Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Công nghệ dữ liệu lớn trong Logistics

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

INT547277

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

8. Ngành áp dụng:

Kỹ sư tài năng Logistics thông minh (K52.TV) - Logistics và quản lý chuỗi cung ứng - Kỹ sư tài năng Logistics thông minh (K52.TV) (7510605) - Đại Học

9. Điều kiện tiên quyết:

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

10. Mục tiêu học phần:

Sau khi hoàn thành học phần, học viên có thể: Hiểu các nguyên lý, kiến trúc và hệ sinh thái công nghệ dữ liệu lớn trong logistics và chuỗi cung ứng thông minh. Thiết kế pipeline dữ liệu phục vụ thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu logistics quy mô lớn. Ứng dụng các nền tảng điện toán phân tán và điện toán đám mây cho phân tích logistics thời gian thực. Xây dựng quy trình kỹ nghệ dữ liệu phục vụ vận hành logistics thông minh và hỗ trợ ra quyết định. Đánh giá các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu, quản trị dữ liệu, bảo mật dữ liệu và khả năng mở rộng của hệ thống dữ liệu logistics.

11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần cung cấp cho học viên kiến thức và kỹ năng nâng cao về công nghệ dữ liệu lớn, kỹ nghệ dữ liệu và hạ tầng phân tích dữ liệu trong lĩnh vực logistics và quản lý chuỗi cung ứng thông minh. Nội dung học phần tập trung vào kiến trúc dữ liệu phân tán, pipeline dữ liệu, xử lý dữ liệu thời gian thực, nền tảng điện toán đám mây, hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn và các kỹ thuật quản trị dữ liệu phục vụ vận hành logistics hiện đại.

Bên cạnh nền tảng lý thuyết, học viên sẽ được tiếp cận các tình huống thực tế trong logistics như theo dõi vận chuyển thời gian thực, giám sát kho thông minh, phân tích dữ liệu IoT logistics, tích hợp dữ liệu đa nguồn và xây dựng hệ thống dữ liệu hỗ trợ trí tuệ vận hành trong chuỗi cung ứng số.