Câu hỏi về Data Analyst và Pandas

Công việc chính của một Data Analyst là gì?

• Phát triển phần mềm

• Phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định

• Quản lý hệ thống mạng

• Thiết kế giao diện người dùng

Loại dữ liệu nào thường được xử lý trong lĩnh vực Data Analyst?

• Dữ liệu văn bản

• Dữ liệu hình ảnh

• Dữ liệu số và bảng

• Tất cả các loại dữ liệu trên

Công cụ nào thường được Data Analyst sử dụng để trực quan hóa dữ liệu?

• Adobe Photoshop

• Excel, Matplotlib, Seaborn

• Unity

• Visual Studio

Một Data Analyst cần có những kỹ năng nào?

• Lập trình, phân tích dữ liệu, trình bày báo cáo

• Lắp ráp máy tính

• Kiểm thử phần mềm

• Chụp ảnh và thiết kế đồ họa

Khái niệm "Data Cleaning" trong phân tích dữ liệu là gì?

• Làm đẹp dữ liệu

• Loại bỏ, sửa chữa các giá trị bị lỗi hoặc không phù hợp

• Xóa toàn bộ dữ liệu

• Tạo dữ liệu mới

Dữ liệu thường được lưu trữ ở định dạng nào?

• CSV, JSON, Excel

• PDF, JPEG, MP3

• HTML, CSS, JavaScript

• EXE, APK

Quy trình phân tích dữ liệu bao gồm bước nào?

• Thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu

• Viết tài liệu, sửa lỗi, xuất bản

• Thiết kế giao diện, kiểm tra bảo mật

• Tìm lỗi, sửa lỗi, chạy thử

Pandas chủ yếu làm việc với loại dữ liệu nào?

• Dữ liệu dạng bảng

• Dữ liệu hình ảnh

• Dữ liệu âm thanh

• Dữ liệu video

Seaborn được xây dựng trên thư viện nào?

• Pandas

• Matplotlib

• NumPy

• TensorFlow

Đâu là lợi ích chính của việc sử dụng Python trong phân tích dữ liệu?

• Đa dạng thư viện hỗ trợ

• Chi phí cao

• Không thể tái sử dụng mã nguồn

• Hạn chế về hiệu suất