Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Công nghệ dữ liệu lớn

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

M97852

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

CNTK - Viện Công nghệ Thông minh và Tương tác

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: 30 giờ
  • Làm việc nhóm, thảo luận:: 15 giờ
  • Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
  • Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận
  • Tự nghiên cứu, tự học: 105 giờ
  • Đồ án, Đề án, Dự án
  • Thực tập

8. Tính chất học phần:

Tự chọn

9. Ngành áp dụng:

Công nghệ logistics

10. Điều kiện tiên quyết:

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

11. Mục tiêu học phần:

Học phần Công nghệ Dữ Liệu – Big Data Technology nhằm trang bị cho sinh viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Sinh viên sẽ được tiếp cận các khái niệm cơ bản và nâng cao về Big Data, các đặc trưng và thách thức trong việc lưu trữ, quản lý, và phân tích dữ liệu. Đồng thời, môn học giới thiệu các công cụ và phương pháp phổ biến như Hadoop, MapReduce, và Apache Spark, giúp sinh viên xây dựng các ứng dụng dữ liệu lớn trong thực tế. Qua đó, sinh viên sẽ phát triển kỹ năng làm việc nhóm, lập trình, và khả năng tự nghiên cứu, góp phần vào việc giải quyết các vấn đề phức tạp trong lĩnh vực Big Data./ The course Big Data Technology provides students with the essential knowledge and skills to process and analyze Big Data. Students will explore fundamental and advanced concepts, characteristics, and challenges in storing, managing, and analyzing large datasets. The course introduces popular tools and methods such as Hadoop, MapReduce, and Apache Spark, enabling students to build real-world Big Data applications. Additionally, students will develop teamwork, programming, and self-research skills to address complex issues in the field of Big Data.

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Môn học giới thiệu tổng quan về khái niệm, đặc trưng cũng như những thách thức của Bigdata (Khả năng phân tích, dự đoán nhằm trích xuất một giá trị lớn hơn từ dữ liệu). Giới thiệu một số phương pháp và công cụ phổ biến để khai thác và quản lý Bigdata (Hadoop, MapReduce và Spark).