Đề 8 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Dữ liệu lớn (BigData)

A A. Microsoft PowerPoint. B B. Tableau và Power BI. C C. Microsoft Word. D D. Notepad.

A A. Stream processing xử lý dữ liệu theo lô lớn, còn Batch processing xử lý dữ liệu liên tục theo thời gian thực. B B. Stream processing xử lý dữ liệu liên tục theo thời gian thực, còn Batch processing xử lý dữ liệu theo lô lớn định kỳ. C C. Cả hai phương pháp đều xử lý dữ liệu theo thời gian thực, chỉ khác nhau về công cụ sử dụng. D D. Cả hai phương pháp đều xử lý dữ liệu theo lô, chỉ khác nhau về kích thước lô dữ liệu.

A A. Lưu trữ dữ liệu lịch sử. B B. Xử lý dữ liệu theo lô lớn. C C. Xử lý dữ liệu mới nhất theo thời gian thực để cung cấp kết quả nhanh chóng. D D. Trực quan hóa dữ liệu.

A A. Tăng tốc độ truy cập dữ liệu. B B. Loại bỏ hoặc sửa chữa dữ liệu lỗi, không nhất quán, hoặc không đầy đủ. C C. Mã hóa dữ liệu để bảo mật. D D. Nén dữ liệu để tiết kiệm dung lượng.

A A. Data Lake chỉ lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý và làm sạch. B B. Data Warehouse lưu trữ dữ liệu ở định dạng thô, chưa qua xử lý. C C. Data Lake lưu trữ dữ liệu ở định dạng thô, chưa qua xử lý, trong khi Data Warehouse lưu trữ dữ liệu đã được cấu trúc và xử lý. D D. Không có sự khác biệt đáng kể giữa Data Lake và Data Warehouse.

A A. Cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như MySQL, PostgreSQL. B B. Cơ sở dữ liệu NoSQL (ví dụ: MongoDB, Cassandra, HBase). C C. Microsoft Access. D D. Microsoft Excel.

A A. Xử lý dữ liệu tuần tự trên một máy duy nhất. B B. Chia nhỏ bài toán thành các tác vụ nhỏ hơn và thực hiện song song trên nhiều máy. C C. Lưu trữ toàn bộ dữ liệu trên bộ nhớ RAM để tăng tốc độ truy cập. D D. Sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ để quản lý dữ liệu.

A A. Lưu trữ dữ liệu chính. B B. Mô tả thông tin về dữ liệu, ví dụ như nguồn gốc, định dạng, chất lượng, quyền truy cập, và ý nghĩa của dữ liệu. C C. Mã hóa dữ liệu. D D. Trực quan hóa dữ liệu.

A A. Quản lý cơ sở dữ liệu. B B. Xây dựng và triển khai các mô hình phân tích dữ liệu, cũng như tìm kiếm tri thức giá trị từ dữ liệu. C C. Bảo trì phần cứng máy chủ. D D. Viết báo cáo tài chính.

A A. Nén dữ liệu để giảm dung lượng lưu trữ. B B. Xử lý dữ liệu trực tiếp trong bộ nhớ RAM thay vì ổ cứng. C C. Sử dụng nhiều CPU hơn để tăng tốc độ tính toán. D D. Tối ưu hóa thuật toán phân tích dữ liệu.

A A. Quản lý kho hàng. B B. Phát hiện giao dịch gian lận và đánh giá rủi ro tín dụng. C C. Dự báo thời tiết. D D. Điều khiển giao thông thông minh.

A A. Dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán. B B. Tối ưu hóa lộ trình giao hàng cho các công ty logistics. C C. Quản lý danh bạ điện thoại cá nhân. D D. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên các nền tảng thương mại điện tử.

A A. Dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) B B. Dữ liệu nhật ký hệ thống (system logs) C C. Dữ liệu giao dịch ngân hàng D D. Dữ liệu cảm biến IoT với định dạng cố định

A A. Volume (Khối lượng) B B. Velocity (Tốc độ) C C. Veracity (Độ xác thực) D D. Volatility (Tính biến động)

A A. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu. B B. Lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý. C C. Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. D D. Quản lý metadata (dữ liệu về dữ liệu).

A A. Thiếu hụt phần cứng mạnh mẽ để xử lý dữ liệu lớn. B B. Thiếu hụt các tiêu chuẩn và quy định về quản lý dữ liệu lớn. C C. Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng và kiến thức chuyên môn về Dữ liệu lớn (ví dụ: Data Scientists, Data Engineers). D D. Thiếu hụt các công cụ phần mềm phân tích dữ liệu lớn.

A A. Dữ liệu trở nên quá lớn để quản lý. B B. Thuật toán có thể tạo ra kết quả thiên vị (biased) hoặc phân biệt đối xử. C C. Chi phí phần cứng tăng cao. D D. Nhân viên trở nên phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ.

A A. HDFS (Hadoop Distributed File System). B B. Spark. C C. MySQL. D D. MapReduce.

A A. Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. B B. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. C C. Phát hiện các mẫu, xu hướng và tri thức ẩn từ lượng lớn dữ liệu. D D. Lưu trữ dữ liệu vào hệ thống cơ sở dữ liệu.

A A. Giảm chi phí quảng cáo sản phẩm y tế. B B. Cải thiện chất lượng chẩn đoán và điều trị bệnh nhân. C C. Tăng số lượng bệnh nhân đến khám bệnh. D D. Giảm thời gian chờ đợi tại bệnh viện cho nhân viên y tế.

A A. Khả năng giảm chi phí vận hành hệ thống. B B. Khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn trên một máy duy nhất. C C. Khả năng hệ thống có thể xử lý lượng dữ liệu tăng lên hoặc số lượng người dùng tăng lên mà vẫn duy trì hiệu suất chấp nhận được. D D. Khả năng hệ thống tự động sao lưu dữ liệu.

A A. Giảm số lượng nhân viên marketing. B B. Tăng giá sản phẩm. C C. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo. D D. Loại bỏ hoàn toàn quảng cáo.

A A. Bảng dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. B B. Tệp tin JSON hoặc XML. C C. Hình ảnh JPEG. D D. Bản ghi âm thanh MP3.

A A. Chi phí lưu trữ dữ liệu quá cao. B B. Nguy cơ xâm phạm quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cá nhân. C C. Khó khăn trong việc tìm kiếm nhân sự có kỹ năng phân tích dữ liệu. D D. Tốc độ xử lý dữ liệu còn chậm.

A A. Tốc độ truyền tải dữ liệu. B B. Chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu, cũng như các chính sách và quy trình quản lý dữ liệu. C C. Dung lượng lưu trữ dữ liệu. D D. Phần mềm phân tích dữ liệu.

A A. Microsoft Word B B. Hive và Pig C C. Adobe Photoshop D D. Google Chrome

A A. Trực quan hóa dữ liệu. B B. Thu thập, biến đổi và tải dữ liệu vào kho lưu trữ để phân tích. C C. Mã hóa dữ liệu để bảo mật. D D. Sao lưu và phục hồi dữ liệu.

A A. Giảm nguy cơ mất dữ liệu do thiên tai. B B. Khả năng mở rộng linh hoạt (scalability) và chi phí hiệu quả. C C. Tăng cường bảo mật dữ liệu tuyệt đối. D D. Giảm sự phụ thuộc vào kết nối internet.

A A. Tốc độ dữ liệu được tạo ra và xử lý. B B. Sự đa dạng của các loại dữ liệu. C C. Độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu. D D. Khối lượng dữ liệu.

A A. Microsoft Excel B B. Hadoop và Spark C C. MySQL D D. Phần mềm diệt virus