Khóa Học Big Data In Machine Learning

Khóa học đã chọn

• Home
• Lịch khai giảng

  • Ngày 09-03-2026

    Tin học văn phòng

  • Ngày 09-03-2026

    Data Analysis

  • Ngày 09-03-2026

    Chuyên đề AI và Ứng dụng

  • Ngày 09-03-2026

    SysOps - DevOps

  • Ngày 09-03-2026

    Khoa học Dữ liệu & AI (No-Code Platforms)

  • Ngày 09-03-2026

    Tin học Quốc tế

  • Ngày 09-03-2026

    Lập trình & CSDL

  • Ngày 09-03-2026

    Data Science & Machine Learning

  • Ngày 09-03-2026

    Kiểm thử phần mềm

  • Ngày 09-03-2026

    Internet Marketing

  • Ngày 09-03-2026

    Đồ hoạ đa truyền thông

  • Ngày 09-03-2026

    Thiết kế website

  • Ngày 09-03-2026

    Mạng máy tính

  • Ngày 09-03-2026

    Khóa học cho Thiếu niên
• Chương trình đào tạo
  • Chương trình đào tạo
  • Chuyên đề AI và Ứng dụng
  • Data Analysis - Microsoft Platform
  • Data Analysis - Google Platform
  • Khoa học Dữ liệu & AI (No-Code Platforms)
  • Chuyên Đề Data Science & Machine Learning
  • Data Science and Machine Learning
  • Lập trình ứng dụng
  • Kiểm thử phần mềm
  • Mạng máy tính
  • SysOps - DevOps
  • Tin học văn phòng
  • Đồ hoạ đa truyền thông
  • Tin học Quốc tế
  • Digital Painting
  • 3D-Nội thất & Xử lý phim
  • Thiết kế website
  • Internet Marketing
  • Khóa học cho Thiếu niên
  • Xem tất cả các khóa học
  Khóa học nổi bật
  • Data Science and Machine Learning Certificate
  • Data Analytics Certificate
  • Lập trình viên .NET
  • Kỹ thuật viên thiết kế đồ họa 2D
  • Kỹ năng thiết kế đồ họa
  • Ứng dụng CNTT cơ bản
  • Ứng dụng CNTT nâng cao
  • Data Analysis with Power BI & Azure ML
  • Generative AI - Nền tảng và Ứng dụng
  • Xử Lí Công Việc Tự Động với n8n
  • Generative AI - Nền tảng và Ứng dụng + Xử Lí Công Việc Tự Động với n8n
  • Ứng dụng AI trong thiết kế đồ họa (AI for Design)
  • Ứng dụng AI thực chiến
  • Data Analysis Certificate (Excel & PowerBI)
  • Data Analysis & Visualization with Power BI (Basic to Advanced)
  • Data Analysis & Visualization with Power BI (Basic)
  • Advanced Data Analysis with Power BI & SQL
  • Data Processing & Analysis with Excel
  • Excel Fundamentals for Data Analysis
  • Data Preprocessing with VBA
  • Data Analysis & Visualization with Excel
  • Kể chuyện bằng dữ liệu - Data Storytelling
  • Machine Learning in Microsoft Excel (Phân tích dự báo trong Excel)
  • Data Analytics Certificate
  • SQL for Data Analytics
  • Python for Data Analytics
  • Data Visualization
  • Machine Learning for Data Analytics
  • Trực quan hóa dữ liệu với Tableau
  • Khoa học Dữ liệu & AI – Giải pháp Quyết Định Dựa trên Dữ Liệu
  • Trực quan hóa dữ liệu với Tableau
  • Computer Vision with Deep Learning
  • Natural Language Processing with Deep Learning
  • R Programming for Data Science
  • Data Science and Machine Learning Certificate
  • Fundamentals of Python (Python cơ bản)
  • Data Manipulation and Visualization with Python
  • Fundamentals of Python + Data Manipulation and Visualization with Python
  • Database SQL and Data Collection for Data Science
  • Data Pre-processing and Analysis
  • Machine Learning with Python
  • Big Data in Machine Learning
  • Đồ án tốt nghiệp Data Science
  • [MỚI] Lập trình viên Full-stack JavaScript
  • Lập trình viên Full-stack Java
  • Lập trình Java cơ bản và hướng đối tượng
  • [MỚI]Lập trình viên Full-stack Python
  • Nền tảng & Lập trình hướng đối tượng với C#
  • Lập trình viên .NET
  • Lập trình Python cơ bản
  • Lập trình C & Cấu trúc dữ liệu
  • Lập trình C căn bản
  • Lập trình Cấu trúc dữ liệu
  • Chuyên viên kiểm thử phần mềm quốc tế
  • ISTQB Foundation
  • Selenium Automation with Python
  • Kiểm thử phần mềm cơ bản
  • Kiểm thử hệ thống AI và Ứng dụng AI trong kiểm thử phần mềm
  • Nhập môn Quản trị và An ninh mạng
  • Quản trị Hạ tầng mạng (Infrastructure Administrator)
  • Quản trị Hệ thống mạng (System Administrator)
  • An ninh mạng (Network Security)
  • Chuyên viên Quản trị và Vận hành hệ thống
  • DevOps Automation with CI/CD
  • Quản trị hệ thống Linux
  • Vận hành và Hạ tầng hệ thống
  • Kubernetes cho Quản trị hệ thống
  • Ứng dụng CNTT cơ bản
  • Chứng chỉ Ứng dụng CNTT nâng cao
  • Luyện thi Chứng chỉ Ứng dụng CNTT Cơ bản
  • Luyện Thi Chứng chỉ Ứng Dụng CNTT Cơ bản Online
  • Thi tự do Ứng dụng CNTT
  • Chuyên viên thiết kế Đồ hoạ & Web
  • Chuyên viên thiết kế Đồ hoạ & Digital painting
  • Chuyên viên thiết kế Đồ hoạ & Motion graphic
  • Chuyên viên thiết kế Đồ hoạ & Nội thất
  • Đồ án tốt nghiệp Chuyên viên Đồ Họa ĐTT
  • Kỹ thuật viên thiết kế Đồ hoạ chuyên nghiệp
  • Kỹ thuật viên thiết kế Đồ hoạ 2D
  • Kỹ thuật viên thiết kế đồ họa nâng cao (NDTH)
  • Kỹ năng thiết kế Đồ hoạ
  • Kỹ năng thiết kế sản phẩm (Adobe Illustrator)
  • Xử lý ảnh (Adobe Photoshop cơ bản)
  • Kỹ năng thiết kế tạp chí điện tử E-Magazine (Adobe Indesign)
  • Art Direction (Định hướng sáng tạo)
  • Nhiếp ảnh cơ bản
  • Combo Thiết kế truyền thông: Canva & Capcut Masterclass
  • Kỹ năng Thiết kế & Thuyết trình cho Thiếu Niên (Design & Presentation skills for Teens)
  • Ứng dụng AI trong thiết kế đồ họa (AI for Design)
  • THVP chuẩn quốc tế MOS-Word
  • THVP chuẩn Quốc Tế MOS-Excel
  • THVP chuẩn quốc tế MOS- Powerpoint
  • THQT IC3 Spark (level 1) - HS tiểu học
  • THQT IC3 Spark (Level 2) - HS tiểu học
  • THQT IC3 Spark (Level 3) - HS tiểu học
  • Tin học Quốc tế IC3 - Level 1
  • Kỹ thuật viên Digital painting
  • Digital painting nhập môn
  • Digital painting chuyên nghiệp
  • Minh hoạ ứng dụng Illustration
  • Digital Art for Kid (vẽ kỹ thuật số dành cho thiếu nhi)
  • Kỹ thuật Đồ hoạ chuyển động 2D (Motion graphic 2D)
  • Kỹ thuật viên thiết kế 3D nội thất
  • Kỹ năng Đồ hoạ 3D nội thất
  • Kỹ năng 3Ds Max cơ bản
  • Kỹ năng 3Ds Max nâng cao (nội thất)
  • Vẽ kỹ thuật AutoCAD 2D
  • Kỹ năng xử lý & hiệu ứng phim (After Effect & Premiere Pro)
  • Kỹ thuật viên thiết kế Website
  • Thiết kế giao diện Website toàn phần (Layout Figma + HTML,CSS, JQuery)
  • Combo thiết kế Website (HTML-CSS-JQuery, CSS nâng cao, Responsive)
  • Thiết kế giao diện Website với Figma
  • Thiết kế Website chuẩn SEO với Wordpress CB
  • Chuyên đề SASS+SCSS+CSS Nâng cao và Responsive Web
  • Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm - SEO
  • Lập Trình Game AI - Trải Nghiệm Sáng Tạo với Pygame
  • Digital Art for Kid (vẽ kỹ thuật số dành cho thiếu nhi)
  • Kỹ năng Thiết kế & Thuyết trình cho Thiếu Niên (Design & Presentation skills for Teens)
  • Chuyên đề thiết kế: Canva & Capcut Masterclass
  • THQT IC3 Spark (level 1) - HS tiểu học
  • THQT IC3 Spark (Level 2) - HS tiểu học
  • THQT IC3 Spark (Level 3) - HS tiểu học
• Dịch vụ
  • Phát triển phần mềm
  • Đào tạo theo yêu cầu
  • Tư vấn quản lý dự án
  • Cung cấp thiết bị - phần mềm
  • Quản lý hệ thống mạng tự động - NetMD
  • Hệ thống hội nghị truyền hình MobiMeeting
• Tin tức
  • Blog chia sẻ
  • Hội thảo - Workshop
  • Thông báo - Quy định
  • Sản phẩm Môn học
• Hướng dẫn thanh toán
• Liên hệ

Big Data in Machine Learning

• Trang bị cho học viên những kiến thức nền tảng về đặc điểm và các thành phần của Dữ liệu lớn (Big Data)
• Khám phá tiềm năng to lớn của Dữ liệu lớn và vai trò then chốt của PySpark trong việc khám phá những bí mật bên trong nó
• Nắm vững kỹ thuật xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ một cách dễ dàng bằng cách sử dụng các công cụ mạnh mẽ của PySpark như RDD, DataFrame, Streaming…
• Bước vào hành trình Máy học (Machine Learning), tận dụng PySpark để triển khai các thuật toán tiên tiến, chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, đưa ra dự đoán
• Tìm hiểu quá trình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với PySpark, cho phép diễn giải và phân tích dữ liệu văn bản
• Trang bị kỹ năng để thiết lập và quản lý cụm Spark, giúp học viên sẵn sàng giải quyết các thách thức về dữ liệu lớn trong thế giới thực
• Giúp học viên nắm bắt được các công nghệ sử dụng trong Dữ liệu lớn: cách lưu trữ, quản lý, xử lý và phân tích dữ liệu lớn để mang lại giá trị cho doanh nghiệp
• Là khóa cuối trong chương trình “Data Science and Machine Learning Certificate (Khoa học dữ liệu và Máy học)”

Khóa học dành cho:

• HV học qua khóa “Machine Learning with Python” hoặc có kiến thức tương đương
• Sinh viên các trường Đại học, Cao đẳng
• HV có định hướng sẽ làm việc trong lĩnh vực Machine Learning hoặc Data Science

Trải nghiệm ứng dụng thực tế

Regression

• Dự đoán chi tiêu hàng năm của khách hàng (Customer Yearly Amount Spend Prediction)
• Dự đoán thời gian chuyến bay (Flight Duration Pediction)
• Dự đoán số lượng thủy thủ cần thiết trên tàu (Number of crew prediction)

Classification

• Dự đoán chuyến bay có bị hoãn hay không (Filght Delay?)
• Dự đoán kết nối mạng an toàn hay không (Good or Bad connection?)
• Dự đoán chất gây hư hỏng thực phẩm (Figure out preservative chemicals)
• Phân loại trường công hay trường tư (Private college or Public college)
• Dự đoán khách hàng rời đi (Customer Churn)
• Dự đoán hành khách sống còn trên tàu Titanic (Survived?)

Phân cụm

• Phân cụm điểm trong không gian (Point clustering in space)
• Phân cụm khách hàng (Customer Segmentation)

Recommender System

• Hệ thống đề xuất phim (Film Recommender System)
• Hệ thống đề xuất mỹ phẩm (Beauty Recommender Sytem)
• Hệ thống đề xuất sản phẩm điện tử (Electronics Recommender Sytem)
• Hệ thống gợi ý thực phẩm (Market Basket Analysis)

Natural Language Processing (NLP)

• Lọc email rác (Spam vs Ham)
• Phân loại bình luận của khách hàng (Customer comments Classification)

Data Streaming

• Thu thập dữ liệu thời gian thực (Real-time data collection)

Sau khóa học bạn hoàn toàn có thể:

• Nắm vững các đặc điểm và thành phần của Dữ liệu lớn
• Nắm vững các kỹ thuật xử lý và phân tích Dữ liệu lớn
• Làm việc với Spark, Big Data Technology mới nhất
• Dễ dàng thao tác với Dữ liệu lớn sử dụng bộ thư viện của PySpark: PySpark RDD’s, PySpark DataFrames, PySpark SQL, PySpark ML, PySpark Streaming, PySpark GraphX…
• Áp dụng Máy học với Dữ liêu lớn, dự đoán xu hướng và ra quyết định
• Giải mã sự phức tạp của ngôn ngữ sử dụng công cụ NLP tiên tiến của PySpark
• Xử lý dữ liệu thời gian thực
• Thiết lập và điều hướng cụm Spark, đảm bảo hiệu suất tốt trong các thách thức về dữ liệu
• Vận dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn để mang lại các số liệu thống kê theo yêu cầu của doanh nghiệp

Khoản đầu tư dành cho khóa học:

• Thời gian học: 5 tuần
• Thời lượng: 48 giờ (64 tiết)
• Học phí: 6.000.000 đ

Chính sách ưu đãi

• Ưu đãi 100.000đ dành cho học viên đăng kí Online
• Ưu đãi 10% dành cho HS-SV, Học viên cũ, Nhóm 2 Học viên
• Ưu đãi 15% dành cho nhóm 3 Học viên trở lên

***Lưu ý: Áp dụng chính sách ưu đãi cao nhất, không áp dụng cộng dồn

Nội dung khóa học:

• Tổng quan Dữ liệu lớn (Big data)
  • Giới thiệu, lịch sử Big Data
  • Vs’ của Big Data (3Vs’, 4Vs’, 5Vs’, 6Vs’…)
  • So sánh Batch processing (xử lý theo lô) và Stream processing (xử lý theo thời gian thực)
  • Giới thiệu Apache Spark
  • Các thành phần của Apache Spark: RDD API, SQL, MLlib, GraphX, Streaming
• Tổng quan PySpark
  • Giới thiệu PySpark: Spark với Python (Python API)
  • Lý do chọn PySpark
  • Cài đặt và cấu hình PySpark
  • Spark Context, Spark Session
• PySpark RDDs
  • Giới thiệu PySpark RDDs (Resilient Distributed Dataset)
  • RDDs operations
    • Transformations
    • Actions
  • Làm việc với PySpark RDDs
    • RDDs
      • Tạo RDD: parallelize(), textFile()
      • Transformations: map(), filter(), flatMap(), RDD1.union(RDD2)…
      • Actions: collect(), take(), count(), first(), reduce(), saveAsTextFile(),…
    • Pair RDDs
      • Tạo Pair RDDs: từ key-value tuple, regular RDD
      • Transformations: reduceByKey(), groupByKey(), sortByKey(), join()
      • Actions: countByKey(), collectAsMap()
• PySpark DataFrame, SQL
  • Giới thiệu
  • Làm việc với PySpark DataFrame
    • Tạo DataFrame: createDataFrame(), spark.read.csv(), spark.read.json()…
    • Các function thông dụng
      • printSchema(), show(), count(), describe(), crosstab()
      • select(), select() và agg, count, max, mean, min, sum..., select().distinct(),
      • groupby(), orderby().asc()/desc()
      • withColumn(), withColumnRenamed()
      • drop(), dropDuplicates(), dropna()
      • filter(), where()
      • Conditional clauses: .when(<if condition>, <then x>), .otherwise()
      • User defined functions (UDF)
    • Trực quan hóa dữ liệu
  • PySpark SQL
    • Giới thiệu
    • Truy vấn thông dụng: select(), when(), like(), startswith(), endswith(), substr(), between()
    • Thao tác trên dữ liệu: tạo view từ dataframe, nhóm (group by), lọc (filtering), sắp xếp (sorting), kết (joining), phân vùng (partitioning)…
• Tiền xử lý và phân tích dữ liệu
  • Xử lý dữ liệu
    • Xóa (dropping), lọc (filtering), kết (joining) dữ liệu
    • Xử lý dữ liệu thiếu, trùng, outliers
    • Sử dụng parquet
    • Data validation
  • Tạo các tính năng mới (Feature Engineering)
    • Từ tính năng kiểu chuỗi/ số -> các tính năng kiểu số mới
    • Từ tính năng chuỗi -> tính năng Datetime -> các tính năng thành phần từ Datetime
    • Trích xuất tính năng chuỗi/ văn bản thành các tính năng mới
    • Splitting & Exploding
    • Scaling data
    • Pivoting & Joining
    • Binarizing, Bucketing & Encoding
  • Phân tích dữ liệu (Data Analysis)
    • Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)
    • Trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan PySpark MLlib
  • Giới thiệu
  • PySpark MLlib algorithms
  • Triển khai project: Đọc và xử lý dữ liệu, xây dựng model, đo lường và đánh giá model, lưu model và dự đoán mới
• Machine Learning với PySpark MLlib
  • Học có giám sát (Supervised Learning: Classification & Regression)
    • Linear Regression, Logistic Regression
    • Tree models: Decision Tree, Random Forest, Gradient-Boosted Tree
  • Pipeline
  • Học không giám sát (Unsupervised Learning: Clustering & Recommender System)
    • Phân cụm với KMeans
    • Hệ thống đề xuất (Recommender System) với ALS
    • Phân tích luật kết hợp (Association rules) với FPGrowth
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)
  • Giới thiệu
  • Công cụ
    • Tokenizer
    • StopWordsRemover
    • NGram
    • CountVectorizer
    • TF-IDF
• Apache Spark standalone cluster
  • Giới thiệu standalone cluster
  • Kết nối các Slave computer tới Master Server
  • Triển khai project trong hệ thống Mater – Slave computers
• PySpark Streaming
  • Giới thiệu
  • Lý do chọn PySpark Streaming
  • Đặc điểm
  • Streaming Context/ DStream
  • Streaming Transformation Operations
  • Streaming Checkpoint
• GraphX
  • Giới thiệu
  • Làm việc với GraphX
    • Tạo graph
    • Vertex & edge
    • Trực quan Graph
    • Lọc thông tin trên graph (filtering)
    • Connecting
    • Tìm mối quan hệ (motif finding)
    • Đếm tam giác trên graph (triangle count)
    • Hạng

Lộ trình học

Chứng nhận khóa học

Học viên thi đạt kết quả cuối môn học sẽ được cấp chứng nhận "Big Data in Machine Learning - Dữ liệu lớn trong máy học"

LỊCH KHAI GIẢNG Xem thêm Big Data in Machine Learning - 48 giờ

Học phí: 6.000.000đ - Nhận ƯU ĐÃI HỌC PHÍkhi ghi danh online + hoàn tất ​đếnngày 06/03/2026

Khai Xuân đón lộc Mã Đáo Thành Công - Nhận Lộc Như Ý 100K (trừ trực tiếp vào học phí)

• Điều kiện cần khi tham gia khóa học: HV học qua khóa “Machine Learning with Python” hoặc có kiến thức tương đương

Lớp	Thời gian	Ngày khai giảng	Địa điểm học
DL06_311T357_ON	Thứ 3-5-7 (18.00 - 21.00)	10/03/2026	Online	Đăng ký

CÁC MÔN HỌC LIÊN QUAN Computer Vision with Deep Learning Data Science and Machine Learning Certificate Machine Learning with Python data-science-machine-learning Trụ sở chính: 227 Nguyễn Văn Cừ, Phường Chợ Quán, Tp HCM (028) 38 351 056 (số máy nhánh 111) Cơ sở: 21-23 Nguyễn Biểu, Phường Chợ Quán, Tp HCM (028) 38 351 056 (số máy nhánh 222) Chính sách và quy định chung Điều khoản dịch vụ Chính sách bảo mật Số ĐKKD 4109000014 cấp ngày 31/08/2010 Copyright © Trung Tâm Tin Học Trường Đại học khoa học Tự nhiên Trung Tâm Tin Học Trung Tâm Tin Học Chào mừng bạn đến với Trung Tâm Tin Học. Bạn đang cần hỗ trợ thông tin gì ạ? Hãy Chat ngay với chúng tôi nhé. Tiếp tục chat Đăng ký Online