Nhập môn Khoa học dữ liệu & AI University

Đề kiểm tra - Nhập môn Khoa học dữ liệu & AI

20 questions

45 min

Answer key

Exam info

Subject: Nhập môn Khoa học dữ liệu & AI
Exam type: University
Questions: 20
Duration: 45 min
Answers: ✓ With explanations

Questions (20)

Q 1.
Theo tài liệu, dữ liệu (Data) được định nghĩa là gì?
- A.
  Tập hợp các thông tin đã qua xử lý và phân tích, có ý nghĩa hoàn chỉnh.
- B.
  Tập hợp các thông tin thô, chưa qua xử lý như số liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh.
- C.
  Các kết quả phân tích thống kê được trình bày dưới dạng biểu đồ.
- D.
  Chỉ những con số được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
Q 2.
Đặc trưng 4V của Dữ liệu lớn (Big Data) gồm những thành phần nào?
- A.
  Volume, Variety, Velocity, Veracity.
- B.
  Value, Volume, View, Variety.
- C.
  Volume, Velocity, Visibility, Variety.
- D.
  Veracity, Velocity, Version, Volume.
Q 3.
Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực như thế nào?
- A.
  Lĩnh vực chỉ tập trung vào lập trình và phát triển phần mềm.
- B.
  Lĩnh vực đa ngành kết hợp toán học, thống kê, lập trình để rút ra tri thức từ dữ liệu.
- C.
  Lĩnh vực chuyên thiết kế giao diện người dùng và trải nghiệm khách hàng.
- D.
  Chỉ liên quan đến việc xây dựng các cơ sở dữ liệu quan hệ.
Q 4.
Theo McCarthy (1956), Trí tuệ nhân tạo (AI) được định nghĩa là:
- A.
  Nghiên cứu các hành vi thông minh mô phỏng vật thể nhân tạo.
- B.
  Nghiên cứu các mô hình máy tính có thể nhận thức, suy luận và hành động.
- C.
  Chế tạo máy tính, các chương trình máy tính thông minh.
- D.
  Chế tạo máy tính có trí tuệ giống con người.
Q 5.
AI Hẹp (Narrow AI) có đặc điểm gì?
- A.
  Có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng trí tuệ vào mọi vấn đề như con người.
- B.
  Được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể rất tốt.
- C.
  Chỉ hoạt động được trên các hệ thống có dung lượng lớn.
- D.
  Có ý thức và cảm xúc như con người.
Q 6.
Mối quan hệ giữa Khoa học dữ liệu và AI được thể hiện như thế nào?
- A.
  Khoa học dữ liệu cung cấp 'nhiên liệu' (dữ liệu) và AI cung cấp 'công cụ' (thuật toán) cho nhau.
- B.
  AI và Khoa học dữ liệu là hai lĩnh vực hoàn toàn độc lập, không liên quan.
- C.
  Chỉ có Khoa học dữ liệu phụ thuộc vào AI, không có chiều ngược lại.
- D.
  AI đã thay thế hoàn toàn vai trò của Khoa học dữ liệu.
Q 7.
Theo tài liệu, quy trình khai phá dữ liệu (KDD) gồm mấy bước chính được nêu trong bài giảng?
- A.
  3 bước: Thu thập, Phân tích, Ra quyết định.
- B.
  4 bước: Thu thập & Tiền xử lý, Phân tích & Mô hình hóa, Trực quan hóa, Ra quyết định.
- C.
  5 bước: Thu thập, Làm sạch, Phân tích, Trực quan hóa, Báo cáo.
- D.
  6 bước: tương ứng với 6 chữ V của Big Data.
Q 8.
Bước 'Tiền xử lý dữ liệu' (Data Preprocessing) trong quy trình KDD thường bao gồm:
- A.
  Chỉ thu thập dữ liệu từ các nguồn có sẵn.
- B.
  Làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, mã hóa biến phân loại, loại bỏ ngoại lệ.
- C.
  Trực quan hóa kết quả bằng biểu đồ và dashboard.
- D.
  Ra quyết định kinh doanh dựa trên mô hình.
Q 9.
Học máy (Machine Learning) bao gồm những loại nào sau đây?
- A.
  Chỉ có học có giám sát (supervised learning).
- B.
  Học có giám sát, học không giám sát, và học củng cố.
- C.
  Chỉ có học không giám sát (unsupervised learning).
- D.
  Học máy không phân loại thành các nhóm riêng biệt.
Q 10.
Bài toán phân lớp (Classification) trong khai phá dữ liệu có đặc điểm gì?
- A.
  Dự đoán nhân mục tiêu số của một điểm dữ liệu.
- B.
  Dự đoán xem một điểm dữ liệu có thuộc vào một trong các lớp được xác định trước hay không.
- C.
  Xác định các cụm tự nhiên trong tập dữ liệu.
- D.
  Dự đoán giá trị tương lai dựa trên chuỗi thời gian.
Q 11.
Thuật toán nào sau đây thường được sử dụng cho bài toán phân cụm (Clustering)?
- A.
  Linear regression.
- B.
  K-means và DBSCAN.
- C.
  Apriori và FP Growth.
- D.
  ARIMA và Exponential smoothing.
Q 12.
Bài toán phát hiện bất thường (Anomaly detection) thường được ứng dụng trong lĩnh vực nào?
- A.
  Phát hiện giao dịch gian lận trong thẻ tín dụng và xâm nhập mạng.
- B.
  Dự báo doanh số bán hàng theo mùa.
- C.
  Phân nhóm khách hàng theo hành vi mua sắm.
- D.
  Phân tích mối quan hệ giữa các sản phẩm trong giỏ hàng.
Q 13.
Phân tích kết hợp (Association analysis) có mục đích chính là gì?
- A.
  Dự đoán giá trị số trong tương lai của một điểm dữ liệu.
- B.
  Xác định các mối quan hệ trong một tập hợp các mục dựa trên dữ liệu giao dịch.
- C.
  Phát hiện các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu.
- D.
  Phân loại email spam và không spam.
Q 14.
Theo bảng công cụ trong tài liệu, Microsoft Excel được đánh giá ở mức độ khó nào?
- A.
  Cao.
- B.
  Trung bình.
- C.
  Cơ bản.
- D.
  Không xác định.
Q 15.
Phần mềm Orange có đặc điểm nào sau đây?
- A.
  Là phần mềm thương mại có bản quyền, không miễn phí.
- B.
  Là phần mềm mã nguồn mở với giao diện đồ họa trực quan, kéo thả để khai thác dữ liệu.
- C.
  Chỉ dùng để thiết kế đồ họa và xử lý ảnh.
- D.
  Yêu cầu phải có kiến thức lập trình chuyên sâu.
Q 16.
Python được khuyến nghị trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu vì lý do nào?
- A.
  Vì Python là ngôn ngữ biên dịch có hiệu năng cao nhất.
- B.
  Vì Python đơn giản, dễ học, mã nguồn dễ đọc và ứng dụng rộng rãi trong AI, phân tích dữ liệu.
- C.
  Vì Python chỉ dùng được cho phát triển web.
- D.
  Vì Python là ngôn ngữ duy nhất hỗ trợ AI.
Q 17.
AI được ứng dụng trong lĩnh vực Y tế như thế nào?
- A.
  Chỉ dùng để quản lý hồ sơ bệnh án điện tử.
- B.
  Phân tích hình ảnh y khoa, chẩn đoán bệnh lý sớm và cá nhân hóa phác đồ điều trị.
- C.
  Thay thế hoàn toàn bác sĩ trong việc phẫu thuật.
- D.
  Chỉ dùng để đặt lịch khám bệnh trực tuyến.
Q 18.
Trong lĩnh vực Tài chính & Ngân hàng, khai phá dữ liệu được sử dụng để làm gì?
- A.
  Thiết kế logo và bộ nhận diện thương hiệu ngân hàng.
- B.
  Phát hiện giao dịch gian lận, chấm điểm tín dụng và dự báo xu hướng thị trường.
- C.
  Xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm cho khách hàng.
- D.
  Chỉ dùng để in sao kê tài khoản cho khách hàng.
Q 19.
Hệ thống gợi ý sản phẩm tự động trong Thương mại điện tử được xây dựng chủ yếu dựa trên:
- A.
  Phân tích hành vi người tiêu dùng và lịch sử giao dịch.
- B.
  Dự báo thời tiết để gợi ý sản phẩm theo mùa.
- C.
  Lựa chọn ngẫu nhiên sản phẩm cho mỗi khách hàng.
- D.
  Chỉ dựa trên đánh giá của nhân viên bán hàng.
Q 20.
Tư duy dữ liệu (Data-Driven) mang lại giá trị gì cho cá nhân và tổ chức?
- A.
  Loại bỏ phỏng đoán cảm tính, ra quyết định dựa trên bằng chứng và phân tích.
- B.
  Thay thế hoàn toàn vai trò của người lãnh đạo trong tổ chức.
- C.
  Chỉ phù hợp với các tổ chức lớn có nhiều dữ liệu.
- D.
  Làm tăng chi phí vận hành do phải thu thập nhiều dữ liệu.

Answers and explanations are in mode.