Khóa học Kỹ thuật Dữ liệu (Data Engineering)

Khóa học này cung cấp kiến thức cơ bản và nâng cao về kỹ thuật dữ liệu, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc trong lĩnh vực Data Engineering.

Tại sao chọn khóa học
  • Khóa học được thiết kế bài bản và chi tiết từ cơ bản đến nâng cao.
  • Giảng viên giàu kinh nghiệm và nhiệt tình.
  • Nội dung cập nhật và phù hợp với xu hướng hiện nay.
  • Hỗ trợ và tư vấn nhiệt tình từ cộng đồng học viên.
Mục tiêu khóa học
  • Nắm vững kiến thức cơ bản và nâng cao về kỹ thuật dữ liệu và các công cụ phổ biến.
  • Phát triển kỹ năng lập trình Python và sử dụng các thư viện cho kỹ thuật dữ liệu.
  • Hiểu và áp dụng các kỹ thuật ETL và xử lý dữ liệu lớn.
  • Xây dựng và triển khai các hệ thống quản lý dữ liệu thực tế.
Kết quả mong đợi
  • Có khả năng thu thập, xử lý và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
  • Hiểu và áp dụng các kỹ thuật ETL và quản lý dữ liệu lớn.
  • Phát triển kỹ năng làm việc nhóm và quản lý dự án kỹ thuật dữ liệu.
  • Tự tin triển khai và quản lý các dự án kỹ thuật dữ liệu thực tế.
Đối tượng hướng đến
  • Lập trình viên muốn nâng cao kỹ năng và kiến thức về kỹ thuật dữ liệu.
  • Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin muốn nắm vững kỹ thuật dữ liệu và các ứng dụng của nó.
  • Người muốn chuyển hướng sang lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu.
  • Nhà phân tích dữ liệu muốn học thêm về các kỹ thuật và công cụ kỹ thuật dữ liệu.

Nội dung chương trình học

Chương 1: Giới thiệu về Kỹ thuật Dữ liệu
Kỹ thuật dữ liệu là gì?
Vai trò của kỹ sư dữ liệu
Các ứng dụng thực tế của kỹ thuật dữ liệu
Chương 2: Cơ sở dữ liệu và Kho dữ liệu
Giới thiệu về cơ sở dữ liệu
SQL và NoSQL
Thiết kế cơ sở dữ liệu
Tối ưu hóa truy vấn
Kho dữ liệu và OLAP
Chương 3: Ngôn ngữ lập trình Python cho Kỹ thuật Dữ liệu
Giới thiệu về Python và các thư viện cho kỹ thuật dữ liệu
Làm việc với NumPy và Pandas
Làm việc với SQLAlchemy
Xử lý dữ liệu với Dask
Sử dụng Airflow để quản lý luồng dữ liệu
Chương 4: ETL và ELT
Khái niệm ETL và ELT
Thiết kế quy trình ETL
Công cụ ETL: Apache NiFi, Talend
Thực hành ETL với Python
Quản lý và giám sát quy trình ETL
Tối ưu hóa quy trình ETL
Xử lý dữ liệu thời gian thực với Kafka
Lưu trữ dữ liệu đã xử lý
Chương 5: Kỹ thuật Dữ liệu Lớn
Giới thiệu về Dữ liệu Lớn
Hadoop và hệ sinh thái Hadoop
Spark: Lập trình và tối ưu hóa
Quản lý cụm dữ liệu với Kubernetes
Apache Kafka và xử lý luồng dữ liệu
Xử lý dữ liệu lớn với PySpark
Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
Ứng dụng thực tế của kỹ thuật dữ liệu lớn
Chương 6: Lưu trữ và Quản lý Dữ liệu
Các phương pháp lưu trữ dữ liệu
Data Lakes và Data Warehouses
Quản lý dữ liệu trong đám mây
Sao lưu và phục hồi dữ liệu
Quản lý bảo mật dữ liệu
Quản lý phiên bản dữ liệu
Chương 7: Kỹ năng Trực quan hóa Dữ liệu
Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu
Nguyên tắc và phương pháp trực quan hóa
Thiết kế biểu đồ hiệu quả
Tạo dashboard
Trực quan hóa tương tác
Chương 8: Ứng dụng Thực tế của Kỹ thuật Dữ liệu
Kỹ thuật dữ liệu trong kinh doanh
Kỹ thuật dữ liệu trong y tế
Kỹ thuật dữ liệu trong tài chính
Kỹ thuật dữ liệu trong giáo dục
Kỹ thuật dữ liệu trong marketing
Chương 9: Dự án cuối khóa - Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu cho một công ty
Lập kế hoạch và Phân tích yêu cầu
Thiết kế và xây dựng hệ thống ETL
Triển khai hệ thống quản lý dữ liệu
Giám sát và tối ưu hóa hệ thống
Trình bày và báo cáo dự án