15+ Đề Trắc nghiệm Tin học 12 – Bài 26: Làm quen với Khoa học dữ liệu (Kết Nối Tri Thức)

Câu 1: Khoa học dữ liệu (Data Science) được định nghĩa là một lĩnh vực liên ngành. Điều này có nghĩa là Khoa học dữ liệu kết hợp kiến thức và phương pháp từ những lĩnh vực nào để hoạt động hiệu quả?

• A. Chỉ Khoa học máy tính và Toán học.
• B. Chỉ Thống kê và Tri thức chuyên ngành.
• C. Chỉ Khoa học máy tính và Tri thức chuyên ngành.
• D. Khoa học máy tính, Toán học, Thống kê và Tri thức chuyên ngành.

Câu 2: Mục tiêu cốt lõi và quan trọng nhất của Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Thu thập và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn.
• B. Thiết kế cơ sở dữ liệu hiệu quả.
• C. Khai thác tri thức từ dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.
• D. Phát triển các ngôn ngữ lập trình mới.

Câu 3: Một công ty thương mại điện tử thu thập hàng petabyte dữ liệu mỗi ngày từ hành vi lướt web, lịch sử mua hàng và phản hồi của khách hàng. Lượng dữ liệu khổng lồ này là đặc trưng của khía cạnh nào trong "Năm chữ V" của Dữ liệu lớn (Big Data)?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Vận tốc (Velocity)
• C. Sự đa dạng (Variety)
• D. Giá trị (Value)

Câu 4: Một hệ thống phát hiện gian lận thẻ tín dụng cần phân tích hàng triệu giao dịch mỗi giây để xác định các hoạt động đáng ngờ ngay lập tức. Khía cạnh nào của "Năm chữ V" của Dữ liệu lớn được nhấn mạnh trong trường hợp này?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Vận tốc (Velocity)
• C. Sự đa dạng (Variety)
• D. Tính xác thực (Veracity)

Câu 5: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm văn bản từ mạng xã hội, hình ảnh từ camera an ninh, số liệu bán hàng từ cơ sở dữ liệu và dữ liệu cảm biến từ thiết bị IoT. Khía cạnh nào của "Năm chữ V" của Dữ liệu lớn được thể hiện rõ nhất ở đây?

• A. Vận tốc (Velocity)
• B. Giá trị (Value)
• C. Sự đa dạng (Variety)
• D. Khối lượng (Volume)

Câu 6: Bước nào trong quy trình Khoa học dữ liệu tập trung vào việc làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn thông qua biểu đồ, đồ thị và các hình ảnh trực quan khác?

• A. Thu thập dữ liệu
• B. Làm sạch dữ liệu
• C. Mô hình hóa dữ liệu
• D. Trực quan hóa dữ liệu

Câu 7: Tại sao bước "Làm sạch dữ liệu" (Data Cleaning) lại cực kỳ quan trọng trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Để giảm kích thước của tập dữ liệu.
• B. Để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả phân tích.
• C. Để tăng tốc độ thu thập dữ liệu.
• D. Để tạo ra nhiều loại dữ liệu khác nhau.

Câu 8: Một công ty muốn dự đoán doanh số bán hàng của sản phẩm mới dựa trên dữ liệu bán hàng của các sản phẩm tương tự trong quá khứ. Kỹ thuật nào trong Khoa học dữ liệu thường được sử dụng cho mục đích dự đoán này?

• A. Học máy (Machine Learning)
• B. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• C. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
• D. Lưu trữ dữ liệu (Data Storage)

Câu 9: Mối quan hệ nào mô tả đúng nhất vị trí của Học máy (Machine Learning) trong mối liên hệ với Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ liệu (Data Science)?

• A. Học máy là lĩnh vực lớn nhất, bao gồm cả AI và Khoa học dữ liệu.
• B. Khoa học dữ liệu là tập con của Học máy.
• C. AI, Học máy và Khoa học dữ liệu là ba lĩnh vực hoàn toàn độc lập.
• D. Học máy là một tập con của AI và là một công cụ quan trọng được sử dụng trong Khoa học dữ liệu.

Câu 10: Một nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng dữ liệu về lịch sử duyệt web và mua hàng của khách hàng để gợi ý các sản phẩm mà họ có thể quan tâm. Đây là một ví dụ về ứng dụng nào của Khoa học dữ liệu?

• A. Cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua cá nhân hóa.
• B. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
• C. Phát hiện sự cố thiết bị.
• D. Tự động hóa sản xuất.

Câu 11: Khi nói về "Giá trị" (Value) trong "Năm chữ V" của Dữ liệu lớn, điều gì được đề cập đến?

• A. Chi phí lưu trữ dữ liệu.
• B. Số lượng dữ liệu được tạo ra mỗi giây.
• C. Khả năng trích xuất thông tin hữu ích và tạo ra lợi ích từ dữ liệu.
• D. Độ chính xác của dữ liệu.

Câu 12: Một công ty bảo hiểm sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích các yêu cầu bồi thường và xác định những trường hợp có khả năng là gian lận dựa trên các mẫu hình bất thường. Đây là ứng dụng nào của Khoa học dữ liệu?

• A. Dự báo nhu cầu thị trường.
• B. Phát hiện gian lận.
• C. Tối ưu hóa giá cả sản phẩm.
• D. Quản lý kho hàng.

Câu 13: Khía cạnh nào trong "Năm chữ V" của Dữ liệu lớn liên quan đến độ tin cậy, tính chính xác và sự đáng tin cậy của dữ liệu?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Vận tốc (Velocity)
• C. Sự đa dạng (Variety)
• D. Tính xác thực (Veracity)

Câu 14: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, sau khi đã thu thập và làm sạch dữ liệu, bước tiếp theo thường là gì trước khi xây dựng mô hình?

• A. Khám phá dữ liệu và tiền xử lý.
• B. Triển khai mô hình vào sản xuất.
• C. Thu thập thêm dữ liệu.
• D. Viết báo cáo cuối cùng.

Câu 15: Vai trò của "Tri thức chuyên ngành" (Domain Knowledge) trong Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Giúp tự động hóa hoàn toàn quy trình phân tích dữ liệu.
• B. Chỉ cần thiết để viết mã lập trình.
• C. Giúp hiểu ngữ cảnh dữ liệu, đặt câu hỏi phù hợp và diễn giải kết quả phân tích.
• D. Không cần thiết nếu có các thuật toán mạnh mẽ.

Câu 16: Một nhà khoa học dữ liệu sử dụng biểu đồ phân tán (scatterplot) để xem xét mối quan hệ giữa số giờ học và điểm thi của học sinh. Họ đang thực hiện bước nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu
• B. Làm sạch dữ liệu
• C. Triển khai mô hình
• D. Khám phá dữ liệu và trực quan hóa

Câu 17: Một công ty sản xuất muốn dự đoán khi nào một máy móc trong nhà máy sẽ gặp sự cố dựa trên dữ liệu cảm biến (nhiệt độ, độ rung, áp suất) được thu thập liên tục. Đây là một ví dụ về ứng dụng nào của Khoa học dữ liệu?

• A. Bảo trì dự đoán thiết bị.
• B. Phân tích cảm xúc khách hàng.
• C. Xây dựng hệ thống chatbot.
• D. Tối ưu hóa chiến dịch marketing.

Câu 18: Tại sao Học máy (Machine Learning) lại trở thành một công cụ mạnh mẽ trong Khoa học dữ liệu?

• A. Vì nó giúp thu thập dữ liệu nhanh hơn.
• B. Vì nó chỉ yêu cầu lượng dữ liệu rất nhỏ.
• C. Vì nó cho phép máy tính học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định.
• D. Vì nó giúp trực quan hóa dữ liệu dễ dàng hơn.

Câu 19: Một thách thức lớn khi làm việc với Dữ liệu lớn là "Tính xác thực" (Veracity). Điều này đề cập đến vấn đề gì?

• A. Dữ liệu thay đổi quá nhanh.
• B. Dữ liệu không đáng tin cậy, không chính xác hoặc không nhất quán.
• C. Kích thước dữ liệu quá lớn để xử lý.
• D. Dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau.

Câu 20: Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) từ các bình luận của khách hàng trên mạng xã hội để hiểu thái độ của họ về một sản phẩm là một ví dụ về việc sử dụng loại dữ liệu nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Dữ liệu có cấu trúc (Structured data).
• B. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured data).
• C. Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data).
• D. Chỉ dữ liệu số (Numerical data).

Câu 21: Khi một nhà khoa học dữ liệu xây dựng một mô hình dự đoán, họ thường chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm thử (testing set). Mục đích chính của việc này là gì?

• A. Để tăng tốc độ huấn luyện mô hình.
• B. Để đánh giá khả năng hoạt động của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng thấy.
• C. Để giảm khối lượng dữ liệu cần xử lý.
• D. Để trực quan hóa dữ liệu dễ dàng hơn.

Câu 22: Một trong những ứng dụng xã hội quan trọng của Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Phân tích dữ liệu y tế để cải thiện sức khỏe cộng đồng.
• B. Tạo ra các trò chơi điện tử mới.
• C. Thiết kế các tòa nhà chọc trời.
• D. Sản xuất hàng tiêu dùng nhanh.

Câu 23: Tại sao việc diễn giải kết quả phân tích dữ liệu lại là một bước quan trọng, đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật và tri thức chuyên ngành?

• A. Vì chỉ có chuyên gia kỹ thuật mới hiểu được kết quả.
• B. Vì kết quả phân tích luôn là những con số đơn giản.
• C. Vì tri thức chuyên ngành là đủ để hiểu kết quả.
• D. Vì cần chuyển đổi kết quả kỹ thuật thành hiểu biết có ý nghĩa trong bối cảnh thực tế và truyền đạt cho người khác.

Câu 24: Một nhà khoa học dữ liệu được giao nhiệm vụ phân tích dữ liệu bán hàng để xác định nhóm khách hàng nào có khả năng mua sản phẩm X cao nhất. Họ có thể sử dụng kỹ thuật học máy nào để giải quyết bài toán này?

• A. Mô hình phân loại khách hàng.
• B. Trực quan hóa dữ liệu lịch sử.
• C. Làm sạch dữ liệu khách hàng.
• D. Thu thập thêm dữ liệu về sản phẩm Y.

Câu 25: Khác biệt cơ bản giữa "Dữ liệu" (Data) và "Tri thức" (Knowledge) trong bối cảnh Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Dữ liệu luôn chính xác hơn Tri thức.
• B. Tri thức là tập hợp ngẫu nhiên của Dữ liệu.
• C. Dữ liệu là các sự kiện thô, còn Tri thức là hiểu biết có ý nghĩa được rút ra từ dữ liệu.
• D. Dữ liệu chỉ tồn tại ở dạng số, Tri thức tồn tại ở mọi dạng.

Câu 26: Một công ty vận tải sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích các tuyến đường, thời gian giao hàng và lượng hàng hóa để tìm ra cách tối ưu hóa lịch trình và giảm chi phí. Đây là ứng dụng nào của Khoa học dữ liệu?

• A. Phân tích cảm xúc khách hàng.
• B. Dự đoán thời tiết.
• C. Phát hiện gian lận.
• D. Tối ưu hóa hoạt động và quy trình.

Câu 27: Khi một mô hình học máy đã được xây dựng và kiểm thử thành công, bước tiếp theo trong quy trình Khoa học dữ liệu thường là gì để mô hình có thể tạo ra giá trị thực tế?

• A. Triển khai mô hình vào môi trường sản xuất.
• B. Thu thập thêm dữ liệu.
• C. Làm sạch lại dữ liệu.
• D. Trực quan hóa kết quả kiểm thử.

Câu 28: Công cụ nào sau đây KHÔNG phải là công cụ hoặc ngôn ngữ lập trình phổ biến thường được sử dụng trong Khoa học dữ liệu?

• A. Python
• B. R
• C. CSS
• D. SQL

Câu 29: Một nhà khoa học dữ liệu đang phân tích dữ liệu khách hàng để phân nhóm họ thành các phân khúc khác nhau dựa trên hành vi mua sắm mà không có nhãn (label) sẵn về các nhóm này. Đây là một ví dụ về loại học máy nào?

• A. Học máy có giám sát (Supervised Learning).
• B. Học máy không giám sát (Unsupervised Learning).
• C. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
• D. Học sâu (Deep Learning).

Câu 30: Tại sao việc hiểu rõ bài toán kinh doanh hoặc vấn đề thực tế lại là bước khởi đầu quan trọng nhất trong bất kỳ dự án Khoa học dữ liệu nào?

• A. Để xác định mục tiêu, dữ liệu cần thiết và phương pháp phân tích phù hợp.
• B. Để quyết định ngôn ngữ lập trình sẽ sử dụng.
• C. Để biết cần bao nhiêu dữ liệu.
• D. Để chọn công cụ trực quan hóa dữ liệu.

Câu 1: Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành. Điều này có nghĩa là nó kết hợp kiến thức và phương pháp từ những lĩnh vực nào để đạt được mục tiêu của mình?

• A. Khoa học máy tính, Toán học, Thống kê và Tri thức chuyên ngành.
• B. Vật lý, Hóa học, Sinh học và Địa lý.
• C. Văn học, Lịch sử, Triết học và Nghệ thuật.
• D. Kinh tế học, Luật học, Chính trị học và Xã hội học.

Câu 2: Mục tiêu cốt lõi và quan trọng nhất của Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Tạo ra các công cụ và phần mềm mới để xử lý dữ liệu.
• B. Lưu trữ dữ liệu với dung lượng lớn và tốc độ cao.
• C. Khai thác tri thức, hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định hiệu quả.
• D. Chỉ đơn thuần là trực quan hóa dữ liệu thành biểu đồ và đồ thị.

Câu 3: Một công ty thương mại điện tử muốn phân tích hành vi mua sắm của khách hàng để đưa ra các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa. Họ thu thập dữ liệu về lịch sử xem, lịch sử mua hàng, lượt click, thời gian dừng trên trang của hàng triệu người dùng mỗi ngày. Đặc điểm nào của dữ liệu này thể hiện rõ nhất chữ "Velocity" (Vận tốc) trong khái niệm Dữ liệu lớn (Big Data)?

• A. Số lượng người dùng rất lớn (hàng triệu người).
• B. Dữ liệu bao gồm nhiều loại khác nhau (lịch sử xem, click, thời gian dừng).
• C. Khả năng dữ liệu chứa thông tin giá trị về hành vi khách hàng.
• D. Dữ liệu được tạo ra và cập nhật liên tục mỗi ngày.

Câu 4: Để giúp một bác sĩ chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh X-quang, một nhà khoa học dữ liệu đã xây dựng một mô hình có khả năng tự học từ hàng nghìn ảnh X-quang đã được gắn nhãn (có ghi chú bệnh). Công nghệ cốt lõi nào đang được áp dụng trong trường hợp này?

• A. Trực quan hóa dữ liệu.
• B. Học máy (Machine Learning).
• C. Phân tích thống kê mô tả.
• D. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu.

Câu 5: Một công ty viễn thông muốn giảm thiểu tình trạng khách hàng chuyển sang dùng dịch vụ của đối thủ cạnh tranh. Họ sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu sử dụng dịch vụ, dữ liệu khiếu nại, dữ liệu tương tác với bộ phận chăm sóc khách hàng,... Mục tiêu chính của việc phân tích này có thể là gì?

• A. Dự đoán khách hàng nào có khả năng cao sẽ rời bỏ dịch vụ (churn prediction).
• B. Tăng tốc độ đường truyền internet cho tất cả khách hàng.
• C. Xây dựng thêm nhiều cột sóng viễn thông mới.
• D. Giảm giá cước dịch vụ cho tất cả khách hàng.

Câu 6: Giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu thường chiếm nhiều thời gian và công sức nhất, bao gồm việc xử lý dữ liệu bị thiếu, không nhất quán, hoặc sai định dạng?

• A. Xây dựng mô hình (Modeling).
• B. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu (Data Cleaning & Preprocessing).
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization).
• D. Truyền thông kết quả (Communication).

Câu 7: Khi phân tích bộ dữ liệu về doanh số bán hàng của một siêu thị, một nhà khoa học dữ liệu tạo ra biểu đồ cột thể hiện tổng doanh số của từng ngành hàng (thực phẩm, đồ gia dụng, quần áo,...). Hoạt động này thuộc giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu (Data Collection).
• B. Xây dựng mô hình (Modeling).
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization).
• D. Đánh giá mô hình (Model Evaluation).

Câu 8: Một công ty sản xuất muốn tối ưu hóa quy trình sản xuất để giảm chi phí và tăng hiệu quả. Họ thu thập dữ liệu từ các cảm biến trên dây chuyền, dữ liệu về chất lượng sản phẩm, dữ liệu về thời gian dừng máy,... Ứng dụng nào của Khoa học dữ liệu phù hợp nhất để giúp họ đạt được mục tiêu này?

• A. Phân tích cảm xúc khách hàng từ mạng xã hội.
• B. Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt.
• C. Phân tích xu hướng thị trường chứng khoán.
• D. Tự động hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Câu 9: Sự khác biệt cốt lõi giữa Dữ liệu (Data), Thông tin (Information) và Tri thức (Knowledge) trong bối cảnh Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Dữ liệu là các dữ kiện thô; Thông tin là dữ liệu đã được xử lý và có ngữ cảnh; Tri thức là sự hiểu biết sâu sắc, có thể áp dụng được rút ra từ thông tin.
• B. Dữ liệu và Thông tin là giống nhau; Tri thức là kết quả của việc thu thập chúng.
• C. Dữ liệu là kết quả cuối cùng; Thông tin và Tri thức là các bước trung gian.
• D. Chỉ có Dữ liệu là quan trọng trong Khoa học dữ liệu, Thông tin và Tri thức thì không.

Câu 10: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với một tập dữ liệu về các giao dịch tài chính. Anh ấy phát hiện ra một số giao dịch có giá trị rất lớn, xảy ra vào đêm khuya và từ các địa điểm bất thường. Việc sử dụng Khoa học dữ liệu để nhận diện các giao dịch này có thể phục vụ mục đích nào sau đây?

• A. Dự báo xu hướng thị trường chứng khoán.
• B. Phân tích hành vi chi tiêu trung bình của khách hàng.
• C. Phát hiện hoạt động gian lận hoặc bất thường.
• D. Phân loại khách hàng dựa trên thu nhập.

Câu 11: Một công ty truyền thông xã hội thu thập dữ liệu về số lượt thích, bình luận, chia sẻ, và thời gian xem video của hàng tỷ người dùng trên toàn thế giới mỗi giây. Đặc điểm nào của Dữ liệu lớn (Big Data) được thể hiện rõ nhất qua việc "hàng tỷ người dùng trên toàn thế giới" đóng góp dữ liệu?

• A. Volume (Khối lượng).
• B. Velocity (Vận tốc).
• C. Variety (Sự đa dạng).
• D. Veracity (Tính xác thực).

Câu 12: Tại sao việc "Trực quan hóa dữ liệu" (Data Visualization) lại là một bước quan trọng trong quy trình Khoa học dữ liệu, ngay cả khi đã có các mô hình phức tạp?

• A. Vì nó là cách duy nhất để xử lý dữ liệu lớn.
• B. Vì nó giúp tự động hóa toàn bộ quy trình phân tích.
• C. Vì nó chỉ cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu mà không phải cho người ra quyết định.
• D. Vì nó giúp con người dễ dàng hiểu được các mẫu hình, xu hướng và thông tin quan trọng từ dữ liệu phức tạp.

Câu 13: Mối quan hệ giữa Trí tuệ Nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Khoa học dữ liệu (Data Science) được mô tả chính xác nhất như thế nào?

• A. Chúng là ba lĩnh vực hoàn toàn độc lập và không liên quan.
• B. Học máy là một tập con của AI, và Khoa học dữ liệu sử dụng cả AI và Học máy cùng với các công cụ khác để khai thác tri thức từ dữ liệu.
• C. Khoa học dữ liệu là một tập con của Học máy, và Học máy là một tập con của AI.
• D. AI là một phần của Khoa học dữ liệu, và Học máy là một phần của AI.

Câu 14: Tại sao "Tri thức chuyên ngành" (Domain Knowledge) lại là yếu tố quan trọng đối với một nhà khoa học dữ liệu, ngay cả khi họ có kỹ năng mạnh về toán học và khoa học máy tính?

• A. Giúp hiểu ngữ cảnh của dữ liệu, đặt câu hỏi đúng, diễn giải kết quả phân tích và áp dụng chúng vào thực tế của lĩnh vực đó.
• B. Giúp viết mã nguồn hiệu quả hơn.
• C. Giúp tự động hóa hoàn toàn quá trình thu thập dữ liệu.
• D. Giúp tạo ra các biểu đồ đẹp mắt hơn.

Câu 15: Một nhà khoa học dữ liệu đang xây dựng mô hình để dự đoán giá nhà dựa trên các yếu tố như diện tích, số phòng ngủ, vị trí, tiện ích xung quanh,... Anh ấy sử dụng một thuật toán để tìm ra mối quan hệ giữa các yếu tố này và giá nhà. Hoạt động này thuộc giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu (Data Collection).
• B. Xây dựng mô hình (Modeling).
• C. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning).
• D. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization).

Câu 16: Đặc điểm nào của Dữ liệu lớn (Big Data) đề cập đến sự đa dạng về định dạng, cấu trúc và nguồn gốc của dữ liệu (ví dụ: văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu cảm biến, dữ liệu giao dịch)?

• A. Volume (Khối lượng).
• B. Velocity (Vận tốc).
• C. Variety (Sự đa dạng).
• D. Value (Giá trị).

Câu 17: Một trong những thách thức lớn khi làm việc với Dữ liệu lớn (Big Data), đặc biệt liên quan đến chữ "Veracity" (Tính xác thực), là gì?

• A. Lưu trữ dữ liệu với dung lượng lớn.
• B. Xử lý dữ liệu với tốc độ cao.
• C. Kết hợp các loại dữ liệu khác nhau.
• D. Đảm bảo độ chính xác, tin cậy và loại bỏ dữ liệu nhiễu, sai lệch.

Câu 18: Một ngân hàng sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích các mẫu giao dịch của khách hàng nhằm phát hiện sớm các hành vi chi tiêu bất thường có thể là dấu hiệu của hoạt động rửa tiền. Đây là một ví dụ về ứng dụng Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực nào?

• A. Phát hiện gian lận và rủi ro.
• B. Cải thiện trải nghiệm khách hàng.
• C. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
• D. Dự báo thời tiết.

Câu 19: Giả sử bạn có một tập dữ liệu về nhiệt độ hàng ngày trong 10 năm qua tại một thành phố. Bạn sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu này và nhận thấy rằng nhiệt độ trung bình vào mùa hè đang có xu hướng tăng dần qua các năm. Phát hiện này thuộc cấp độ nào trong chuỗi Dữ liệu -> Thông tin -> Tri thức?

• A. Dữ liệu.
• B. Thông tin.
• C. Tri thức.
• D. Không thuộc cấp độ nào.

Câu 20: Để tư vấn cho một nhà bán lẻ về chiến lược khuyến mãi hiệu quả nhất, một nhà khoa học dữ liệu đã phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, dữ liệu khách hàng, dữ liệu khuyến mãi của đối thủ cạnh tranh,... Kết quả phân tích cho thấy khách hàng ở độ tuổi 25-35 tại khu vực A thường phản hồi tốt với khuyến mãi giảm giá trực tiếp, trong khi khách hàng ở độ tuổi 36-45 tại khu vực B lại thích chương trình tặng kèm sản phẩm. Việc đưa ra lời khuyên về chiến lược khuyến mãi dựa trên kết quả phân tích này thuộc giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Làm sạch dữ liệu.
• C. Xây dựng mô hình.
• D. Truyền thông kết quả và Ra quyết định.

Câu 21: Một trong những lợi ích chính của việc áp dụng Khoa học dữ liệu trong y tế là gì?

• A. Hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn và cá nhân hóa phác đồ điều trị.
• B. Xây dựng các tòa nhà bệnh viện cao tầng hơn.
• C. Giảm số lượng bệnh nhân đến khám.
• D. Tăng chi phí khám chữa bệnh.

Câu 22: Yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là một trong "Năm chữ V" đặc trưng cho Dữ liệu lớn (Big Data)?

• A. Variety (Sự đa dạng).
• B. Visibility (Khả năng hiển thị).
• C. Velocity (Vận tốc).
• D. Volume (Khối lượng).

Câu 23: Tại sao việc làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) lại quan trọng trước khi xây dựng mô hình trong Khoa học dữ liệu?

• A. Để làm cho dữ liệu có kích thước nhỏ hơn.
• B. Để tăng tốc độ thu thập dữ liệu.
• C. Để đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán, từ đó mô hình hoạt động hiệu quả và kết quả phân tích đáng tin cậy.
• D. Để trực quan hóa dữ liệu dễ dàng hơn.

Câu 24: Một công ty sản xuất ô tô sử dụng dữ liệu từ các cảm biến trên xe để dự đoán khi nào một bộ phận cụ thể có khả năng bị hỏng, cho phép họ thực hiện bảo trì phòng ngừa. Ứng dụng này của Khoa học dữ liệu thuộc loại nào?

• A. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics).
• B. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics).
• C. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics).
• D. Phân tích quy định (Prescriptive Analytics).

Câu 25: Trong bối cảnh Khoa học dữ liệu, "kỹ năng giao tiếp" (Communication Skills) đóng vai trò gì đối với nhà khoa học dữ liệu?

• A. Chỉ cần thiết khi làm việc nhóm.
• B. Không quan trọng bằng kỹ năng lập trình và toán học.
• C. Chỉ dùng để viết báo cáo kỹ thuật.
• D. Giúp trình bày kết quả phân tích phức tạp một cách rõ ràng, dễ hiểu cho người ra quyết định hoặc các bên liên quan không có nền tảng kỹ thuật sâu.

Câu 26: Một nhà khoa học dữ liệu đang khám phá tập dữ liệu mới bằng cách tính toán các chỉ số thống kê cơ bản như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn và tạo ra biểu đồ phân phối dữ liệu. Giai đoạn này được gọi là gì?

• A. Thu thập dữ liệu (Data Collection).
• B. Khám phá dữ liệu (Data Exploration).
• C. Đánh giá mô hình (Model Evaluation).
• D. Triển khai mô hình (Model Deployment).

Câu 27: Tại sao "Giá trị" (Value) là một chữ V quan trọng trong Dữ liệu lớn (Big Data)?

• A. Vì dữ liệu lớn luôn có giá trị kinh tế cao.
• B. Vì dữ liệu lớn đòi hỏi chi phí lưu trữ và xử lý lớn.
• C. Vì mục tiêu cuối cùng là khai thác được thông tin hữu ích, có giá trị thực tế để hỗ trợ ra quyết định hoặc tạo ra lợi ích.
• D. Vì dữ liệu lớn luôn được thu thập từ các nguồn có giá trị.

Câu 28: Một công ty sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu bán hàng và dữ liệu tồn kho nhằm xác định số lượng sản phẩm cần sản xuất cho mỗi mặt hàng trong tháng tới. Ứng dụng này thuộc loại tối ưu hóa nào?

• A. Tối ưu hóa quyết định.
• B. Tối ưu hóa thuật toán.
• C. Tối ưu hóa giao diện người dùng.
• D. Tối ưu hóa tốc độ mạng.

Câu 29: Một trong những thành tựu của Khoa học dữ liệu là khả năng cải thiện trải nghiệm khách hàng. Điều này thường được thực hiện thông qua việc gì?

• A. Tăng giá sản phẩm/dịch vụ.
• B. Giảm số lượng kênh hỗ trợ khách hàng.
• C. Thu thập thêm nhiều thông tin cá nhân của khách hàng mà không có mục đích rõ ràng.
• D. Phân tích hành vi và sở thích của khách hàng để cung cấp dịch vụ, sản phẩm hoặc gợi ý cá nhân hóa.

Câu 30: Tại sao sự kết hợp giữa Khoa học máy tính, Toán học và Thống kê lại cần thiết cho Khoa học dữ liệu?

• A. Khoa học máy tính cung cấp công cụ xử lý, Toán học cung cấp nền tảng lý thuyết, và Thống kê cung cấp phương pháp phân tích dữ liệu.
• B. Chỉ cần Khoa học máy tính là đủ để làm Khoa học dữ liệu.
• C. Toán học và Thống kê chỉ cần thiết cho việc trực quan hóa dữ liệu.
• D. Các lĩnh vực này không có mối liên hệ chặt chẽ với Khoa học dữ liệu.

Câu 1: Một công ty thương mại điện tử thu thập hàng tỷ lượt truy cập trang web, lịch sử mua sắm, và phản hồi của khách hàng mỗi ngày. Để hiểu rõ hơn hành vi của người dùng và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, công ty cần áp dụng lĩnh vực nào?

• A. Thiết kế đồ họa
• B. Khoa học dữ liệu
• C. Phát triển phần cứng
• D. Quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống

Câu 2: Mục tiêu cốt lõi nào sau đây phản ánh đúng nhất vai trò của Khoa học dữ liệu trong việc hỗ trợ các tổ chức?

• A. Lưu trữ dữ liệu một cách an toàn và hiệu quả.
• B. Tạo ra các báo cáo thống kê định kỳ về tình hình hoạt động.
• C. Khai thác tri thức từ dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định và tối ưu hóa hoạt động.
• D. Thiết kế giao diện người dùng thân thiện cho các hệ thống phần mềm.

Câu 3: "Dữ liệu lớn" (Big Data) thường được mô tả bằng các đặc trưng bắt đầu bằng chữ "V". Đặc trưng nào đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được tạo ra, thu thập và xử lý?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Variety (Đa dạng)
• C. Veracity (Tính xác thực)
• D. Velocity (Vận tốc)

Câu 4: Một bệnh viện thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hồ sơ bệnh án điện tử (văn bản có cấu trúc), hình ảnh y tế (ảnh chụp X-quang, MRI), dữ liệu từ thiết bị đeo theo dõi sức khỏe (dữ liệu cảm biến), và ghi chú của bác sĩ (văn bản không cấu trúc). Đặc trưng nào của "Dữ liệu lớn" được thể hiện rõ nhất trong trường hợp này?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Variety (Đa dạng)
• C. Value (Giá trị)
• D. Veracity (Tính xác thực)

Câu 5: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với một tập dữ liệu khảo sát khách hàng. Anh ấy nhận thấy nhiều bản ghi bị thiếu thông tin quan trọng, một số câu trả lời mâu thuẫn hoặc không hợp lý. Bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quy trình khoa học dữ liệu mà anh ấy cần thực hiện là gì?

• A. Trực quan hóa dữ liệu để tìm xu hướng.
• B. Xây dựng mô hình dự đoán.
• C. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
• D. Báo cáo kết quả cho quản lý.

Câu 6: Sau khi hoàn thành phân tích dữ liệu phức tạp về hành vi mua sắm trực tuyến, nhà khoa học dữ liệu muốn trình bày các phát hiện chính cho những người không có chuyên môn kỹ thuật sâu (ví dụ: quản lý marketing). Kỹ thuật nào sau đây hiệu quả nhất để truyền đạt những hiểu biết phức tạp một cách dễ hiểu?

• A. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization).
• B. Viết báo cáo kỹ thuật chi tiết.
• C. Chia sẻ tập dữ liệu gốc.
• D. Thảo luận chuyên sâu về thuật toán đã sử dụng.

Câu 7: Một công ty tài chính sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích các giao dịch của khách hàng nhằm phát hiện các hoạt động bất thường có dấu hiệu gian lận. Đây là ứng dụng nào của Khoa học dữ liệu?

• A. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
• B. Cải thiện trải nghiệm người dùng website.
• C. Phát hiện gian lận.
• D. Dự báo nhu cầu sản phẩm.

Câu 8: Mối quan hệ giữa Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Khoa học dữ liệu (Data Science) được mô tả chính xác nhất như thế nào?

• A. Học máy là một tập con của AI và là một công cụ quan trọng được sử dụng trong Khoa học dữ liệu.
• B. AI, Học máy và Khoa học dữ liệu là ba lĩnh vực hoàn toàn độc lập.
• C. Khoa học dữ liệu là tập con của Học máy, và Học máy là tập con của AI.
• D. Học máy và Khoa học dữ liệu là các tên gọi khác nhau cho cùng một lĩnh vực.

Câu 9: Khi làm việc với dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu cần có sự hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực mà dữ liệu đó thuộc về (ví dụ: y tế, tài chính, giáo dục). Yếu tố này trong Khoa học dữ liệu được gọi là gì?

• A. Kỹ năng lập trình.
• B. Kiến thức về thuật toán.
• C. Khả năng trực quan hóa.
• D. Tri thức chuyên ngành (Domain Knowledge).

Câu 10: Một nhà khoa học dữ liệu được giao nhiệm vụ phân tích dữ liệu bán hàng để dự báo doanh thu quý tới. Sau khi thu thập và làm sạch dữ liệu, bước tiếp theo trong quy trình khoa học dữ liệu thường là gì?

• A. Khám phá dữ liệu và xây dựng mô hình phân tích/dự báo.
• B. Trực quan hóa kết quả cuối cùng.
• C. Triển khai mô hình vào thực tế.
• D. Thu thập thêm dữ liệu mới.

Câu 11: Phân tích dữ liệu mô tả (Descriptive Analytics) trong Khoa học dữ liệu tập trung vào mục tiêu nào sau đây?

• A. Dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai.
• B. Hiểu rõ điều gì đã xảy ra trong quá khứ dựa trên dữ liệu lịch sử.
• C. Đưa ra khuyến nghị về hành động tối ưu.
• D. Xác định nguyên nhân sâu xa của một vấn đề.

Câu 12: Một mô hình Khoa học dữ liệu dự báo rằng nhu cầu về một sản phẩm sẽ tăng 20% trong tháng tới dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử và các yếu tố thị trường. Loại phân tích này thuộc dạng nào?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics).
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics).
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics).
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics).

Câu 13: Một trong những thách thức lớn khi làm việc với "Dữ liệu lớn" (Big Data), đặc biệt là từ các nguồn mạng xã hội hoặc cảm biến, là đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu. Thách thức này liên quan đến đặc trưng "V" nào?

• A. Veracity (Tính xác thực).
• B. Volume (Khối lượng).
• C. Velocity (Vận tốc).
• D. Value (Giá trị).

Câu 14: Một nhóm nhà khoa học dữ liệu đang phân tích dữ liệu y tế để tìm ra mối liên hệ giữa chế độ ăn uống và nguy cơ mắc một loại bệnh. Họ sử dụng các kỹ thuật thống kê để xác định xem mối liên hệ này có ý nghĩa hay không. Công cụ và phương pháp từ lĩnh vực nào đóng vai trò cốt yếu trong bước này?

• A. Khoa học máy tính (Computer Science).
• B. Thiết kế giao diện người dùng (UI/UX Design).
• C. Toán học và Thống kê (Mathematics and Statistics).
• D. Kỹ thuật phần mềm (Software Engineering).

Câu 15: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, bước "Triển khai" (Deployment) có ý nghĩa gì?

• A. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.
• B. Tìm kiếm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.
• C. Trình bày kết quả dưới dạng biểu đồ.
• D. Đưa mô hình hoặc kết quả phân tích vào sử dụng thực tế để tạo ra giá trị.

Câu 16: Một công ty bán lẻ muốn phân tích dữ liệu mua sắm của khách hàng để nhóm họ thành các phân khúc khác nhau (ví dụ: khách hàng thân thiết, khách hàng mới, khách hàng ít mua). Kỹ thuật học máy nào sau đây có thể được sử dụng cho mục đích này?

• A. Hồi quy (Regression).
• B. Phân cụm (Clustering).
• C. Phân loại (Classification).
• D. Phát hiện ngoại lệ (Anomaly Detection).

Câu 17: Một nhà khoa học dữ liệu tạo ra một biểu đồ đường (line chart) hiển thị doanh số bán hàng của công ty theo từng tháng trong hai năm qua. Mục đích chính của việc sử dụng biểu đồ này là gì?

• A. So sánh tỷ lệ giữa các danh mục sản phẩm.
• B. Hiển thị phân phối của doanh số.
• C. Trình bày xu hướng thay đổi của doanh số theo thời gian.
• D. Xác định mối quan hệ giữa hai biến số khác nhau.

Câu 18: Khi phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu phát hiện ra một vài bản ghi có giá trị cực kỳ lớn hoặc cực kỳ nhỏ so với phần lớn dữ liệu còn lại. Những giá trị này được gọi là gì và cần được xử lý cẩn thận vì có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích?

• A. Giá trị ngoại lệ (Outliers).
• B. Giá trị trung bình (Mean).
• C. Giá trị thiếu (Missing Values).
• D. Giá trị trùng lặp (Duplicate Values).

Câu 19: Việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: bảng cơ sở dữ liệu) và dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: văn bản, hình ảnh, âm thanh), là một thách thức chính liên quan đến đặc trưng "V" nào của Dữ liệu lớn?

• A. Volume (Khối lượng).
• B. Velocity (Vận tốc).
• C. Veracity (Tính xác thực).
• D. Variety (Đa dạng).

Câu 20: Một trong những ứng dụng của Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực y tế là phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán nguy cơ mắc bệnh hoặc phản ứng với thuốc. Ứng dụng này giúp cải thiện điều gì?

• A. Tăng số lượng bệnh viện.
• B. Cải thiện chẩn đoán, điều trị và sức khỏe cộng đồng.
• C. Giảm chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng y tế.
• D. Tự động hóa việc chăm sóc bệnh nhân hoàn toàn.

Câu 21: Một công ty marketing sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu hành vi trực tuyến của người dùng và hiển thị quảng cáo phù hợp với sở thích của họ. Đây là ví dụ về ứng dụng nào?

• A. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
• B. Quản lý kho hàng.
• C. Kiểm soát chất lượng sản phẩm.
• D. Tuyển dụng nhân sự.

Câu 22: Tại sao tri thức chuyên ngành lại quan trọng đối với một nhà khoa học dữ liệu?

• A. Giúp viết mã nhanh hơn.
• B. Chỉ cần thiết khi làm việc với dữ liệu số.
• C. Giúp hiểu ngữ cảnh dữ liệu, đặt câu hỏi đúng và diễn giải kết quả phân tích một cách ý nghĩa.
• D. Thay thế hoàn toàn kiến thức về toán học và thống kê.

Câu 23: Bước nào trong quy trình Khoa học dữ liệu thường tốn nhiều thời gian và công sức nhất do dữ liệu thực tế thường không hoàn hảo?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Xây dựng mô hình.
• C. Trực quan hóa kết quả.
• D. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.

Câu 24: Một công ty muốn sử dụng Khoa học dữ liệu để tối ưu hóa lịch trình sản xuất nhằm giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả. Đây là ví dụ về loại phân tích nào?

• A. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics).
• B. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics).
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics).
• D. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics).

Câu 25: Khi một nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật để tìm hiểu lý do tại sao một sự kiện cụ thể xảy ra trong quá khứ (ví dụ: tại sao doanh số bán hàng giảm đột ngột vào tháng trước), họ đang thực hiện loại phân tích nào?

• A. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics).
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics).
• C. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics).
• D. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics).

Câu 26: Dữ liệu từ cảm biến IoT (Internet of Things) trong một nhà máy thông minh thường được tạo ra với tốc độ rất cao và liên tục. Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn thể hiện rõ nhất tính chất này?

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

Câu 27: Một công ty muốn phân tích hàng triệu bài đăng trên mạng xã hội liên quan đến thương hiệu của họ để hiểu cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung lập) của khách hàng. Loại dữ liệu chính mà họ đang xử lý là gì?

• A. Dữ liệu có cấu trúc (Structured data).
• B. Dữ liệu số (Numerical data).
• C. Dữ liệu hình ảnh (Image data).
• D. Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured data).

Câu 28: Vai trò của Khoa học máy tính trong Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Cung cấp công cụ, thuật toán và cơ sở hạ tầng để xử lý và phân tích dữ liệu.
• B. Đưa ra các công thức toán học và mô hình thống kê.
• C. Xác định ý nghĩa kinh doanh của kết quả phân tích.
• D. Thiết kế các biểu đồ và đồ thị đẹp mắt.

Câu 29: Một trong những khía cạnh đạo đức quan trọng nhất trong Khoa học dữ liệu là đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật thông tin cá nhân của người dùng khi xử lý và phân tích dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc với loại dữ liệu nào?

• A. Dữ liệu công khai (Public Data).
• B. Dữ liệu cá nhân (Personal Data).
• C. Dữ liệu tổng hợp (Aggregated Data).
• D. Dữ liệu mở (Open Data).

Câu 30: Một nhà nghiên cứu đang phân tích dữ liệu từ các bài báo khoa học để tìm ra các chủ đề nghiên cứu mới nổi và mối liên hệ giữa các nhà khoa học. Kỹ thuật Khoa học dữ liệu nào có thể hữu ích nhất trong việc khám phá các chủ đề và mối liên hệ ẩn trong khối lượng lớn văn bản này?

• A. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis).
• B. Phân tích hình ảnh (Image Analysis).
• C. Phân tích văn bản/Khai phá văn bản (Text Analysis/Text Mining).
• D. Phân tích âm thanh (Audio Analysis).

Câu 1: Một công ty thương mại điện tử muốn dự đoán sản phẩm nào khách hàng có nhiều khả năng mua tiếp theo dựa trên lịch sử duyệt web, mua hàng và tìm kiếm của họ. Lĩnh vực nào của Khoa học dữ liệu sẽ được áp dụng chủ yếu để xây dựng hệ thống gợi ý này?

• A. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• B. Học máy (Machine Learning)
• C. Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
• D. Quản trị cơ sở dữ liệu (Database Management)

Câu 2: Khi phân tích dữ liệu về doanh số bán hàng của một chuỗi siêu thị, nhà khoa học dữ liệu nhận thấy rằng vào cuối tuần, doanh số bán bia và bỉm thường tăng vọt cùng lúc. Việc tìm ra mối liên hệ bất ngờ giữa các mặt hàng tưởng chừng không liên quan này là một ví dụ về kết quả của quá trình nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
• B. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• D. Khai phá dữ liệu/Khai thác tri thức (Data Mining/Knowledge Discovery)

Câu 3: Đặc điểm nào của Dữ liệu lớn (Big Data) thể hiện việc dữ liệu được tạo ra và cập nhật liên tục với tốc độ rất nhanh, đòi hỏi hệ thống phải xử lý theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Variety (Sự đa dạng)
• C. Velocity (Vận tốc)
• D. Veracity (Tính xác thực)

Câu 4: Trước khi xây dựng mô hình dự đoán giá nhà, nhà khoa học dữ liệu cần kiểm tra các giá trị bị thiếu, loại bỏ các bản ghi trùng lặp và sửa lỗi chính tả trong dữ liệu địa chỉ. Công việc này thuộc giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• B. Xây dựng mô hình (Model Building)
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• D. Triển khai mô hình (Model Deployment)

Câu 5: Một biểu đồ phân tán (scatter plot) được sử dụng để hiển thị mối quan hệ giữa chiều cao và cân nặng của một nhóm người. Biểu đồ này là một công cụ thuộc khía cạnh nào của Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
• B. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• C. Học máy (Machine Learning)
• D. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Câu 6: Một trong những thách thức lớn khi làm việc với Dữ liệu lớn là sự đa dạng về định dạng, cấu trúc và nguồn gốc của dữ liệu (ví dụ: văn bản, hình ảnh, âm thanh, dữ liệu từ cảm biến). Thách thức này được đặc trưng bởi chữ V nào?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Variety (Sự đa dạng)
• C. Velocity (Vận tốc)
• D. Value (Giá trị)

Câu 7: Để xây dựng một hệ thống phát hiện gian lận thẻ tín dụng, nhà khoa học dữ liệu cần phân tích hàng triệu giao dịch để tìm ra các mẫu hình bất thường. Quá trình này đòi hỏi sự kết hợp chủ yếu của các lĩnh vực nào?

• A. Khoa học máy tính, Toán học và Thống kê
• B. Văn học, Lịch sử và Địa lý
• C. Vật lý, Hóa học và Sinh học
• D. Âm nhạc, Mỹ thuật và Thể dục

Câu 8: Mục tiêu cuối cùng của hầu hết các dự án Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt.
• B. Tạo ra các biểu đồ phức tạp.
• C. Trích xuất tri thức để đưa ra quyết định hoặc giải quyết vấn đề.
• D. Chỉ đơn thuần lưu trữ dữ liệu một cách có tổ chức.

Câu 9: Khi một công ty sử dụng dữ liệu hành vi của khách hàng để cá nhân hóa nội dung quảng cáo hiển thị cho từng người dùng, họ đang ứng dụng Khoa học dữ liệu vào mục đích nào?

• A. Giảm chi phí sản xuất.
• B. Tăng tốc độ truy cập internet.
• C. Phát triển phần cứng mới.
• D. Cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Câu 10: Mối quan hệ giữa Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Khoa học dữ liệu (Data Science) được mô tả chính xác nhất là gì?

• A. Chúng là ba lĩnh vực hoàn toàn độc lập và không liên quan.
• B. Học máy là một phần của AI và Khoa học dữ liệu sử dụng cả AI và Học máy như các công cụ để phân tích dữ liệu.
• C. AI là một phần của Học máy, và cả hai đều là một phần của Khoa học dữ liệu.
• D. Khoa học dữ liệu là một phần nhỏ của Học máy, và Học máy là một phần nhỏ của AI.

Câu 11: Một nhà khoa học dữ liệu đang xây dựng một mô hình phân loại email thành "thư rác" và "không phải thư rác". Công việc này thuộc loại bài toán nào trong Học máy?

• A. Bài toán phân loại (Classification)
• B. Bài toán hồi quy (Regression)
• C. Bài toán gom cụm (Clustering)
• D. Bài toán giảm chiều (Dimensionality Reduction)

Câu 12: Khi một nhóm các nhà khoa học dữ liệu làm việc cho một bệnh viện, họ cần hiểu rõ các thuật ngữ y khoa, quy trình chẩn đoán và điều trị để có thể phân tích dữ liệu bệnh án một cách hiệu quả. Yếu tố "hiểu rõ các thuật ngữ y khoa, quy trình chẩn đoán..." này thuộc về khía cạnh nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Kỹ năng lập trình (Programming Skills)
• B. Kỹ năng trực quan hóa (Visualization Skills)
• C. Tri thức chuyên ngành (Domain Knowledge)
• D. Kỹ năng thống kê (Statistical Skills)

Câu 13: Một tập dữ liệu chứa thông tin về nhiệt độ hàng giờ từ hàng nghìn cảm biến được lắp đặt trên khắp một thành phố. Đây là ví dụ về loại dữ liệu nào trong bối cảnh Dữ liệu lớn?

• A. Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)
• B. Dữ liệu lớn (Big Data)
• C. Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)
• D. Dữ liệu tĩnh (Static Data)

Câu 14: Giả sử bạn có một tập dữ liệu về hành vi mua sắm của khách hàng và muốn nhóm các khách hàng có sở thích tương tự nhau lại để phục vụ cho các chiến dịch marketing cá nhân hóa. Kỹ thuật Khoa học dữ liệu nào phù hợp nhất cho mục tiêu này?

• A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• B. Phân loại (Classification)
• C. Gom cụm (Clustering)
• D. Phân tích thành phần chính (PCA)

Câu 15: Tại sao giai đoạn làm sạch và tiền xử lý dữ liệu lại chiếm phần lớn thời gian trong một dự án Khoa học dữ liệu thực tế?

• A. Dữ liệu thực tế thường "bẩn", không đầy đủ hoặc không nhất quán, cần nhiều công sức để chuẩn bị trước khi phân tích.
• B. Các thuật toán phân tích dữ liệu hiện đại rất phức tạp và đòi hỏi nhiều thời gian để cấu hình.
• C. Việc trực quan hóa dữ liệu mất rất nhiều thời gian để tạo ra các biểu đồ đẹp mắt.
• D. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau là công việc tốn kém nhất.

Câu 16: Một tổ chức phi lợi nhuận muốn phân tích các bài đăng trên mạng xã hội liên quan đến một chiến dịch từ thiện để hiểu cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung lập) của công chúng về chiến dịch đó. Loại dữ liệu nào họ đang làm việc và kỹ thuật phân tích nào có thể được áp dụng?

• A. Dữ liệu có cấu trúc; Hồi quy tuyến tính.
• B. Dữ liệu phi cấu trúc (văn bản); Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis).
• C. Dữ liệu hình ảnh; Nhận dạng đối tượng.
• D. Dữ liệu số; Gom cụm.

Câu 17: Tại sao "Tính xác thực" (Veracity) là một yếu tố quan trọng của Dữ liệu lớn?

• A. Để đảm bảo dữ liệu được lưu trữ trên nhiều máy chủ.
• B. Để dữ liệu có thể được truy cập nhanh chóng.
• C. Để dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau.
• D. Để đảm bảo dữ liệu chính xác, đáng tin cậy và không bị sai lệch, ảnh hưởng đến kết quả phân tích.

Câu 18: Khi một nhà khoa học dữ liệu trình bày kết quả phân tích cho người quản lý không có chuyên môn về kỹ thuật, họ nên tập trung vào điều gì?

• A. Ý nghĩa của các phát hiện đối với mục tiêu kinh doanh/dự án và các đề xuất hành động.
• B. Chi tiết kỹ thuật của mô hình học máy được sử dụng.
• C. Số lượng dòng mã (code) đã viết để thực hiện phân tích.
• D. Tất cả các công thức toán học và thống kê phức tạp đã áp dụng.

Câu 19: Một công ty bảo hiểm sử dụng Khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu lịch sử yêu cầu bồi thường và các yếu tố khác (tuổi, giới tính, lịch sử bệnh án...) nhằm tính toán mức phí bảo hiểm phù hợp cho từng khách hàng. Đây là ứng dụng của Khoa học dữ liệu trong việc gì?

• A. Phát hiện gian lận.
• B. Gom cụm khách hàng.
• C. Dự đoán và tối ưu hóa quyết định (tính phí bảo hiểm).
• D. Trực quan hóa dữ liệu khách hàng.

Câu 20: Yếu tố nào KHÔNG phải là một trong "năm chữ V" truyền thống đặc trưng cho Dữ liệu lớn?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Velocity (Vận tốc)
• C. Variety (Sự đa dạng)
• D. Viscosity (Độ nhớt)

Câu 21: Một nhà khoa học dữ liệu cần chuẩn bị dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu quan hệ, tệp CSV, và API web. Công việc kết hợp các tập dữ liệu này thành một định dạng thống nhất để phân tích được gọi là gì?

• A. Tích hợp dữ liệu (Data Integration)
• B. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• C. Triển khai mô hình (Model Deployment)
• D. Đánh giá mô hình (Model Evaluation)

Câu 22: Khi trình bày kết quả phân tích về xu hướng mua sắm theo mùa của khách hàng, nhà khoa học dữ liệu sử dụng biểu đồ đường (line chart) để minh họa sự thay đổi doanh số theo từng tháng trong năm. Việc lựa chọn loại biểu đồ phù hợp này thể hiện kỹ năng nào?

• A. Kỹ năng lập trình (Programming Skills)
• B. Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization Skills)
• C. Kỹ năng quản trị cơ sở dữ liệu (Database Administration Skills)
• D. Kỹ năng thu thập dữ liệu (Data Collection Skills)

Câu 23: Một công ty năng lượng muốn dự đoán lượng tiêu thụ điện trong thành phố vào giờ cao điểm ngày mai dựa trên dữ liệu lịch sử tiêu thụ, dự báo thời tiết và các sự kiện đặc biệt. Bài toán này thuộc loại nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Dự đoán (Predictive Modeling), cụ thể là Hồi quy (Regression).
• B. Phân loại (Classification).
• C. Gom cụm (Clustering).
• D. Phát hiện ngoại lai (Anomaly Detection).

Câu 24: Một trong những lợi ích chính của việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng các mô hình Học máy trong Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Tăng khối lượng dữ liệu cần xử lý.
• B. Giảm độ chính xác của kết quả phân tích.
• C. Chỉ áp dụng được cho dữ liệu có cấu trúc đơn giản.
• D. Tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động.

Câu 25: Tại sao việc hiểu rõ ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu (Tri thức chuyên ngành) lại quan trọng đối với nhà khoa học dữ liệu, ngay cả khi họ có kỹ năng kỹ thuật tốt?

• A. Vì tri thức chuyên ngành giúp viết mã (code) nhanh hơn.
• B. Vì tri thức chuyên ngành là yếu tố duy nhất quyết định thành công của dự án.
• C. Vì giúp hiểu ngữ cảnh dữ liệu, diễn giải kết quả chính xác và đưa ra các đề xuất có ý nghĩa trong lĩnh vực cụ thể.
• D. Vì chỉ có người có tri thức chuyên ngành mới có thể sử dụng các công cụ Khoa học dữ liệu.

Câu 26: Một trong những thách thức khi làm việc với Dữ liệu lớn là "Giá trị" (Value). Điều này đề cập đến khía cạnh nào của dữ liệu?

• A. Chi phí lưu trữ dữ liệu.
• B. Khả năng trích xuất thông tin có ý nghĩa và hữu ích từ dữ liệu.
• C. Số lượng người truy cập dữ liệu.
• D. Tốc độ xử lý dữ liệu.

Câu 27: Quy trình Khoa học dữ liệu thường bắt đầu bằng giai đoạn nào?

• A. Xây dựng mô hình dự đoán.
• B. Trực quan hóa kết quả.
• C. Triển khai ứng dụng.
• D. Hiểu vấn đề và thu thập dữ liệu.

Câu 28: Một nhà khoa học dữ liệu nhận thấy rằng dữ liệu về thu nhập của khách hàng có một số giá trị rất lớn, khác biệt đáng kể so với phần còn lại của tập dữ liệu (ngoại lai). Việc phát hiện và xử lý các giá trị này thuộc giai đoạn nào của quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
• B. Xây dựng mô hình.
• C. Trực quan hóa dữ liệu.
• D. Đánh giá mô hình.

Câu 29: So với việc chỉ sử dụng thống kê mô tả truyền thống (ví dụ: tính trung bình, độ lệch chuẩn), Khoa học dữ liệu có lợi thế gì vượt trội?

• A. Chỉ tập trung vào dữ liệu có cấu trúc.
• B. Chỉ có thể xử lý tập dữ liệu nhỏ.
• C. Có khả năng dự đoán, phát hiện mẫu hình phức tạp và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu lớn và đa dạng.
• D. Không cần đến tri thức chuyên ngành.

Câu 30: Một ứng dụng phổ biến của Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực y tế là gì?

• A. Xây dựng các tòa nhà chọc trời.
• B. Hỗ trợ chẩn đoán bệnh và cá nhân hóa phác đồ điều trị.
• C. Thiết kế ô tô tự lái.
• D. Phân tích thị trường chứng khoán.