Câu 1. Khoa học dữ liệu phụ thuộc vào yếu tố nào để xử lí dữ liệu?
Câu 2. Khi xử lí một lượng lớn dữ liệu, máy tính cần các tài nguyên nào sau đây?
Câu 3. "Dữ liệu lớn" (Big Data) có đặc điểm gì?
Câu 4. Vai trò của hệ thống phân tán trong xử lí dữ liệu lớn là gì?
Câu 5. Python và R là các công cụ thường được sử dụng trong Khoa học dữ liệu để làm gì?
Câu 6. "Pandas" là một thư viện của ngôn ngữ nào, dùng để làm gì?
Câu 7. Trong Khoa học dữ liệu, thư viện "Scikit-learn" được sử dụng cho mục đích gì?
Câu 8. Vai trò của "NumPy" trong Khoa học dữ liệu là gì?
Câu 9. "Khung công tác" (Framework) là gì trong Khoa học dữ liệu?
Câu 10. Mối quan hệ giữa phần cứng và phần mềm trong Khoa học dữ liệu là gì?
Câu 11. "TensorFlow" và "PyTorch" là các khung công tác hỗ trợ cho lĩnh vực nào?
Câu 12. Khi xử lí một tập dữ liệu rất lớn, cách tiếp cận nào được đề xuất trong bài học?
Câu 13. Vai trò của "Hadoop" là gì?
Câu 14. Để một thuật toán học máy hoạt động hiệu quả, máy tính cần có phần cứng và phần mềm như thế nào?
Câu 15. Để xử lí hình ảnh và âm thanh trong Khoa học dữ liệu, máy tính cần sử dụng tài nguyên nào?
Câu 16. Lập trình viên sử dụng các công cụ nào để xây dựng các mô hình Khoa học dữ liệu?
Câu 17. Khi xử lí Big Data, máy tính sử dụng nhiều GPU để làm gì?
Câu 18. Vai trò của phần mềm trong Khoa học dữ liệu là gì?
Câu 19. Ngôn ngữ lập trình nào được coi là "ngôn ngữ của Khoa học dữ liệu"?
Câu 20. Khi nào một máy tính có thể gặp khó khăn khi xử lí dữ liệu?
Câu 21. Thư viện "Matplotlib" được sử dụng cho mục đích nào?
Câu 22. "Học sâu" (Deep Learning) là một lĩnh vực của:
Câu 23. Vai trò của "thư viện" (Library) trong lập trình Khoa học dữ liệu là gì?
Câu 24. Lập trình viên và nhà khoa học dữ liệu phải có kiến thức và kĩ năng gì?
Câu 25. Các tài nguyên phần cứng như CPU, RAM và GPU là nền tảng vật lí cho mọi tác vụ trong khoa học dữ liệu. Hiểu rõ chức năng và vai trò của từng thành phần sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lí. Hãy xác định các phát biểu sau là đúng hay sai về các tài nguyên này:
a) CPU là bộ não của máy tính, thực hiện các phép tính logic và số học.
b) RAM được sử dụng để lưu trữ dữ liệu tạm thời trong quá trình xử lí.
c) GPU chỉ được dùng để hiển thị hình ảnh trên màn hình.
d) Ổ đĩa cứng (HDD/SSD) được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lâu dài.
Câu 26. Xử lí dữ liệu lớn, hay Big Data, là một thách thức lớn do khối lượng và sự phức tạp của nó. Các phương pháp truyền thống thường không đủ khả năng, đòi hỏi các giải pháp công nghệ tiên tiến hơn. Hãy xác định các phát biểu sau là đúng hay sai về xử lí dữ liệu lớn:
a) "Big Data" là những dữ liệu có kích thước nhỏ, đơn giản.
b) Để xử lí Big Data, người ta thường dùng hệ thống phân tán.
c) Hadoop là một ví dụ về hệ thống phân tán để xử lí Big Data.
d) Việc xử lí Big Data có thể thực hiện hiệu quả trên một máy tính cá nhân thông thường.
Câu 27. Phần mềm là linh hồn của khoa học dữ liệu, cung cấp các công cụ, thư viện và khung công tác để biến dữ liệu thô thành tri thức hữu ích. Ngôn ngữ như Python và R đóng vai trò trung tâm. Hãy xác định các phát biểu sau là đúng hay sai về phần mềm trong Khoa học dữ liệu:
a) Python và R là hai ngôn ngữ phổ biến trong Khoa học dữ liệu.
b) Thư viện là tập hợp các hàm và công cụ được viết sẵn.
c) NumPy và Pandas được dùng để tạo biểu đồ.
d) Các khung công tác như TensorFlow giúp việc phát triển mô hình học sâu dễ dàng hơn.
Câu 28. Trong khoa học dữ liệu, phần cứng và phần mềm không hoạt động độc lập mà có mối quan hệ cộng sinh chặt chẽ. Sự kết hợp hiệu quả giữa chúng là chìa khóa để giải quyết các bài toán phức tạp. Hãy xác định các phát biểu sau là đúng hay sai về sự kết hợp này:
a) Phần mềm Khoa học dữ liệu được thiết kế để tận dụng tối đa sức mạnh của phần cứng.
b) Một phần cứng mạnh mẽ có thể xử lí dữ liệu lớn mà không cần phần mềm phù hợp.
c) Phần cứng và phần mềm có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau trong Khoa học dữ liệu.
d) Việc lựa chọn phần cứng phù hợp là một phần quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất xử lí dữ liệu.
1. Trường học của các loài thú 2. Học tính kiên trì 3. Thomas Edison Tấm gương về lòng kiên trì 4. Sức mạnh của sự kiên trì
- Tim Notke -
