Đề cương khóa học
Giới thiệu về Hệ sinh thái Dữ liệu lớn
- Tổng quan về công nghệ và kiến trúc dữ liệu lớn
- Xử lý theo lô (Batch) so với xử lý thời gian thực
- Các chiến lược lưu trữ dữ liệu cho khả năng mở rộng
Xử lý Dữ liệu Nâng cao với Apache Spark
- Tối ưu hóa các tác vụ Spark để cải thiện hiệu suất
- Các phép biến đổi và hành động nâng cao
- Làm việc với phát trực tiếp có cấu trúc (Structured Streaming)
Học Máy ở Quy mô Lớn
- Các kỹ thuật huấn luyện mô hình phân tán
- Đi tinh chỉnh siêu tham số (Hyperparameter tuning) trên các tập dữ liệu lớn
- Triển khai mô hình trong môi trường dữ liệu lớn
Học Sâu cho Dữ liệu Lớn
- Tích hợp TensorFlow và PyTorch với Spark
- Các quy trình huấn luyện học sâu phân tán
- Các trường hợp sử dụng trong phân tích hình ảnh, văn bản và chuỗi thời gian
Phân tích Thời gian Thực và Phát Trực Tiếp Dữ Liệu
- Apache Kafka để thu thập dữ liệu phát trực tiếp (streaming)
- Các khung xử lý luồng (Stream processing frameworks)
- Giám sát và cảnh báo trong các hệ thống thời gian thực
Quản trị Dữ liệu, Bảo Mật và Đạo Đức
- Các yêu cầu về quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu
- Kiểm soát truy cập và mã hóa trong các hệ thống dữ liệu lớn
- Các cân nhắc về đạo đức trong phân tích quy mô lớn
Tích hợp Dữ liệu Lớn với Thông minh Doanh nghiệp
- Trực quan hóa dữ liệu và tạo bảng điều khiển (dashboard) cho dữ liệu lớn
- Kết nối các quy trình dữ liệu lớn với các công cụ BI
- Định hướng kết quả kinh doanh bằng phân tích nâng cao
Tổng kết và Các Bước Tiếp Theo
Yêu cầu
- Hiểu biết vững chắc về các khái niệm phân tích dữ liệu và mô hình thống kê
- Kinh nghiệm làm việc với các công cụ xử lý dữ liệu và ngôn ngữ lập trình như Python, R hoặc Scala
- Quen thuộc với các khung tính toán phân tán như Hadoop hoặc Spark
Đối tượng tham gia
- Các nhà khoa học dữ liệu mong muốn thành thạo xử lý dữ liệu quy mô lớn và phân tích dự báo
- Các phân tích viên cấp cao tìm kiếm thiết kế và triển khai các quy trình phân tích nâng cao
- Các chuyên gia R&D tập trung vào các giải pháp dựa trên dữ liệu đổi mới
Đánh giá (3)
Tìm hiểu rằng QGIS là một công cụ mà có thể được sử dụng bởi các chuyên gia khác nhau như nhà đo đạc
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Khóa học - QGIS for Geographic Information System
Dịch thuật bằng máy
Cách sử dụng dữ liệu vệ tinh mở cho các ứng dụng thực tế
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Khóa học - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Dịch thuật bằng máy
Những ví dụ thực hành đã giúp chúng tôi cảm nhận được cách thức hoạt động của chương trình. Giải thích tốt và tích hợp các khái niệm lý thuyết với cách áp dụng vào thực tế.
Ian - Archeoworks Inc.
Khóa học - ArcGIS Fundamentals
Dịch thuật bằng máy
