Đáp án: D

Giải thích: Dữ liệu lớn thường có khối lượng rất lớn, thường đo bằng petabyte hoặc thậm chí exabyte, cao hơn nhiều so với megabyte, gigabyte và terabyte.

 Đáp án: B

Giải thích: "Velocity" trong bối cảnh dữ liệu lớn ám chỉ tốc độ nhanh chóng mà dữ liệu được tạo ra và cần phải được xử lý, đặc biệt là dữ liệu thời gian thực từ các nguồn như mạng xã hội và cảm biến.

Đáp án: C

Giải thích: Tính đa dạng trong dữ liệu lớn đề cập đến việc dữ liệu đến từ nhiều nguồn và có nhiều dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video.

Đáp án: C

Giải thích: Khai phá dữ liệu là quá trình trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn, và nó thường sử dụng các kỹ thuật từ học máy và thống kê để tìm ra các mẫu và xu hướng.

Đáp án: C

Giải thích: Máy tính và thuật toán ưu việt giúp xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả, từ việc lưu trữ đến phân tích, đặc biệt quan trọng trong bối cảnh dữ liệu lớn.

Đáp án: C

Giải thích: Phân tích mô tả tập trung vào việc tóm tắt dữ liệu quá khứ và trình bày chúng một cách trực quan để giúp người dùng nhận diện các mẫu hoặc xu hướng trong dữ liệu.

Đáp án: B

Giải thích: Điện toán đám mây cung cấp khả năng lưu trữ và truy cập dữ liệu từ bất kỳ đâu, giúp tiết kiệm chi phí cơ sở hạ tầng và cung cấp tính linh hoạt trong việc mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên.

Đáp án: B

Giải thích: Cơ sở dữ liệu NoSQL được thiết kế để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, như dữ liệu từ mạng xã hội, video, và hình ảnh, cho phép lưu trữ linh hoạt và dễ mở rộng.

Đáp án: B

Giải thích: Máy tính cụm là một tập hợp các máy tính hoạt động cùng nhau như một hệ thống duy nhất, cung cấp khả năng xử lý dữ liệu lớn với hiệu suất cao.

Đáp án: C

Giải thích: Thuật toán song song cho phép thực hiện nhiều phép tính cùng một lúc, giúp xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng và hiệu quả hơn.

a) Sai. Khối lượng của dữ liệu lớn (Big Data) thường rất lớn, có thể đạt đến nhiều petabyte hoặc exabyte, không phải nhỏ và dễ dàng quản lý.

 b) Đúng. Tốc độ của dữ liệu (Velocity) là tốc độ mà dữ liệu được tạo ra và cần được xử lý, thường là theo thời gian thực.

c) Đúng. Tính đa dạng (Variety) bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh, và nhiều loại khác.

d) Đúng. Tính xác thực (Veracity) liên quan đến độ tin cậy và chính xác của dữ liệu, đảm bảo thông tin lấy từ dữ liệu là đúng.

a) Sai. Máy tính không chỉ lưu trữ mà còn đóng vai trò quan trọng trong phân tích dữ liệu, bao gồm xử lý, mô hình hóa, và phát hiện tri thức từ dữ liệu.

b) Đúng. Thuật toán song song cho phép thực hiện nhiều phép tính cùng một lúc, giúp xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng và hiệu quả.

c) Đúng. Siêu máy tính có khả năng thực hiện một lượng lớn phép tính với tốc độ rất cao, thường đo bằng hàng nghìn tỉ phép tính/giây, giúp trong việc phân tích dữ liệu lớn.

d) Sai. Điện toán đám mây là một phần quan trọng trong Khoa học dữ liệu, cung cấp khả năng lưu trữ và truy cập dữ liệu lớn linh hoạt và hiệu quả.

Đáp án: Tính xác thực (Veracity)

Giải thích: Tính xác thực (Veracity) trong dữ liệu lớn đề cập đến độ tin cậy và chính xác của dữ liệu. Đây là yếu tố quan trọng để đảm bảo rằng thông tin lấy từ dữ liệu là chính xác và có thể sử dụng được cho các quyết định kinh doanh và phân tích.

Đáp án: Phân tích mô tả tập trung vào tóm tắt và trình bày dữ liệu quá khứ, trong khi phân tích dự đoán hướng tới việc đưa ra dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới.

Giải thích:

Phân tích mô tả là quá trình tóm tắt dữ liệu quá khứ và trình bày thông tin một cách trực quan, giúp người dùng dễ dàng nắm bắt các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.

Phân tích dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu hiện tại và quá khứ để đưa ra dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới. Nó giúp đưa ra các dự đoán về xu hướng tương lai hoặc phân loại các đối tượng trong dữ liệu.

Đáp án: Điện toán đám mây cung cấp khả năng lưu trữ và truy cập dữ liệu lớn mọi lúc mọi nơi, tiết kiệm chi phí cơ sở hạ tầng và linh hoạt trong mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên.

Giải thích: Điện toán đám mây cho phép các tổ chức lưu trữ lượng lớn dữ liệu và truy cập chúng từ bất kỳ đâu, giảm thiểu chi phí liên quan đến cơ sở hạ tầng vật lý. Nó cũng cung cấp tính linh hoạt cao, cho phép mở rộng hoặc giảm tài nguyên theo nhu cầu của dự án Khoa học dữ liệu. Ví dụ như Amazon Web Services và Microsoft Azure cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây phổ biến cho các ứng dụng dữ liệu lớn.