I. THỜI LƯỢNG: 5 ngày (~40 giờ)
II. MỤC TIÊU KHÓA HỌC

Với sự phát triển rất nhanh của công nghệ số và điện toán đám mây, ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra từ các thiết bị và cảm biến số, cũng như qua các hoạt động và giao tiếp của con người. Các dữ liệu thu thập được rất nhiều và đa dạng, do đó việc cấu trúc những dữ liệu này trở nên phức tạp hơn nhiều. Vấn đề xử lý và phân tích dữ liệu lớn, đặc biệt là trong lĩnh vực cung cấp điện, đặt ra một thử thách nhưng cũng sẽ là một cơ hội cho lĩnh vực dữ liệu lớn – Big Data.

Khóa học này sẽ cung cấp cho học viên cái nhìn tổng quát về dữ liệu lớn, đặc biệt là trong lĩnh vực cung cấp điện, thông qua các hoạt động lập trình mô phỏng sử dụng ngôn ngữ mã nguồn mở Python. Các nội dung khác được thảo luận trong khóa học bao gồm tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong lĩnh vực cung cấp điện, các thiết bị thu thập dữ liệu thông minh, các giải thuật học máy, học sâu ứng dụng trong phân tích dữ liệu.

III. TỔ CHỨC LỚP HỌC:

Giảng viên trình bày, hướng dẫn nội dung cơ bản
Học viên lập trình giải thuật/sử dụng công cụ mô phỏng
Thảo luận các trường hợp cụ thể theo nhóm

IV. ĐIỀU KIỆN THAM GIA:

Để học tốt khóa học học viên cần có kiến thức trước về:

• Biết cơ bản về ngôn ngữ lập trình (C/Python)
• Kiến thức cơ bản về Dữ liệu lớn.

V. NỘI DUNG KHÓA HỌC

Phần I: Sự cần thiết của dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực điện

-           Dữ liệu lớn: Tại sao và ở đâu?

-           Các đặc tính của dữ liệu lớn

-           Dữ liệu lớn trong lĩnh vực cung cấp điện

 Phần II: Các thiết bị thu thập dữ liệu thông minh trong lĩnh vực điện

-           Giới thiệu các thiết bị đo thông minh (Smart meters)

-           Advanced metering infrastructure (AMI)

-           Phasor measurement unit (PMU)

-           Wide area monitoring system (WAMS)

-           Remote terminal unit (RTU)

-           Supervisory control and data acquisition (SCADA)

-           Intelligent electronic device (IED

Phần III: Khoa học dữ liệu gắn liền với phân tích dữ liệu trong lĩnh vực điện

-           Khoa học dữ liệu: Lấy dữ liệu từ dữ liệu lớn

-           Cơ bản về các hệ thống dữ liệu lớn và lập trình

Phần IV: Các công cụ phân tích dữ liệu lớn

-           Google Cloud

-           SQL

-           Hadoop

Phần V: Các giải thuật cơ bản về học máy để phân tích dữ liệu lớn

-           Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

-           Hồi quy hậu cần (Logistic Regression)

-           Cây quyết định (Decision Tree)

-           SVM

-           Bayes cổ điển (Naïve Bayes

Phần VI: Một số trường hợp cụ thể của phân tích dữ liệu lớn

-           Siemens

-           GE

-           ABB

Phần VII: Điện toán đám mây và tính toán đường biên cho phân tích dữ liệu

-           Điện toán đám mây (Cloud computing)

-           Tính toán đường biên (Edge computing)