Đề 1 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Dữ liệu lớn (BigData)

A A. Lưu trữ dữ liệu không giới hạn. B B. Xử lý dữ liệu gần nguồn phát sinh dữ liệu (ví dụ: thiết bị IoT) để giảm độ trễ, băng thông và tăng tính riêng tư. C C. Tăng cường khả năng trực quan hóa dữ liệu. D D. Đơn giản hóa quá trình khai phá dữ liệu.

A A. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên các trang thương mại điện tử. B B. Dự báo thời tiết. C C. Quản lý kho hàng thủ công bằng sổ sách. D D. Phân tích rủi ro tín dụng trong ngành tài chính.

A A. Amazon S3 B B. Google Cloud Storage C C. Microsoft Azure Blob Storage D D. Microsoft Paint

A A. Hadoop MapReduce B B. Apache Spark Streaming C C. Hive D D. SQL

A A. Mã hóa toàn bộ dữ liệu để bảo vệ. B B. Ẩn hoặc thay thế dữ liệu nhạy cảm để bảo vệ quyền riêng tư. C C. Nén dữ liệu để giảm dung lượng lưu trữ. D D. Phân mảnh dữ liệu để tăng tốc độ truy cập.

A A. Mã hóa dữ liệu để bảo mật. B B. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. C C. Thu thập và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một tập dữ liệu thống nhất. D D. Trực quan hóa dữ liệu.

A A. ELT (Extract, Load, Transform) B B. TLE (Transform, Load, Extract) C C. LTE (Load, Transform, Extract) D D. LET (Load, Extract, Transform)

A A. Tăng dung lượng lưu trữ dữ liệu. B B. Giảm độ phức tạp và thời gian truy cập dữ liệu bằng cách tạo ra một lớp trừu tượng, cho phép người dùng truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần di chuyển hoặc sao chép dữ liệu. C C. Cải thiện khả năng bảo mật dữ liệu. D D. Tăng tốc độ thu thập dữ liệu.

A A. Tăng cường bảo mật dữ liệu. B B. Cải thiện hiệu suất truy vấn dữ liệu. C C. Gây khó khăn trong việc tích hợp, chia sẻ và phân tích dữ liệu toàn diện vì dữ liệu bị phân mảnh và cô lập trong các hệ thống khác nhau. D D. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu.

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

A A. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu. B B. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu bằng cách lưu trữ và xử lý dữ liệu trực tiếp trong bộ nhớ RAM thay vì ổ cứng. C C. Cải thiện khả năng bảo mật dữ liệu. D D. Đơn giản hóa quá trình thu thập dữ liệu.

A A. Microsoft Excel B B. Apache Hive C C. MySQL D D. Microsoft Word

A A. Lưu trữ dữ liệu lịch sử. B B. Xử lý dữ liệu batch. C C. Xử lý dữ liệu thời gian thực và cung cấp kết quả nhanh chóng. D D. Trực quan hóa dữ liệu.

A A. Chỉ tập trung vào bảo mật dữ liệu. B B. Chỉ tập trung vào chất lượng dữ liệu. C C. Bao gồm các chính sách, quy trình và tiêu chuẩn để quản lý toàn bộ vòng đời dữ liệu, từ thu thập, lưu trữ, xử lý đến sử dụng và bảo mật. D D. Chỉ tập trung vào việc trực quan hóa dữ liệu.

A A. Khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng. B B. Khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau. C C. Khả năng hệ thống có thể xử lý khối lượng dữ liệu tăng lên hoặc nhu cầu tính toán tăng lên. D D. Khả năng dữ liệu được trình bày một cách trực quan.

A A. Lưu trữ dữ liệu thô chưa qua xử lý. B B. Phân tích dữ liệu lịch sử và tạo báo cáo kinh doanh. C C. Xử lý dữ liệu thời gian thực. D D. Thu thập dữ liệu từ các nguồn bên ngoài.

A A. Java B B. Python C C. C++ D D. JavaScript

A A. Dung lượng lưu trữ quá lớn. B B. Tốc độ dữ liệu tạo ra quá nhanh. C C. Sự khác biệt về định dạng và nguồn gốc dữ liệu. D D. Độ tin cậy của dữ liệu không đảm bảo.

A A. Descriptive Analytics (Phân tích mô tả) B B. Diagnostic Analytics (Phân tích chẩn đoán) C C. Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) D D. Prescriptive Analytics (Phân tích chỉ dẫn)

A A. Mã hóa dữ liệu để bảo mật. B B. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn. C C. Làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu thô để phân tích. D D. Trực quan hóa dữ liệu đã phân tích.

A A. Khối lượng dữ liệu quá lớn. B B. Tốc độ dữ liệu thay đổi quá nhanh. C C. Độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu. D D. Sự đa dạng của các loại dữ liệu.

A A. Data Lake chỉ lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, còn Data Warehouse lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc. B B. Data Lake lưu trữ dữ liệu thô ở định dạng gốc, còn Data Warehouse lưu trữ dữ liệu đã được xử lý và có cấu trúc. C C. Data Lake được thiết kế cho truy vấn thời gian thực, còn Data Warehouse cho phân tích lịch sử. D D. Data Lake chỉ được sử dụng cho dữ liệu có nguồn gốc từ mạng xã hội, còn Data Warehouse cho dữ liệu giao dịch.

A A. Thu thập dữ liệu. B B. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. C C. Phân tích và khai phá dữ liệu. D D. Trực quan hóa dữ liệu.

A A. Tableau B B. Power BI C C. Microsoft Word D D. Qlik Sense

A A. Microsoft Excel B B. Hadoop C C. MySQL D D. Oracle Database

A A. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. B B. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. C C. Phát hiện ra các mẫu, xu hướng và kiến thức ẩn sâu trong dữ liệu. D D. Lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả.

A A. Khi cần tăng độ chính xác của dữ liệu. B B. Khi cần giảm dung lượng lưu trữ dữ liệu. C C. Khi cần xử lý dữ liệu nhanh hơn bằng cách làm việc với một tập con đại diện của dữ liệu. D D. Khi cần mã hóa dữ liệu để bảo mật.

A A. Văn bản (Text) B B. Hình ảnh (Images) C C. Video D D. Dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational database data)

A A. Data Warehouse (Kho dữ liệu) B B. Relational Database (Cơ sở dữ liệu quan hệ) C C. Data Lake (Hồ dữ liệu) D D. Operational Data Store (Kho dữ liệu vận hành)

A A. Cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. B B. Cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa cho SQL. C C. Cơ sở dữ liệu không quan hệ, linh hoạt về lược đồ và khả năng mở rộng, phù hợp với dữ liệu đa dạng và phi cấu trúc. D D. Cơ sở dữ liệu chỉ lưu trữ dữ liệu số.