Mời các bạn cùng tham khảo Đề thi kết thúc học phần học kì 2 môn Các công cụ và nền tảng cho trí tuệ nhân tạo năm 2023-2024 - Trường ĐH Văn Lang sau đây để biết được cấu trúc đề thi, cách thức làm bài thi cũng như những dạng bài chính được đưa ra trong đề thi. Từ đó, giúp các bạn sinh viên có kế hoạch học tập và ôn thi hiệu quả.

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 6 - Các kĩ thuật xử lý dữ liệu lớn theo khối (Phần 2)" trình bày các nội dung chính sau đây: MapReduce với chuỗi các jobs; Toàn cảnh về I/O dữ liệu; RAM có khả năng thay thế ổ đĩa cứng; Một nền tảng xử lý dữ liệu hợp nhất cho dữ liệu lớn;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 6 - Các kĩ thuật xử lý dữ liệu lớn theo khối (Phần 1)" trình bày các nội dung chính sau đây: Mô thức xử lý dữ liệu MapReduce, dữ liệu cho MapReduce, chương trình MapReduce, luồng dữ liêu với bài toán Word Count, MapReduce trên môi trường phân tán,... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 1 - Tổng quan về lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn" trình bày các nội dung chính sau đây: Những con số về tốc độ sinh dữ liệu; Các nguồn tạo ra dữ liệu lớn; Đặc điểm 5’V của dữ liệu lớn; Khai thác dữ liệu lớn trong giáo dục; Khai thác dữ liệu lớn trong khoa học chăm sóc sức khoẻ;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 2 - Hệ sinh thái Hadoop" trình bày các nội dung chính sau đây: Apache Hadoop; Hệ thống tệp tin Hadoop (HDFS); Mô thức xử lý dữ liệu MapReduce; Các thành phần khác trong hệ sinh thái Hadoop. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 5 - Hệ thống truyền thông điệp phân tán" trình bày các nội dung chính sau đây: Khả năng của Apache Kafka, kiến ​​trúc Apache Kafka, lưu giữ hồ sơ Kafka, chia sẻ tải của người tiêu dùng Kafka,.... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 4 - Cơ sở dữ liệu phi quan hệ NoSQL (Phần 3)" trình bày các nội dung chính sau đây: Kiến trúc phân tán, mô hình thực thi Presto, tối ưu hóa truy vấn, thực thi truy vấn,... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 4 - Cơ sở dữ liệu phi quan hệ NoSQL (Phần 2)" trình bày các nội dung chính sau đây: Kiến trúc hệ thống dữ liệu, thuật toán phân vùng, đồng bộ bản sao, phiên bản dữ liệu,... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 3.1 - Hệ thống tập tin phân tán Hadoop HDFS" trình bày các nội dung chính sau đây: Các khái niệm; Hệ thống tệp tin phân tán vs. cục bộ; Các vấn đề về thiết kế trong hệ thống tệp tin phân tán;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 3.2 - Hệ thống tập tin phân tán Hadoop HDFS" trình bày các nội dung chính sau đây: Tổng quan về HDFS; Nguyên lý thiết kế cốt lõi của HDFS; Kiến trúc của HDFS; Vai trò của Name node; Nhân bản dữ liệu; Tái nhân bản dữ liệu;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 4 - Cơ sở dữ liệu phi quan hệ NoSQL (Phần 1)" trình bày các nội dung chính sau đây: Kỷ nguyên của cơ sở dữ liệu, trường hợp sử dụng NoSQL, mô hình dữ liệu quan hệ, kho lưu trữ cơ sở dữ liệu đồ thị;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 7 - Các kĩ thuật xử lý luồng dữ liệu lớn" trình bày các nội dung chính sau đây: Hệ sinh thái Apache Spark; Tổng quan về Spark streaming; Ưu điểm của Spark streaming; Luồng hoạt động của Spark streaming; Transformation trên DStreams;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Luận văn có cấu trúc gồm 3 chương trình bày tổng quan về dữ liệu lớn, công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, tổ chức một hệ thống phân tích dữ liệu lớn, thực nghiệm tích hợp hệ thống dự báo thuê bao rời mạng. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.