Chia Sẻ Khóa Học Large-Scale Database System [Khóa 6282 A]
Làm chủ Distributed Database và Cloud Analytics. Có được các kỹ năng nâng cao về các hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán, cloud computing, data reliability và machine learning để thiết kế và tối ưu hóa các giải pháp dữ liệu quy mô lớn.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Làm chủ các database system, bao gồm transaction management, query optimization và các nguyên tắc data warehousing cho môi trường quy mô lớn.
- ✓ Phát triển khả năng thành thạo các khái niệm điện toán đám mây, sử dụng Hadoop và Accumulo để xử lý và lưu trữ dữ liệu trong các hệ thống phân tán.
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật machine learning như clustering và collaborative filtering để phân tích dữ liệu lớn và nâng cao độ tin cậy của hệ thống.
Kỹ năng bạn sẽ đạt được:
- ✓ Transaction Management & Concurrency Control.
- ✓ Query Optimization cho các Distributed System.
- ✓ Distributed Database Architecture Design.
- ✓ MapReduce & Distributed Data Processing.
- ✓ Cloud Computing & Hadoop Ecosystem.
- ✓ Machine Learning trong các môi trường phân tán.
- ✓ Reliability Protocols & Fault Tolerance.
- ✓ Data Security & Privacy trong các Distributed System.
Chuyên ngành “Large-Scale Database System” dành cho sinh viên sau đại học muốn phát triển các kỹ năng nâng cao trong các hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán, cloud computing và machine learning. Thông qua ba khóa học toàn diện, bạn sẽ đi sâu vào các chủ đề chính như distributed database architecture, transaction management, concurrency control, query optimization và data reliability protocols, trang bị cho bạn khả năng xử lý các môi trường dữ liệu phức tạp. Bạn cũng sẽ có được kinh nghiệm thực tế với các khái niệm cloud computing, bao gồm Hadoop và MapReduce framework, cần thiết cho quá trình xử lý dữ liệu quy mô lớn. Ngoài ra, bạn sẽ khám phá các ứng dụng machine learning như collaborative filtering, clustering và các kỹ thuật classification, học cách tối ưu hóa các mô hình này cho scalable analysis trong các hệ thống phân tán.
Đến cuối chuyên ngành, bạn sẽ hiểu được cách tối ưu hóa các data warehouse quy mô lớn và triển khai các thuật toán machine learning cho scalable analysis. Chuyên ngành này sẽ chuẩn bị cho bạn thiết kế và tối ưu hóa các giải pháp dữ liệu hiệu suất cao, có khả năng chịu lỗi, giúp bạn có đủ khả năng làm việc với các hệ thống phân tán quy mô lớn trong các ngành như data analytics, cloud services và machine learning development.
Project ứng dụng học tập:
Người học sẽ tham gia vào các tình huống mô phỏng những thách thức trong thế giới thực trong việc quản lý và tối ưu hóa các hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán trong khi kết hợp các bài đọc tự phản ánh. Thông qua các bài đọc tự phản ánh, người học sẽ kết nối các khái niệm kỹ thuật về lý thuyết cơ sở dữ liệu phân tán, tối ưu hóa truy vấn và tích hợp machine learning với các mục tiêu và kinh nghiệm nghề nghiệp của riêng họ. Họ sẽ phản ánh về ý nghĩa của các quyết định của mình trong việc thiết kế các hệ thống chịu lỗi, cải thiện khả năng mở rộng và cân bằng hiệu suất với bảo mật trong các tình huống thực tế.
Phương pháp tiếp cận toàn diện này đảm bảo rằng người học phát triển được tư duy phản biện để giải quyết sự phức tạp của các hệ thống phân tán trong các ngành công nghiệp dựa trên dữ liệu như cloud computing, machine learning và large-scale data analytics.
Chuyên ngành này bao gồm 3 khóa học:
1. Nền tảng của các Distributed Database System:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu kiến trúc cơ sở dữ liệu phân tán và translate các truy vấn SQL thành các biểu thức đại số quan hệ để tối ưu hóa.
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật horizontal partitioning để nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng của cơ sở dữ liệu dựa trên các query pattern.
- ✓ Triển khai các chiến lược vertical partitioning để cải thiện query response time và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn trong các hệ thống phân tán.
2. Distributed Query Optimization & Security:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Người học sẽ có được các kỹ năng triển khai database security thông qua views, dynamic authorization và semantic integrity rules.
- ✓ Bạn sẽ hiểu các kỹ thuật query optimization, cost evaluation và tạo ra các kế hoạch truy vấn được tối ưu hóa để nâng cao hiệu suất cơ sở dữ liệu.
- ✓ Người học sẽ thành thạo distributed query optimization, sử dụng các cost model, MapReduce và HDFS cho data storage, compression và processing hiệu quả.
3. Reliability, Cloud Computing và Machine Learning:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Tìm hiểu các nguyên tắc transaction management, bao gồm ACID properties, concurrency control và các kỹ thuật deadlock management cho các hệ thống phân tán.
- ✓ Khám phá các reliability protocol, recovery algorithm và commit protocol như ARIES, đảm bảo tính nhất quán và độ bền của dữ liệu.
- ✓ Hiểu về cloud computing với Hadoop, sử dụng MapReduce để xử lý dữ liệu quy mô lớn và áp dụng các kỹ thuật machine learning như clustering.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU