Data Science And Big Data Analytics: Làm chủ quy trình Data toàn diện – từ tính toán phân tán bằng PySpark, Machine Learning đến kiến trúc Agentic AI đột phá.

05/06/2026

Là một Quản lý BI/Analytics, Chuyên viên phân tích dữ liệu hay Kỹ sư hệ thống dữ liệu, bạn có đang đối mặt với những "nỗi đau" thực tế này trong kỷ nguyên dữ liệu lớn:

Bất lực trước Big Data: Máy tính cá nhân liên tục báo lỗi Out of Memory khi bạn cố gắng xử lý những bộ dữ liệu lên đến hàng chục, hàng trăm triệu dòng. Bạn biết pandas hay R đã chạm ngưỡng giới hạn của một máy nhưng chưa biết cách chuyển sang tính toán phân tán.
"Mắc kẹt" ở bước khai thác Insight: Bạn thu thập đủ 5V của Big Data (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) vào Data Lake nhưng dữ liệu nằm im một chỗ, không thể làm sạch, không thể tối ưu hóa và không tạo ra giá trị kinh tế cho doanh nghiệp.
Khoảng cách lớn giữa Mô hình và Thực tế: Bạn xây dựng được mô hình Machine Learning chạy rất tốt trên môi trường Lab, nhưng khi đưa vào Production với dữ liệu quy mô lớn thì hệ thống bị nghẽn (data skew), không thể scale-up hoặc tự động hóa pipeline.
Áp lực nâng cấp công nghệ GenAI: Ban lãnh đạo yêu cầu tích hợp AI, LLM vào quy trình phân tích để tự động hóa việc đọc báo cáo và ra quyết định, nhưng bạn vẫn loay hoay chưa biết cách thiết kế kiến trúc RAG hoặc điều phối Agentic AI một cách thực tế.

Đã đến lúc ngừng làm dữ liệu theo cách thủ công và manh mún. Khóa học Data Science and Big Data Analytics (40 giờ - 5 ngày) tại Robusta được thiết kế theo mô hình thực chiến hoàn chỉnh (End-to-End) nhằm giúp bạn giải quyết triệt để các bài toán này!

KHÓA HỌC NÀY MANG LẠI CHO BẠN NHỮNG LỢI ÍCH THỰC TIỄN GÌ?

Không dừng lại ở lý thuyết hàn lâm, khóa học bám sát vòng đời dự án khoa học dữ liệu thực tế thông qua chuỗi Lab liên kết xuyên suốt:

1. Hệ thống hóa EDA & Data Storytelling chuẩn Python

Làm chủ các thư viện hiện đại: Sử dụng pandas, numpy và đặc biệt là Polars để xử lý dữ liệu lớn siêu tốc ngay trên một máy.
Thực hành quy trình EDA hệ thống (phát hiện dữ liệu thiếu, ngoại lai, lệch phân phối) kết hợp với nguyên tắc kể chuyện dữ liệu (Data storytelling) cho đối tượng phi kỹ thuật.

2. Chuyên sâu Big Data, Kiến trúc Lakehouse & PySpark

Hiểu sâu kiến trúc Spark (driver/executor, partition & shuffle) và xu hướng kiến trúc Lakehouse hiện đại (Delta Lake / Iceberg) để đảm bảo tính toàn vẹn ACID trên data lake.
Thực hành PySpark nâng cao: Xử lý bộ dữ liệu thực tế vài chục triệu dòng; làm chủ các kỹ thuật tối ưu hóa cốt lõi như broadcast join, caching/persist, đọc explain plan và xử lý data skew.
Xây dựng pipeline Feature Engineering tái lập được trên Spark ML Pipeline.

3. Triển khai Machine Learning theo quy mô doanh nghiệp

So sánh trực quan và thực hành song song: Ứng dụng scikit-learn cho tập dữ liệu vừa, sau đó nâng cấp lên Spark MLlib để huấn luyện mô hình phân tán trên tập dữ liệu lớn.
Triển khai các thuật toán cổ điển (Hồi quy, Random Forest, XGBoost) và phân tích chuỗi thời gian (Prophet), ứng dụng trực tiếp vào dự báo trong lĩnh vực tài chính, bán lẻ, viễn thông.

4. Đón đầu xu hướng: GenAI, RAG và Agentic AI (Mô-đun Chủ Lực)

Xây dựng hệ thống hỏi-đáp thông minh (RAG) trên tài liệu doanh nghiệp sử dụng Embeddings và Vector Database (Chroma/FAISS).
Capstone Project - Hệ thống Agentic tự động: Tự tay thiết kế một pipeline chạy hoàn toàn tự động, từ dữ liệu thô đến Dashboard. Sử dụng LangGraph (Python) để điều phối các tác vụ Agent (Ingest → Clean → ML → RAG xuất insight) và đẩy dữ liệu qua REST API (FastAPI) lên giao diện Dashboard JavaScript (Antigravity).

Thông tin khóa học:

Ngày khai giảng: 20/06/2026
Giờ học: 8h30 – 17h30, Thứ 7 hằng tuần
Hình thức đào tạo: Online/Offline

Chương trình đào tạo: TẠI ĐÂY

Đối tượng phù hợp: Quản lý nhóm BI/Analytics/Big Data; Chuyên viên DA/BA muốn nâng cấp kỹ năng Big Data; Chuyên viên cơ sở dữ liệu và sinh viên ngành Tech muốn gia nhập ngành Data Science.
Điều kiện tiên quyết: Học viên cần có nền tảng định lượng/thống kê cơ bản, biết SQL và có kinh nghiệm lập trình cơ bản (ưu tiên Python).

Đừng để doanh nghiệp của bạn tụt lại phía sau trong cuộc đua tối ưu hóa bằng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo!