Big Data in Machine Learning

• HV học qua khóa “Machine Learning with Python” hoặc có kiến thức tương đương
• Sinh viên các trường Đại học, Cao đẳng
• HV có định hướng sẽ làm việc trong lĩnh vực Machine Learning hoặc Data Science

• Nắm vững các đặc điểm và thành phần của Dữ liệu lớn
• Nắm vững các kỹ thuật xử lý và phân tích Dữ liệu lớn
• Làm việc với Spark, Big Data Technology mới nhất
• Dễ dàng thao tác với Dữ liệu lớn sử dụng bộ thư viện của PySpark: PySpark RDD’s, PySpark DataFrames, PySpark SQL, PySpark ML, PySpark Streaming, PySpark GraphX…
• Áp dụng Máy học với Dữ liêu lớn, dự đoán xu hướng và ra quyết định
• Giải mã sự phức tạp của ngôn ngữ sử dụng công cụ NLP tiên tiến của PySpark
• Xử lý dữ liệu thời gian thực
• Thiết lập và điều hướng cụm Spark, đảm bảo hiệu suất tốt trong các thách thức về dữ liệu
• Vận dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn để mang lại các số liệu thống kê theo yêu cầu của doanh nghiệp

• Thời gian học: 5 tuần
• Thời lượng: 48 giờ (64 tiết)
• Học phí:  6.000.000 đ

• Ưu đãi 100.000đ dành cho học viên đăng kí Online
• Ưu đãi 10% dành cho HS-SV, Học viên cũ, Nhóm 2 Học viên 
• Ưu đãi 15% dành cho nhóm 3 Học viên trở lên

***Lưu ý: Áp dụng chính sách ưu đãi cao nhất, không áp dụng cộng dồn

• Tổng quan Dữ liệu lớn (Big data)
  • Giới thiệu, lịch sử Big Data
  • Vs’ của Big Data (3Vs’, 4Vs’, 5Vs’, 6Vs’…)
  • So sánh Batch processing (xử lý theo lô) và Stream processing (xử lý theo thời gian thực)
  • Giới thiệu Apache Spark
  • Các thành phần của Apache Spark: RDD API, SQL, MLlib, GraphX, Streaming
• Tổng quan PySpark
  • Giới thiệu PySpark: Spark với Python (Python API)
  • Lý do chọn PySpark
  • Cài đặt và cấu hình PySpark
  • Spark Context, Spark Session
• PySpark RDDs
  • Giới thiệu PySpark RDDs (Resilient Distributed Dataset)
  • RDDs operations
    • Transformations
    • Actions
  • Làm việc với PySpark RDDs
    • RDDs
      • Tạo RDD: parallelize(), textFile()
      • Transformations: map(), filter(), flatMap(), RDD1.union(RDD2)…
      • Actions: collect(), take(), count(), first(), reduce(), saveAsTextFile(),…
    • Pair RDDs
      • Tạo Pair RDDs: từ key-value tuple, regular RDD
      • Transformations: reduceByKey(), groupByKey(), sortByKey(), join()
      • Actions: countByKey(), collectAsMap()
• PySpark DataFrame, SQL
  • Giới thiệu
  • Làm việc với PySpark DataFrame
    • Tạo DataFrame: createDataFrame(), spark.read.csv(), spark.read.json()…
    • Các function thông dụng
      • printSchema(), show(), count(), describe(), crosstab()
      • select(), select() và agg, count, max, mean, min, sum..., select().distinct(),
      • groupby(), orderby().asc()/desc()
      • withColumn(), withColumnRenamed()
      • drop(), dropDuplicates(), dropna()
      • filter(), where()
      • Conditional clauses: .when(<if condition>, <then x>), .otherwise()
      • User defined functions (UDF)
    • Trực quan hóa dữ liệu
  • PySpark SQL
    • Giới thiệu
    • Truy vấn thông dụng: select(), when(), like(), startswith(), endswith(), substr(), between()
    • Thao tác trên dữ liệu: tạo view từ dataframe, nhóm (group by), lọc (filtering), sắp xếp (sorting), kết (joining), phân vùng (partitioning)…
• Tiền xử lý và phân tích dữ liệu
  • Xử lý dữ liệu
    • Xóa (dropping), lọc (filtering), kết (joining) dữ liệu
    • Xử lý dữ liệu thiếu, trùng, outliers
    • Sử dụng parquet
    • Data validation
  • Tạo các tính năng mới (Feature Engineering)
    • Từ tính năng kiểu chuỗi/ số -> các tính năng kiểu số mới
    • Từ tính năng chuỗi -> tính năng Datetime -> các tính năng thành phần từ Datetime
    • Trích xuất tính năng chuỗi/ văn bản thành các tính năng mới
    • Splitting & Exploding
    • Scaling data
    • Pivoting & Joining
    • Binarizing, Bucketing & Encoding
  • Phân tích dữ liệu (Data Analysis)
    • Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)
    • Trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan PySpark MLlib
  • Giới thiệu
  • PySpark MLlib algorithms
  • Triển khai project: Đọc và xử lý dữ liệu, xây dựng model, đo lường và đánh giá model, lưu model và dự đoán mới
• Machine Learning với PySpark MLlib
  • Học có giám sát (Supervised Learning: Classification & Regression)
    • Linear Regression, Logistic Regression
    • Tree models: Decision Tree, Random Forest, Gradient-Boosted Tree
  • Pipeline
  • Học không giám sát (Unsupervised Learning: Clustering & Recommender System)
    • Phân cụm với KMeans
    • Hệ thống đề xuất (Recommender System) với ALS
    • Phân tích luật kết hợp (Association rules) với FPGrowth
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)
  • Giới thiệu
  • Công cụ
    • Tokenizer
    • StopWordsRemover
    • NGram
    • CountVectorizer
    • TF-IDF
• Apache Spark standalone cluster
  • Giới thiệu standalone cluster
  • Kết nối các Slave computer tới Master Server
  • Triển khai project trong hệ thống Mater – Slave computers
• PySpark Streaming
  • Giới thiệu
  • Lý do chọn PySpark Streaming
  • Đặc điểm
  • Streaming Context/ DStream
  • Streaming Transformation Operations
  • Streaming Checkpoint
• GraphX
  • Giới thiệu
  • Làm việc với GraphX
    • Tạo graph
    • Vertex & edge
    • Trực quan Graph
    • Lọc thông tin trên graph (filtering)
    • Connecting
    • Tìm mối quan hệ (motif finding)
    • Đếm tam giác trên graph (triangle count)
    • Hạng 

Học viên thi đạt kết quả cuối môn học sẽ được cấp chứng nhận "Big Data in Machine Learning - Dữ liệu lớn trong máy học"