Khóa học Kỹ Sư Dữ Liệu – Data Engineer – ProtonX phù hợp với backend developer, người đã có nền tảng SQL/Python hoặc người muốn chuyển sang Data Engineering theo lộ trình rõ ràng. Nội dung gồm 15 buổi, đi từ Database, SQL, Data Warehouse, Data Lake, web crawling, tiền xử lý dữ liệu văn bản đến MapReduce, Apache Spark, Apache Kafka, Spark Streaming, Apache Airflow, Data Modeling, dbt và phần tips ứng tuyển Data Engineer. Nếu bạn đang tìm một khóa học Data Engineer có cả nền tảng dữ liệu lẫn workflow pipeline thực tế, đây là lộ trình khá dễ hình dung trước khi bấm sang trang host.
|
🗂️
|
Chương 1: Nền tảng Data Engineer với Database, SQL, Data Warehouse và Data Lake
● Phần đầu khóa học mở bằng buổi khai giảng định hướng nghề Data Engineer, sau đó đi vào cài đặt môi trường với Python, Jupyter, SQL Client và các công cụ phân tích dữ liệu.
● Người học làm quen với Database và SQL, rồi tiếp tục sang Data Warehouse để hiểu kiến trúc kho dữ liệu, schema và cách tối ưu truy vấn.
● Buổi về Data Lake giúp phân biệt vai trò của Data Lake và Data Warehouse trong lưu trữ dữ liệu quy mô lớn, khá phù hợp với người mới bước vào hệ sinh thái dữ liệu.
|
|
🧹
|
Chương 2: Thu thập dữ liệu, tiền xử lý và xử lý phân tán với Spark
● Khóa học có buổi riêng về crawl và tiền xử lý dữ liệu văn bản, giúp người học đi từ bước lấy dữ liệu đến làm sạch dữ liệu bằng Python.
● Tiếp theo là MapReduce và Apache Spark để hiểu cơ chế xử lý dữ liệu phân tán, lập trình song song và workflow Big Data.
● Đây là cụm nội dung quan trọng với người muốn chuyển từ phân tích dữ liệu cơ bản sang xây hệ thống xử lý dữ liệu lớn bài bản hơn.
|
|
🔄
|
Chương 3: Streaming pipeline với Apache Kafka, Spark Streaming và Apache Airflow
● Phần Message Queue – Apache Kafka giúp người học hiểu topic, producer, consumer và cách truyền dữ liệu thời gian thực.
● Buổi Streaming tập trung vào xây pipeline xử lý dữ liệu real-time với Spark Streaming và Kafka.
● Sau đó, Apache Airflow được dùng để làm quen với workflow orchestration, xây DAG và tự động hóa pipeline dữ liệu, kèm một buổi demo Airflow với Machine Learning.
|
|
🏗️
|
Chương 4: Data Modeling, dbt và tư duy tổ chức dữ liệu
● Cụm nội dung cuối đi vào Data Modeling để thiết kế mô hình dữ liệu cho Data Warehouse, OLAP và Data Mart.
● dbt được giới thiệu như công cụ transform dữ liệu, quản lý model và version control trong data pipeline.
● Phần này phù hợp với người muốn hiểu không chỉ cách xử lý dữ liệu mà còn cách tổ chức dữ liệu để phục vụ phân tích và vận hành lâu dài.
|
|
💼
|
Chương 5: Bài tập, ôn tập và định hướng ứng tuyển Data Engineer
● Khóa học có các buổi chữa bài tập để tổng hợp lại phần SQL, xử lý dữ liệu phân tán và các nội dung đã học ở giữa khóa.
● Buổi cuối chia sẻ tips ứng tuyển Data Engineer và luyện lập trình, giúp người học kết nối phần kiến thức kỹ thuật với nhu cầu nghề nghiệp thực tế.
● Với người đang cân nhắc chuyển hướng nghề nghiệp, đây là điểm giúp lộ trình bớt rời rạc và dễ đánh giá mức độ phù hợp hơn.
|
👨🎓 Khóa học này dành cho ai?
- Backend developer muốn chuyển hướng sang Data Engineering.
- Người đã có nền tảng SQL hoặc Python và muốn làm việc với Big Data, pipeline dữ liệu và hệ thống dữ liệu thực tế.
- Sinh viên hoặc nhân sự CNTT muốn đi sâu vào hướng dữ liệu thay vì chỉ dừng ở lập trình ứng dụng.
💡 Kết quả sau khóa học
- Hiểu rõ hơn lộ trình Data Engineer từ SQL, Data Warehouse, Data Lake đến Spark, Kafka, Airflow và dbt.
- Có nền tảng để hình dung cách xây data pipeline, xử lý dữ liệu batch và real-time trong môi trường doanh nghiệp.
- Nắm thêm tư duy về Data Modeling, workflow orchestration và các thành phần phổ biến trong hệ sinh thái dữ liệu hiện đại.
- Dễ đánh giá hơn liệu khóa học này có hợp với mục tiêu chuyển sang Data Engineer hoặc mở rộng sang các vai trò dữ liệu liên quan hay không.