LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU
Tất cả các học viên tại INDA đều tìm được việc làm tại các các doanh nghiệp trong nước và quốc tế ngay sau khi tốt nghiệp lộ trình học như: FIS Bank, SV Tech, iERP, VP bank, Techcombank, Seabank, MB Bank, VC corp,….. với mức lương khởi điểm từ 500 – 1200$
Dù bạn đang hướng tới các doanh nghiệp hàng đầu hay đơn giản là mong muốn có những chuyển biến vững chắc đầu tiên sau khi chuyển ngành, INDA sẽ đem tới cho bạn chương trình bám sát thực tế, định hướng công việc rõ ràng trong quá trình học và cam kết giới thiệu việc làm.
>>>Tham khảo thêm: Data engineer là gì? Công việc chính của DE? Các kỹ năng cần thiết
Yêu cầu
Đã có kiến thức nền tảng hoặc chưa (Kiểm tra đầu vào chọn lớp)
Hình thức học
Mentor hướng dẫn 1:1 ( Theo sát sao học viên)
Số buổi
6 tháng (50 buổi học)
Thời gian học
Lịch học linh hoạt (Học viên sắp xếp thời gian học với Mentor)
ĐẶC ĐIỂM NỔI BẬT KHÓA HỌC
Học thật làm thật
Trong lớp, học viên sẽ được thực hành thông qua dự án theo nhóm và giải tình huống thực tế. Tại INDA, bạn được học lý thuyết và áp dụng ngay vào việc làm dự án thực tế xuyên suốt kỳ học. Kết thúc khóa học bỏ túi ít nhất 3 dự án triển khai của công ty
Học bài bản, đúng trọng tâm
Học viên được đào tạo theo lộ trình từ bài bản với những kiến thức cô đọng, trọng tâm trong thời gian ngắn để phục vụ cho làm việc thực tế tại các doanh nghiệp.
Cam kết giới thiệu việc làm
Được cam kết đầu ra, hỗ trợ giới thiệu việc làm, gần như 100% các bạn sinh viên có khả năng đi làm fulltime có việc ngay sau khi tốt nghiệp INDA.
LỘ TRÌNH DATA ENGINEER
Bài 1: Tổng quan về CSDL,SQL, Cài đặt tools thao tác với CSDL
Bài 2: Câu lệnh truy vấn (Query): Truy vấn dữ liệu đơn giản, truy vấn dữ liệu nâng cao: Where, Order By, Distinct, Alias
Bài 3: Cấu trúc và thao tác dữ liệu: Nhóm lệnh định nghĩa cấu trúc dữ liệu, nhóm lệnh thao tác với dữ liệu
Bài 4: Các hàm cơ bản: Hàm xử lý số, chuỗi, ngày/tháng, chuyển đổi, hàm tổng hợp
Bài 5: SQL Join: Giới thiệu về SQL Join: inner join, left join, right join, full join, cross join
Bài 6: SQL Join (Nâng cao): Join nhiều bảng (>5-7 bảng) kết hợp với các mệnh đề
Bài 7: Các chuyển đề khác: Subquery, sử dụng With, tạo View,..
Bài 8: Kết nối Power BI & Tổng kết: Dự án cuối khóa & chia sẻ kinh nghiệm tổng kết
Kết quả đạt được:
- Hiểu cách tổ chức dữ liệu, phân tích và lợi ích của các bài toán phân tích dữ liệu;
- Nắm được những KPI, chỉ tiêu, công thức tính toán, thống kê dữ liệu trong thực tế tại các doanh nghiệp
- Thành thạo truy vấn, trích xuất, lọc dữ liệu từ CSDL, chèn các điều kiện vào để trích xuất dữ liệu đáp ứng 1 hoặc nhiều yêu cầu nào đó
- Sử dụng các mệnh đề joins để ghép nối các bảng
- Tính sum, average, min, max, các loại hàm đếm, groupby theo các tiêu chí
- Sử dụng các tables trung gian để tăng tốc độ đọc dữ liệu
Bài 1: Các khái niệm cơ bản trong lập trình Python
Bài 2: Biểu thức trong lập trình Python
Bài 3: Đối tượng String trong lập trình Python
Bài 4: Đối tượng List, Tuples, Sets và Dictionary
Bài 5: Thao tác với hàm tự định nghĩa trong lập trình Python
Bài 6: Hướng đối tượng và thao tác với File trong Python
Bài 7: Tìm hiểu về module và quản lý lỗi trong Python
Bài 8: Tháo tác làm việc với cơ sở dữ liệu
Bài 9: Tìm hiểu thao tác làm việc với mảng qua thư viện Numpy
Bài 10: Thao tác quản lý dữ liệu với Pandas
Bài 11: Tổng kết khóa học
Kết quả đạt được:
- Tiếp cận làm việc và thực hành với Python từ con số 0
- Kiến thức nền tảng nhất về ngôn ngữ lập trình Python cho đến ứng dụng Python nâng cao vào các tình huống thực tế
- Nắm được các kiến thức có trong khóa học lập trình Python: biểu thức trong Python, đối tượng String, List, Tuples, Sets và Dictionary, hàm tự định nghĩa, module trong Python…
Bài 1: Tổng quan PL/SQL, cài đặt SQL Developer để thao tác với CSDL
Bài 2: Các lệnh cơ bản trong PL/SQL: rẽ nhánh If then else, Vòng lặp: For loop / Loop / while loop, Con trỏ Cursor
Bài 3: Các hàm nâng cao: Merge, Ranking Function, Analytic Function…
Bài 4: Sequence, Xử lý tiến trình trong SQL(Transaction)
Bài 5: Lập trình thủ tục (Procedure), Hàm (Function)
Bài 6: Lập trình Package, Trigger
Bài 7: Tối ưu hiệu nặng CSDL với Index,Partition
Bài 8: Tổng kết: Dự án cuối khóa & chia sẻ kinh nghiệm tổng kết
Kết quả đạt được:
- Sử dụng thành thạo ngôn ngữ PL/SQL
- Tạo và sử dụng Store Procedure, Function, Package và Trigger
- Xây dựng các kiểu dữ liệu cấu trúc phức tạp và kiểu dữ liệu con trỏ
- Sử dụng thành thạo các Package có sẵn trong môi trường phát triển ứng dụng Oracle
- Tối ưu thiết kế của CSDL để tăng hiệu năng hệ thống
- Tăng tốc và tối ưu các câu lệnh giúp chạy nhanh gấp nhiều lần.
- Phát triển các báo cáo bằng SQL
Yêu cầu: đã biết về SQL cơ bản (Level 1)
- Giới thiệu về Data Warehouse – Kho dữ liệu
Kiến trúc tổng thể, vai trò các thành phần, thuật ngữ chuyên ngành
Giới thiệu về Data Model sử dụng trong Kho dữ liệu - Thiết lập hệ thống và cấu hình môi trường
- Giai đoạn 1: ETL dữ liệu từ Nguồn vào vùng tạm (Staging)
- Giai đoạn 2: ETL từ vùng Tạm (Staging) vào DataWarehouse
- Giai đoạn 3: ETL từ DataWarehouse vào DataMart
- Giai đoạn 3 (tiếp): Xây dựng luồng ETL cho cả doanh nghiệp
- Giai đoạn 4: Phát triển báo cáo BI (sử dụng Microsoft Power BI)
- Mô hình dữ liệu trong DWH: Giới thiệu về các loại Dim và Fact. Cơ chế SCD Type 2
- Tích hợp dữ liệu thông qua API đưa vào Data Lake, Datawarehouse
- Tổng kết, dự án cuối khóa và chia sẻ kinh nghiệm
Kết quả đạt được:
- Hiểu rõ quy trình thiết kế kho dữ liệu Data Warehouse từ đầu đến cuối.
- Nắm bắt được mô hình dữ liệu Star Schema phổ biến trong DWH
- Hiểu rõ kiến trúc của ETL (Oracle Data Integrator 12c)
- Phát triển các job ETL, các thủ tục để đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn về kho dữ liệu
- Xây dựng đa luồng, chạy song song các job ETL để tối ưu hiệu quả
- Xây các Datamart phục vụ báo cáo phân tích BI
- Phát triển báo cáo thông minh BI (sử dụng PowerBI) hỗ trợ ra quyết định
Yêu cầu: đã biết về SQL cơ bản (Level 1)
Bài 1: Tổng quan về cơ sở dữ liệu;
Bài 2: Thiết kế mô hình thực thể liên kết (ERD) & mô hình mô tả tiến trình
Bài 3: Chuyển mô hình thực thể liên kết ERD thành thiết kế mức logic
Bài 4: Chuyển thiết kế mức logic thành thiết kế mức vật lý (mức bảng, cột trong CSDL)
Bài 5: Thực hành thêm các dự án thực tế
Bài 6: Chuẩn hóa CSDL
Bài 7: Tổng kết, dự án cuối khóa và chia sẻ kinh nghiêm
Kết quả đạt được:
- Hiểu rõ quy trình thiết kế Data Model
- Thành thạo cách chuyển đổi giữa các chuẩn thiết kế
- Hiểu được cách thức tổ chức, lưu trữ thông tin, tối ưu thiết kế.
- Thiết kế được các hệ thống database cho nhiều ứng dụng khác nhau(Application)
- Nắm được thiết kế Data model, tiền đề cho xây dựng kho dữ liệu (data warehouse)
Bài 1: Giới thiệu về Big data – Dữ liệu lớn
- Giới thiệu về Big Data – Dữ liệu lớn
- Khái niệm, tiếp cận, xử lý và quản lý dữ liệu lớn
- Giới thiệu nền tảng công nghệ xử lý big data
Bài 2: Giới thiệu và làm việc với Hadoop
- Kiến trúc tổng thể, vai trò các thành phần trong Hadoop
- Nắm được các thành phần cơ bản của Hadoop như: HDFS, YARN, Map Reduce,…
Bài 3: Quản lý và xử lý dữ liệu trong Big Data
- Hiểu rõ về các vấn đề quan trọng cần phải chú ý khi quản lý một môi trường Big Data.
- BIết về khái niệm Big Data Pipeline.
- Biết các phép chuyển đổi dữ liệu thường dùng.
Bài 4: Giới thiệu về Spark
- Nắm được khái niệm và các thành phần quan trọng về Spark.
- Cài đặt và chạy một ứng dụng Spark cơ bản.
Bài 5: Bigdata với Spark
Bài 6: Làm việc với Hive trong Bigdata
- Hiểu được kiến trúc tổng thể, vai trò và cách sử dụng hiệu quả Hive
Bài 7: Giới thiệu về Airflow
- Kiến trúc tổng thể, vai trò của airflow trong triển khai dữ liệu
- Hướng dẫn cài đặt và triển khai jobs trên airflow
Bài 8: Tổng kết
- Tổng kết, dự án cuối khóa và chia sẻ kinh nghiêm
Kết quả đạt được:
- Nắm vững đặc điểm và các thành phần của Bigdata
- Nắm vững các kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu lớn
- Làm việc với Hadoop, Spark, Hive, Airflow, Big Data Technology mới nhất
- Áp dụng ML với Big Data
- Vận dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn để mang lại các số liệu thống kê theo yêu cầu của doanh nghiệp.
- Cơ hội việc làm ổn định tại các công ty xử lý và phân tích dữ liệu lớn trong ngoài nước
Bài 1: Giới thiệu tổng quan về AWS
- Giới thiệu về các dịch vụ cơ bản của Amazon Web Service (AWS)
- Hạ tầng toàn cầu của AWS
- Hướng dẫn tạo tài khoản, tính phí trên AWS
Bài 2: Giới thiệu về IAM, EC2 trong AWS
- Nắm vững các kiến thức cơ bản về 2 core services : IAM, EC2 trên AWS
- Tạo và phân quyền trên IAM Khởi tạo, connect và xử lý trên EC2
Bài 3: Làm việc với Serverless,S3 trong AWS
- Nắm được khái niệm và thực hành về 1 số dịch vụ Serverless: Lambda,…
- Hiểu được cách lưu trữ,xử lý dữ liệu trên S3
Bài 4: Giới thiệu một số Databases và RDS trong AWS
- Giới thiệu về 1 số Databases trên AWS
- Khái niêm, khởi tạo Database
- Thực hành kết nối Database trên RDS
Bài 5: Quản trị hệ thống Redshift, DynamoDB, DocumentDB
- Năm được khái niệm và kiến trúc trong Redshift
- Nắm được cách đưa dữ liệu vào Redshift
- Thực hành với DynamoDB, DocumentDB, Redshift
Bài 6: AWS DMS (Đồng bộ dữ liệu từ nhiều hệ thống với AWS)
- Hiểu và nắm vững kiến thức, kiến trúc về DMS
- Thực hành kéo dữ liệu giữa các Databases
Bài 7: ETL, Orchestration services: EMR, Glue, Stepfunction
- Hiểu được khái niệm và cách sử dụng AWS Glue,EMR, Stepfunction
- Nắm được các các thành phần trong AWS Glue: Glue crawler, Glue Data Catalog, Glue ETL,…
- Thực hành Stepfunction với Glue
Bài 8: Tổng kết
- Tổng kết, dự án cuối khóa và chia sẻ kinh nghiêm
Kết quả đạt được:
- Thao tác và làm việc tốt với các tác vụ về kỹ thuật dữ liệu trên nền tảng điện toán đám mây AWS
- Nắm được kiến thức về các services quan trọng trên AWS: IAM, S3, EC2,RDS,Glue, Stepfunction…
- Hiểu biết về cơ sở hạ tầng toàn cầu AWS
- Hiểu biết về các nguyên tắc kiến trúc cơ bản của việc xây dựng trên AWS
- Khả năng xác định dịch vụ AWS đáp ứng yêu cầu kỹ thuật nhất định
- Kiến thức về các phương pháp hay được đề xuất để xây dựng các ứng dụng an toàn và đáng tin cậy trên nền tảng AWS
HỌC PHÍ
Các khoá học tại INDA
Học phí: Liên hệ
- Hỗ trợ chỉnh sửa CV, Profile
- Hỗ trợ phỏng vấn và tư vấn nghề nghiệp
- Tặng bộ câu hỏi phỏng vấn dành cho các vị trí Data
LỘ TRÌNH DATA ENGINEER
Học Phí: Liên hệ
(Tặng ưu đãi khi đăng ký lộ trình)
- Cam kết được thực tập 1 tháng hoặc làm project thực tế
- Cam kết việc làm tại các đối tác của INDA.
- Tặng miễn phí 60+ ebook về các lĩnh vực chuyên ngành
- Tặng 50+ các mẫu báo cáo các chuyên ngành
- Tặng bộ câu hỏi phỏng vấn dành cho DE
NHỮNG NƠI HỌC VIÊN ĐÃ ĐẶT CHÂN TỚI
1000+
Học viên tốt nghiệp có ngay công việc mơ ước
$500-$1200
Mức lương trung bình của một Data Analyst/Data Engineer
GIẢNG VIÊN TẠI INDA
PHẢN HỒI HỌC VIÊN VÀ ẢNH THỰC TẾ
DOANH NGHIỆP CHÚNG TÔI ĐÃ ĐÀO TẠO
MỘT SỐ CÂU HỎI THƯỜNG GẶP
Online: Học trực tiếp với giảng viên qua các nền tảng Google Meet / Zoom / Teams . Mỗi buổi học INDA luôn record lại và gửi cho học viên sau buổi học.
Offline: Vì tình hình dịch đang diễn biến phức tạp nên hiện tại INDA không tổ chức học offline
Vì tình hình dịch đang diễn biến phức tạp nên hiện tại INDA không tổ chức học offline. Chỉ tổ chức học Online học trực tiếp với giảng viên qua các nền tảng Google Meet / Zoom / Teams . Mỗi buổi học INDA luôn record lại và gửi cho học viên sau buổi học.
Sau khi kết thúc lộ trình, bạn sẽ được INDA giới thiệu việc ngay tại các công ty, doanh nghiệp là đối tác của INDA (gần 200 công ty), phù hợp với định hướng của bản thân.
Học viện INDA sẽ hỗ trợ đào tạo lại hoàn toàn miễn phí và không giới hạn số lần nếu bạn cảm thấy chưa nắm bắt được kiến thức.
Học viện INDA luôn cam kết MIỄN PHÍ HỌC LẠI không giới hạn đến khi bạn nắm rõ được kiến thức.