NỘI DUNG HỌC TẬP ĐƯỢC CẬP NHẬT TOÀN DIỆN – ĐÁP ỨNG NHU CẦU THỰC TẾ CỦA THỊ TRƯỜNG VÀ DOANH NGHIỆP.
Chương trình toàn diện: Khóa học bao phủ đầy đủ các mảng cốt lõi của Data Engineering như xử lý dữ liệu với Python & SQL, xây dựng pipeline ETL/ELT, streaming với Kafka, xử lý dữ liệu lớn bằng Spark, orchestration với Airflow, mô hình hóa dữ liệu và triển khai Data Warehouse trên Cloud (AWS, GCP).
Phương pháp học mô phỏng thực tế: Học viên sẽ từng bước xây dựng hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh xuyên suốt khóa học – từ thu thập dữ liệu qua API, xử lý – biến đổi dữ liệu, thiết kế data model, đến triển khai pipeline tự động và vận hành trên Cloud, giúp hình dung rõ quy trình làm việc của một Data Engineer trong doanh nghiệp.
Tiếp cận công nghệ và công cụ chuẩn doanh nghiệp: Làm việc trực tiếp với các công cụ phổ biến trên thị trường như Airflow, Spark, Kafka, dbt, Docker, Git và các hệ Data Warehouse hiện đại (BigQuery, Redshift, Snowflake, ClickHouse), giúp học viên sẵn sàng đáp ứng yêu cầu tuyển dụng thực tế.
Nội dung cập nhật theo xu hướng mới: Chương trình được thiết kế theo chuẩn Data Platform hiện đại, kết hợp batch & streaming, ELT, Cloud-native và DataOps, đảm bảo học viên không chỉ nắm vững lý thuyết mà còn hiểu đúng cách triển khai hệ thống dữ liệu ở quy mô thực tế.
Thực hành và dự án thực tế: Cung cấp nhiều bài lab, bài tập lớn theo từng giai đoạn và dự án capstone cuối khóa, giúp học viên tích lũy kinh nghiệm triển khai pipeline, xây dựng Data Warehouse và vận hành hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh – làm hành trang cho phỏng vấn và công việc Data Engineer sau này.
Chương trình toàn diện: Khóa học bao phủ đầy đủ các mảng cốt lõi của Data Engineering như xử lý dữ liệu với Python & SQL, xây dựng pipeline ETL/ELT, streaming với Kafka, xử lý dữ liệu lớn bằng Spark, orchestration với Airflow, mô hình hóa dữ liệu và triển khai Data Warehouse trên Cloud (AWS, GCP).
Phương pháp học mô phỏng thực tế: Học viên sẽ từng bước xây dựng hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh xuyên suốt khóa học – từ thu thập dữ liệu qua API, xử lý – biến đổi dữ liệu, thiết kế data model, đến triển khai pipeline tự động và vận hành trên Cloud, giúp hình dung rõ quy trình làm việc của một Data Engineer trong doanh nghiệp.
Tiếp cận công nghệ và công cụ chuẩn doanh nghiệp: Làm việc trực tiếp với các công cụ phổ biến trên thị trường như Airflow, Spark, Kafka, dbt, Docker, Git và các hệ Data Warehouse hiện đại (BigQuery, Redshift, Snowflake, ClickHouse), giúp học viên sẵn sàng đáp ứng yêu cầu tuyển dụng thực tế.
Nội dung cập nhật theo xu hướng mới: Chương trình được thiết kế theo chuẩn Data Platform hiện đại, kết hợp batch & streaming, ELT, Cloud-native và DataOps, đảm bảo học viên không chỉ nắm vững lý thuyết mà còn hiểu đúng cách triển khai hệ thống dữ liệu ở quy mô thực tế.
Thực hành và dự án thực tế: Cung cấp nhiều bài lab, bài tập lớn theo từng giai đoạn và dự án capstone cuối khóa, giúp học viên tích lũy kinh nghiệm triển khai pipeline, xây dựng Data Warehouse và vận hành hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh – làm hành trang cho phỏng vấn và công việc Data Engineer sau này.
Hơn 14.500+
Học viên tham gia và đã xây dựng sự nghiệp cho mình
Học xong làm việc ở đâu?
- Công ty công nghệ & phần mềm: Xây dựng hệ thống dữ liệu cho sản phẩm web/app, nền tảng AI, SaaS (FPT Software, VNG, Tiki, Shopee, Grab, Axon, NashTech, KMS, EPAM, Bosch, …).
- Ngân hàng – Tài chính – Fintech: Phát triển Data Warehouse, pipeline dữ liệu giao dịch, báo cáo BI, hệ thống chống gian lận (Vietcombank, Techcombank, VPBank, Momo, ZaloPay, …).
- Doanh nghiệp thương mại điện tử & bán lẻ: Xử lý dữ liệu khách hàng, hành vi mua sắm, vận hành hệ thống báo cáo và phân tích (Tiki, Lazada, Shopee, Central Retail, Thế Giới Di Động, …).
- Công ty Data, AI & Analytics: Làm việc cùng Data Analyst, Data Scientist để xây dựng nền tảng dữ liệu phục vụ phân tích và mô hình AI (Cinnamon AI, Trusting Social, VinAI, Datapot, …).
- Startup & doanh nghiệp chuyển đổi số: Thiết kế pipeline ETL/ELT, hệ thống streaming, Data Platform trên Cloud cho nhiều bài toán kinh doanh khác nhau.
Bạn sẽ có ngay các skill sau
Python
SQL
ORM
Apache Airflow
Apache Kafka
Apache Spark
Git CLI
Github
Google BigQuery
Snowflake
DBT
Airbyte
Google Cloud Platform BigQuery
Docker
