INDA – Học viện Đào tạo phân tích dữ liệu & AI chuyên sâu cho ngành ngân hàng – bảo hiểm – chứng khoán và doanh nghiệp với các project thực tế, cá nhân hóa lộ trình với AI
Nếu có một bảng xếp hạng những nguyên nhân gây lãng phí thời gian nhất đối với một Data Engineer, thì việc “Fix lỗi môi trường” chắc chắn sẽ nằm trong top đầu. Đã bao giờ bạn dành cả một ngày chỉ để tìm hiểu tại sao một script Python…
Trong thế giới của các quyết định dựa trên dữ liệu, Dashboard và báo cáo kinh doanh chính là “la bàn” dẫn đường cho doanh nghiệp. Nhưng chuyện gì sẽ xảy ra nếu chiếc la bàn đó chỉ sai hướng? Một lỗi nhỏ trong quá trình biến đổi dữ liệu…
Khi hệ thống dữ liệu phát triển từ một vài script đơn lẻ thành một mạng lưới chằng chịt các luồng ingestion, transformation và data warehouse, việc quản lý sự thay đổi trở thành một bài toán đau đầu. Bạn đã bao giờ trải qua cảm giác “thót tim” khi…
Trong kỷ nguyên của Big Data, sự ổn định của hệ thống dữ liệu không còn là một lựa chọn mà là sự sống còn của doanh nghiệp. Tuy nhiên, thực tế vận hành luôn tồn tại những biến số không lường trước: Một API thay đổi cấu trúc, một…
Hãy tưởng tượng một buổi sáng thứ Hai tại một tập đoàn thương mại điện tử lớn. CEO mở Dashboard để chuẩn bị cho cuộc họp chiến lược, nhưng các con số doanh thu của ngày Chủ nhật lại trống trơn. Đội ngũ Data Engineer phát hiện một Data Pipeline…
Hãy tưởng tượng kịch bản này: Bạn vừa hoàn thành một hệ thống Modern Data Stack cực kỳ xịn sò với Airflow, dbt và Snowflake. Mọi thứ vận hành hoàn hảo cho đến sáng thứ Hai, Dashboard doanh thu mà các Stakeholders theo dõi bỗng dưng tụt dốc 40%. Không…
Hãy tưởng tượng một buổi sáng thứ Hai rạng rỡ, CEO của công ty mở Dashboard doanh thu để chuẩn bị cho cuộc họp chiến lược quan trọng. Thay vì nhìn thấy những biểu đồ tăng trưởng đều đặn, con số hiển thị trên màn hình lại là số 0…
Trong giới dữ liệu, có một câu nói nổi tiếng: “Dữ liệu là dầu mỏ mới, nhưng nếu không có hệ thống lọc, nó chỉ là đống bùn đen không giá trị”. Công việc của một Data Engineer trong một Project ETL thực tế chính là xây dựng nhà máy…
Bạn đã bao giờ rơi vào tình cảnh này chưa: Bạn nhận được một yêu cầu phân tích dữ liệu bán hàng theo vùng miền và thời gian. Bạn tự tin mở SQL lên, nhưng rồi nhận ra để lấy được cái “doanh thu” chết tiệt đó, bạn phải JOIN…
Bạn đã bao giờ tự hỏi: Tại sao một đơn hàng vừa được bấm “Thanh toán” trên ứng dụng điện thoại lại có thể xuất hiện trên Dashboard của Giám đốc tài chính vào sáng hôm sau? Đằng sau khoảnh khắc “kỳ diệu” đó là cả một hệ thống chằng…