Bỏ qua và tới nội dung chính
Khoá học Unica, Gitiho, Udemy… chỉ từ 49.000đ
Trang chủ
Dữ liệu, BI & Phân tích

Khóa Học Trở Thành Kỹ Sư Dữ Liệu Data Engineer - Cole.vn

Khoá Kỹ Sư Dữ Liệu Data Engineer của Cole: 30 buổi từ SQL Server, ETL với SSIS, data warehouse, Power BI tới Hadoop, Spark và đồ án cuối khoá.

23 học viên đã muaĐang sẵn sàngBảo hành link trọn đời

Nội dung chi tiết

Mô tả khoá học

Khoá học này dành cho ai

Nhiều bạn làm phân tích dữ liệu hoặc mới ra trường muốn chuyển sang data engineer nhưng không biết bắt đầu từ đâu, vì tài liệu rải rác giữa SQL, ETL, data warehouse rồi đột ngột nhảy sang Hadoop và Spark. Khoá Trở Thành Kỹ Sư Dữ Liệu của Cole gom các mảng đó thành một lộ trình, đi từ cơ sở dữ liệu quan hệ tới xử lý dữ liệu lớn trên cloud và kết thúc bằng đồ án.

Khoá hợp với sinh viên công nghệ thông tin năm cuối, lập trình viên backend muốn rẽ sang mảng dữ liệu, data analyst muốn hiểu phía sau các bảng mình đang truy vấn, và người làm BI muốn tự dựng được kho dữ liệu thay vì chỉ vẽ dashboard.

Khoá không hợp với người chưa từng viết một câu lệnh SQL và chưa biết khái niệm lập trình; module Spark dùng Java, nên người không có nền lập trình sẽ gặp khó ở nửa sau.

Bạn sẽ học được gì

  • Viết truy vấn SQL thành thạo trên SQL Server, thiết kế database, dùng index, view, procedure và tối ưu câu lệnh.
  • Mô hình hoá dữ liệu, lập data dictionary và thực hiện các thao tác thêm, sửa, xoá, merge an toàn.
  • Hiểu ETL và data warehouse, dựng luồng ETL bằng SSIS và hoàn thành một project thật.
  • Trực quan hoá và xây báo cáo BI trên Power BI qua các buổi thực hành liên tiếp.
  • Nắm kiến trúc data lake, thiết kế metadata, chiến lược nạp dữ liệu và khái niệm lakehouse.
  • Cài Hadoop, dùng HDFS, viết map-reduce, rồi làm việc với Spark RDD, Spark SQL và Spark Streaming.

Cách khoá học được tổ chức

Khoá gồm 30 buổi chia thành 6 module: tổng quan nghề và cơ sở dữ liệu; SQL Server từ truy vấn tới tối ưu và project; ETL với SSIS và data warehouse; BI trên Power BI; data lake, big data và cloud với Hadoop, Spark; cuối cùng là tổng kết, chữa đồ án và buổi phụ đạo. Bạn cần máy tính cài SQL Server, SSIS, Power BI Desktop, Java và Spark; module big data chạy nhiều dịch vụ cùng lúc nên máy cần RAM khá. Nên dành vài tháng, mỗi tuần hai buổi, và làm đủ project ở cuối mỗi module.

Nhận xét từ Khoá Học Sinh Viên

Điểm mạnh là độ phủ: hiếm khoá tiếng Việt nào dẫn từ SQL căn bản tới Spark Streaming trong cùng một chương trình, và cách bố trí project sau mỗi module giúp bạn có sản phẩm để đưa vào hồ sơ xin việc. Phần SQL Server và SSIS đặc biệt hợp với doanh nghiệp Việt Nam vẫn dùng nhiều hệ sinh thái Microsoft.

Giới hạn: khoá được ghi hình từ vài năm trước, nên các công cụ cloud và phiên bản Spark, Hadoop trong video có thể cũ hơn bản hiện hành; các stack mới như Airflow, dbt, Kafka không nằm trong chương trình. Độ sâu mỗi module vừa đủ để làm được, chưa đủ để tối ưu hệ thống lớn. Bạn cũng không có buổi chữa đồ án trực tiếp như học viên gốc mà chỉ xem lại bản ghi. Với người cần nền rộng để đi phỏng vấn vị trí junior, khoá này là bước đệm tốt; người đã làm data engineer nên tìm khoá chuyên sâu từng công cụ.

Bạn nhận được gì khi mua tại Khoá Học Sinh Viên

Sau khi thanh toán, bạn nhận tài liệu qua Google Drive. Link được bảo hành, hỗ trợ qua Zalo từ 8h đến 22h, hoàn tiền theo quy định trên trang chính sách của website.

Câu hỏi thường gặp

Cần nền tảng gì trước khi học?

Biết SQL cơ bản và một ngôn ngữ lập trình bất kỳ. Module Spark dùng Java nên có nền Java hoặc ngôn ngữ tương tự sẽ nhẹ hơn.

Cần cài phần mềm gì?

SQL Server, SSIS, Power BI Desktop, Java, Hadoop và Spark. Phần cloud có thể dùng gói dùng thử của AWS, Azure hoặc Google Cloud.

Học bao lâu?

Với 30 buổi và các project đi kèm, người đi làm thường cần vài tháng nếu học đều mỗi tuần.

Có chứng chỉ không?

Không. Đây là bài giảng ghi hình, không có chứng chỉ từ nền tảng gốc.

Học trên điện thoại được không?

Xem lý thuyết thì được, nhưng toàn bộ thực hành cần máy tính cấu hình khá.

Thông tin khoá học

Số bài học
30 bài
Trình độ
Cơ bản đến nâng cao
Thông tin được kiểm tra
tháng 10, 2026

Lộ trình học

Nội dung khóa học

6phần học30 bài giảng
01

Module 1: Tổng quan về Data Engineer2 bài

  1. Tổng quan về Data Engineer. Các công nghệ trong Data Engineer
  2. Tổng quan về CSDL
02

Module 2: Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL - SQL Server)8 bài

  1. Queries and Practice (Truy vấn SQL)
  2. Database Design (Thiết kế Database)
  3. Indexes, view, procedure, cursor
  4. Insert, Delete, Update, Merge
  5. Mối quan hệ dữ liệu (Data Modeling)
  6. Data dictionary
  7. Tuning SQL
  8. Project
03

Module 3: ETL - Data warehouse5 bài

  1. ETL là gì - Công nghệ làm ETL
  2. Data Warehouse
  3. SQL Server Integration Services (SSIS) - Tool ETL (buổi 1)
  4. SQL Server Integration Services (SSIS) - Tool ETL (buổi 2)
  5. SQL Server Integration Services (SSIS) - Project
04

Module 4: Data visualization - Business Intelligence với Power BI3 bài

  1. Thực hành Data Visualization trên Power BI buổi 1
  2. Thực hành Data Visualization trên Power BI buổi 2
  3. Thực hành Data Visualization trên Power BI buổi 3
05

Module 5: DataLake - Big Data - Cloud10 bài

  1. Giới thiệu big data, data lake và kiến trúc data lake
  2. Thiết kế metadata cho data lake, chiến lược ingest data, giới thiệu data lakehouse
  3. Giới thiệu ngôn ngữ Java để thực hành Spark
  4. Cài đặt Hadoop YARN single node và multi node, sử dụng HDFS command line, thực hành map-reduce
  5. Giới thiệu Spark, các thành phần của Spark, cài đặt Spark single node
  6. Spark RDD
  7. Thực hành Spark RDD
  8. Spark SQL
  9. Spark Streaming
  10. Thực hành Spark Streaming
06

Module 6: Project2 bài

  1. Tổng kết, chữa bài đồ án của học viên
  2. Phụ đạo sau khoá học

Học viên nói gì

Đánh giá từ học viên

Chưa có đánh giá. Hãy là người đầu tiên.

Viết đánh giá của bạn

Đánh giá được kiểm duyệt trước khi hiển thị. Nhập mã đơn hàng để được gắn nhãn “Đã mua”.

Số sao
Tuyệt vời

Không hiển thị công khai — dùng để xác nhận bạn đã mua khoá.

0/1500

Khi gửi, bạn đồng ý cho hiển thị tên và nhận xét trên trang khoá học.

Gợi ý

Khoá học liên quan

Xem tất cả