Tổng hợp 500+ câu hỏi phỏng vấn Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu

Trong lĩnh vực Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, "dữ liệu" là thông tin hoặc kiến thức được thu thập, tổ chức và lưu trữ dưới dạng số hóa để sử dụng trong quá trình phân tích, tính toán, truy xuất và truyền tải thông tin. Dữ liệu có thể là các con số, kí tự, hình ảnh, âm thanh hoặc bất kỳ dạng thông tin nào có thể được biểu diễn bằng mã số hoặc các phương thức khác.

Trong Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, dữ liệu được chia thành hai loại chính: cấu trúc và phi cấu trúc.

Dữ liệu cấu trúc là loại dữ liệu có thể tổ chức theo một cấu trúc xác định trước. Dữ liệu cấu trúc sử dụng các quy tắc, quy định và mô hình cụ thể để xác định cách dữ liệu được tổ chức và lưu trữ. Ví dụ về dữ liệu cấu trúc là các cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) hoặc các tệp tin dữ liệu theo định dạng cụ thể như CSV (Comma-Separated Values) hoặc XML (eXtensible Markup Language).

Dữ liệu phi cấu trúc, ngược lại, không được tổ chức theo một cấu trúc xác định trước hoặc không tuân theo bất kỳ mô hình dữ liệu cụ thể nào. Dữ liệu phi cấu trúc có thể tồn tại dưới dạng văn bản tự do, các tệp tin hình ảnh, âm thanh hoặc video mà không có một cấu trúc rõ ràng. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc là các bài đăng trên mạng xã hội, email, blog hoặc tập tin đa phương tiện.

Tuy dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc có tính chất khác nhau, nhưng cả hai loại dữ liệu này đều có thể chứa thông tin hữu ích và được khai thác để tạo ra những hiểu biết quan trọng trong việc phân tích dữ liệu hoặc xây dựng các hệ thống thông tin.

Trong vai trò Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, tôi đã làm việc với các dạng dữ liệu như CSV, JSON và XML.

CSV (Comma-Separated Values) là một định dạng lưu trữ dữ liệu đơn giản được sử dụng phổ biến. Dữ liệu trong file CSV được phân cách bằng dấu phẩy và có thể được mở và chỉnh sửa bằng các ứng dụng như Microsoft Excel hoặc Google Sheets. CSV hỗ trợ cấu trúc dữ liệu đơn giản, không có khả năng lưu trữ cấu trúc phức tạp hoặc dữ liệu đa dạng. Nó thường được sử dụng cho dữ liệu bảng có cấu trúc đơn giản như danh sách danh bạ hoặc bảng tính.

JSON (JavaScript Object Notation) là một định dạng dữ liệu mở, thường được sử dụng trong các ứng dụng web và API. Dữ liệu trong file JSON được lưu trữ dưới dạng cặp key-value, giống như cấu trúc đối tượng trong JavaScript. JSON hỗ trợ lưu trữ cấu trúc phức tạp hơn và có thể chứa dữ liệu đa dạng như mảng, đối tượng lồng nhau, chuỗi, số, boolean, và null. Được phổ biến trong các máy chủ web và ứng dụng di động, JSON rất dễ đọc và viết cho con người cũng như dễ dàng xử lý bằng các ngôn ngữ lập trình.

XML (eXtensible Markup Language) cũng là một định dạng dữ liệu mở, phổ biến trong các ứng dụng giao tiếp giữa các hệ thống. Dữ liệu trong file XML được lưu trữ theo cú pháp giống HTML, sử dụng các thẻ đánh dấu để phân cấu trúc. XML hỗ trợ lưu trữ cấu trúc phức tạp và cho phép định nghĩa các thẻ tùy ý và thuộc tính của chúng. Tuy nhiên, XML cú pháp phức tạp hơn so với JSON và CSV, khó đọc và viết hơn cho con người cũng như tốn nhiều dung lượng file.

Tóm lại, CSV thích hợp cho các dữ liệu bảng đơn giản, JSON thích hợp cho dữ liệu có cấu trúc phức tạp và XML thích hợp cho ứng dụng cần sự linh hoạt trong định nghĩa cấu trúc dữ liệu.

Để xác định tính toàn vẹn của dữ liệu trong Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, bạn có thể thực hiện các biện pháp kiểm tra và xác minh dữ liệu như sau:

1. Kiểm tra định dạng dữ liệu: Kiểm tra xem dữ liệu có đúng định dạng và đúng cú pháp không. Nếu dữ liệu không tuân thủ đúng định dạng, có thể là một dấu hiệu của việc bị sửa đổi hoặc truy cập trái phép.

2. Kiểm tra kiểm soát truy cập: Xác minh rằng dữ liệu đã được bảo vệ bằng các biện pháp kiểm soát truy cập đúng và phù hợp. Điều này đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền có thể truy cập vào dữ liệu.

3. Kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu: Sử dụng các phương pháp băm (hash) hoặc checksum để kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu. Tính toàn vẹn của dữ liệu sẽ bị ảnh hưởng nếu dữ liệu đã bị sửa đổi trong quá trình truyền tải hoặc lưu trữ.

4. Kiểm tra lỗi và xác minh dữ liệu: Kiểm tra các lỗi hay phần dư trong dữ liệu để xác minh tính toàn vẹn của nó. Ví dụ, kiểm tra kiến thức lỗ hổng SQL để tìm kiếm các ký tự đặc biệt hoặc các câu lệnh SQL có thể tấn công vào dữ liệu.

5. Xác minh ung dung công cụ: Đảm bảo rằng các công cụ và phần mềm đang được sử dụng trong quy trình giám định dữ liệu là đáng tin cậy và không có lỗi. Các công cụ không tin cậy có thể dẫn đến việc báo cáo sai hoặc không chính xác về tính toàn vẹn của dữ liệu.

6. Thực hiện các biện pháp bảo mật: Áp dụng các biện pháp bảo mật để ngăn chặn việc sửa đổi dữ liệu trái phép hoặc không ủy quyền. Điều này bao gồm sử dụng mã hóa, cơ chế xác thực và phân quyền truy cập.

Dựa trên các biện pháp trên, bạn có thể đánh giá tính toàn vẹn của dữ liệu và xác định xem liệu có bất kỳ sự sửa đổi, lỗi hoặc truy cập trái phép nào không.

Dạ, trong vai trò chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, tôi đã sử dụng cả Microsoft Excel và Google Sheets để làm việc với dữ liệu. Có một số chức năng chính mà tôi đã sử dụng bao gồm:

1. Tạo và quản lý bảng tính: Tạo, xóa và sắp xếp các bảng tính để tổ chức dữ liệu.
2. Tính toán dữ liệu: Sử dụng các công thức và hàm tính toán để thực hiện các phép tính trên dữ liệu, ví dụ như SUM, AVERAGE, COUNTIF, VLOOKUP...
3. Định dạng và chỉnh sửa dữ liệu: Định dạng cell, sử dụng định dạng số, ngày tháng, thời gian, và thực hiện các thay đổi như cắt, sao chép, dán dữ liệu.
4. Tạo biểu đồ: Sử dụng chức năng tạo biểu đồ để hiển thị dữ liệu dưới dạng biểu đồ trực quan.
5. Phân tích dữ liệu: Sử dụng tính năng lọc dữ liệu, sắp xếp, tìm kiếm để phân tích và tìm hiểu thông tin từ các tập dữ liệu lớn.
6. Kết hợp dữ liệu: Ghép nối và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra các bảng tính phức tạp và phân tích dữ liệu.
7. Tạo và quản lý biểu đồ điều khiển và bản đồ địa lý: Sử dụng tính năng tạo ra biểu đồ điều khiển hoặc bản đồ địa lý để trình bày dữ liệu một cách trực quan.

Đây chỉ là một số chức năng chính mà tôi đã sử dụng, các công cụ này còn có rất nhiều chức năng khác mà tôi có thể tận dụng để thực hiện công việc của mình.

Có, trong Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, tôi đã làm việc với các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, SQL và R. Tôi sử dụng Excel để thực hiện các phép tính cơ bản, quản lý và phân tích dữ liệu. SQL được sử dụng để truy vấn, thao tác dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phân tích dữ liệu mạnh mẽ, tôi sử dụng nó để thực hiện các xử lý phức tạp và phân tích số liệu.

Là một mô hình ngôn ngữ tự nhiên dựa trên phương pháp Transformer, GPT-3 không có khả năng định dạng và ghi nhớ những thông tin như công việc hay kinh nghiệm làm việc của bản thân. Vì vậy, GPT-3 không có khả năng trả lời câu hỏi liên quan đến kinh nghiệm làm việc của nó.

Là một Mô hình Học máy và Chuyên gia Thị trường, tôi không tự thân có khả năng sử dụng công cụ học máy như scikit-learn hay TensorFlow. Tuy nhiên, tôi có thể cung cấp thông tin và hướng dẫn về chúng dựa trên kiến thức thu thập được từ các nguồn ngoại tuyến.

Trong lĩnh vực Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, dữ liệu có thể được phân loại thành hai loại chính: dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không cấu trúc.

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu mà có tổ chức rõ ràng, theo một cấu trúc hoặc mô hình đã được định nghĩa trước. Điều này có nghĩa là các mục dữ liệu có thể được phân tích, lưu trữ, truy cập và xử lý theo một cách đã biết trước đó. Các dạng dữ liệu có cấu trúc thường được sắp xếp thành các cột và hàng, tương tự như bảng hoặc ma trận. Ví dụ, các cơ sở dữ liệu quan hệ thường sử dụng dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc giúp dễ dàng tìm kiếm, truy vấn và phân tích thông tin.

Dữ liệu không cấu trúc là dữ liệu không có tổ chức hoặc không tuân theo một mô hình xác định. Điều này có nghĩa là các mục dữ liệu không được tổ chức thành các cột và hàng như dữ liệu có cấu trúc. Thông thường, dữ liệu không cấu trúc không dễ truy cập hoặc phân tích như dữ liệu có cấu trúc do thiếu sự tổ chức và định dạng đơn giản. Một số ví dụ về dữ liệu không cấu trúc là văn bản, email, tình yêu thư, dữ liệu âm thanh và hình ảnh.

Trong Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, việc hiểu và làm việc với cả hai loại dữ liệu này là rất quan trọng. Điều này giúp chuyên gia có khả năng phân tích và tìm hiểu thông tin từ cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, đáp ứng các yêu cầu và mục tiêu của khách hàng.

Có, trong vai trò của mình, tôi đã làm việc với cả thuật toán Naive Bayes và Decision Trees để phân loại dữ liệu trong lĩnh vực Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu. Cả hai thuật toán đều có công dụng phân loại dữ liệu dựa trên các đặc trưng và cung cấp cho chúng ta những thông tin quan trọng về sự tổ chức và liên quan giữa các đặc trưng trong dữ liệu.

Vâng, trong vai trò chuyên gia tư pháp dữ liệu, tôi đã từng xử lý dữ liệu bị thiếu thông tin. Trong quá trình xử lý, tôi sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu như mô hình dự đoán, điền giá trị trung bình, sử dụng các thuật toán hoàn thiện dữ liệu, hoặc sử dụng kỹ thuật khác để xác định và điền các giá trị bị thiếu vào bộ dữ liệu. Điều này giúp tăng tính toàn vẹn của dữ liệu và cung cấp thông tin đầy đủ để phân tích và đưa ra quyết định.

Trong chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, tôi đã áp dụng các phương pháp khai thác dữ liệu như phân tích nhân tố và phân tích sắp xếp nhóm. Phân tích nhân tố được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến và phân tích cấu trúc dữ liệu. Nó giúp xác định các yếu tố chính trong dữ liệu và cung cấp cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa chúng.

Phân tích sắp xếp nhóm được sử dụng để phân loại các quan sát dựa trên các đặc điểm tương tự. Nó giúp tìm ra các ngôi nhà chung trong tập dữ liệu và đưa ra những nhóm dữ liệu có tính chất tương tự. Phân tích này có thể được sử dụng để phân loại các vụ án, nghiên cứu hành vi phạm pháp hoặc tìm ra mẫu phân tán trong các loại tội phạm khác nhau.

Dạ, tôi có kỹ năng viết và thực hiện các truy vấn SQL trong lĩnh vực Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu.

Có, trong Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, tôi đã từng sử dụng cả Python và R để thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu, và xây dựng mô hình dự đoán. Python có sự linh hoạt và thư viện phong phú, trong khi R đặc biệt phù hợp với phân tích thống kê. Tùy thuộc vào tình huống cụ thể, tôi sẽ lựa chọn ngôn ngữ phù hợp nhất để đảm bảo hiệu suất và chất lượng kết quả.

Trong Chuyên gia Tư pháp Dữ liệu, các phương pháp trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ cột, biểu đồ tròn và biểu đồ scatter đều được sử dụng để giúp hiểu và truyền đạt thông tin từ dữ liệu một cách trực quan và rõ ràng.

• Biểu đồ cột: Được sử dụng để so sánh giá trị của các biến hoặc nhóm dữ liệu khác nhau. Biểu đồ cột thường được xây dựng dưới dạng các cột dọc đứng, mỗi cột biểu diễn một biến hoặc nhóm dữ liệu và chiều cao của cột biểu thị giá trị của biến đó.

• Biểu đồ tròn: Thường được sử dụng để biểu diễn tỷ lệ phần trăm hoặc tỷ lệ tương quan giữa các phần tử dữ liệu. Biểu đồ tròn được chia thành các phần pie, mỗi phần pie biểu thị một phần trăm hay một tỷ lệ khác nhau.

• Biểu đồ scatter: Được sử dụng để xem mối quan hệ giữa hai biến. Biểu đồ scatter thể hiện mỗi điểm dữ liệu trên đồ thị, trong đó trục x và trục y tương ứng với giá trị của hai biến. Biểu đồ scatter giúp phân tích mô hình và tìm kiếm mối liên hệ giữa các biến.