Tìm hiểu về các tài liệu học Big data và lộ trình học cơ bản

Big Data sử dụng để làm gì?

Big Data có thể được sử dụng trong nhiều việc khác nhau. Dưới đây là danh sách một số ứng dụng khả thi.

Quảng cáo: Big Data được sử dụng để phân tích dữ liệu thu thập được từ quảng cáo trên mạng xã hội hoặc là Google.

Phân tích Big Data: Sử dụng phân tích Big Data khi xử lý các bộ thông tin lớn để đảm bảo rằng không có phần thông tin nào vô tình bị bỏ sót.

Giải trí, thông tin liên lạc & phương tiện truyền thông: Trong các ngành này, có nhiều cách Big Data có thể được sử dụng. Big Data được sử dụng khi thu thập phân tích phương tiện truyền thông xã hội, thu thập, phân tích thông tin chi tiết về khách hàng hoặc như đo lường hiệu quả hoạt động của content.

Chính phủ: Trong chính phủ, một lượng lớn dữ liệu đã được tạo ra để sử dụng trong các chương trình của chính phủ, hay như thông tin an ninh mạng chẳng hạn.

Ngân hàng: Big Data có rất nhiều công dụng trong lĩnh vực này. Các dữ liệu được thu thập từ thẻ tín dụng và có thể được sử dụng để bắt những kẻ gian lận, xác định hành vi rửa tiền và giảm thiểu các rủi ro.

Một số công việc có sẵn trong Big Data bao gồm đó là:

+ Data scientist (nhà khoa học dữ liệu)

+ Data analyst (nhà phân tích dữ liệu) 

+ Data engineer (kỹ sư dữ liệu) 

+ Quản lý cơ sở dữ liệu

+ Kỹ sư bảo mật

+ Big Data Developer

Mất bao lâu để tìm hiểu về Big Data?

Không có thời gian ấn định chính xác cho việc mất bao lâu để học Big Data. Nó chỉ phụ thuộc vào từng cá nhân và những lớp học mà họ chọn để tham gia. Một số lớp có thể chỉ mất vài giờ để bao gồm các chức năng cơ bản, nhưng những lớp khác có thể mất vài tháng tùy thuộc theo mức độ chuyên sâu của tài liệu.

Nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp trong ngành Big Data, sẽ là một 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 có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu hoặc là nhà phân tích dữ liệu.

Cách học Big Data như thế nào?

Nếu bạn đang muốn tìm hiểu về Big Data, hãy làm theo các bước bên dưới để xem bạn nên làm gì trước khi bắt đầu học nhé.

+ Tìm hiểu các kiến ​​thức cơ bản về Big Data. Bước đầu tiên bạn nên tìm hiểu các kiến ​​thức cơ bản về Big Data và đảm bảo được rằng bạn hiểu nó. Điều này gồm việc bắt đầu tìm hiểu cấu trúc dữ liệu, Apache Hadoop và Spark, SQL cũng như là các thuật toán thiết kế và phân tích.

+ Mở rộng kiến ​​thức của bạn với 01 chương trình đào tạo có chứng chỉ. Có rất nhiều chứng nhận trực tuyến về Big Data, lấy chứng chỉ có thể sẽ giúp bạn tìm hiểu cấu trúc và nền tảng của Big Data là gì. Bạn cũng sẽ được học về trừu tượng hóa dữ liệu và cấu trúc dữ liệu tuyến tính.

+ Bắt đầu xử lý các dữ liệu thời gian thực và Big Data. Bằng cách này, bạn học các khái niệm về kho dữ liệu, xử lý hàng loạt, Apache Spark hay là cách xây dựng pipelines.

+ Tham gia các khóa học về phân tích Big Data. Trong những khóa học và đào tạo về phân tích Big Data, bạn sẽ được học cách sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu. Bạn cũng sẽ học về cách phân cụm và cách xây dựng trực quan hóa Big Data.

+ Tiếp theo đó là lấy chứng chỉ nghề nghiệp. Lấy được chứng chỉ cấp chuyên nghiệp là một cách tuyệt vời để minh chứng khả năng của bạn, đó cũng có thể là một bước ngoặt nhất định trên hành trình tìm hiểu, lĩnh hội về Big Data của bạn. Nếu như bạn không muốn đi học bốn năm để trở thành nhà khoa học dữ liệu, thì lấy chứng chỉ là cách tuyệt vời để tìm hiểu về Big Data nhanh chóng và vừa đủ điều kiện cho công việc.

Tài liệu học Big Data

Chúng tôi sẽ giới thiệu đến bạn những cuốn sách và trang web học Big Data tốt nhất dành cho bạn.

Những cuốn sách Big Data hay

Nếu như 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 muốn khám phá Big Data ở dạng này:

Big Data for Dummies – Judith S. Hurwitz, Alan Nugent, Fern Halper, and Marcia Kaufman 

Trong cuốn sách này, bạn sẽ đọc về các thông tin nâng cao trong việc quản lý Big Data. Nó đề cập đến cách quản lý dữ liệu hiệu quả và cách tìm ra giải pháp và lưu trữ dữ liệu. Nó cũng cung cấp các ví dụ thực tế về cách quản lý dữ liệu hiệu quả.

Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities – Thomas H. Davenport

Trong suốt cuốn sách này, độc giả sẽ tìm hiểu tại sao Big Data lại quan trọng đối với doanh nghiệp, bao gồm cách nó được sử dụng trong quản lý, quan hệ người tiêu dùng và cả chi phí. Đọc về cách Big Data có thể thay đổi công việc của bạn cũng như cách thuê những người có thể giúp công ty của bạn ở trong lĩnh vực này.

Các website học Big Data tốt nhất

Có rất nhiều website để tìm hiểu thêm về Big Data và cách sử dụng của nó.

Youtube

YouTube 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 các thông tin tốt hơn.

LinkedIn Learning

Linkedin hữu ích với 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 các cá nhân muốn tìm hiểu thêm về một chủ đề cụ thể, gồm cả Big Data.

Lộ trình học Big data

Ở Việt Nam, trong khi nhu cầu về Big data cực kỳ lớn nhưng nhân lực vẫn còn hạn chế. Để tiên phong trong lĩnh vực này, bạn cần phải biết chuẩn bị thật tốt để trở thành một kỹ sư Big data thực thụ.

Tìm hiểu Cơ bản về Big data

Trước khi học những cái khó hơn như ngôn ngữ lập trình, thuật toán, v.v… bạn cần am hiểu từ gốc rễ từ khởi nguồn như văn bản giấy đến số hóa, excel, cơ sở dữ liệu SQL và những công cụ cụ thể khác của Big data.

Học một ngôn ngữ lập trình

Python hay Java là ngôn ngữ lập trình mà bạn cần học nếu bạn muốn bắt đầu với công việc Big data. Sau đó, hãy tìm hiểu các công nghệ sử dụng cho Big data phổ biến như Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka, Storm để bạn có một nền tảng nhất định về mô hình lập trình, cấp cao hơn có thể kể đến như H2O, Tableau.

Những kỹ thuật cơ bản của Big Data

Ở đây, cụ thể nói đến kỹ thuật phổ biến nhất mà kỹ sư Big Data nào cũng cần biết: MapReduce. MapReduce là môi trường Java dùng để viết các chương trình cho YARN. Có 2 chức năng chính:

- Map:

+ Tập hợp dữ liệu

+ Chuyển đổi thành bộ dữ liệu khác với những cặp khóa và giá trị.

- Reduce:

+ Lấy đầu ra từ Map làm đầu vào của Reduce, giảm tác vụ để tạo thành một bộ dữ liệu nhỏ hơn cái ban đầu. Reduce luôn thực hiện sau Map.

+ Khi viết ứng dụng bằng kỹ thuật MapReduce, thì ta có thể mở rộng để chạy ứng dụng trên hàng chục nghìn máy chỉ với việc thay đổi cấu hình.

Bạn có nên học ngành Big data?

Big Data có thể là một lĩnh vực khó học, từ những khái niệm cơ bản đến các công nghệ và chương trình khác nhau được sử dụng để phân tích nó. Như đã đề cập, 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 chính 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 khoảng 100.560 đô la mỗi năm ở Hoa Kỳ. Nếu bạn thích làm việc và quản lý Big Data, thì lĩnh vực này là một lựa chọn sáng suốt.

Lời kết

Nếu như ngày trước, dầu mỏ và vàng bạc được đánh giá là kho báu. Thì ngày nay, Big data sẽ giúp đem lại nhiều thành công cho người am hiểu và ứng dụng được nó nhờ khả năng lưu trữ, phân tích và trích xuất các thông tin hữu ích cho người dùng.

Hy vọng nội dung bài viết đã giúp bạn có cái thêm kiến thức về ngành học Big Data và lựa chọn được tài liệu cũng như thiết kế lộ trình học tập hợp lý. Chúc bạn thành công!