đạt độ chính xác thấp trên mọi tập dữ liệu
Câu 25: Đặc điểm nào sau đây là đặc trưng của dữ liệu lớn (Big Data)?
- - Kích thước nhỏ, dễ xử lý bằng file Excel đơn giản
- - Chỉ bao gồm dữ liệu số nguyên
- - Độ lớn, tốc độ sinh ra và sự đa dạng về loại hình
- - Luôn luôn miễn phí và công khai