1. Since Mr.Vinh make a big stress

1. Since Mr.Vinh make a big stress on importance of modeling in general and scorecard creation in particular and VPBank has plans in the nearest future to start working with Big Data from Telecom companies and other sources, employees from Modeling department should be ready to meet this challenge.
2. Target audience are employees from Modeling team.
3. The key points you hope to get after this training program:
- Distinguish what is Big Data (volume, velocity, variety), and will learn where it comes from, and what are the key challenges
- Determine how and where Big Data challenges arise in a number of domains, including social media, transportation, finance, and medicine
- Investigate multicore challenges and how to engineer around them
- Explore the relational model, SQL, and capabilities of new relational systems in terms of scalability and performance
- Understand the capabilities of NoSQL systems, their capabilities and pitfalls, and how the NewSQL movement addresses these issues
- Learn how to maximize the MapReduce programming model: What are its benefits, how it compares to relational systems, and new developments that improve its performance and robustness
- Learn why building secure Big Data systems is so hard and survey recent techniques that help; including learning direct processing on encrypted data, information flow control, auditing, and replay
- Discover user interfaces for Big Data and what makes building them difficult
- Measure the need for and understand how to create sublinear time algorithms
- Manage the development of data compression algorithms
- Formulate the “data integration problem”: semantic and schematic heterogeneity and discuss recent breakthroughs in solving this problem
- Understand the benefits and challenges of open-linked data
- Comprehend machine learning and algorithms for data analytics
4. Contact person of your departments: Kateryna Lakoza

And one additional question. Currently MIT are only accepting credit card payments or payment via debit cards with Visa or MasterCard logos through website. For groups of 5 or more they can invoice company instead and this can then be paid by check or wire transfer. We would like to get only two users for taking the course. Can we make a payment without invoice?

Kết quả (Việt) 1:

1. vì Mr.Vinh thực hiện một căng thẳng lớn về tầm quan trọng của mô hình hóa nói chung và bảng điểm sáng tạo đặc biệt và VPBank có kế hoạch trong tương lai gần nhất để bắt đầu làm việc với các dữ liệu lớn từ công ty viễn thông và các nguồn khác, các nhân viên từ mô hình vùng nên sẵn sàng để đáp ứng thách thức này. 2. mục tiêu đối tượng là các nhân viên từ mô hình hóa nhóm.3. những điểm chính bạn hy vọng sẽ nhận được sau khi chương trình đào tạo này:-Phân biệt những gì là lớn dữ liệu (khối lượng, vận tốc, nhiều), và sẽ học nó đến từ đâu, và những thách thức quan trọng là gì-Xác định như thế nào và nơi những thách thức lớn dữ liệu phát sinh trong một số lĩnh vực, bao gồm cả phương tiện truyền thông xã hội, giao thông vận tải, tài chính, và y học-Điều tra những thách thức đa lõi và làm thế nào để kỹ sư xung quanh-Khám phá các mô hình quan hệ, SQL, và khả năng của hệ thống quan hệ mới về khả năng mở rộng và hiệu suất-Hiểu khả năng của hệ thống NoSQL, khả năng và cạm bẫy, và làm thế nào phong trào NewSQL địa chỉ các vấn đề-Tìm hiểu làm thế nào để tối đa hóa các mô hình lập trình MapReduce: những gì là lợi ích của nó, làm thế nào nó so với hệ thống quan hệ, và phát triển mới cải thiện tính năng bay và độ chắc chắn-Tìm hiểu tại sao xây dựng hệ thống lớn dữ liệu an toàn là khó khăn như vậy và khảo sát tại các kỹ thuật giúp; bao gồm cả học tập các xử lý trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, điều khiển luồng thông tin, kiểm toán, và phát lại-Khám phá giao diện người dùng cho dữ liệu lớn và những gì làm cho xây dựng cho họ khó khăn-Sự cần thiết phải đo lường và hiểu làm thế nào để tạo ra thời gian sublinear thuật toán-Quản lý sự phát triển của thuật toán nén dữ liệu-Xây dựng "vấn đề tích hợp dữ liệu": ngữ nghĩa và sơ heterogeneity và thảo luận về tại đột phá trong việc giải quyết vấn đề này-Hiểu những lợi ích và những thách thức mở liên kết dữ liệu-Thấu hiểu máy học và các thuật toán cho phân tích dữ liệu4. liên lạc người của bộ phận của bạn: Kateryna LakozaVà một câu hỏi bổ sung. Hiện tại MIT chỉ chấp nhận thanh toán thẻ tín dụng hoặc thanh toán thông qua thẻ ghi nợ với biểu tượng Visa hoặc MasterCard thông qua trang web. Cho nhóm của 5 hoặc nhiều hơn họ có thể hóa đơn công ty thay vào đó và điều này sau đó có thể được trả bằng séc hoặc chuyển khoản điện tử. Chúng tôi muốn nhận được chỉ có hai người dùng để tham gia khóa học. Chúng tôi có thể làm cho một khoản thanh toán mà không có hóa đơn?

Kết quả (Việt) 2:

1. Kể từ Mr.Vinh làm cho một sự căng thẳng lớn về tầm quan trọng của mô hình nói chung và bảng điểm tạo nói riêng và VPBank đã có kế hoạch trong tương lai gần nhất để bắt đầu làm việc với Big Data từ các công ty viễn thông và các nguồn khác, nhân viên từ bộ phận Modeling nên sẵn sàng để đáp ứng thách thức này.
2. Đối tượng mục tiêu là những người lao động từ đội Modeling.
3. Các điểm chính bạn hy vọng sẽ nhận được sau khi chương trình đào tạo này:
- Phân biệt Big Data (khối lượng, vận tốc, nhiều) là gì, và sẽ tìm hiểu nó đến từ đâu, và những thách thức chính là những gì
- Xác định như thế nào và ở đâu thách thức Big Data phát sinh trong một số lĩnh vực, bao gồm cả phương tiện truyền thông xã hội, giao thông vận tải, tài chính, và y học
- Điều tra những thách thức đa lõi và làm thế nào để thiết kế xung quanh họ
- Khám phá các quan hệ mô hình, SQL, và khả năng của hệ thống quan hệ mới về khả năng mở rộng và hiệu suất
- Hiểu được khả năng của hệ thống NoSQL, khả năng và những cạm bẫy của họ, và làm thế nào các phong trào NewSQL giải quyết những vấn đề này
- Tìm hiểu làm thế nào để tối đa hóa các mô hình lập trình MapReduce: lợi ích của nó là gì, làm thế nào nó so sánh với hệ thống quan hệ, và các phát triển mới nhằm cải thiện hiệu suất và độ bền của nó
- Tìm hiểu lý do tại sao xây dựng hệ thống Big Data an toàn là rất khó khăn và khảo sát kỹ thuật gần đây giúp; bao gồm cả việc học xử lý trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, thông tin kiểm soát lưu lượng, kiểm toán, và phát lại
- Khám phá giao diện người dùng cho Big Data và những gì làm cho xây dựng cho họ khó khăn
- Đo nhu cầu và hiểu làm thế nào để tạo ra thuật toán thời gian sublinear
- Quản lý phát triển các thuật toán nén dữ liệu
- Xây dựng các "vấn đề tích hợp dữ liệu": bất đồng ngữ nghĩa và sơ đồ và thảo luận về những đột phá gần đây trong việc giải quyết vấn đề này
- Hiểu được lợi ích và thách thức của dữ liệu mở liên kết
- Hiểu máy học và thuật toán cho phân tích dữ liệu
4. Người liên hệ các phòng ban của bạn: Kateryna Lakoza Và một câu hỏi bổ sung. Hiện tại MIT chỉ chấp nhận thanh toán thẻ tín dụng hoặc thanh toán qua các thẻ thanh toán Visa hay MasterCard logo thông qua website. Đối với nhóm 5 hoặc nhiều hơn họ có thể xuất hóa đơn cho công ty thay thế và điều này sau đó có thể được thanh toán bằng séc hoặc chuyển khoản. Chúng tôi muốn nhận được chỉ có hai người dùng để tham gia khóa học. Chúng ta có thể thực hiện thanh toán mà không có hóa đơn?