Học Big Data bắt đầu từ đâu? – Những thắc mắc thường gặp phải

Big Data ngày nay đang dần trở thành công cụ công nghệ “sống còn” của các doanh nghiệp. Do đó, lĩnh vực này cũng được rất nhiều bạn trẻ quan tâm và muốn tìm hiểu. Thu thập, xử lý, phân tích các dữ liệu hàn lâm để đưa chúng ra thành những câu trả lời, thông điệp có ý nghĩa thực sự chỉ là những mô tả ngắn gọn nhất về công việc này. Trên thực tế, để xử lý dữ liệu đòi hỏi người phân tích phải có kỹ năng tốt. Nếu bạn cũng đang có hứng thú với công nghệ này, hãy tham khảo những câu hỏi dành cho những người chưa biết học Big Data bắt đầu từ đâu dưới đây.

Mục lục

Big Data là gì? Khái niệm về Big Data

Big Data là tập hợp rất nhiều dữ liệu với số lượng lớn đáp ứng đủ 5V mô tả. Tuy nhiên trên thưc tế, các dữ liệu có 3 yếu tố dưới đây đã được xếp vào loại dữ liệu phức tạp Big Data.

– Đa dạng các loại dữ liệu khác nhau ở dạng phức tạp

– Tốc độ tăng dữ liệu nhanh, tính theo từng giây

– Không thể xử lý bằng các công cụ truyền thống

Cần thành thạo các công nghệ hay học bằng cấp gì?

Trên thực tế, các doanh nghiệp đều sẽ quan tâm đến kinh nghiệm và kỹ năng của bạn nhiều hơn là bằng cấp. Vì vậy, bạn nên thực hành thành thaọ các công nghệ như: Docker, MongoDB, PostgreSQL, Apache Spark, AWS, Kafka, Bash shell, Jenkins. Ngoài ra, có thể lấy thêm các chứng chỉ cloud computing để tự tin và chiếm ưu thế hơn: AWS, AZURE, GCP, IBM WATSON.

Cần chuẩn bị những gì để bắt đầu nghiên cứu Big Data?

Để bắt đầu bước chân vào con đường của Big Data, bạn cần thành thạo: kiến thức dữ liệu cơ sở, lập trình, mạng máy tính, và đọc hiểu tốt tiếng Anh.

Ngoài ra, bạn có thể bổ sung kiến thức từ cơ bản đến nâng cao với các Document ở câu hỏi trên hoặc mua thêm sách trên các trang bán của nước ngoài như Amazon.

Học Big Data bắt đầu từ đâu?

Đầu tiên bạn cần nắm được các bước phát triển của Big Data từ: văn bản giấy, văn bản số hóa, thực hiện trên Excel, các cơ sở dữ liệu SQL, các Big Data như Hadoop/ NoSQL, Kafka, Spark, Storm.

Các lưu ý khi phân tích Big Data

– Bắt đầu từ bài toán cần giải quyết, vấn đề ở mức độ nào thì chỉ dùng các công cụ giải quyết ở mức độ đó. Sau đó, học dần lên theo các bài toán gặp phải.

– Sử dụng các từ khóa phù hợp để tìm cách giải quyết: AWS Kinesis, Apache Kafka là message queue, Apache Spark, Apache Storm là processing, Hadoop, NoSQL là Storage, Jenkins, Ansible, Vagrant là management/monitoring.

Các bước để xử lý Big Data

Chia nhỏ để xử lý, sau đó dùng đến Indexing, Mini-batch, và Manage/Monitoring.

Hadoop có cách thức hoạt động thế nào?

Hadoop sẽ phân tích và tạo ra nhiều bản sao trên nhiều máy cluster. Khi user cần truy cập, Hadoop sẽ không quan tâm đến việc file đó nằm ở bao nhiêu máy mà máy master sẽ trực tiếp xác định được vị trí file đó nằm ở đâu.

Các ứng dụng công nghệ khác tương tự như Hadoop là Dropbox, Google drive, Microsoft Drive, AWS S3, Google Cloud Storage, …

Phân tích các dữ liệu cùng quan hệ và các dữ liệu hỗn tạp từ nhiều nguồn có gì khác nhau không?

Vi dụ như các dữ liệu cùng trong một bảng SQL thì chúng cũng đã có sẵn schema, chỉ cần dựa trên ngôn ngữ của SQL là được. Những với dữ liệu phức tạp, là văn bản, hình ảnh, video,… thì cần phải phân tích tương ứng với các ngành khoa học liên quan, như Xử lý tín hiệu số hóa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính,…

Trên đây là những câu hỏi phổ biến nhất mà các bạn không biết học Big Data bắt đầu từ đâu thường thắc mắc. Hi vọng những giải đáp này đã giúp các bạn đam mê Big Data có thể hiểu rõ hơn về lĩnh vực này.

Click to rate this post!

[Total: 0 Average: 0]

Công nghệ - Tags: ,