Ngày nay, có càng nhiều các công ty tập trung một lượng lớn dữ liệu mà họ cần được sắp xếp. Nó có thể là từ ngôn ngữ lập trình, các con số được nhập vào hệ thống hoặc thông tin liên hệ của khách hàng. Với các chương trình và sản phẩm phù hợp, Big Data này có thể giúp các doanh nghiệp xúc tiến và quản lý hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ gợi ý các nguồn giúp bạn tự học Big Data online hiệu quả và tài liệu liên quan có sẵn cho bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu Big Data.
Big Data nghe có vẻ khá dễ hiểu. Đó chỉ là một lượng lớn các dữ liệu. Tuy nhiên, bạn có biết rằng để học cách tổ chức và phân tích nó, sau đó trích xuất nó từ một tập dữ liệu, thì cần phải hoàn thành các khóa học và đào tạo chuyên ngành về Big Data?
Nói một cách dễ hiểu thì Big Data là những tập Big Data, phức tạp. Nó có thể được thu thập từ nhiều nguồn, chẳng hạn như danh sách email, cơ sở dữ liệu và bảng tính. Tập dữ liệu có thể có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Một số đôi khi có thể nhầm lẫn Big Data với khoa học dữ liệu, nhưng chúng không giống nhau.
Big Data có thể được sử dụng cho nhiều việc khác nhau. Dưới đây là danh sách một vài ứng dụng khả thi.
Vì có quá nhiều Big Data nên nó được chia thành ba loại khác nhau. Dưới đây là ba loại Big Data bạn nên tìm hiểu.
Dữ liệu có cấu trúc khá dễ hiểu. Nó là dữ liệu đã được tổ chức và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Mọi người có thể tự nhập loại dữ liệu này vào cơ sở dữ liệu hoặc máy móc thu thập dữ liệu từ máy chủ hoặc ứng dụng.
Dữ liệu phi cấu trúc là khi dữ liệu được lưu trữ không có định dạng. Vì vậy, nó hoàn toàn trái ngược với dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc cũng có hai khía cạnh. Nó có thể được tạo ra bởi con người hoặc máy móc. Dữ liệu này thường do người dùng tạo, sau đó được thu thập, chẳng hạn như thông qua hoạt động truyền thông xã hội, hình ảnh vệ tinh, âm thanh, văn bản hoặc video.
Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Nó sẽ có các đặc điểm là sự kết hợp của hai loại được mô tả ở trên.
Có nhiều cách để ai đó học Big Data. Một người có thể tham gia một khóa học Big Data online hoặc chọn tham gia đào tạo trực tiếp. Tuy nhiên, do đại dịch COVID-19 hiện tại, một số khóa học trực tiếp tạm thời đã được chuyển sang online.
Không có thời gian ấn định chính xác về việc mất bao lâu để học Big Data. Nó chỉ phụ thuộc vào từng cá nhân và các lớp học mà họ chọn để tham gia. Một số lớp có thể mất vài giờ để bao gồm các chức năng cơ bản, nhưng những lớp khác có thể mất vài tháng tùy thuộc vào mức độ chuyên sâu của tài liệu.
Nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp trong Big Data, sẽ là điều khôn ngoan nếu bạn tìm hiểu càng nhiều càng tốt. Nếu bạn yêu thích nó, bạn thậm chí có thể tiếp tục lấy bằng về khoa học dữ liệu và trở thành một nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu.
Nếu bạn đang muốn tìm hiểu Big Data, hãy làm theo các bước bên dưới để xem bạn nên làm gì trước khi bắt đầu học.
Thông qua Internet, có nhiều cách bạn có thể tìm hiểu về Big Data. Tất cả chỉ cần tìm kiếm trên Google đơn giản. Khi nói đến việc tìm hiểu về Big Data, số lượng các khóa học, chương trình đào tạo và tài nguyên có sẵn là rất lớn.
Dưới đây là danh sách các khóa học và đào tạo về Big Data tốt nhất online
Chi phí: Miễn phí
Điều kiện tiên quyết: Không có
Các khóa học:
Coursera hợp tác với nhiều trường đại học để cung cấp các lớp học miễn phí về Big Data. Đây chỉ là một vài trong số các khóa học được cung cấp bởi trang web khóa học mở, online lớn.
Trong mỗi lớp học này, sinh viên sẽ học cách phân tích, thu thập và lưu trữ dữ liệu, cũng như các hệ thống quản lý dữ liệu khác nhau, SQL, Big Data để phân tích và machine learning cho Google Cloud Platform. Sinh viên cũng sẽ có được kinh nghiệm thực tế bằng cách học các công cụ cần thiết để phân tích và mô hình dự đoán.
Chi phí: Nhiều mức độ lựa chọn
Điều kiện tiên quyết: Nhiều cấp độ lựa chọn
Các khóa học:
Các nguyên tắc cơ bản về phân tích dữ liệu cho Big Data
Udemy cũng tổ chức nhiều chương trình đào tạo Online tuyệt vời. Trong các khóa học về Big Data được liệt kê ở trên, các cá nhân sẽ học về các giải pháp và công nghệ Big Data, cách chạy các biến đơn trên tập dữ liệu, kiến trúc Big Data, trí tuệ nhân tạo, SQL và Hadoop.
Nếu học online không dành cho bạn, thì có thể bạn muốn xem một cuốn sách. Dưới đây là danh sách tựa sách có sẵn cho bạn nếu bạn muốn khám phá Big Data ở dạng này.
Trong cuốn sách này, bạn sẽ đọc về những thông tin nâng cao trong việc quản lý Big Data. Nó đề cập đến cách quản lý dữ liệu hiệu quả và cách tìm giải pháp và lưu trữ dữ liệu. Nó cũng cung cấp nhiều ví dụ thực tế về cách quản lý dữ liệu hiệu quả.
Trong suốt cuốn sách này, độc giả sẽ tìm hiểu tại sao Big Data lại quan trọng đối với các doanh nghiệp, bao gồm cách nó được sử dụng trong quản lý, quan hệ người tiêu dùng và chi phí. Đọc về cách Big Data có thể thay đổi công việc của bạn và cách thuê những người có thể giúp công ty của bạn trong lĩnh vực này.
Có rất nhiều website xã hội để tìm hiểu thêm về Big Data và cách sử dụng của nó. Dưới đây là danh sách một số website phổ biến.
YouTube không chỉ có những video hài hước. Nó cũng là một nguồn tài nguyên online tuyệt vời để học tập. Có hàng nghìn video trực quan về Big Data trên nền tảng này sẽ giúp bạn nhận được thông tin tốt hơn.
Linkedin hữu ích cho những người muốn trở nên chuyên nghiệp. Ngoài việc đăng ký xin việc và kết nối, nó còn cung cấp các khóa đào tạo và tài nguyên tuyệt vời cho những cá nhân muốn tìm hiểu thêm về một chủ đề cụ thể, bao gồm cả Big Data.
Big Data có thể là một lĩnh vực khó học, từ các khái niệm cơ bản đến các công nghệ và chương trình khác nhau được sử dụng để phân tích nó. Như đã đề cập ở trên, có rất nhiều công việc dành cho bạn nếu bạn thấy mình quan tâm sâu sắc đến Big Data.
Một trong những công việc đó là làm việc như một nhà khoa học dữ liệu. Theo Cục Thống kê Lao động, một nhà khoa học dữ liệu kiếm được trung bình 100.560 đô la mỗi năm ở Hoa Kỳ. Nếu bạn thích làm việc với và quản lý Big Data, thì lĩnh vực này là một lựa chọn sáng suốt.
Nếu bạn đang nghĩ đến việc học Big Data, hãy xem xét những gợi ý về làm thế nào để tự học Big Data Online cũng như các tài liệu hữu ích. Khi bạn đã nắm chắc tất cả các khái niệm, đã đến lúc bắt đầu sự nghiệp chuyên nghiệp của mình.