Learn DevOps

80 ngày học Scala ứng dụng Big Data

Hải Yến Trịnh's photo
Hải Yến Trịnh
·

41 min read

Table of contents

Syllabus Học Chuyên Sâu Scala và Ứng Dụng Big Data (80 Ngày)

Ngày 1

  • Làm quen với Scala: Cài đặt, REPL (Read-Eval-Print Loop), so sánh với Python.

  • "Hello, world!" và các kiểu dữ liệu cơ bản (Int, Double, String, Boolean).

  • Bài tập:

    1. Viết chương trình tính toán BMI.

    2. Chuyển đổi nhiệt độ giữa Celsius và Fahrenheit.

    3. Tính tổng các số từ 1 đến N (N nhập từ bàn phím).

Ngày 2

  • Biến (var) và hằng số (val), suy luận kiểu (Type inference).

  • Các toán tử cơ bản (+, -, *, /, %, &&, ||, !).

  • Lazy val.

  • Bài tập:

    1. Viết chương trình giải phương trình bậc hai.

    2. Tạo một dãy số Fibonacci và in ra N phần tử đầu tiên.

    3. Viết chương trình kiểm tra số nguyên tố.

Ngày 3

  • Hàm (method) và truyền tham số theo tên (pass-by-name).

  • Ký pháp trung tố (infix notation).

  • Cú pháp bỏ ngoặc đơn, tham số mặc định, tham số có tên.

  • Bài tập:

    1. Viết hàm tính giai thừa (recursive và tail-recursive).

    2. Viết hàm tính tổng các số trong một mảng.

    3. Viết hàm tìm kiếm một phần tử trong mảng.

Ngày 4

  • Biểu thức điều kiện (if-else), vòng lặp (for, while).

  • Pattern matching cơ bản (match-case).

  • Bài tập:

    1. Viết chương trình in ra các số chẵn từ 1 đến N.

    2. Viết chương trình chuyển đổi số thập phân sang nhị phân.

    3. Viết chương trình tìm số lớn nhất trong một mảng.

Ngày 5

  • Giới thiệu về lập trình hướng đối tượng (OOP).

  • Lớp (class), đối tượng (object), thuộc tính, phương thức.

  • Constructor (hàm tạo).

  • Bài tập:

    1. Tạo một lớp "Person" với các thuộc tính: tên, tuổi, giới tính.

    2. Viết phương thức tính tuổi của một người.

    3. Tạo một mảng các đối tượng "Person" và sắp xếp theo tuổi.

Ngày 6

  • Kế thừa (inheritance), tính đa hình (polymorphism).

  • Override (ghi đè) phương thức.

  • Abstract class (lớp trừu tượng).

  • Bài tập:

    1. Tạo lớp "Student" kế thừa từ lớp "Person", thêm thuộc tính điểm số.

    2. Viết phương thức tính điểm trung bình của một học sinh.

    3. Tạo một lớp "Animal" trừu tượng và các lớp con cụ thể (chó, mèo, chim).

Ngày 7

  • Case class và pattern matching nâng cao.

  • Bài tập:

    1. Xây dựng cây phả hệ đơn giản bằng case class.

    2. Viết chương trình tính toán biểu thức số học sử dụng pattern matching.

    3. Xây dựng một hệ thống quản lý hình học đơn giản (hình tròn, hình vuông, hình chữ nhật) bằng case class.

Ngày 8

  • Object (đơn thể) và Companion object.

  • Bài tập:

    1. Tạo một object chứa các hàm tiện ích (ví dụ: tính toán ngày tháng).

    2. Xây dựng một chương trình tính toán hình học (diện tích, chu vi) sử dụng object và companion object.

    3. Tạo một object để quản lý trạng thái của một trò chơi.

Ngày 9

  • Trait (đặc tả) và các ứng dụng.

  • Linearization (tuyến tính hóa) trong đa kế thừa với trait.

  • Bài tập:

    1. Tạo một trait "Logger" để ghi log hoạt động.

    2. Xây dựng một hệ thống phân quyền sử dụng trait (ví dụ: User, Admin, Moderator).

    3. Tạo một trait "Shape" và các lớp con cụ thể (hình tròn, hình vuông, hình chữ nhật) kế thừa từ trait này.

Ngày 10

  • Collection (tập hợp): List, Set, Map, Tuple.

  • Các phương thức cơ bản trên Collection (head, tail, isEmpty, size, ...).

  • Bài tập:

    1. Thống kê tần suất từ trong một văn bản sử dụng Map.

    2. Tìm các phần tử chung của hai List.

    3. Sắp xếp một List các số nguyên theo thứ tự tăng dần.

Ngày 11

  • Các phương thức biến đổi Collection (map, filter, reduce, fold).

  • For comprehension (hiểu danh sách).

  • Bài tập:

    1. Tính tổng các số chẵn trong một List.

    2. Tìm phần tử lớn nhất trong một Set.

    3. Tạo một List mới bằng cách nhân đôi các phần tử trong List ban đầu.

Ngày 12

  • Option (kiểu dữ liệu tùy chọn) và các ứng dụng.

  • Các phương thức trên Option (getOrElse, map, flatMap, filter, ...).

  • Bài tập:

    1. Xử lý lỗi khi đọc file không tồn tại sử dụng Option.

    2. Viết hàm tìm kiếm một phần tử trong mảng, trả về Option.

    3. Xây dựng một API đơn giản trả về kết quả dưới dạng Option.

Ngày 13

  • Generic (kiểu tổng quát) và Type parameterization (tham số hóa kiểu).

  • Covariance (hiệp biến) và Contravariance (phản biến).

  • Bài tập:

    1. Viết một hàm generic để tìm phần tử lớn nhất trong một Collection bất kỳ.

    2. Tạo một lớp Stack generic.

    3. Giải thích sự khác nhau giữa covariance và contravariance.

Ngày 14

  • Higher-order functions (hàm bậc cao).

  • Currying (hàm curry).

  • Bài tập:

    1. Viết hàm map và filter cho List sử dụng higher-order functions.

    2. Áp dụng currying để tạo các hàm tiện ích.

    3. Xây dựng một API xử lý ảnh sử dụng higher-order functions.

Ngày 15

  • Implicit (ngầm định) và Implicit conversion (chuyển đổi ngầm định).

  • Type class.

  • Context bound.

  • Bài tập:

    1. Viết một implicit conversion để chuyển đổi giữa các đơn vị đo lường (ví dụ: km sang dặm).

    2. Tạo một type class "Ordering" để so sánh các đối tượng.

    3. Sử dụng context bound để ràng buộc kiểu dữ liệu trong một hàm generic.

Ngày 16

  • Functional Programming (Lập trình hàm) với Scala.

  • Pure functions (Hàm thuần khiết) và Immutability (Tính bất biến).

  • Referential transparency (Tính minh bạch tham chiếu).

  • Bài tập:

    1. Viết lại các hàm tính toán (ví dụ: tính tổng, tìm max) theo phong cách hàm thuần khiết.

    2. Xây dựng một chương trình xử lý danh sách sinh viên mà không thay đổi dữ liệu gốc.

    3. Giải thích tại sao tính bất biến quan trọng trong lập trình hàm.

Ngày 17

  • High-order functions (Hàm bậc cao) nâng cao.

  • Partial applied functions (Hàm áp dụng một phần).

  • Closure (Bao đóng).

  • Bài tập:

    1. Sử dụng partial applied functions để tạo các hàm mới từ hàm có sẵn.

    2. Viết hàm curry và uncurry để chuyển đổi giữa các dạng hàm.

    3. Giải thích khái niệm closure và cách nó hoạt động trong Scala.

Ngày 18

  • Monad (Đơn tử) trong Scala.

  • Các Monad phổ biến: Option, List, Future.

  • For-comprehension (hiểu danh sách) và Monad.

  • Bài tập:

    1. Sử dụng for-comprehension để làm việc với các kiểu dữ liệu Monad.

    2. Viết một hàm tính toán kết quả của một chuỗi các phép tính có thể thất bại (sử dụng Option).

    3. Giải thích mối quan hệ giữa for-comprehension và Monad.

Ngày 19

  • Functor (Đối tượng hàm) và Applicative Functor (Đối tượng hàm áp dụng).

  • Các định luật Functor và Applicative Functor.

  • Bài tập:

    1. Viết các hàm map và ap cho các kiểu dữ liệu Functor và Applicative Functor.

    2. Sử dụng Applicative Functor để tính toán kết quả của nhiều phép tính độc lập.

    3. Giải thích sự khác nhau giữa Functor và Applicative Functor.

Ngày 20

  • Error handling (Xử lý lỗi) với Try, Either, và Option.

  • Các phương thức xử lý lỗi: recover, recoverWith, getOrElse, ...

  • Bài tập:

    1. Viết một hàm đọc file có thể thất bại và xử lý lỗi bằng Try.

    2. Sử dụng Either để biểu diễn kết quả của một phép tính có thể thành công hoặc thất bại.

    3. So sánh ưu nhược điểm của Try, Either, và Option trong xử lý lỗi.

Ngày 21

  • Concurrency (Đồng thời) và Parallelism (Song song) trong Scala.

  • Future (Tương lai) và Promise (Lời hứa).

  • Thread pool (Nhóm luồng) và Execution context (Bối cảnh thực thi).

  • Bài tập:

    1. Viết một chương trình tải xuống nhiều trang web cùng lúc sử dụng Future.

    2. Tạo một Promise và hoàn thành nó sau một khoảng thời gian nhất định.

    3. Giải thích sự khác nhau giữa concurrency và parallelism.

Ngày 22

  • Actor Model (Mô hình tác nhân).

  • Actor, message (tin nhắn), mailbox (hộp thư).

  • ActorSystem và ActorRef.

  • Bài tập:

    1. Xây dựng một hệ thống actor đơn giản để xử lý các yêu cầu từ người dùng.

    2. Tạo một actor để đếm số lần xuất hiện của các từ trong một văn bản.

    3. Giải thích cách actor giao tiếp với nhau thông qua tin nhắn.

Ngày 23

  • Akka: Framework cho lập trình Actor.

  • Actor supervision (Giám sát tác nhân).

  • Routing (Định tuyến).

  • Bài tập:

    1. Xây dựng một ứng dụng chat đơn giản sử dụng Akka actor.

    2. Tạo một hệ thống actor có khả năng giám sát và phục hồi khi có lỗi.

    3. Sử dụng Akka routing để phân phối tải cho các actor.

Ngày 24

  • Giới thiệu về Spark: Khái niệm, kiến trúc, và các thành phần chính.

  • Resilient Distributed Datasets (RDDs): Khái niệm, các phép biến đổi (transformations) và hành động (actions).

  • Bài tập:

    1. Cài đặt Spark và chạy một chương trình Spark đơn giản.

    2. Tạo một RDD từ một tập tin văn bản và đếm số dòng.

    3. Sử dụng các phép biến đổi RDD để lọc và sắp xếp dữ liệu.

Ngày 25

  • Spark SQL và DataFrames: Làm việc với dữ liệu có cấu trúc.

  • Các phép biến đổi DataFrame và truy vấn SQL.

  • Bài tập:

    1. Đọc dữ liệu từ một tập tin CSV vào DataFrame.

    2. Thực hiện các truy vấn SQL cơ bản trên DataFrame.

    3. Sử dụng các hàm tích hợp (built-in functions) để tính toán và tổng hợp dữ liệu.

Ngày 26

  • Spark Streaming: Xử lý luồng dữ liệu trực tuyến.

  • DStreams và các phép biến đổi DStream.

  • Bài tập:

    1. Tạo một ứng dụng Spark Streaming đọc dữ liệu từ một socket.

    2. Đếm số lần xuất hiện của các từ trong luồng dữ liệu.

    3. Lưu kết quả vào một hệ thống lưu trữ (ví dụ: HDFS).

Ngày 27

  • Spark MLlib: Giới thiệu về học máy với Spark.

  • Các thuật toán học máy cơ bản (classification, regression, clustering).

  • Bài tập:

    1. Xây dựng một mô hình phân loại đơn giản sử dụng Spark MLlib.

    2. Huấn luyện mô hình trên một tập dữ liệu mẫu.

    3. Đánh giá hiệu suất của mô hình.

Ngày 28

  • Spark GraphX: Làm việc với đồ thị trong Spark.

  • Các thuật toán đồ thị cơ bản (PageRank, Connected Components).

  • Bài tập:

    1. Tạo một đồ thị đơn giản trong Spark GraphX.

    2. Tính toán PageRank của các đỉnh trong đồ thị.

    3. Tìm các thành phần liên thông mạnh (strongly connected components) của đồ thị.

Ngày 29

  • Tối ưu hóa hiệu suất Spark: Caching, Persistence, Partitioning.

  • Broadcast variables và Accumulators.

  • Bài tập:

    1. Sử dụng caching để cải thiện hiệu suất của một ứng dụng Spark.

    2. Sử dụng broadcast variables để chia sẻ dữ liệu giữa các worker nodes.

    3. Sử dụng accumulators để thu thập thông tin thống kê từ các worker nodes.

Ngày 30

  • Spark Structured Streaming: Xử lý luồng dữ liệu có cấu trúc.

  • Các phép biến đổi và truy vấn trên luồng dữ liệu có cấu trúc.

  • Bài tập:

    1. Tạo một ứng dụng Spark Structured Streaming đọc dữ liệu từ Kafka.

    2. Thực hiện các truy vấn SQL trên luồng dữ liệu.

    3. Lưu kết quả vào một hệ thống lưu trữ (ví dụ: HDFS, Cassandra).

Ngày 31

  • Kiểm tra giữa kỳ: Tổng hợp kiến thức về Scala và Spark.

  • Bài tập:

    1. Xây dựng một ứng dụng Spark đơn giản để xử lý một tập dữ liệu lớn.

    2. Giải thích các khái niệm cơ bản của Spark (RDD, DataFrame, Streaming, MLlib).

    3. Trình bày về một thuật toán học máy trong Spark MLlib.

Ngày 32

  • Case Study 1: Phân tích dữ liệu bán hàng:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu bán hàng của một công ty, tìm ra các sản phẩm bán chạy nhất, khách hàng tiềm năng và xu hướng mua hàng.

    • Dữ liệu: Tập tin CSV chứa thông tin về các giao dịch bán hàng (mã sản phẩm, số lượng, giá, ngày bán, thông tin khách hàng).

    • Bài tập:

      1. Đọc dữ liệu từ tập tin CSV vào DataFrame.

      2. Tìm top 10 sản phẩm bán chạy nhất.

      3. Phân tích doanh thu theo từng tháng, từng quý.

      4. Phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm.

Ngày 33

  • Case Study 2: Xử lý dữ liệu nhật ký web:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark Streaming để xử lý dữ liệu nhật ký web theo thời gian thực, tính toán số lượt truy cập, các trang phổ biến, và nguồn truy cập.

    • Dữ liệu: Luồng dữ liệu nhật ký web từ Kafka (hoặc một nguồn khác).

    • Bài tập:

      1. Thiết lập kết nối Spark Streaming với Kafka.

      2. Xử lý dữ liệu nhật ký web và trích xuất thông tin cần thiết.

      3. Tính toán số lượt truy cập theo từng phút, từng giờ.

      4. Tìm top 10 trang được truy cập nhiều nhất.

Ngày 34

  • Case Study 3: Phân tích dữ liệu mạng xã hội:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark GraphX để phân tích dữ liệu mạng xã hội, tìm ra các nhóm bạn bè, người có ảnh hưởng, và xu hướng lan truyền thông tin.

    • Dữ liệu: Đồ thị biểu diễn mối quan hệ bạn bè giữa người dùng mạng xã hội.

    • Bài tập:

      1. Tạo đồ thị từ dữ liệu mạng xã hội.

      2. Tìm các thành phần liên thông (connected components) của đồ thị.

      3. Tính toán PageRank của các đỉnh (người dùng) trong đồ thị.

      4. Tìm các tam giác (triangle) trong đồ thị (biểu thị các nhóm bạn bè).

Ngày 35

  • Case Study 4: Xây dựng hệ thống đề xuất:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark MLlib để xây dựng một hệ thống đề xuất sản phẩm (hoặc nội dung) cho người dùng.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu đánh giá của người dùng về các sản phẩm (hoặc nội dung).

    • Bài tập:

      1. Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình đề xuất (ví dụ: chuyển đổi sang dạng rating matrix).

      2. Huấn luyện mô hình đề xuất (ví dụ: Alternating Least Squares - ALS).

      3. Đánh giá hiệu suất của mô hình.

      4. Triển khai mô hình để đưa ra đề xuất cho người dùng mới.

Ngày 36

  • Case Study 5: Phân tích dữ liệu tài chính:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu tài chính (ví dụ: giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái), tìm ra các xu hướng và dự đoán giá trong tương lai.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu thời gian (time series) chứa thông tin về giá cả tài chính.

    • Bài tập:

      1. Đọc dữ liệu tài chính vào DataFrame.

      2. Tiền xử lý dữ liệu (làm sạch, chuẩn hóa, xử lý giá trị thiếu).

      3. Phân tích các chỉ số kỹ thuật (ví dụ: đường trung bình động, RSI).

      4. Xây dựng mô hình dự đoán giá (ví dụ: ARIMA, LSTM).

Ngày 37

  • Case Study 6: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với Spark NLP:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark NLP để thực hiện các tác vụ NLP như phân tích cảm xúc (sentiment analysis), nhận dạng thực thể (named entity recognition), và phân loại văn bản (text classification).

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu văn bản (ví dụ: đánh giá sản phẩm, bài báo, bình luận trên mạng xã hội).

    • Bài tập:

      1. Cài đặt và làm quen với Spark NLP.

      2. Tiền xử lý dữ liệu văn bản (tách từ, loại bỏ stop words, chuyển đổi chữ thường).

      3. Huấn luyện mô hình phân tích cảm xúc.

      4. Đánh giá hiệu suất của mô hình.

      5. Áp dụng mô hình để phân loại cảm xúc của các văn bản mới.

Ngày 38

  • Case Study 7: Thị giác máy tính (Computer Vision) với OpenCV:

    • Mục tiêu: Sử dụng OpenCV và Spark để xử lý ảnh và video, thực hiện các tác vụ như nhận dạng vật thể, phát hiện khuôn mặt, và theo dõi đối tượng.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu ảnh và video.

    • Bài tập:

      1. Cài đặt OpenCV và tích hợp với Spark.

      2. Đọc và hiển thị ảnh và video bằng OpenCV.

      3. Thực hiện các phép biến đổi ảnh cơ bản (thay đổi kích thước, xoay, cắt).

      4. Áp dụng các thuật toán phát hiện cạnh (edge detection) và phát hiện góc (corner detection).

Ngày 39

  • Case Study 8: Xây dựng hệ thống giám sát bất thường (Anomaly Detection):

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark MLlib để xây dựng một hệ thống giám sát bất thường trong dữ liệu thời gian (time series data), ví dụ như phát hiện gian lận thẻ tín dụng hoặc lỗi hệ thống.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu thời gian chứa thông tin về các sự kiện hoặc giao dịch.

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu thời gian (xử lý giá trị thiếu, làm mịn dữ liệu).

      2. Huấn luyện mô hình giám sát bất thường (ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM).

      3. Đánh giá hiệu suất của mô hình.

      4. Áp dụng mô hình để phát hiện các điểm dữ liệu bất thường trong dữ liệu mới.

Ngày 40

  • Case Study 9: Xử lý dữ liệu IoT với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark Streaming để xử lý dữ liệu từ các thiết bị IoT (Internet of Things) theo thời gian thực, ví dụ như dữ liệu cảm biến nhiệt độ, độ ẩm, hoặc vị trí.

    • Dữ liệu: Luồng dữ liệu từ các thiết bị IoT (ví dụ: MQTT, Kafka).

    • Bài tập:

      1. Thiết lập kết nối Spark Streaming với nguồn dữ liệu IoT.

      2. Xử lý dữ liệu cảm biến và trích xuất thông tin cần thiết.

      3. Phân tích dữ liệu để phát hiện các mẫu hoặc xu hướng.

      4. Lưu trữ dữ liệu đã xử lý vào một hệ thống lưu trữ (ví dụ: Cassandra, Elasticsearch).

Ngày 41

  • Case Study 10: Xây dựng hệ thống tìm kiếm (Search Engine) với Elasticsearch và Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để lập chỉ mục và Elasticsearch để tìm kiếm trên một lượng lớn dữ liệu văn bản.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu văn bản lớn (ví dụ: tài liệu, bài báo, sách).

    • Bài tập:

      1. Cài đặt và thiết lập Elasticsearch.

      2. Sử dụng Spark để đọc và xử lý dữ liệu văn bản.

      3. Lập chỉ mục dữ liệu vào Elasticsearch.

      4. Xây dựng giao diện tìm kiếm đơn giản sử dụng Elasticsearch.

      5. Đánh giá hiệu suất tìm kiếm và tối ưu hóa.

Ngày 42

  • Case Study 11: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu y tế:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu y tế, ví dụ như hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm, và dữ liệu hình ảnh y tế, nhằm hỗ trợ chẩn đoán bệnh và đưa ra quyết định điều trị.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu y tế đa dạng (CSV, JSON, hình ảnh DICOM, ...).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu y tế (chuẩn hóa, xử lý giá trị thiếu, mã hóa).

      2. Phân tích thống kê dữ liệu bệnh nhân (tỷ lệ mắc bệnh, độ tuổi, giới tính, ...).

      3. Xây dựng mô hình dự đoán bệnh dựa trên các yếu tố nguy cơ.

      4. Áp dụng kỹ thuật xử lý ảnh để phân tích hình ảnh y tế (ví dụ: phát hiện khối u).

Ngày 43

  • Case Study 12: Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, ví dụ như dữ liệu cảm biến, dữ liệu tài chính, hoặc dữ liệu khí tượng, nhằm tìm ra các xu hướng, dự đoán giá trị tương lai, và phát hiện các điểm bất thường.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu chuỗi thời gian (CSV, JSON, hoặc các định dạng khác).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (xử lý giá trị thiếu, làm mịn dữ liệu, chuẩn hóa).

      2. Phân tích các đặc trưng của chuỗi thời gian (xu hướng, mùa vụ, chu kỳ).

      3. Xây dựng mô hình dự đoán giá trị tương lai (ví dụ: ARIMA, Exponential Smoothing, Prophet).

      4. Phát hiện các điểm bất thường trong chuỗi thời gian (ví dụ: sử dụng thuật toán STL).

Ngày 44

  • Case Study 13: Xây dựng hệ thống phân loại văn bản (Text Classification) với Spark NLP:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark NLP để xây dựng một hệ thống phân loại văn bản tự động, ví dụ như phân loại email spam, phân loại tin tức theo chủ đề, hoặc phân loại đánh giá sản phẩm theo cảm xúc.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu văn bản đã được gán nhãn (labeled).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu văn bản (tách từ, loại bỏ stop words, vector hóa).

      2. Huấn luyện mô hình phân loại văn bản (ví dụ: Naive Bayes, Logistic Regression, SVM).

      3. Đánh giá hiệu suất của mô hình.

      4. Triển khai mô hình để phân loại các văn bản mới.

Ngày 45

  • Case Study 14: Xây dựng hệ thống nhận dạng thực thể (Named Entity Recognition - NER) với Spark NLP:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark NLP để xây dựng một hệ thống nhận dạng các thực thể có tên trong văn bản, ví dụ như tên người, tên tổ chức, địa điểm, ngày tháng, hoặc các thuật ngữ chuyên ngành.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu văn bản đã được gán nhãn (labeled) các thực thể.

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu văn bản (tách từ, gán nhãn).

      2. Huấn luyện mô hình NER (ví dụ: CRF, BiLSTM-CRF).

      3. Đánh giá hiệu suất của mô hình.

      4. Áp dụng mô hình để nhận dạng thực thể trong các văn bản mới.

Ngày 46

  • Case Study 15: Xây dựng hệ thống dịch máy (Machine Translation) với Spark NLP:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark NLP để xây dựng một hệ thống dịch máy đơn giản, ví dụ như dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt hoặc ngược lại.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu song ngữ (parallel corpus) chứa các cặp câu tương ứng giữa hai ngôn ngữ.

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu song ngữ (tách từ, tạo vocabulary).

      2. Huấn luyện mô hình dịch máy (ví dụ: Transformer).

      3. Đánh giá hiệu suất của mô hình (ví dụ: sử dụng BLEU score).

      4. Áp dụng mô hình để dịch các câu mới.

Ngày 47

  • Case Study 16: Xây dựng hệ thống chatbot:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark NLP và các thư viện khác (ví dụ: Rasa) để xây dựng một hệ thống chatbot có khả năng trả lời các câu hỏi của người dùng, thực hiện các tác vụ đơn giản, và tương tác một cách tự nhiên.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu các cặp câu hỏi và câu trả lời, hoặc kịch bản đối thoại (dialogue scripts).

    • Bài tập:

      1. Thiết kế kiến trúc của hệ thống chatbot (các thành phần chính, luồng xử lý).

      2. Huấn luyện mô hình NLP để hiểu ý định (intent) và thực thể (entity) trong câu hỏi của người dùng.

      3. Xây dựng cơ chế phản hồi (response generation) dựa trên ý định và thực thể đã nhận dạng.

      4. Tích hợp chatbot với các kênh giao tiếp (ví dụ: web, Facebook Messenger).

Ngày 48

  • Case Study 17: Phân tích dữ liệu mạng (Network Analysis) với Spark GraphX:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark GraphX để phân tích dữ liệu mạng, ví dụ như mạng lưới giao thông, mạng xã hội, hoặc mạng lưới máy tính, nhằm tìm ra các nút quan trọng, các cộng đồng, và các đường dẫn tối ưu.

    • Dữ liệu: Đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa các nút trong mạng.

    • Bài tập:

      1. Tạo đồ thị từ dữ liệu mạng.

      2. Tính toán các chỉ số trung tâm (centrality measures) của các nút (ví dụ: degree centrality, betweenness centrality).

      3. Phát hiện các cộng đồng (communities) trong đồ thị (ví dụ: sử dụng thuật toán Louvain).

      4. Tìm đường đi ngắn nhất giữa hai nút trong đồ thị.

Ngày 49

  • Case Study 18: Xây dựng hệ thống giám sát hiệu suất ứng dụng (Application Performance Monitoring - APM) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark Streaming để thu thập và phân tích dữ liệu nhật ký (log data) từ các ứng dụng, nhằm giám sát hiệu suất, phát hiện lỗi, và cảnh báo sớm các vấn đề tiềm ẩn.

    • Dữ liệu: Luồng dữ liệu nhật ký từ các ứng dụng (ví dụ: thông qua Kafka hoặc Flume).

    • Bài tập:

      1. Thiết lập kết nối Spark Streaming với nguồn dữ liệu nhật ký.

      2. Xử lý dữ liệu nhật ký và trích xuất thông tin cần thiết (ví dụ: thời gian phản hồi, mã lỗi).

      3. Tính toán các chỉ số hiệu suất (ví dụ: throughput, latency, error rate).

      4. Thiết lập cảnh báo khi các chỉ số vượt quá ngưỡng cho phép.

Ngày 50

  • Case Study 19: Xây dựng hệ thống phát hiện gian lận (Fraud Detection) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark MLlib để xây dựng một hệ thống phát hiện gian lận trong các giao dịch tài chính, giao dịch trực tuyến, hoặc các hoạt động khác.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu các giao dịch, có thể bao gồm cả các giao dịch gian lận đã biết (labeled data).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu giao dịch (xử lý giá trị thiếu, mã hóa các biến phân loại).

      2. Huấn luyện mô hình phát hiện gian lận (ví dụ: Logistic Regression, Random Forest, Neural Networks).

      3. Đánh giá hiệu suất của mô hình (ví dụ: sử dụng precision, recall, F1 score).

      4. Triển khai mô hình để phát hiện các giao dịch gian lận mới.

Ngày 51

  • Case Study 20: Xây dựng hệ thống khuyến nghị (Recommender System) với Spark MLlib:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark MLlib để xây dựng một hệ thống khuyến nghị sản phẩm, nội dung, hoặc người dùng cho người dùng khác, dựa trên lịch sử tương tác của họ.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu đánh giá (ratings) của người dùng về các sản phẩm hoặc nội dung.

    • Bài tập:

      1. Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình khuyến nghị (ví dụ: chuyển đổi sang dạng rating matrix).

      2. Huấn luyện mô hình khuyến nghị (ví dụ: Alternating Least Squares - ALS, collaborative filtering, content-based filtering).

      3. Đánh giá hiệu suất của mô hình (ví dụ: sử dụng Mean Absolute Error - MAE, Root Mean Squared Error - RMSE).

      4. Triển khai mô hình để đưa ra khuyến nghị cho người dùng mới.

Ngày 52

  • Case Study 21: Xử lý dữ liệu không gian (Spatial Data) với GeoSpark:

    • Mục tiêu: Sử dụng GeoSpark, một extension của Spark, để xử lý dữ liệu không gian, ví dụ như dữ liệu về vị trí địa lý, hình dạng địa lý, hoặc dữ liệu GPS.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu chứa thông tin về vị trí địa lý (ví dụ: kinh độ, vĩ độ) hoặc hình dạng địa lý (ví dụ: điểm, đường, đa giác).

    • Bài tập:

      1. Cài đặt và làm quen với GeoSpark.

      2. Đọc dữ liệu không gian từ các định dạng khác nhau (ví dụ: GeoJSON, Shapefile).

      3. Thực hiện các phép toán không gian cơ bản (ví dụ: tính khoảng cách giữa hai điểm, kiểm tra xem một điểm có nằm trong một đa giác hay không).

      4. Xây dựng các ứng dụng phân tích dữ liệu không gian (ví dụ: tìm kiếm các địa điểm gần nhất, phân cụm các điểm dữ liệu theo vị trí địa lý).

Ngày 53

  • Case Study 22: Phân tích dữ liệu chuỗi DNA với ADAM:

    • Mục tiêu: Sử dụng ADAM, một thư viện genomics được xây dựng trên Spark, để phân tích dữ liệu chuỗi DNA, ví dụ như tìm kiếm các biến thể di truyền, sắp xếp các đoạn DNA, hoặc thực hiện các phân tích thống kê trên dữ liệu genomics.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu chuỗi DNA ở định dạng FASTA hoặc BAM.

    • Bài tập:

      1. Cài đặt và làm quen với ADAM.

      2. Đọc dữ liệu chuỗi DNA từ các định dạng khác nhau.

      3. Thực hiện các phép toán cơ bản trên chuỗi DNA (ví dụ: đếm số lượng nucleotide, tìm kiếm các đoạn DNA lặp lại).

      4. Áp dụng các thuật toán phân tích biến thể di truyền (ví dụ: gọi biến thể SNP và indel).

Ngày 54

  • Case Study 23: Xây dựng hệ thống phát hiện spam email với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark MLlib và Spark NLP để xây dựng một hệ thống phát hiện spam email hiệu quả, có khả năng phân loại các email mới là spam hoặc không spam.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu email đã được gán nhãn (labeled) là spam hoặc không spam.

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu email (loại bỏ các ký tự đặc biệt, chuyển đổi chữ thường, tách từ).

      2. Trích xuất các đặc trưng (features) từ email (ví dụ: tần suất xuất hiện của các từ, độ dài email, sự có mặt của các từ khóa đặc biệt).

      3. Huấn luyện mô hình phân loại (ví dụ: Naive Bayes, Logistic Regression, Random Forest).

      4. Đánh giá hiệu suất của mô hình và tinh chỉnh các tham số.

Ngày 55

  • Case Study 24: Xây dựng hệ thống phân tích mạng xã hội với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark GraphX và Spark SQL để phân tích dữ liệu mạng xã hội, ví dụ như tìm kiếm các nhóm người dùng có quan hệ mật thiết, xác định các tài khoản có ảnh hưởng, hoặc phân tích xu hướng lan truyền thông tin.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu mạng xã hội (ví dụ: danh sách bạn bè, bài đăng, bình luận).

    • Bài tập:

      1. Tạo đồ thị từ dữ liệu mạng xã hội.

      2. Tính toán các chỉ số mạng xã hội (ví dụ: degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality).

      3. Phát hiện các cộng đồng (communities) trong mạng xã hội.

      4. Phân tích nội dung các bài đăng để tìm ra các chủ đề phổ biến.

Ngày 56

  • Case Study 25: Xây dựng hệ thống giám sát an ninh mạng với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark Streaming và Spark MLlib để xây dựng một hệ thống giám sát an ninh mạng, có khả năng phát hiện các cuộc tấn công mạng, các hành vi bất thường, và các mối đe dọa tiềm ẩn.

    • Dữ liệu: Luồng dữ liệu nhật ký (log data) từ các hệ thống mạng và các thiết bị bảo mật.

    • Bài tập:

      1. Thiết lập kết nối Spark Streaming với nguồn dữ liệu nhật ký.

      2. Xử lý dữ liệu nhật ký và trích xuất thông tin cần thiết (ví dụ: địa chỉ IP, cổng, giao thức, nội dung).

      3. Huấn luyện mô hình phát hiện bất thường (ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM).

      4. Phát hiện các sự kiện bất thường trong luồng dữ liệu và đưa ra cảnh báo.

Ngày 57

  • Case Study 26: Xây dựng hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đa ngôn ngữ với Spark NLP:

    • Mục tiêu: Mở rộng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Spark NLP để hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau, ví dụ như tiếng Việt, tiếng Trung, tiếng Nhật, hoặc các ngôn ngữ khác.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ đã được gán nhãn (labeled) cho các tác vụ NLP khác nhau (ví dụ: phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể).

    • Bài tập:

      1. Tìm hiểu về các mô hình ngôn ngữ (language models) đa ngôn ngữ (ví dụ: mBERT, XLM-R).

      2. Tiền xử lý dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ (tách từ, loại bỏ stop words, chuẩn hóa).

      3. Huấn luyện mô hình NLP đa ngôn ngữ cho các tác vụ cụ thể (ví dụ: phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể).

      4. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên các ngôn ngữ khác nhau.

Ngày 58

  • Case Study 27: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu đa phương tiện (Multimedia Data) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để xử lý và phân tích dữ liệu đa phương tiện như hình ảnh, video, và âm thanh.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu hình ảnh, video, và âm thanh.

    • Bài tập:

      1. Tìm hiểu về các thư viện xử lý đa phương tiện trong Spark (ví dụ: Deep Learning Pipelines, OpenCV).

      2. Trích xuất các đặc trưng (features) từ dữ liệu đa phương tiện (ví dụ: màu sắc, kết cấu, chuyển động).

      3. Xây dựng các mô hình học máy để phân loại, nhận dạng, hoặc tạo nội dung đa phương tiện.

Ngày 59

  • Case Study 28: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu IoT quy mô lớn với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để xử lý một lượng lớn dữ liệu IoT từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ như dữ liệu cảm biến, dữ liệu vị trí, hoặc dữ liệu từ các thiết bị đeo được (wearable devices).

    • Dữ liệu: Luồng dữ liệu IoT lớn từ nhiều nguồn (ví dụ: Kafka, MQTT).

    • Bài tập:

      1. Thiết kế kiến trúc hệ thống xử lý dữ liệu IoT quy mô lớn với Spark.

      2. Xử lý dữ liệu IoT theo thời gian thực (real-time) hoặc theo lô (batch).

      3. Áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu (ví dụ: phân tích thống kê, học máy) để trích xuất thông tin giá trị từ dữ liệu IoT.

Ngày 60

  • Case Study 29: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu clickstream với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu clickstream, tức là dữ liệu về các hành vi của người dùng trên website hoặc ứng dụng, nhằm hiểu rõ hành trình khách hàng, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, và đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu clickstream (ví dụ: URL, thời gian truy cập, thiết bị, hành động của người dùng).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu clickstream (làm sạch, chuẩn hóa, tạo các phiên (sessions)).

      2. Phân tích hành trình khách hàng (customer journey) và các chỉ số chuyển đổi (conversion rate).

      3. Xây dựng mô hình dự đoán hành vi người dùng (ví dụ: dự đoán khả năng mua hàng, dự đoán churn).

Ngày 61

  • Case Study 30: Xây dựng hệ thống giám sát mạng xã hội với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark Streaming và Spark MLlib để xây dựng một hệ thống giám sát mạng xã hội, có khả năng theo dõi các xu hướng, phát hiện các sự kiện nổi bật, và phân tích cảm xúc của người dùng đối với các chủ đề cụ thể.

    • Dữ liệu: Luồng dữ liệu từ các mạng xã hội (ví dụ: Twitter, Facebook).

    • Bài tập:

      1. Thu thập dữ liệu từ các API mạng xã hội.

      2. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực và trích xuất thông tin cần thiết (ví dụ: hashtag, từ khóa, cảm xúc).

      3. Phân tích tần suất xuất hiện của các từ khóa và hashtag theo thời gian.

      4. Xác định các sự kiện nổi bật và các chủ đề đang được quan tâm.

Ngày 62

  • Case Study 31: Xây dựng hệ thống phát hiện tin giả (Fake News Detection) với Spark NLP:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark NLP để xây dựng một hệ thống phát hiện tin giả tự động, có khả năng phân loại các bài báo hoặc tin tức là thật hoặc giả mạo.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu tin tức đã được gán nhãn (labeled) là thật hoặc giả mạo.

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu văn bản (loại bỏ các ký tự đặc biệt, chuyển đổi chữ thường, tách từ).

      2. Trích xuất các đặc trưng từ văn bản (ví dụ: sử dụng TF-IDF, word embeddings).

      3. Huấn luyện mô hình phân loại (ví dụ: Naive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machines).

      4. Đánh giá hiệu suất của mô hình và tinh chỉnh các tham số.

Ngày 63

  • Case Study 32: Phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng (Supply Chain) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng, ví dụ như dữ liệu về đơn hàng, kho hàng, vận chuyển, và sản xuất, nhằm tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí, và cải thiện hiệu quả hoạt động.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu chuỗi cung ứng đa dạng (ví dụ: CSV, JSON, XML).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu chuỗi cung ứng (làm sạch, chuẩn hóa, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn).

      2. Phân tích các chỉ số hiệu suất chuỗi cung ứng (ví dụ: thời gian giao hàng, mức tồn kho, chi phí vận chuyển).

      3. Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu (demand forecasting) để tối ưu hóa quản lý kho hàng.

      4. Phát hiện các điểm nghẽn (bottlenecks) và các vấn đề tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng.

Ngày 64

  • Case Study 33: Xây dựng hệ thống quản lý rủi ro tài chính (Financial Risk Management) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để xây dựng một hệ thống quản lý rủi ro tài chính, có khả năng đánh giá rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, và rủi ro hoạt động, nhằm hỗ trợ ra quyết định đầu tư và quản lý danh mục đầu tư.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu tài chính đa dạng (ví dụ: dữ liệu giao dịch, dữ liệu thị trường, dữ liệu kinh tế vĩ mô).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu tài chính (xử lý giá trị thiếu, chuẩn hóa, tính toán các chỉ số tài chính).

      2. Xây dựng mô hình đánh giá rủi ro tín dụng (ví dụ: dựa trên lịch sử tín dụng, thu nhập, tài sản).

      3. Phân tích độ biến động của thị trường và tính toán Value at Risk (VaR).

      4. Xây dựng mô hình dự báo biến động thị trường (ví dụ: GARCH, EWMA).

Ngày 65

  • Case Study 34: Xây dựng hệ thống phát hiện gian lận bảo hiểm (Insurance Fraud Detection) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark MLlib để xây dựng một hệ thống phát hiện gian lận bảo hiểm, có khả năng phân loại các yêu cầu bồi thường là hợp lệ hoặc gian lận.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu yêu cầu bồi thường bảo hiểm đã được gán nhãn (labeled) là hợp lệ hoặc gian lận.

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu yêu cầu bồi thường (xử lý giá trị thiếu, mã hóa các biến phân loại).

      2. Trích xuất các đặc trưng (features) từ dữ liệu (ví dụ: loại bảo hiểm, số tiền yêu cầu, lịch sử yêu cầu).

      3. Huấn luyện mô hình phân loại (ví dụ: Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting).

      4. Đánh giá hiệu suất của mô hình và tinh chỉnh các tham số.

Ngày 66

  • Case Study 35: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu năng lượng (Energy Data Analytics) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu năng lượng, ví dụ như dữ liệu tiêu thụ điện, dữ liệu sản xuất điện, hoặc dữ liệu thời tiết, nhằm tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, giảm chi phí, và dự đoán nhu cầu năng lượng trong tương lai.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu năng lượng đa dạng (ví dụ: dữ liệu cảm biến, dữ liệu thời gian, dữ liệu không gian).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu năng lượng (làm sạch, chuẩn hóa, xử lý giá trị thiếu).

      2. Phân tích các mẫu tiêu thụ năng lượng theo thời gian, địa điểm, và loại thiết bị.

      3. Xây dựng mô hình dự đoán nhu cầu năng lượng (ví dụ: sử dụng các phương pháp chuỗi thời gian hoặc học máy).

      4. Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng bằng cách điều chỉnh các thiết bị và hệ thống.

Ngày 67

  • Case Study 36: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu bán lẻ (Retail Data Analytics) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu bán lẻ, ví dụ như dữ liệu giao dịch, dữ liệu khách hàng, và dữ liệu sản phẩm, nhằm hiểu rõ hành vi khách hàng, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, và quản lý hàng tồn kho hiệu quả.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu bán lẻ đa dạng (ví dụ: dữ liệu giao dịch, dữ liệu khách hàng, dữ liệu sản phẩm).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu bán lẻ (làm sạch, chuẩn hóa, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn).

      2. Phân tích giỏ hàng (market basket analysis) để tìm ra các sản phẩm thường được mua cùng nhau.

      3. Phân khúc khách hàng (customer segmentation) dựa trên hành vi mua sắm.

      4. Xây dựng mô hình dự đoán doanh số (sales forecasting) để hỗ trợ lập kế hoạch kinh doanh.

Ngày 68

  • Case Study 37: Xây dựng hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management - CRM) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để xây dựng một hệ thống CRM, giúp doanh nghiệp quản lý thông tin khách hàng, theo dõi tương tác với khách hàng, và đưa ra các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu khách hàng (ví dụ: thông tin cá nhân, lịch sử mua hàng, tương tác trên các kênh truyền thông).

    • Bài tập:

      1. Tạo hồ sơ khách hàng (customer profile) đầy đủ và chính xác.

      2. Phân tích hành vi khách hàng để xác định các nhóm khách hàng tiềm năng.

      3. Xây dựng mô hình dự đoán churn (khách hàng rời bỏ) để có các biện pháp giữ chân khách hàng.

      4. Tạo các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa dựa trên phân khúc khách hàng và lịch sử tương tác.

Ngày 69

  • Case Study 38: Xây dựng hệ thống phát hiện bất thường trong sản xuất công nghiệp (Industrial Anomaly Detection) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để xây dựng một hệ thống phát hiện các sự cố hoặc bất thường trong quá trình sản xuất công nghiệp, ví dụ như lỗi máy móc, sự cố chất lượng sản phẩm, hoặc tiêu thụ năng lượng bất thường.

    • Dữ liệu: Dữ liệu cảm biến từ các máy móc và thiết bị trong nhà máy.

    • Bài tập:

      1. Thu thập dữ liệu cảm biến theo thời gian thực.

      2. Tiền xử lý dữ liệu cảm biến (xử lý giá trị thiếu, làm mịn dữ liệu).

      3. Huấn luyện mô hình phát hiện bất thường (ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM).

      4. Phát hiện các sự kiện bất thường và gửi cảnh báo đến người vận hành.

Ngày 70

  • Case Study 39: Xây dựng hệ thống quản lý đội xe (Fleet Management) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để xây dựng một hệ thống quản lý đội xe, giúp doanh nghiệp theo dõi vị trí, tình trạng hoạt động, và lịch trình bảo trì của các phương tiện trong đội xe.

    • Dữ liệu: Dữ liệu GPS, dữ liệu cảm biến từ các phương tiện, dữ liệu lịch trình bảo trì.

    • Bài tập:

      1. Thu thập và xử lý dữ liệu GPS từ các phương tiện.

      2. Theo dõi vị trí và tốc độ của các phương tiện theo thời gian thực.

      3. Phân tích dữ liệu cảm biến để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn (ví dụ: nhiệt độ động cơ cao, áp suất lốp thấp).

      4. Tối ưu hóa lịch trình bảo trì dựa trên tình trạng hoạt động của các phương tiện.

Ngày 71

  • Case Study 40: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu tài chính định lượng (Quantitative Finance) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để thực hiện các phân tích tài chính định lượng, ví dụ như backtesting các chiến lược giao dịch, phân tích rủi ro danh mục đầu tư, hoặc xây dựng các mô hình định giá phái sinh.

    • Dữ liệu: Dữ liệu thị trường tài chính (ví dụ: giá cổ phiếu, lãi suất, tỷ giá hối đoái).

    • Bài tập:

      1. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu thị trường tài chính.

      2. Thực hiện backtesting các chiến lược giao dịch đơn giản (ví dụ: mua và nắm giữ, giao dịch theo xu hướng).

      3. Tính toán các chỉ số rủi ro danh mục đầu tư (ví dụ: Sharpe ratio, Sortino ratio, maximum drawdown).

      4. Xây dựng mô hình định giá quyền chọn (option pricing) bằng phương pháp Monte Carlo.

Ngày 72

  • Case Study 41: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu bất động sản (Real Estate Analytics) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu bất động sản, ví dụ như giá nhà, thông tin về các bất động sản, dữ liệu nhân khẩu học, và các yếu tố kinh tế xã hội khác, nhằm đưa ra các quyết định đầu tư bất động sản sáng suốt và dự đoán xu hướng thị trường.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu bất động sản đa dạng (ví dụ: dữ liệu giao dịch, dữ liệu thông tin bất động sản, dữ liệu nhân khẩu học, dữ liệu kinh tế xã hội).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu bất động sản (làm sạch, chuẩn hóa, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn).

      2. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá bất động sản (ví dụ: diện tích, vị trí, số phòng ngủ, tiện ích xung quanh).

      3. Xây dựng mô hình dự đoán giá bất động sản.

      4. Phân tích xu hướng thị trường bất động sản theo thời gian và địa điểm.

Ngày 73

  • Case Study 42: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu giáo dục (Education Data Analytics) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu giáo dục, ví dụ như kết quả học tập của học sinh, dữ liệu khảo sát, và dữ liệu về giáo viên, nhằm cải thiện chất lượng giáo dục, đánh giá hiệu quả giảng dạy, và hỗ trợ ra quyết định chính sách.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu giáo dục đa dạng (ví dụ: điểm số, thông tin học sinh, dữ liệu khảo sát, đánh giá giáo viên).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu giáo dục (làm sạch, chuẩn hóa, xử lý giá trị thiếu).

      2. Phân tích kết quả học tập của học sinh theo môn học, lớp học, và trường học.

      3. Xây dựng mô hình dự đoán kết quả học tập của học sinh.

      4. Phân tích hiệu quả giảng dạy của giáo viên dựa trên kết quả học tập của học sinh.

Ngày 74

  • Case Study 43: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu thể thao (Sports Analytics) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu thể thao, ví dụ như dữ liệu trận đấu, dữ liệu cầu thủ, và dữ liệu người hâm mộ, nhằm tìm ra các chiến thuật tối ưu, đánh giá hiệu suất cầu thủ, và nâng cao trải nghiệm người hâm mộ.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu thể thao đa dạng (ví dụ: dữ liệu trận đấu, dữ liệu cầu thủ, dữ liệu người hâm mộ).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu thể thao (làm sạch, chuẩn hóa, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn).

      2. Phân tích dữ liệu trận đấu để tìm ra các mẫu chiến thuật và các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả trận đấu.

      3. Xây dựng mô hình đánh giá hiệu suất cầu thủ.

      4. Phân tích dữ liệu người hâm mộ để hiểu rõ sở thích và hành vi của họ.

Ngày 75

  • Case Study 44: Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu du lịch (Travel Analytics) với Spark:

    • Mục tiêu: Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu du lịch, ví dụ như dữ liệu đặt phòng, dữ liệu đánh giá, và dữ liệu mạng xã hội, nhằm hiểu rõ nhu cầu và sở thích của khách du lịch, tối ưu hóa trải nghiệm du lịch, và đưa ra các khuyến nghị cá nhân hóa.

    • Dữ liệu: Tập dữ liệu du lịch đa dạng (ví dụ: dữ liệu đặt phòng, dữ liệu đánh giá, dữ liệu mạng xã hội).

    • Bài tập:

      1. Tiền xử lý dữ liệu du lịch (làm sạch, chuẩn hóa, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn).

      2. Phân tích xu hướng du lịch theo mùa, địa điểm, và loại hình du lịch.

      3. Xây dựng mô hình đề xuất các điểm đến và hoạt động du lịch cho khách hàng.

      4. Phân tích cảm xúc của khách du lịch trên mạng xã hội để đánh giá mức độ hài lòng.

Ngày 76

  • Thu thập và làm sạch dữ liệu:

    • Xác định nguồn dữ liệu phù hợp (ví dụ: dữ liệu từ website thương mại điện tử, ứng dụng di động).

    • Sử dụng Spark để thu thập dữ liệu hành vi khách hàng.

    • Làm sạch dữ liệu (xử lý giá trị thiếu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý ngoại lệ).

    • Bài tập:

      1. Thu thập dữ liệu từ một nguồn dữ liệu mẫu (ví dụ: tập tin CSV).

      2. Xử lý các giá trị thiếu và ngoại lệ trong dữ liệu.

      3. Chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ: chia tỷ lệ các biến số).

Ngày 77

  • Kỹ thuật Feature Engineering:

    • Trích xuất các đặc trưng (features) có ý nghĩa từ dữ liệu thô (ví dụ: RFM - Recency, Frequency, Monetary).

    • Tạo các đặc trưng mới bằng cách kết hợp các đặc trưng có sẵn (ví dụ: trung bình số tiền mua hàng mỗi lần, số ngày kể từ lần mua hàng cuối cùng).

    • Lựa chọn các đặc trưng phù hợp cho mô hình dự đoán.

    • Bài tập:

      1. Tính toán các đặc trưng RFM cho từng khách hàng.

      2. Tạo các đặc trưng mới dựa trên hành vi duyệt web của khách hàng.

      3. Sử dụng các phương pháp thống kê để đánh giá tầm quan trọng của các đặc trưng.

Ngày 78

  • Xây dựng và đánh giá mô hình:

    • Nghiên cứu và lựa chọn mô hình học máy phù hợp (ví dụ: Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting).

    • Chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set).

    • Huấn luyện mô hình trên tập huấn luyện.

    • Đánh giá hiệu suất mô hình trên tập kiểm tra bằng các chỉ số (ví dụ: accuracy, precision, recall, F1 score).

    • Bài tập:

      1. Huấn luyện một mô hình Logistic Regression để dự đoán khả năng mua hàng.

      2. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập kiểm tra.

      3. So sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau (ví dụ: Random Forest, Gradient Boosting).

Ngày 79

  • Tinh chỉnh và tối ưu hóa mô hình:

    • Sử dụng kỹ thuật Cross-validation để đánh giá độ ổn định của mô hình.

    • Tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của mô hình để cải thiện hiệu suất.

    • Thử nghiệm các kỹ thuật khác nhau (ví dụ: feature scaling, feature selection) để tối ưu hóa mô hình.

    • Bài tập:

      1. Thực hiện cross-validation để đánh giá mô hình.

      2. Sử dụng Grid Search hoặc Random Search để tìm kiếm các siêu tham số tốt nhất.

      3. Áp dụng các kỹ thuật feature scaling và feature selection để cải thiện hiệu suất mô hình.

Ngày 80

  • Triển khai và ứng dụng mô hình:

    • Lưu trữ mô hình đã huấn luyện.

    • Xây dựng một ứng dụng đơn giản (ví dụ: API) để nhận dữ liệu đầu vào về hành vi khách hàng và đưa ra dự đoán khả năng mua hàng.

    • Bài tập:

      1. Lưu trữ mô hình đã huấn luyện bằng các định dạng (ví dụ: PMML, MLeap).

      2. Xây dựng một API đơn giản bằng Flask hoặc FastAPI để sử dụng mô hình.

      3. Triển khai mô hình trên một hệ thống sản phẩm (production system) (ví dụ: sử dụng Docker, Kubernetes).

Scala