5 dự án Data Engineer thực tế cho người mới bắt đầu (2025)

Bước chân vào lĩnh vực Data Engineer, bạn sẽ nhận ra rằng tham gia các dự án Data Engineer thực tế là chìa khóa để kết nối giữa lý thuyết và ứng dụng thực tế. Không chỉ giúp bạn nắm bắt cách xử lý dữ liệu, các dự án còn tạo điều kiện để bạn hiểu cách các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề, và tối ưu hóa quy trình vận hành.

Hiểu được điều đó, INDA Academy sẽ giới thiệu với bạn 5 dự án thực tế dành cho Data Engineer mới bắt đầu. Mỗi dự án sẽ tập trung vào một khía cạnh quan trọng của nghề. Đây cũng là nền tảng để bạn bước tới các dự án chuyên sâu tại những công ty lớn hoặc các chương trình đào tạo chuyên nghiệp như tại Inda Academy. 

Tham khảo: Lộ trình đào tạo Data Engineer cam kết việc làm – INDA Academy

Dự án 1: Xây dựng báo cáo tài chính cơ bản

Đây là một trong những dự án Data Engineering quen thuộc nhất với người mới vào nghề. 

Hãy tưởng tượng bạn đang làm báo cáo cho một cửa hàng nhỏ. Sau khi nhập dữ liệu từ Excel, bạn phát hiện nhiều giao dịch bị thiếu thông tin. Lúc này, kỹ năng làm sạch dữ liệu và xử lý lỗi trong SQL sẽ trở thành “cứu cánh” để hoàn thành dự án một cách hiệu quả.

Xây dựng báo cáo tài chính cơ bản không chỉ đơn thuần là học cách tổng hợp số liệu mà còn giúp bạn hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa dữ liệu và ra quyết định kinh doanh.

• Mục tiêu: Trong dự án này, bạn sẽ học cách truy vấn cơ sở dữ liệu tài chính để tạo ra các báo cáo đơn giản như phân tích doanh thu, chi phí hoặc lợi nhuận. Ví dụ, một tình huống cụ thể có thể là tạo báo cáo doanh thu theo từng khu vực hoặc so sánh lợi nhuận giữa các quý trong năm.

• Kỹ năng được phát triển: Kỹ năng chính bạn sẽ cải thiện là khả năng viết truy vấn SQL để làm việc với cơ sở dữ liệu lớn, sử dụng công cụ Power BI để minh họa dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ làm quen với việc phát hiện và sửa lỗi dữ liệu – một kỹ năng thường bị xem nhẹ nhưng cực kỳ quan trọng trong các dự án tài chính thực tế.

• Ứng dụng thực tế: Trong các công ty, báo cáo tài chính không chỉ là công cụ lưu trữ mà còn là nền tảng cho việc xây dựng chiến lược. Chẳng hạn, bạn có thể áp dụng dự án này để hỗ trợ phòng kế toán thiết lập báo cáo dòng tiền hàng tuần, giúp quản lý dòng tiền hiệu quả hơn.

Đọc thêm: Top 5 kỹ năng Data Engineer cần biết trong 2025 

Dự án 2: Phân tích dữ liệu ngân hàng

Dự án này mô phỏng cách làm việc thực tế của một Data Engineer tại ngân hàng – nơi xử lý hàng tỷ giao dịch mỗi ngày.

• Mục tiêu: Nắm được cách làm việc với dữ liệu ngân hàng như giao dịch thẻ, khoản vay, hoặc hồ sơ khách hàng. Bạn sẽ học cách tổ chức dữ liệu để phân tích các xu hướng tài chính, chẳng hạn như tỉ lệ nợ xấu hay hành vi sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng.
• Kỹ năng được phát triển: Dự án giúp bạn cải thiện kỹ năng Python để làm sạch và xử lý dữ liệu, đồng thời sử dụng các thư viện như Pandas và NumPy để phân tích. Ngoài ra, bạn sẽ học cách lập trình để tự động hóa việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như API ngân hàng.
• Ứng dụng thực tế: Một ví dụ phổ biến trong ngành là phân tích dữ liệu giao dịch thẻ để phát hiện các giao dịch gian lận (fraud detection). 

Nếu áp dụng dự án này, bạn có thể viết một đoạn mã Python để lọc ra các giao dịch bất thường dựa trên số tiền, địa điểm, hoặc thời gian thực hiện giao dịch.

Dự án 3: Xây dựng hệ thống Data Warehouse cơ bản

Chúng tôi cho rằng, đây là một dự án Data Engineer mà mọi “newbie” của ngành đều phải biết. 

Đó là bởi, hệ thống Data Warehouse đóng vai trò như “trái tim” của bất kỳ tổ chức nào muốn tối ưu hóa việc quản lý dữ liệu. Trong dự án này, bạn sẽ thực hành các bước cơ bản để thiết kế và triển khai một hệ thống lưu trữ dữ liệu hiệu quả.

• Mục tiêu: Tìm hiểu cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (CRM, ERP, hoặc các tập dữ liệu bên ngoài), xây dựng mô hình lưu trữ dữ liệu (schema), và tối ưu hóa quá trình truy xuất thông tin. Ví dụ, bạn sẽ thiết kế một Data Warehouse nhỏ để lưu trữ dữ liệu bán hàng, khách hàng, và hàng tồn kho.

• Kỹ năng được phát triển: Kỹ năng cốt lõi là làm việc với ETL (Extract, Transform, Load), từ việc trích xuất dữ liệu thô, biến đổi dữ liệu để phù hợp với mục đích lưu trữ, và cuối cùng là tải dữ liệu vào kho. Bạn cũng sẽ học cách sử dụng các công cụ phổ biến như Apache Airflow hoặc Talend.

• Ứng dụng thực tế: Một doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng hệ thống này để tổng hợp dữ liệu từ nhiều chi nhánh và phân tích doanh thu theo thời gian thực. Ví dụ, bạn có thể xây dựng dashboard hiển thị doanh số theo từng sản phẩm, giúp ban quản lý ra quyết định nhanh chóng hơn.

Hãy tưởng tượng bạn đang xây dựng một Data Warehouse cho một công ty bán lẻ trực tuyến. Sau khi thu thập dữ liệu từ các nền tảng như Shopee, Lazada, và website công ty, bạn sẽ cần làm sạch dữ liệu và chuẩn hóa thông tin khách hàng để tích hợp vào hệ thống. Dự án này sẽ rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề thực tế và chuẩn bị cho bạn các thách thức lớn hơn trong tương lai.

Dự án 4: Phân tích dữ liệu bán lẻ

Đây là một trong những dự án phổ biến nhất mà Data Engineer mới vào nghề nên thực hiện. Dự án này sẽ giúp bạn hiểu cách xử lý và tối ưu hóa dữ liệu để tạo ra các báo cáo hỗ trợ quyết định kinh doanh.

• Mục tiêu: Phân tích hành vi mua sắm của khách hàng dựa trên các tập dữ liệu lớn, ví dụ như dữ liệu giỏ hàng, tần suất mua sắm, hoặc phản hồi từ khách hàng. Bạn sẽ học cách tạo các báo cáo chi tiết như phân tích doanh thu theo sản phẩm hoặc tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng.

• Kỹ năng phát triển: Khả năng xây dựng pipeline phân tích dữ liệu từ nguồn đến báo cáo. Bạn cũng sẽ học cách sử dụng Python để xử lý dữ liệu bán lẻ và Tableau để trực quan hóa các mẫu dữ liệu.

• Ứng dụng thực tế: Một ví dụ thực tế là phân tích doanh thu của các cửa hàng trong hệ thống để xác định chi nhánh nào hoạt động hiệu quả nhất. 

Bạn cũng có thể thiết kế báo cáo giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng mua sắm trong dịp lễ Tết, từ đó tối ưu hóa chiến lược marketing và quản lý hàng tồn kho.

Hãy tưởng tượng bạn làm việc tại một chuỗi cửa hàng thời trang. Dữ liệu từ các hóa đơn bán hàng có thể giúp bạn tìm ra rằng sản phẩm áo khoác mùa đông bán chạy hơn ở các cửa hàng miền Bắc. Với thông tin này, bạn có thể đưa ra đề xuất nhập hàng phù hợp, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tăng doanh thu.

Đọc thêm: Lương Data Engineer Là Bao Nhiêu, Có Cao Không?

Dự án 5: Làm sạch dữ liệu khách hàng

INDA tin rằng Data Engineer “newbie” nên thử sức với dự án này. Lý do là một cơ sở dữ liệu khách hàng sạch và chính xác là nền tảng cho mọi quyết định kinh doanh thành công. 

Dự án này tập trung vào việc làm sạch, chuẩn hóa, và tổ chức dữ liệu khách hàng để dễ dàng sử dụng trong các quy trình sau này.

• Mục tiêu: Phát hiện và xử lý các lỗi phổ biến trong dữ liệu, như thông tin khách hàng bị trùng lặp, thiếu địa chỉ email hoặc số điện thoại không hợp lệ. Ví dụ, bạn sẽ xây dựng một quy trình làm sạch để chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn và loại bỏ các bản ghi không cần thiết.

• Kỹ năng phát triển: Kỹ năng xử lý dữ liệu với Python (sử dụng Pandas, PySpark) và làm quen với các công cụ hỗ trợ như OpenRefine. Bạn cũng sẽ hiểu sâu hơn về các phương pháp phát hiện bất thường và chuẩn hóa dữ liệu trong thực tế.

• Ứng dụng thực tế: Trong các chiến dịch marketing, dữ liệu khách hàng sạch giúp đảm bảo rằng thông điệp được gửi đến đúng người, đúng thời điểm. Ví dụ, bạn có thể làm sạch dữ liệu từ nhiều chiến dịch khác nhau để tổng hợp danh sách khách hàng tiềm năng cho một sản phẩm mới.

Hãy tưởng tượng bạn đang chuẩn bị dữ liệu cho một công ty bảo hiểm. Sau khi kiểm tra, bạn phát hiện rằng có rất nhiều thông tin bị thiếu hoặc nhập sai, chẳng hạn như khách hàng không có mã số thuế hoặc số điện thoại bị lặp. Dự án này sẽ giúp bạn học cách sử dụng các công cụ tự động để sửa lỗi nhanh chóng và hiệu quả, tạo tiền đề cho các chiến dịch phân tích dữ liệu sau này.

Những dự án Data Engineer trong khóa học tại INDA Academy

Các dự án trên là những ví dụ tiêu biểu giúp bạn phát triển kỹ năng và hiểu rõ hơn về vai trò của một Data Engineer. 

Khi tham gia các khóa học tại Inda, bạn sẽ được tiếp cận với những dự án thực tế tương tự, chẳng hạn:

• Dự án phát triển báo cáo công nợ 
• Dự án phát triển báo cáo tổng hợp giao dịch cho ngân hàng nhà nước
• Dự án xây dựng kho dữ liệu Data Warehouse cho doanh nghiệp bất động sản 
• Dự án phát triển báo cáo thông minh cho chuỗi bán lẻ
• Dự án chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu cho doanh nghiệp dịch vụ thương mại

Những dự án Data Engineer này không chỉ trang bị cho học viên INDA kiến thức chuyên môn, mà còn đưa các bạn đến gần hơn với các cơ hội việc làm thực tế tại các doanh nghiệp lớn.

Tạm kết

Như vậy, các dự án Data Engineer thực tế không chỉ là bước khởi đầu để bạn làm quen với công việc, mà còn là cơ hội để tích lũy kỹ năng và kinh nghiệm quý giá. 

Nếu bạn muốn thử sức với các dự án thực tế, quy mô đa dạng (nhỏ – vừa – lớn), hãy tham khảo lộ trình Data Engineer Full Track tại INDA Academy:

• Giảm 40% học phí khi đăng ký trước 2025
• Lộ trình 7 module cơ bản – nâng cao
• Hoàn thành 8 Project liên quan tới các mảng như: Banking, FMCG, Retails,…
• Ký cam kết đào tạo – thực tập bằng văn bản, hỗ trợ dấu mộc, làm đồ án
• Mentor 1:1, hỗ trợ và 24/7 và cá nhân hóa lộ trình học với từng học viên
• Dự án thực tế từ ngân hàng, doanh nghiệp lớn
• Cam kết việc làm sau khi hoàn thành khóa học tại INDA

INDA Academy tự hào sẽ đi cùng bạn trên hành trình xây dựng sự nghiệp Data Engineer như ý. 

>> Đọc thêm:
KHOÁ HỌC SQL NÂNG CAO
KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE : TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU
KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH KỸ SƯ DỮ LIỆU (DATA ENGINEER)