ปลดล็อคความเข้าใจการวิเคราะห์ Big Data
ทุกอย่างที่จำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ Big Data Analytics และ Technologies เพื่อการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล
Ratings 0.00 / 5.00
What You Will Learn!
- เข้าใจที่มาและหลักการของ "Big Data" และการปฏิวัติอุตสาหกรรม 4.0 เกี่ยวข้องกับ Big Data อย่างไร
- เข้าใจว่าเทคโนโลยี IoTs เข้ามามีบทบาทอย่างไรกับการเกิดขึ้นของ Big Data
- เรียนรู้ว่าทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data Analytics - BDA) จึงต้องใช้ Machine Learning (ML) และ Cloud Computing (CC) เป็นส่วนประกอบสำคัญ
- ทบทวนการจัดการข้อมูลในองค์กร เราทำกันมาอย่างไร
- เติมเต็มหลักพื้นฐานของแนวคิดในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล เบื้องหลังระบบนิเวศน์ของ Big Data Architecture และฐานข้อมูลสำหรับ Big Data
- เห็นภาพกว้างด้านนวัตกรรมทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น DFS, Hadoop, MapReduce, YARN และ Ecosystem ตัวหลักอื่นๆ
- เรียนรู้การประมวลผลข้อมูลแบบ Real-Time Stream Processing รวมถึงแพลตฟอร์ม Stream Analytics ในเชิงพานิชย์และระบบประมวลผลข้อมูลสตรีม
- เข้าใจการจัดการ Big Data ในองค์กรขนาดใหญ่ด้วย Enterprise Data Lake และหลักการสถาปัตยกรรมแลมบ์ดา (Lambda Architecture - LA)
- เพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)
- เรียนรู้ Case Study #1 หลักการค้นหาความหมายจากข้อมูลความคิดเห็นของประชาชน หรือ Text Mining
- เรียนรู้ Case Study #2 แอพพลิเคชั่น BDA ที่เกี่ยวกับ IoT
- เรียนรู้ Case Study #3 วิเคราะห์การใช้เว็ปแอพพลิเคชั่นจากข้อมูล Logs ขององค์กรขนาดใหญ่
- เรียนรู้หลากหลายตัวอย่างแนวทางการประยุกต์ใช้งาน BDA ที่แทรกให้ระหว่างบท
- และยูนิตพิเศษปิดท้าย เพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับ งาน ทักษะ และการศึกษา ในโลกที่กำลังเปลี่ยนไปเป็นยุคอัตโนมัติ (Skills and Education in a World of Automation)
Description
ปลดล็อคความเข้าใจในเรื่องการนำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาทำการวิเคราะห์ หรือ Big Data Analytics (BDA) เพิ่มเติมความรู้ของคุณเพื่อสร้างความพร้อมสำหรับการทำงานในยุคของข้อมูลจำนวนมหาศาล ที่มีบทบาทสำคัญกับทุกองค์กรและมีผลอย่างสูงต่อความอยู่รอดของธุรกิจทุกวันนี้ หลักสูตรนี้แบ่งออกเป็น 6 Units
Unit 1 – Introduction to Big Data: ข้อมูลดิจิตอลมีมานานสักพักแล้วพร้อมๆกับการเกิดขึ้นของระบบคอมพิวเตอร์ แล้วอะไรที่แบ่งแยกว่าข้อมูล Big และต้องใหญ่ขนาดไหนจึงจะเรียกว่า Big ข้อมูลพวกนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร สำคัญอย่างไร และมีข้อมูลกี่ชนิดในยุคดิจิตอลนี้ เราจะกล่าวถึงหลักการของ "Big Vs"และคุยกันเกี่ยวกับ IoTs มามีบทบาทอย่างไรในการเกิดขึ้นของ Big Data
Unit 2 – การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data Analytics = Machine Learning + Cloud Computing): กล่าวถึงพื้นฐานระบบไอทีและกระบวนการที่ต้องมีเพื่อการพัฒนา BDA เช่น Machine Learning และ Cloud Computing เพื่อที่เราจะได้เข้าใจหลักพื้นฐานของแนวคิดในการประมวลผลและวิเคราะห์ รวมถึง Core Concepts เบื้องหลังระบบนิเวศน์ เช่น Big Data Architecture และ เทคนิคฐานข้อมูลสำหรับ Big Data
Unit 3 – เทคโนโลยีสำหรับบิ๊กดาต้า (Big Data Technologies): การที่จะทำงานกับ Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีเทคโนโลยีที่มาประสานการทำงานกันในการจัดการข้อมูล Big Data โดยจะเริ่มจาก Google file system (GFS) เจ้าของนวัตกรรมทคโนโลยีอย่าง Distributed File System (DFS) จากนั้นจะพูดถึง Hadoop, MapReduce และ Ecosystem ตัวหลักอื่นๆของ Hadoop
Unit 4 – การประมวลผลข้อมูลแบบเร็วเท่าเวลาจริง (Real-Time Stream Processing): เรื่องของไอที (Information Technology – IT) เป็นเรื่องที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาไม่หยุดนิ่ง หลายปีก่อนเราไม่เคยพูดถึงการจัดการฐานข้อมูล หรือการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่ผลิตข้อมูลเร็วแบบเท่าเวลาจริง หรือ real-time แต่วันนี้เราพูดถึงระบบคอมพิวเตอร์และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ real-time กันแล้ว หน่วยนี้จึงว่าด้วยเรื่อง การประมวลผลข้อมูลแบบเร็วเท่าเวลาจริง (Real-Time Stream Processing)
Unit 5 - การจัดการบิ๊กดาต้าในองค์กรขนาดใหญ่ (Enterprise Data Lake): ข้อมูลคือสิ่งที่สำคัญมากสำหรับทุกหน่วยงาน รวมทั้งบริษัทขนาดกลางถึงใหญ่ (enterprise) บริษัท enterprise รวบรวมข้อมูลเอาไว้ได้มากมายจริงๆ เราจะกล่าวถึงหลักการพื้นฐานในการจัดการข้อมูล Big Data ขององค์กรโดยการสร้าง Enterprise Data Lake และใช้แนวคิดสถาปัตยกรรมแลมบ์ดา (Lambda Architecture - LA)
Unit 6 – จากบิ๊กดาต้าสู่ข้อมูลอันชาญฉลาด (Big Data to Smart Data): คอร์สสุดท้ายเป็นหัวข้อที่สำคัญที่สุดเลยก็ว่าได้ ถ้าไม่มีขั้นตอนนี้ก็จะไม่ครบกระบวนการของเรื่อง Big Data Analytics (BDA) ทำความเข้าใจงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และกรณีศึกษา Big Data และแนวทางการประยุกต์ใช้งาน นอกจากนี้ยังมียูนิตพิเศษปิดท้าย เพิ่มความเข้าใจให้คุณเกี่ยวกับ งาน ทักษะ และการศึกษา ในโลกที่กำลังเปลี่ยนไปเป็นยุคอัตโนมัติ (Skills and Education in a World of Automation)
Who Should Attend!
- เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและบุคคลทั่วไป และหลักสูตรนี้ยังเหมาะกับผู้บริหาร นักกลยุทธ์ นักวิเคราะห์ ฝ่ายนโยบาย/วางแผน และผู้ปฏิบัติงานทุกระดับที่สนใจหาความรู้ในการนำเทคโนโลยีด้านข้อมูลสมัยใหม่มาเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผนงาน และช่วยในการตัดสินใจให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น