Bài F15. Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu kết hợp các lĩnh vực nào để tạo ra thông tin từ dữ liệu?

1. Toán học và Khoa học máy tính
2. Thống kê và Trí tuệ nhân tạo
3. Toán học, Thống kê, Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo và Học máy
4. Thống kê và Khoa học xã hội

Mục tiêu chính của Khoa học dữ liệu là gì?

1. Tăng cường sự hiểu biết về vũ trụ
2. Phân tích và khám phá thông tin, trực quan hóa dữ liệu, tối ưu hóa quyết định
3. Nghiên cứu sự tiến hóa của loài người
4. Tìm kiếm tài nguyên thiên nhiên

Trong Khoa học dữ liệu, việc khám phá tri thức liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật nào?

1. Khai phá luật kết hợp, gom cụm, phát hiện ngoại lệ, giảm chiều dữ liệu
2. Thử nghiệm và sai sót
3. Đánh giá đồng nghiệp
4. Chạy thử trên mẫu nhỏ

Thành tựu nào sau đây không phải là của Khoa học dữ liệu?

1. Khám phá tri thức và nâng cao năng lực ra quyết định
2. Tự động hóa các quy trình công nghiệp
3. Phát hiện sự tồn tại của các hành tinh mới
4. Cá nhân hóa dịch vụ

Công nghệ nào sau đây được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu?

1. SPSS Modeler
2. Biểu đồ cột và biểu đồ tương quan
3. Bảng số liệu
4. Thử nghiệm ngẫu nhiên

Một trong những ứng dụng phổ biến của Khoa học dữ liệu trong ngành y tế là gì?

1. Phát triển thuốc mới
2. Hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh
3. Đào tạo y tá
4. Thiết kế bệnh viện

Khoa học dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp làm gì?

1. Phát triển sản phẩm mới
2. Phân tích doanh số bán hàng và điều chỉnh chiến lược kinh doanh
3. Tăng trưởng tự nhiên của thị trường
4. Tìm kiếm nhân tài

Công cụ nào sau đây không phải là một công cụ phân tích dữ liệu phổ biến?

1. SAS
2. SPSS Modeler
3. Adobe Photoshop
4. Power BI

Một ứng dụng của Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực bán lẻ là gì?

1. Xác định vị trí cửa hàng mới
2. Quản lý hàng tồn kho
3. Đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua sắm
4. Tính toán lương nhân viên

Khả năng nào sau đây không phải là một thành tựu của Khoa học dữ liệu?

1. Dự đoán xu hướng thị trường
2. Tự động hóa các tác vụ lặp lại
3. Xác định tài nguyên thiên nhiên
4. Cá nhân hóa nội dung và dịch vụ

Khẳng định: Việc giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) luôn làm tăng độ chính xác dự đoán của mọi mô hình học máy

1. Đúng
2. Sai

Trực quan hoá dữ liệu chỉ hữu ích ở giai đoạn trình bày kết quả, không ảnh hưởng tới quá trình khám phá tri thức

1. Đúng
2. Sai

Kết hợp khai thác luật kết hợp với phân đoạn khách hàng (clustering) có thể tối ưu hoá nội dung khuyến mãi cá nhân hóa

1. Đúng
2. Sai

Khẳng định: Netflix sử dụng lịch sử xem để đề xuất nội dung, minh chứng cho thành tựu cá nhân hoá dịch vụ của khoa học dữ liệu

1. Đúng
2. Sai

Trong nông nghiệp thông minh, cảm biến độ ẩm & ánh sáng chỉ thu thập dữ liệu báo cáo, không điều khiển hệ thống tưới tiêu hay chiếu sáng tự động

1. Đúng
2. Sai