Big Data là một trong những thuật ngữ chỉ về dữ liệu. Thực chất của Big Data là gì không phải ai cũng hiểu hết được. Vì thế đối với loại dữ liệu này, Big Data được xem như một kho tàng quan trọng đối với tất cả mọi người. Bạn có thể cùng TaxPlus cùng tìm hiểu và khám phá về Big Data dưới đây để nắm rõ các vấn đề của Big Data.

Nội dung bài viết

Big Data là gì?

Big Data được dịch như sau: Big là “Lớn” Data là “Dữ liệu”, quá đó gọi là “dữ liệu lớn”. Theo Wikipedia, Big Data có thể hiểu là:

“Big data là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm các thách thức như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. ”

big data la gi tai sao can chu y den big data 1 — Big Data được dịch như sau: Big là “Lớn” Data là “Dữ liệu”, quá đó gọi là “dữ liệu lớn”

Các đặc trưng của Big data

Cũng theo Wikipedia, Big data có các đặc trưng cơ bản như sau:

“Volume (Dung lượng)

Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị và tiềm năng insight- và liệu nó có thể thực sự được coi là dữ liệu lớn hay không.

Variety (Tính đa dạng)

Các dạng và kiểu của dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có rất nhiều cấu trúc khác nhau.

Velocity (Vận tốc)

Trong trường hợp này nghĩa là tốc độ các dữ liệu được tạo ra và xử lý để đáp ứng các nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển.

Veracity (Tính xác thực)

Chất lượng của dữ liệu thu được có thể khác nhau rất nhiều, ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác.

Nhà máy và các hệ thống không thực-ảo có thể có một hệ thống 6C bao gồm:

Kết nối (cảm biến và mạng)
Đám mây (tính toán và dữ liệu theo yêu cầu)
Nội dung ảo (mẫu và bộ nhớ)
Nội dung / ngữ cảnh (ý nghĩa và tương quan)
Cộng đồng (chia sẻ và cộng tác)
Tuỳ chỉnh (cá nhân hoá và giá trị)”

Như vậy có thể hiểu cơ bản về thuật ngữ Big Data là gì và chúng ta sẽ cùng đi tìm hiểu tiếp các vấn đề khác của Big Data trong các phần tiếp theo sau đây.

Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Các ứng dụng phổ biến đang sử dụng Big Data

1. Ngành tài chính – ngân hàng

Trong ngành tài chính ngân hàng, Big Data được sử dụng để phân tích và xác định các địa điểm tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng để đề xuất lập chi nhánh mới, dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể, nâng cao hệ thống ngân hàng kĩ thuật số, phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.

2. Y tế, chăm sóc sức khỏe

Trong ngành y tế, Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Big Data giúp dự đoán thời điểm cần sự có mặt của bác sĩ, giúp theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng để theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử, theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan. Ngoài ra, Big Data còn có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu, lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả. Đặc biệt, nó cũng có thể dự báo trước các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh nguy hiểm.

3. Thương mại điện tử

Đối với ngành thương mại điện tử, doanh nghiệp nào sở hữu và ứng dụng tốt Big Data sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn trên thị trường. Big Data giúp nhà quản lý xác định được sản phẩm nào được xem nhiều nhất để tối ưu thời gian hiển thị, tự gửi mã ưu đãi cho những sản phẩm khách hàng bỏ vào giỏ hàng nhưng không mua. Đặc biệt, Big Data có thể phân tích hành vi, sở thích, sự quan tâm của khách hàng, giúp nhà quản lý hiểu hơn về khách hàng để cung cấp các sản phẩm theo đúng xu hướng, nhu cầu thị trường.

4. Ngành bán lẻ

Ngành bán lẻ ứng dụng Big Data trong việc xây dựng mô hình chi tiêu của khách hàng, trợ giúp dự đoán cung – cầu cho các sản phẩm. Kết hợp với các dữ liệu về thời điểm giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác nhất sản phẩm phù hợp để luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng. Nhà quản lý có thể dựa vào dữ liệu về thói quen mua hàng, sở thích của khách hàng để xác định vị trí, cách bố trí sản phẩm trên kệ hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện.

5. Digital Marketing

Digital Marketing ngày càng trở thành một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp hiện nay. Khi ứng dụng Big Data, doanh nghiệp sử dụng Digital Marketing có thể xác định đối tượng mục tiêu trên các trang mạng xã hội dựa trên thông tin nhân khẩu học, giới tính, tuổi tác, sở thích. Bên cạnh đó, có thể cá nhân hóa các hoạt động tìm kiếm trên Google, Email Marketing, hiển thị quảng cáo phù hợp và tạo báo cáo chi tiết sau mỗi chiến dịch quảng cáo.

Xem thêm: Top 10 Add-on Google Sheets mà Recruiters phải dùng năm 2023

6. Ngành công nghiệp

– Phát triển phần mềm sản phẩm: Các công ty sử dụng Big Data để xây dựng các mô hình dự đoán cho các sản phẩm và dịch vụ mới. Họ phân loại các thuộc tính chính của sản phẩm/dịch vụ trong quá khứ và hiện tại, sau đó mô hình hóa mối quan hệ giữa các thuộc tính và phát triển thành phần mềm hoàn chỉnh.

– Tăng trải nghiệm khách hàng: Big Data cho phép bạn thu thập dữ liệu từ các phương tiện truyền thông xã hội, lịch sử web, nhật ký cuộc gọi và các nguồn khác. Nhờ đó, doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng của mình hơn qua chính hành vi thực tế của khách hàng.

– Máy học (Machine Learning): Máy học là một bước tiến của công nghệ hiện đại và Big Data góp phần lớn trong sự phát triển của máy học. Hiện nay máy móc có thể tự học từ dữ liệu lịch sử thay vì con người phải lập trình, các dữ liệu lịch sử này được thu thập đầy đủ vào Big Data.

– Thúc đẩy sự cải tiến mới: Big data cung cấp dữ liệu về thông tin sản phẩm, lịch sử phát triển của mọi lĩnh vực, ngành nghề. Qua đó, nhà quản lý có thể xác định được những điểm cần cải tiến, phát triển để công nghệ mới đem lại sự sáng tạo, mới mẻ, hữu ích cho các ngành công nghiệp.

7. Lĩnh vực giáo dục đào tạo

Ngành giáo dục sử dụng Big Data để ước tính số lượng học sinh, sinh viên tuyển sinh hằng năm, quản lý hồ sơ học sinh, sinh viên, truy xuất nhanh thông tin cần thiết khi gặp các vấn đề phát sinh. Ngoài ra, Big Data cũng giúp ước tính được nhu cầu tuyển dụng cho các ngành nghề hàng năm để đề ra các phương án đào tạo nhằm đáp ứng nguồn nhân lực cho xã hội.

8. Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data

Đặc điểm của Big Data là lượng dữ liệu khổng lồ và tăng cao qua nhiều năm, do đó cần có hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế đặc biệt cho Big Data. Ngoài ra còn có phần mềm thu thập, quản lý và tích hợp dữ liệu. Doanh nghiệp nếu sử dụng Big Data lâu dài thì nên đầu tư cơ sở hạ tầng IT vững vàng, chất lượng để đảm bảo nguồn dữ liệu không bị mất đi hoặc không cập nhật kịp. Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ.

Big Data có vai trò quan trọng như thế nào?

Vì Big Data là dữ liệu với rất nhiều các vấn đề khác nhau nên nó cần thiết đối với tất cả mọi người. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu để xem Big Data có vai trò quan trọng như thế nào nhé.

big data la gi tai sao can chu y den big data 2 — Big Data có vai trò quan trọng với các doanh nghiệp

Những ý nghĩa của Big Data

Đối với Big Data, người ta đa chỉ ra những ý nghĩa sau đây:

Big Data giúp giảm chi phí, giảm thời gian và giúp phát triển sản phẩm với dịch vụ tối ưu nhất, nhờ đó bạn có thể tìm ra quyết định thông minh nhất, sáng suốt nhất.
Giúp bạn hoàn thành tốt một số những tác vụ như: Xác định nguyên nhân khiến bạn thất bại, tạo được các chương trình khuyến mãi hợp lý phù hợp với thói quen của khách hàng với hoạt động kinh doanh, có thể tính toán và lường trước được các rủi ro có thể gặp phải và biết được hành vi gian lận làm ảnh hưởng đến kinh doanh.
Giúp thu thập lượng thông tin lớn từ các website. Doanh nghiệp có thể tận dụng công cụ này để phân tích các dữ liệu phục vụ cho khâu phân tích thị trường để tạo ra các chiến lược nâng cao chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ hiện tại, giúp doanh nghiệp tìm hiểu và nghiên cứu được hành vi của khách hàng.
Có thể từ nguồn Big Data để xây dựng một website với nội dung thu hút. Từ đó bạn có thể tìm hiểu, nghiên cứu được hành vi mua hàng. Khi dữ liệu càng được cập nhật nhiều thì tức là việc phân tích sẽ càng mang độ chính xác cao. Lời khuyên cho các doanh nghiệp: Tạo ra nhiều nội dung trên nhiều kênh xã hội khác nhau.
Big Data có thể giúp chính phủ dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của mọi người ở đất nước. Từ đó biết đầu tư đúng hướng để giảm chi phí, tăng tính hiệu quả cho các hạng mục.

Big Data là dữ liệu quan trọng với các doanh nghiệp và đồng thời đây cũng là một trong những thách thức đặt ra cho các doanh nghiệp trong thời đại 4.0. Nếu không hiểu rõ, không biết cách để tạo ra và vận dụng nguồn dữ liệu lớn này cũng đồng nghĩa với việc doanh nghiệp sẽ đi thụt lùi lại.

Big Data được tạo ra từ những nguồn nào?

Có khá nhiều nguồn được tạo và cập nhật vào Big Data. Chúng ta sẽ cùng xem đó là những nguồn nào dưới đây nhé.

big data la gi tai sao can chu y den big data 3 — Các nguồn tạo ra Big Data rất đa dạng

Các nguồn tạo ra Big Data

Hộp đen dữ liệu: Loại dữ liệu này được thu thập từ các loại phương tiện như máy bay phản lực và trực thăng. Dữ liệu được tạo ra từ hộp đen sẽ là giọng nói của Phi hành đoàn, những bản thu âm và các thông tin từ chuyến bay được ghi lại.
Dữ liệu từ các kênh truyền thông trên mạng xã hội: Đây là một nguồn Big Data cực kỳ lớn và rất có ích hiện nay. Nhất là trong thời kỳ mạng xã hội gần như gắn liền với cuộc sống của mỗi cá nhân. Các mạng xã hội phổ biến có thể kể đến mà nhiều người sử dụng là: Twitter, Facebook, Instagram, Pinterest và Google+, Zalo…
Dữ liệu giao dịch chứng khoán: Dữ liệu này có thể thu thập được từ thị trường chứng khoán. Dữ liệu này cho bạn biết về các nhu cầu mua, bán cổ phiếu của khách hàng ra sao.
Dữ liệu điện lực: Nguồn dữ liệu này sẽ được tạo ra bởi điện lực. Đây là những thông tin cụ thể từ những điểm giao nhau của các nút thông tin sử dụng.
Dữ liệu giao thông: Dữ liệu này là sức chứa, mẫu phương tiện giao thông và độ sẵn sàng cùng khoảng cách đã đi được của từng loại phương tiện giao thông.
Dữ liệu các thiết bị tìm kiếm: Dữ liệu này được tạo ra từ những loại công cụ tìm kiếm và đây được xem là nguồn dữ liệu lớn nhất của Big Data. Đây là nơi bất cứ thông tin nào cũng sẽ được tìm kiếm tùy nhu cầu. Lấy ví dụ đơn giản như google là một dữ liệu Big Data điển hình nhất.

Xem thêm: CRM Cloud Base là gì? Chọn phần mềm CRM Cloud Base nào phù hợp 2023

Xem thêm: Cách mạng công nghiệp 4.0 là gì

Công nghệ hạ tầng hỗ trợ Big Data

Hiểu được Big Data là gì, bạn có thể thấy rằng việc triển khai Big Data không hề dễ dàng. Doanh nghiệp cần phải xây dựng cơ sở hạ tầng IT để thu thập, lưu trữ và quản lý thông tin. Cơ sở hạ tầng này bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ, phần mềm quản lý, phân tích dữ liệu và các ứng dụng dữ liệu lớn.

Việc đưa dữ liệu “lên mây” được xem là giải pháp hoàn hảo giúp hỗ trợ quan trọng trong việc quản lý khối lượng thông tin khổng lồ này. Đây được dự đoán sẽ trở thành xu hướng xử lý trong tương lai.

Ngoài ra, để có thể thu thập dữ liệu nhanh và chính xác, doanh nghiệp cần sử dụng những nguồn dữ liệu uy tín như mạng xã hội, ứng dụng di động, Website, lưu trữ Email… Đồng thời cần phải xây dựng hệ thống bảo mật cấp cao, hệ thống giám sát để có thể bảo vệ hệ thống và nguồn dữ liệu.

Ngoài ra, khi mà IoT ngày càng trở nên phổ biến. Nó sẽ giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu người dùng bằng cách triển khai cảm biến trên tất cả các phương tiện, thiết bị, sản phẩm.

Một số công nghệ hỗ trợ Big Data mà bạn có thể sử dụng như sau:

Apache Hadoop

Hadoop là một Apache Framework mã nguồn mở. Nó cho phép xử lý phân tán (Distributed Processing) để có thể quản lý và lưu trữ các tệp dữ liệu lớn trên các cụm máy tính. Với MapReduce, Hadoop chia nhỏ mô hình thành nhiều phân đoạn khác nhau được chạy song song trên nhiều Node khác nhau.

Apache Spark

Apache Spark là một Framework mã nguồn mở tính toán cụm (Open Source Cluster Computing Framework). Nó có khả năng thực hiện các tính toán trên nhiều máy khác nhau cùng một lúc tại bộ nhớ trong (In-Memories) hay hoàn toàn trên RAM.

Apache Spark được đánh giá là công cụ giàu tiềm năng và mang đến nhiều lợi ích vượt trội trong việc xử lý dữ liệu Big Data.

Apache Kafka

Kafka là hệ thống Message Pub/Sub phân tán (Distributed Messaging System). Nó cho phép truyền một lượng lớn Message theo thời gian thực, và trong trường hợp bên nhận chưa nhận thì Message vẫn được lưu trữ sao lưu trên một hàng đợi và cả trên ổ đĩa một cách an toàn.

Hiểu được Big Data là gì chắc hẳn bạn đã hiểu được những giá trị mà Big Data mang lại. Thuật ngữ này ngày càng được sử dụng phổ biến và được triển khai trong hầu hết các lĩnh vực.

Để có thể triển khai Big Data hiệu quả, bạn cần sử dụng công nghệ hỗ trợ hạ tầng và công nghệ hỗ trợ phù hợp. Từ đó mang đến kết quả tốt nhất.

Xem thêm:

Vậy Big Data được sử dụng trong những trường hợp nào?

Đối với Big Data, người ta thường sử dụng trong nhiều trường hợp khác nhau sau đây:

big data la gi tai sao can chu y den big data 4 — Big Data được sử dụng trong nhiều trường hợp khác nhau

Thực hiện phân tích khách hàng: Thông qua Big Data, các công ty có thể kiểm tra dữ liệu khách hàng. Từ đó giúp nâng cao trải nghiệm, cải thiện các chiến lược và chương trình nhằm thu hút và chuyển đổi tỉ lệ cao hơn.
Phân tích các hoạt động: Việc phân tích các hoạt động sẽ giúp nâng cao được hiệu quả hoạt động và sử dụng tốt hơn các tài sản của công ty. Đây chính là mục tiêu hướng đến của mỗi công ty vì mong muốn việc đầu tư sẽ hiệu quả hơn. Thông qua Big Data doanh nghiệp có thể vận hành được hiệu quả và giúp cải thiện được hiệu suất.
Giúp phòng chống gian lận: Nhờ việc phân tích các hoạt động dữ liệu mà doanh nghiệp có thể xác định được những hoạt động khả nghi gây tổn thất cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Từ đó có thể tìm ra được đối tượng gian lận và tiến hành xử lý.
Giúp tối ưu hóa giá cả: Nhờ Big Data, công ty có thể phân tích dữ liệu và đặt mức giá cho phù hợp nhất với khách hàng.

5 lợi ích tuyệt vời của việc học Big Data

No 1. Mức lương cao

Với số lượng dữ liệu cần xử lý mỗi ngày của doanh nghiệp, nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia Big Data và nhân viên phân tích dữ liệu đang tăng lên đáng kể. Các công ty lớn như Amazon, Google, Facebook, Microsoft, v.v. đang trả một số tiền khá lớn cho các chuyên gia Big Data của họ. Nếu bạn chưa biết Big Data là gì, thì có thể hiểu đơn giản là làm việc với dữ liệu khách hàng mà doanh nghiệp cung cấp.

No 2. Có thể ứng dụng được trong tất cả các ngành nghề

Nếu có kiến thức về Big Data, bạn có thể làm việc ở tất cả các ngành nghề khác nhau. Từ tài chính, sản xuất, công nghệ thông tin, truyền thông, bán lẻ, hậu cần,… đều có thể áp dụng kĩ năng này. Doanh nghiệp nào cũng cần sử dụng Big Data để tận dụng lợi thế cạnh tranh và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu hiện có. Vì vậy, đây là thời điểm thích hợp để chọn Big Data là mục tiêu tiếp theo trên con đường sự nghiệp của bạn.

No 3. Nâng cao kỹ năng

Học Big Data có thể là khoản đầu tư tốt nhất của bạn, vì nó không chỉ là kỹ năng cần thiết cho công việc mà còn có thể vận dụng trong cuộc sống hàng ngày. Big Data bao gồm nhiều vấn đề chưa được giải quyết, vì vậy học Big Data là cách nâng cao kỹ năng phân tích và lập luận của bạn. Big Data còn liên quan đến thống kê và kỹ năng giải quyết vấn đề, 2 kĩ năng hữu ích cho cuộc sống thực tiễn của bạn.

Xem thêm: Affiliate Marketing là gì? 7 bước làm Affiliate Marketing hiệu quả

No 4. Tăng lợi thế cạnh tranh của bản thân

Một trong những nhiệm vụ chính của việc phân tích Big Data là đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Chính nhờ có việc phân tích này mà các quyết định được đưa ra dựa trên cơ sở khoa học, thay vì hoàn toàn dựa trên trực giác hay dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ. Ngoài ra, nhờ có Big Data, doanh nghiệp có thể dự đoán được các xu hướng mới trong tương lai và đưa ra chiến lược phát triển đúng đắn. Và khi doanh nghiệp đã biết được sản phẩm và dịch vụ nào sẽ thành công, họ sẽ nắm được lợi thế của “người đầu tiên” trên thị trường.

Như vậy, câu trả lời cho vấn đề Big Data là gì khá phức tạp, bởi nó bao hàm rất nhiều kĩ năng.

No 5. Mở rộng cơ hội nghề nghiệp

Theo ước tính, dữ liệu sẽ tiếp tục phát triển lên đến zettabyte vào năm 2025. Điều này có nghĩa là nhu cầu về nhân sự Big Data cũng sẽ tăng lên trong tương lai. Các chuyên gia phân tích dữ liệu sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong sự phát triển của một doanh nghiệp.

Vì vậy, nếu bạn muốn trở thành chuyên gia Big Data, thì đây là thời điểm thích hợp để bắt đầu học kỹ năng này. Nếu đây là lần đầu tiên bạn biết đến lĩnh vực này và vẫn còn mơ hồ không rõ Big Data là gì, 10 trang web mà TaxPlus giới thiệu ngay dưới đây sẽ giúp bạn dễ dàng làm chủ kĩ năng này.

Top 10 website học Big Data tốt nhất 2023

Big Data Architect

Chương trình “Big Data Architect Masters” của Edureka sẽ giúp bạn thành thạo các hệ thống và công cụ cần thiết cho việc phân tích dữ liệu. Chương trình này bao gồm đào tạo về Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend và Cassandra. Đây là một chương trình mở rộng, bao gồm 9 khóa học và hơn 200 giờ học tương tác trực tiếp với giảng viên.

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ nhận được chứng chỉ về Big Data. Ngoài ra, bạn có thể truy cập trọn đời vào tất cả nội dung của khóa học.

YouTube

Để học Big Data hoàn toàn miễn phí trên YouTube, bạn hãy truy cập vào channel của Edureka. Video của Edureka sẽ giúp bạn tìm hiểu chi tiết các khái niệm Big Data là gì, các vấn đề liên quan và các trường hợp áp dụng trong thực tế. Khóa học này phù hợp vởi cả người mới bắt đầu và các chuyên gia có kinh nghiệm muốn nâng cao kỹ năng của mình trong Hadoop.

For Beginners

Khóa học “Big Data & Hadoop” của Udemy dành cho người mới bắt đầu sẽ giúp bạn trang bị kiến thức cơ bản về Big Data, Hadoop, HDFS, Hive, Pig và MapReduce. Khóa học cũng giới thiệu các xu hướng công nghệ, thị trường Big Data, mức lương và các công việc khác nhau trong lĩnh vực này.

Ngoài ra, khóa học xũng hướng dẫn bạn viết code trong Pig và Hive để xử lý lượng lớn dữ liệu và thiết kế đường ống dẫn dữ liệu. Để bắt đầu khóa học, bạn cần có kiến thức cơ bản về SQL và RDBMS.

Hadoop Basic

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu Big Data là gì và các nguyên tắc cơ bản về Hadoop từ Whizlabs. Khóa học bao gồm các chủ đề như giới thiệu về Big Data, phân tích và làm việc với dữ liệu, mô hình dữ liệu, hướng dẫn sử dụng Hadoop, Python và GCP. Khóa học này bao gồm 8 bài giảng có thể truy cập không giới hạn trên các thiết bị khác nhau, bao gồm Mac, PC, Android và iOS.

Specialization

Khóa học “Big Data Specialization” từ Coursera sẽ giúp bạn hiểu rõ các phương pháp nền tảng của Big Data do Đại học California, San Diego (UCSanDiego) cung cấp. Và điều tuyệt vời nhất là bạn có thể đăng ký học miễn phí.

Trong khóa học này, bạn có thể học các kỹ năng như Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, mô hình dữ liệu, quản lý dữ liệu, Splunk và kiến thức cơ bản về machine learning. Bạn cần khoảng 8 tháng để hoàn thành khóa học, ngoài ra không cần bất kỳ kiến thức hoặc kinh nghiệm nào để bắt đầu khóa học.

Mastering Hadoop

CUốn sách “Làm chủ Hadoop 3” của Chanchal Singh và Manish Kumar giúp bạn nắm vững các khái niệm mới nhất về Hadoop 3. Cuốn sách này sẽ giúp bạn nắm bắt các tính năng mới của Hadoop 3, cách thu thập và xử lý dữ liệu thông qua YARN, MapReduce và các công cụ liên quan khác. Bạn có thể dễ dàng vận dụng những kiến thức đã học được vào các tình huống thực tế.

Hadoop Framework

Khóa học của UCSanDiego dành cho các chuyên gia hoặc lập trình viên muốn tìm hiểu chi tiết Big Data là gì và các công cụ thiết yếu để thu thập, phân tích dữ liệu với khối lượng lớn. Ngoài ra, bạn sẽ được học thêm các kỹ năng như Python, Apache Hadoop, Spark và MapReduce.

Khóa học với hình thức trực tuyến 100% và cần khoảng 26 giờ để hoàn thành. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng về Big Data.

Learning Hadoop

LinkedIn là một nơi tuyệt vời để phát triển mạng lưới nhà tuyển dụng và nâng cao kiến thức, kỹ năng của bạn. Khóa học về Big Data của LinkedIn sẽ giới thiệu về Hadoop, MapReduce, công cụ xử lý và lập trình Hadoop. Bạn sẽ tìm hiểu cách tối ưu hóa và sử dụng MapReduce, cũng như cách xây dựng các truy vấn cơ bản với Pig và Hive.

Data Engineer

Khóa học “Data Engineering” của Udacity yêu cầu bạn phải có hiểu biết sâu về SQL và Python. Thời lượng của khóa học ước tính khoảng 5 tháng, với 5-10 giờ học mỗi tuần. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách xây dựng Data Lake, kho dữ liệu, mô hình dữ liệu với Cassandra và PostgreSQL. Ngoài ra, khóa học cũng hướng dẫn cách làm việc với bộ Big Data qua Spark và tự động hóa dữ liệu bằng Apache Airflow.

Fundamentals

Khóa học của edX sẽ giải thích chi tiết Big Data là gì, các nguyên tắc cơ bản về Big Data, cách Big Data đã thay đổi quy trình vận hành trong các tổ chức và các kỹ thuật, công cụ để khai thác dữ liệu. Khóa học này do Đại học Adelaide cung cấp với hơn 41 nghìn người đã đăng ký tham gia khóa học.

Tương lai của khoa học dữ liệu rất rộng mở và là tạo ra cơ hội nghề nghiệp cho các bạn trẻ đam mê Big Data. Trong tương lai gần, đây sẽ là một trong số những công nghệ được sử dụng nhiều nhất trong các doanh nghiệp trên toàn cầu.