Big Data Giải pháp Lưu trữ - NoSQL Khóa Học Đào Tạo

khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (ở Việt Nam) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư cấp trung muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark để xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Google Colab và Spark.
• Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả với Apache Spark.
• Biểu đồ hóa dữ liệu lớn trong môi trường hợp tác.
• Tích hợp Apache Spark với công cụ dựa trên đám mây.

Phân tích dữ liệu lớn bao gồm quá trình kiểm tra lượng lớn các tập dữ liệu đa dạng để khám phá các mối tương quan, các mẫu ẩn và các thông tin hữu ích khác.

Ngành y tế có lượng lớn dữ liệu y tế và lâm sàng phức tạp, không đồng nhất. Việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn cho dữ liệu y tế mang lại tiềm năng to lớn trong việc đưa ra những hiểu biết sâu sắc để cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, kích thước khổng lồ của các tập dữ liệu này gây ra những thách thức lớn trong việc phân tích và ứng dụng thực tế trong môi trường lâm sàng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến này (từ xa), người tham gia sẽ học cách thực hiện phân tích dữ liệu lớn trong lĩnh vực y tế thông qua một loạt các bài tập thực hành trực tiếp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các công cụ phân tích dữ liệu lớn như Hadoop MapReduce và Spark
• Hiểu rõ các đặc điểm của dữ liệu y tế
• Áp dụng các kỹ thuật dữ liệu lớn để xử lý dữ liệu y tế
• Nghiên cứu các hệ thống và thuật toán dữ liệu lớn trong bối cảnh các ứng dụng y tế

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Nhà khoa học dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu.

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho quản trị viên cơ sở dữ liệu hoặc nhà phát triển muốn sử dụng Microsoft Azure Cosmos DB để phát triển và quản lý các ứng dụng có độ trễ thấp và phản hồi cao.

Sau khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Cung cấp các tài nguyên Cosmos DB cần thiết để bắt đầu xây dựng cơ sở dữ liệu và ứng dụng.
• Thu nhỏ hiệu suất và lưu trữ ứng dụng bằng cách sử dụng API trong Cosmos DB.
• Quản lý hoạt động cơ sở dữ liệu và giảm chi phí bằng cách tối ưu hóa tài nguyên Cosmos DB.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống muốn tìm hiểu cách thiết lập, triển khai và quản lý các cụm Hadoop trong tổ chức của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Apache Hadoop.
• Hiểu bốn thành phần chính trong hệ sinh thái Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN và Hadoop Common.
• Sử dụng Hệ thống Tệp Phân tán Hadoop (HDFS) để mở rộng cụm lên hàng trăm hoặc hàng nghìn nút.
• Thiết lập HDFS để hoạt động như một công cụ lưu trữ cho các triển khai Spark tại chỗ.
• Thiết lập Spark để truy cập các giải pháp lưu trữ thay thế như Amazon S3 và các hệ thống cơ sở dữ liệu NoSQL như Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, v.v.
• Thực hiện các tác vụ quản trị như cung cấp, quản lý, giám sát và bảo mật một cụm Apache Hadoop.

Trong khóa học do giáo viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tiếp hoặc từ xa), người tham gia sẽ học cách thiết lập và tích hợp các khung xử lý dòng dữ liệu khác nhau với các hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn hiện có và các ứng dụng phần mềm liên quan, cũng như microservices.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các khung xử lý dòng dữ liệu khác nhau như Spark Streaming và Kafka Streaming.
• Hiểu và chọn khung phù hợp nhất cho công việc.
• Xử lý dữ liệu liên tục, đồng thời, và từng bản ghi một.
• Tích hợp các giải pháp xử lý dòng dữ liệu với các cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, hồ dữ liệu hiện có, v.v.
• Tích hợp thư viện xử lý dòng dữ liệu phù hợp nhất với các ứng dụng doanh nghiệp và microservices.

Khóa đào tạo này cung cấp một cái nhìn thực tiễn về việc xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng và quy trình Học máy (Machine Learning) bằng PySpark. Người học sẽ tìm hiểu cách Apache Spark hoạt động trong các hệ sinh thái Dữ liệu lớn (Big Data) hiện đại cũng như cách xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn dựa trên các nguyên lý tính toán phân tán.

Khóa học này do giáo viên dẫn dắt trực tiếp (trên mạng hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng bộ cổng SMACK để xây dựng các nền tảng xử lý dữ liệu cho các giải pháp dữ liệu lớn.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Triển khai kiến trúc pipeline dữ liệu để xử lý dữ liệu lớn.
• Phát triển cơ sở hạ tầng cụm với Apache Mesos và Docker.
• Phân tích dữ liệu với Spark và Scala.
• Quản lý dữ liệu không có cấu trúc với Apache Cassandra.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn thiết lập và triển khai hệ thống Apache Spark để xử lý lượng dữ liệu rất lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Apache Spark.
• Xử lý và phân tích nhanh chóng các tập dữ liệu rất lớn.
• Hiểu sự khác biệt giữa Apache Spark và Hadoop MapReduce và khi nào nên sử dụng cái nào.
• Tích hợp Apache Spark với các công cụ học máy khác.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn triển khai, duy trì và tối ưu hóa các cụm Spark.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Apache Spark trong nhiều môi trường.
• Quản lý tài nguyên cụm và giám sát các ứng dụng Spark.
• Tối ưu hóa hiệu suất của các cụm Spark.
• Triển khai các biện pháp bảo mật và đảm bảo tính khả dụng cao.
• Gỡ lỗi và khắc phục các sự cố phổ biến của Spark.

Đường cong học tập của Apache Spark tăng chậm ở giai đoạn đầu, đòi hỏi rất nhiều nỗ lực để đạt được kết quả đầu tiên. Khóa học này hướng đến việc vượt qua phần khó khăn ban đầu đó. Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ hiểu các kiến thức cơ bản về Apache Spark, phân biệt rõ ràng RDD và DataFrame, học API Python và Scala, hiểu về executors và tasks, v.v. Đồng thời, tuân thủ các phương pháp thực hành tốt nhất, khóa học tập trung mạnh vào triển khai trên nền tảng đám mây, Databricks và AWS. Người học cũng sẽ hiểu sự khác biệt giữa AWS EMR và AWS Glue, một trong những dịch vụ Spark mới nhất của AWS.

ĐỐI TƯỢNG:

Kỹ sư Dữ liệu, DevOps, Nhà khoa học Dữ liệu

MỤC TIÊU:

Khóa học này sẽ giới thiệu Apache Spark. Sinh viên sẽ tìm hiểu cách Spark phù hợp với hệ sinh thái Big Data, và cách sử dụng Spark để phân tích dữ liệu. Khóa học bao gồm Spark shell để phân tích dữ liệu tương tác, các thành phần bên trong Spark, API Spark, Spark SQL, Spark streaming, và học máy và GraphX.

ĐỐI TƯỢNG :

Nhà phát triển / Chuyên viên phân tích dữ liệu

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Spark NLP, được xây dựng trên nền tảng Apache Spark, để phát triển, triển khai và mở rộng quy mô các mô hình và quy trình xử lý văn bản ngôn ngữ tự nhiên.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các quy trình NLP với Spark NLP.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi ích của việc sử dụng Spark NLP.
• Sử dụng các mô hình được huấn luyện sẵn có trong Spark NLP để triển khai xử lý văn bản.
• Tìm hiểu cách xây dựng, huấn luyện và mở rộng quy mô các mô hình Spark NLP cho các dự án cấp sản xuất.
• Áp dụng phân loại, suy luận và phân tích tình cảm vào các trường hợp sử dụng thực tế (dữ liệu lâm sàng, thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng, v.v.).

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học cách sử dụng Python và Spark cùng nhau để phân tích dữ liệu lớn thông qua các bài tập thực hành.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học cách sử dụng Spark với Python để phân tích Big Data.
• Thực hành các bài tập mô phỏng các trường hợp thực tế.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật khác nhau để phân tích dữ liệu lớn bằng PySpark.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng và tích hợp Spark, Hadoop và Python để xử lý, phân tích và chuyển đổi các tập dữ liệu lớn và phức tạp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu xử lý dữ liệu lớn với Spark, Hadoop và Python.
• Hiểu các tính năng, thành phần cốt lõi và kiến trúc của Spark và Hadoop.
• Tìm hiểu cách tích hợp Spark, Hadoop và Python để xử lý dữ liệu lớn.
• Khám phá các công cụ trong hệ sinh thái Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka và Flume).
• Xây dựng các hệ thống khuyến nghị lọc cộng tác tương tự như Netflix, YouTube, Amazon, Spotify và Google.
• Sử dụng Apache Mahout để mở rộng quy mô các thuật toán học máy.

Stratio là một nền tảng tập trung vào dữ liệu, tích hợp big data, AI và quản lý thành một giải pháp duy nhất. Các mô-đun Rocket và Trí Tuệ của nó cho phép khám phá dữ liệu nhanh chóng, chuyển đổi và phân tích nâng cao trong môi trường doanh nghiệp.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dữ liệu trung cấp muốn sử dụng hiệu quả các mô-đun Rocket và Trí Tuệ trong Stratio với PySpark, tập trung vào cấu trúc lặp, hàm do người dùng định nghĩa và logic dữ liệu nâng cao.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Điều hướng và làm việc trong nền tảng Stratio bằng cách sử dụng các mô-đun Rocket và Trí Tuệ.
• Áp dụng PySpark trong bối cảnh nhập liệu, chuyển đổi và phân tích dữ liệu.
• Sử dụng các cấu trúc lặp và logic điều kiện để kiểm soát quy trình xử lý dữ liệu và tác vụ kỹ thuật đặc trưng.
• Tạo và quản lý hàm do người dùng định nghĩa (UDFs) cho các thao tác dữ liệu có thể tái sử dụng trong PySpark.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.