Tại Sao Nên Học Khóa Học Này?
- Khóa học đào tạo đầy đủ về Data Engineer thực chiến duy nhất tại Việt Nam với đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm từ các tập đoàn lớn
- Thành thạo toàn bộ kỹ năng từ SQL, ETL, Data Warehouse đến Big Data và Cloud Computing (AWS, Azure, Google Cloud)
- Được thực hành trên 4 dự án thực tế hoàn chỉnh từ thiết kế database đến xây dựng Data Pipeline trên Cloud
- Học lại miễn phí trọn đời cho đến khi thành thạo, có video bài giảng được record lại để xem lại bất cứ lúc nào
- Hỗ trợ tìm việc làm với mức lương từ 15-30 triệu đồng/tháng, review CV và giới thiệu việc làm tại các công ty đối tác
- Trả góp học phí 0% lãi suất qua thẻ tín dụng từ 3-12 tháng, chỉ từ 500.000đ/tháng
- Có đủ tư duy và trình độ để vượt qua các chứng chỉ quốc tế như Data của Microsoft hoặc IBM
Khóa Học Này Dành Cho Ai?
- Sinh viên nhóm ngành CNTT, Kinh tế, Toán Tin, Tài chính muốn theo đuổi nghề Data Engineer với mức lương hấp dẫn
- Người đang làm việc trong lĩnh vực dữ liệu như Data Analyst, Data Scientist muốn nâng cao kỹ năng về hệ thống dữ liệu
- Lập trình viên, kỹ sư phần mềm muốn chuyển hướng sang ngành Data Engineer với cơ hội thăng tiến cao
- Nhà quản lý như CTO, CIO, PM, PO, BA, DA, DS đang làm trong lĩnh vực CNTT muốn xây dựng Data Warehouse và quản trị doanh nghiệp dựa trên dữ liệu
- Người mới bắt đầu từ con số 0 nhưng có kiến thức cơ bản về hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu và SQL
Kỹ Năng Bạn Sẽ Đạt Được Sau Khóa Học
- Thành thạo SQL Server: thiết kế database, tối ưu truy vấn với Tuning SQL, sử dụng View, Index, Transaction, Procedure và Function
- Xây dựng Data Warehouse và Data Mart hoàn chỉnh với quy trình ETL chuẩn sử dụng SQL Server Integration Services (SSIS)
- Làm chủ Data Model: thiết kế mô hình dữ liệu đa chiều, chuẩn hóa cơ sở dữ liệu (1NF, 2NF, 3NF)
- Thực hành Business Intelligence: trực quan hóa dữ liệu và xây dựng dashboard phân tích chuyên nghiệp trên Power BI
- Triển khai Data Warehouse trên Cloud: sử dụng thành thạo AWS (S3, RDS, DynamoDB, Glue, Data Pipeline), Google Cloud Platform và Azure
- Xử lý Big Data: cài đặt và sử dụng Hadoop, HDFS, MapReduce, Spark RDD, Spark DataFrame, Spark SQL và xây dựng Data Lake
- Thiết kế Data Pipeline: thu thập, xử lý và truyền tải dữ liệu từ nhiều nguồn một cách tự động và hiệu quả
- Làm việc với Oracle Database: sử dụng các chức năng nâng cao để tạo báo cáo phức tạp và xây dựng hệ thống dữ liệu
- Xử lý dữ liệu thời gian thực: áp dụng Stream Processing với DStream và StructStream trong Spark
- Có đủ năng lực để vượt qua phỏng vấn Data Engineer tại các doanh nghiệp lớn và sẵn sàng làm việc ngay
Các Chương Trong Khóa Học
Module 1: Tổng Quan về Data Engineer
- Tổng quan về Data Engineer và các công nghệ trong Data Engineer
- Hiểu rõ vai trò và công việc thực tế của Data Engineer trong hệ thống dữ liệu doanh nghiệp
Module 2: Cơ Sở Dữ Liệu Quan Hệ (SQL - SQL Server)
- Tổng quan về CSDL, Truy vấn dữ liệu
- Queries and Practice (Truy vấn SQL), DDL, DML statement
- Database Design (Thiết kế Database)
- Quan hệ giữa các bảng và chuẩn hóa cơ sở dữ liệu (1NF, 2NF, 3NF)
- Procedure, Function, Điều khiển logic
- View, Index, Transaction, Lock, Deadlock
- Tuning SQL - Kỹ thuật tăng tốc độ câu truy vấn
- Thực hành thiết kế cơ sở dữ liệu nâng cao
Module 3: ETL - Data Warehouse
- Tổng quan về Data Warehouse và ETL
- Các bước ETL - Extract, Transform, Load
- Giới thiệu tool ETL: SQL Server Integration Services (SSIS)
- Xây dựng CSDL đa chiều trong Data Warehouse
- Thực hành xây dựng Data Warehouse và ETL hoàn chỉnh
- Xử lý lỗi, Logging và Checkpoint
- Triển khai và lập lịch cho quy trình ETL
Module 4: Business Intelligence với Power BI
- Tổng quan về phân tích và trực quan hóa dữ liệu
- Lấy dữ liệu vào Power BI và xây dựng biểu đồ
- Tư duy đúng khi Data Visualization - cách xây dashboard dễ hiểu
- Phân tích mô hình kinh doanh
- Diễn giải dữ liệu dễ hiểu và xây dựng báo cáo chuyên nghiệp
Module 5: Cloud Computing - Amazon Web Service
- Tổng quan về AWS
- Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ RDS
- Dịch vụ lưu trữ S3
- DynamoDB (NoSQL Engine)
- AWS Glue cơ bản và nâng cao (Visual ETL)
- AWS Data Pipeline và xây dựng Data Lake trên Cloud
Module 6: Google Cloud Platform và Azure
- Giới thiệu Google Cloud, Azure với các dịch vụ dữ liệu tương tự AWS
- Kéo dữ liệu từ nhiều nguồn
- Backup và chạy job theo định kỳ
- Ứng dụng xây dựng Data Warehouse và Data Lake trên Cloud
Module 7: Big Data - Data Lake
- Tổng quan về Big Data và Data Lake
- Kiến trúc hệ thống phân tán và các thành phần trong Hadoop
- Cài đặt Hadoop Yarn single node và multinode
- Sử dụng HDFS command line, thực hành MapReduce
- Giới thiệu Spark và các thành phần của Spark
- Cài đặt Spark single node và Spark cluster
- Sử dụng ngôn ngữ Scala để thực hành Spark
- Thực hành Spark Context, Spark RDD, Spark Transformation & Action
- Spark GroupByKey và ReduceByKey, Intersect, Distinct, Join
- Linear RDD và DAG
- Spark Session, Cache và Persist
- Spark DataFrame và Spark SQL
- Xử lý dữ liệu thời gian thực với DStream và StructStream
- Batch Processing và Stream Processing
- Quản lý siêu dữ liệu trong Data Lake
Các Project Thực Hành:
- Project Thiết Kế Database: Xây dựng và triển khai phần mềm quản lý eVoucher cho cán bộ nhân viên - thiết kế database và tạo các procedure xử lý nghiệp vụ
- Project Data Warehouse: Xây dựng kho dữ liệu (Data Warehouse) từ hệ thống bán tour du lịch - thu thập, phân tích và tổng hợp báo cáo
- Project Business Intelligence: Xây dựng báo cáo dashboard cho hệ thống bán tour du lịch với Power BI - phân tích mô hình kinh doanh và trực quan hóa qua biểu đồ
- Project Cloud: Thiết kế và tạo database trên nền tảng Amazon Web Service S3 cho cửa hàng kinh doanh sách online và offline
- 3 Project Big Data: Xây dựng AWS Data Pipeline, ELT pipeline sử dụng AWS Airflow dbt Terraform Metabase, và hệ thống xử lý dữ liệu Apache Kafka với dữ liệu từ thiết bị NEST
