Khóa Big Data

“You can’t manage what you don’t measure” (Bạn không thể quản lý thứ mà bạn không đo lường được) – Peter Drucker. Câu nói này của Drucker đã giải thích tầm quan trọng của sự bùng nổ dữ liệu số trong thời gian gần đây. Nói một cách đơn giản thì nhờ có những dữ liệu lớn (Big Data), các nhà quản lý có thể đo lường được dữ liệu, từ đó họ biết nhiều hơn về các hoạt động kinh doanh, hiểu hơn về khách hàng. Big Data đóng vai trò then chốt trong việc cải tiến, ra quyết định, chính sách và can thiệp hiệu quả trong doanh nghiệp. Khi nhận thấy tầm quan trọng của Big Data, các chuyên gia về Big Data ngày càng được các tổ chức săn đón và coi trọng.

Khoá học Big Data của IREEDS được thiết kế để bồi đắp kiến thức cơ bản và kỹ năng cho người học về Big Data và nghiên cứu dữ liệu. Với khóa học này, học viên sẽ được xây dựng một nền tảng vững chắc để có thể khám phá thế giới dữ liệu vô cùng rộng lớn và phức tạp.

• Người đang làm trong ngành IT, Toán, phát triển ứng dụng, phần mềm và muốn tìm hiểu về Big Data, Data Science, Machine Learnning.
• Sinh viên khá – giỏi năm thứ 2 trở đi, thuộc các chuyên ngành IT, phát triển ứng dụng & phần mềm, Toán, Toán rời rạc… có mong muốn học tiếp chuyên ngành về Big Data, Data Science, Machine Learning.

Session 1: Introduction to Big Data and Hadoop

• Introduction, Challenges of Processing Big Data, Distributed Systems
• History of Hadoop, Hadoop Overview, Ecosystem of Hadoop, HDFS, and MapReduce

Session 2: Paradigm, Processing Pipeline

• Big Data Technologies, Use Cases, Features of Hadoop, Summary

Session 3: Introduction, Hadoop Installation, and Configuration

• Hive Installation and Configuration
• Pig Installation and Configuration
• Sqoop Installation and Configuration
• Oozie Installation and Configuration
• Flume Installation and Configuration
• HBase Installation and Configuration
• Hue Installation and Configuration

Session 4: HDFS Architecture

• Introduction, HDFS Configuration Files, Data Storage in HDFS
• Blocks and Splits, Metadata Files, Name Node
• HDFS Data Storage, Reliability and Rack Awareness,
• High Availability, Data Replication,
• Reliable Storage, HDFS Client, Data Node, HDFS Clients

Session 5: MapReduce

• MapReduce 1 Architecture, MR, and Traditional Approach,
• Architecture 1, Introduction to YARN, Architecture 2

Session 6: MapReduce Programs

• Introduction, Executing a MapReduce Program, Datatypes and APIs,
• MapReduce Concepts, Mapper, MapReduce, Combiners

Session 7: Hadoop Real Time Deployment and Distribution

• Introduction – Real Time Deployment, System Architecture, Logical Deployment Overview, Physical Deployment Overview

Thời gian: 21 giờ, 7 buổi học, 3h/buổi

Khai giảng

Địa điểm: 

Phòng 1105, đơn nguyên 2, CT3, Khu đô thị mới Trung Văn, Nam Từ Liêm, Hà Nội

Đăng ký: https://goo.gl/forms/AoE8vJyFw6gbkj0M2

Sau khi đăng ký xong, chúng tôi sẽ gửi thư xác nhận tham gia khoá học cho bạn trong vòng 48h để bạn tiếp tục hoàn thành thủ tục đóng học phí và tham gia khoá học.

Học phí:

VNĐ/khoá, đăng ký sớm được giảm 10% học phí
Ưu đãi 15% học phí dành cho học viên VCREME (http://vcreme.edu.vn/vi/) và học viên IREEDS (http://ireeds.org/)

Thông tin chuyển khoản:

Sau khi đăng ký, các bạn tiến hành thủ tục nộp học phí bằng cách chuyển khoản theo thông tin sau:
NGUYEN TUAN
2151 0000 730 889
BIDV Chi nhánh Cầu Giấy

Liên hệ: Quản lý khoá học – Nguyễn Tuấn – 0943.965.106

Thời lượng: 21h

Số buổi: 7, 3h/buổi

Lịch học:

Địa điểm: Phòng 1105, đơn nguyên 2, CT3, Khu đô thị mới Trung Văn, Nam Từ Liêm, Hà Nội

Học phí:

Hotline: 0943.965.106 (Mr. Tuấn)

Giáo sư Raghvendra Kumar

Viện phó Viện IREEDS, Giám đốc Khoa khoa học dữ liệu

Department of Computer Science and Engineering LNCT College, Jabalpur, MP, India

• Tiến sĩ Công nghệ thông tin, đại học Jodhpur National University, India.
• Tác giả/đồng tác giả của 06 cuốn sách trong lĩnh vực Khoa học công nghệ: Fundamental concept of Turning machine (2014), Basic Concept of Data mining (2015), Robotics for Engineers “Concept and Techniques” (2016), Some Target Coverage Issues of Wireless Sensor Network (2016), Information Retrieval from Database, Image and Data (2016), Advanced Mobile Technologies for Secure Transaction Processing: Emerging Research and Opportunities (2017).
• Area of interests: Wireless Sensor Network (WSN), Internet of Things IoT, Mobile Application Programming, Ad hoc Networks, Cloud Computing, Big Data, Mobile Computing, Data Mining and Software Engineering.