Đề chưa đặt tên
Chú ý: Bạn phải tiến hành đăng nhập để làm đề thi này.
Tạo đề thi, làm bài thi, theo dõi kết quả ngay trên điện thoại — mọi lúc mọi nơi!
Tải trên Google Play Tải trên App StoreNội dung đề thi: Đề chưa đặt tên
Xem trước 25/54 câu hỏi trong đề. Bấm Vào thi để làm bài trực tuyến, được chấm điểm và xem đáp án chi tiết.
Câu 1. Câu 1. Theo Điều 4 Luật Giao dịch điện tử (2005) được trích trong bài giảng, “dữ liệu" là thông tin phản ánh sự vật, hiện tượng, hành động dưới các dạng nào?
- A. Chỉ chữ viết và chữ số
- B. Ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh, dạng tương tự
- C. Chỉ dữ liệu đã được số hóa và lưu trong máy tính
- D. Chỉ dữ liệu có cấu trúc dạng bảng
Câu 2. Câu 2. Quy trình làm khoa học dữ liệu trong bài giảng gồm 5 bước theo thứ tự nào?
- A. Thu thập → Phân tích → Tiền xử lý → Trực quan hóa → Kế hoạch
- B. Thu thập → Kế hoạch → Phân tích → Tiền xử lý → Trực quan hóa
- C. Kế hoạch → Tiền xử lý → Thu thập → Trực quan hóa → Phân tích
- D. Kế hoạch → Thu thập → Tiền xử lý → Phân tích → Trực quan hóa
Câu 3. Câu 3. Thông tin “Tên: Thông tin các sân bay của Mỹ; Người tạo: Nguyễn Văn A; Ngày tạo: 20/1/2012" đi kèm một tệp dữ liệu được gọi là gì?
- A. Dữ liệu thô (raw data)
- B. Nhãn (label)
- C. Siêu dữ liệu (meta-data)
- D. Đặc trưng (feature)
Câu 4. Câu 4. Trong bảng dữ liệu khách hàng có các cột Name, CCCD, DoB, City, Gender, thì một DÒNG của bảng tương ứng với khái niệm nào?
- A. Một đặc trưng (feature)
- B. Một mẫu hay điểm dữ liệu (sample / data point)
- C. Một nhãn (label)
- D. Một siêu dữ liệu (meta-data)
Câu 5. Câu 5. Một tập dữ liệu khách hàng có 5.000 dòng và 12 cột, trong đó 1 cột là nhãn “Mua xe (0/1)" và 1 cột là mã khách hàng (ID) không dùng để học. Feature vector của mỗi khách hàng có bao nhiêu chiều?
- A. 12
- B. 11
- C. 5.000
- D. 10
Câu 6. Câu 6. Vì sao bước tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing) được nhấn mạnh là rất quan trọng?
- A. Vì nó làm giảm dung lượng lưu trữ của tệp dữ liệu
- B. Vì nó thay thế được bước phân tích dữ liệu
- C. Vì luật pháp bắt buộc phải tiền xử lý trước khi phân tích
- D. Vì dữ liệu thô thường có lỗi, không đồng nhất, thiếu sót, và dữ liệu kém chất lượng làm sai lệch mọi kết luận sau đó
Câu 7. Câu 7. Việc gộp hai bảng - bảng (Name, CCCD, DoB, City, Gender) và bảng (Name, CCCD, University, City) thành một bảng duy nhất thuộc bước con nào của tiền xử lý?
- A. Data transformation
- B. Data integration
- C. Data reduction
- D. Data visualization
Câu 8. Câu 8. Chuẩn hóa cột ngày phát hành từ {"12/2020", "2020", để trống} về cùng một định dạng tháng/năm thuộc bước con nào?
- A. Data transformation
- B. Data integration
- C. Data reduction
- D. Data collection
Câu 9. Câu 9. Nội dung nào KHÔNG thuộc nhóm “vấn đề đạo đức trong thu thập dữ liệu" mà bài giảng nêu?
- A. Tốc độ đọc/ghi của ổ cứng lưu dữ liệu
- B. Sự đồng thuận và quyền sở hữu dữ liệu
- C. Tính thiên vị (bias) trong dữ liệu
- D. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cá nhân
Câu 10. Câu 10. Đâu là đặc điểm phân biệt cách tiếp cận data-driven với knowledge-driven?
- A. Data-driven dựa vào chuyên gia và các quy tắc logic đã biết
- B. Data-driven không cần dữ liệu, chỉ cần thuật toán
- C. Data-driven chỉ dùng được khi đã hiểu rõ quan hệ giữa các biến
- D. Data-driven khám phá quy luật từ lượng lớn dữ liệu thay vì dựa vào kiến thức có sẵn
Câu 11. Câu 11. Trong ví dụ xe tự lái của bài giảng, "AI phát hiện đèn đỏ tại nút giao" và “áp dụng luật giao thông để xe dừng lại” tương ứng với cách tiếp cận nào?
- A. Cả hai đều là data-driven
- B. Cả hai đều là knowledge-driven
- C. Lần lượt là knowledge-driven và data-driven
- D. Lần lượt là data-driven và knowledge-driven
Câu 12. Câu 12. Loại AI nào có đặc điểm “không có trí nhớ, không dùng thông tin quá khứ, một đầu vào cố định luôn cho một đầu ra cố định"?
- A. Limited memory
- B. Reactive machine
- C. Theory of mind
- D. Self-awareness
Câu 13. Câu 13. Một hệ thống gợi ý mua hàng ghi nhận lịch sử mua và tương tác của khách trên website rồi tự học lại để cải thiện gợi ý. Hệ thống này thuộc loại AI nào?
- A. Reactive machine
- B. Artificial Superintelligence (ASI)
- C. Theory of mind
- D. Limited memory
Câu 14. Câu 14. Phát biểu nào ĐÚNG về Narrow AI và General AI?
- A. General AI đã được triển khai rộng rãi...
- B. Narrow AI luôn kém hơn con người ở mọi nhiệm vụ
- C. Narrow AI chỉ làm được nhiệm vụ cụ thể nhưng có thể vượt con người ở nhiệm vụ đó; General AI làm được nhiều nhiệm vụ ở mức trí tuệ con người và hiện chưa đạt được
- D. Narrow AI và General AI chỉ khác nhau ở tốc độ tính toán
Câu 15. Câu 15. "Text classification, sentiment analysis, dịch máy, chatbot" là các bài toán thuộc lĩnh vực nào của AI?
- A. Natural Language Processing - NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
- B. Speech processing
- C. Computer vision
- D. Robotics
Câu 16. Câu 16. Trong ví dụ nhận diện cảm xúc câu nói, vì sao quy tắc “nếu câu chứa từ 'buồn' thì gán nhãn Sad" chưa được coi là một mô hình AI học từ dữ liệu?
- A. Vì tiếng Việt không thể xử lý bằng máy tính
- B. Vì nó chạy quá chậm
- C. Vì nó cần quá nhiều bộ nhớ
- D. Vì nó do con người viết tay, không tự học quy luật từ dữ liệu và sẽ sai với câu như "Con khỉ ăn chuối buồn cười quá"
Câu 17. Câu 17. Trong Exploratory Data Analysis (EDA), nhóm "measures of central tendency" gồm những đại lượng nào?
- A. Range, variance, standard deviation
- B. Correlation, covariance
- C. Min, max, IQR
- D. Mean, median, mode
Câu 18. Câu 18. Biểu đồ nào phù hợp nhất để thể hiện TỈ LỆ PHẦN TRĂM của các thành phần trong một tổng thể?
- A. Histogram
- B. Scatter plot
- C. Line chart
- D. Pie chart
Câu 19. Câu 19. Vẽ box plot cho dãy 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15. Bộ 5 số tóm tắt (Min; Q1; Trung vị; Q3; Max) là:
- A. (1; 5; 7; 11; 15)
- B. (1; 3; 8; 13; 15)
- C. (1; 4; 8; 12; 15)
- D. (1; 4; 7,5; 12; 15)
Câu 20. Câu 20. Một khảo sát 400 sinh viên cho kết quả: 160 chọn AI, 120 chọn Data Science, 80 chọn An toàn thông tin, 40 chọn khác. Nếu vẽ pie chart, góc ở tâm của phần "Data Science" bằng bao nhiêu độ?
- A. 90°
- B. 144°
- C. 120°
- D. 108°
Câu 21. Câu 21. Cần vẽ histogram cho biến "tuổi" nhận giá trị từ 18 đến 60, dùng các khoảng (bin) có độ rộng 6 năm, khoảng đầu bắt đầu tại 18. Cần bao nhiêu bin để phủ hết dữ liệu?
- A. 6
- B. 8
- C. 7
- D. 10
Câu 22. Câu 22. Biểu đồ nào KẾT HỢP box plot với đường cong mật độ (kernel density) để thể hiện phân bố dữ liệu?
- A. Violin plot
- B. Treemap chart
- C. Bubble chart
- D. Connected scatter chart
Câu 23. Câu 23. Mục tiêu chính của trực quan hóa dữ liệu (data visualization) là gì?
- A. Làm cho báo cáo có nhiều màu sắc hơn
- B. Nén dữ liệu để tiết kiệm dung lượng
- C. Thay thế hoàn toàn bước phân tích dữ liệu
- D. Trình bày kết quả rõ ràng, dễ hiểu để người ra quyết định nhanh chóng rút ra kết luận
Câu 24. Câu 24. Bước data integration gộp hai bảng theo khóa CCCD: bảng A có 500 dòng, bảng B có 300 dòng, trong đó 250 số CCCD xuất hiện ở cả hai bảng. Phép gộp chỉ giữ các bản ghi khớp nhau (inner join) cho ra bao nhiêu dòng?
- A. 800
- B. 300
- C. 550
- D. 250
Câu 25. Câu 25. Phân biệt Population (quần thể) và Sample (mẫu) trong thống kê:
- A. Population là tập con của Sample
- B. Population và Sample là hai tên gọi của cùng một khái niệm
- C. Sample luôn cho kết quả chính xác tuyệt đối như Population
- D. Population là toàn bộ đối tượng thỏa điều kiện nghiên cứu; Sample là tập con đại diện được tách ra để nghiên cứu và suy diễn về Population
… và còn 29 câu nữa. Bấm Vào thi phía trên để làm toàn bộ 54 câu và xem đáp án.
Đề thi liên quan