1️⃣ 🌱 Giai đoạn khởi động – Hiểu dữ liệu chảy như thế nào trong doanh nghiệp

Trước khi học công cụ, bạn phải hiểu vòng đời dữ liệu (Data Lifecycle):
Dữ liệu sinh ra → được lưu trữ → được xử lý → được phân tích → được dùng để ra quyết định.

🎯 Mục tiêu:

• Phân biệt data vs information vs insight.

• Nắm rõ khái niệm pipeline, database, data lake, data warehouse.

• Biết cách dòng dữ liệu từ app → server → dashboard vận hành.

📘 Cách học:

• Xem sơ đồ kiến trúc thực tế trên Medium hoặc MCI Academy blog.

• Vẽ lại data flow cho một hệ thống bạn biết (Shopee, Spotify, trường học,...).

• Hỏi bản thân: “Nếu mình cần thống kê doanh thu hôm qua, dữ liệu đi qua bao nhiêu bước?”

💡 Học để hiểu cấu trúc, không học để nhớ lệnh.

2️⃣ 🧠 Làm chủ SQL – Ngôn ngữ của thế giới dữ liệu

SQL chính là “tiếng nói chung” của mọi Data Team.
Nếu Python là não, SQL là tim của Data Engineer.

🧩 Học theo 3 cấp độ:

💡 Tips: Học SQL với dataset thật – ví dụ Google BigQuery public dataset (Covid, StackOverflow).

📘 Lộ trình 1 tuần:

• Ngày 1–2: SQL cơ bản

• Ngày 3–4: Thực hành JOIN & GROUP

• Ngày 5–6: Làm mini project “Sales Analytics”

• Ngày 7: Ôn lại bằng LeetCode SQL

3️⃣ ⚙️ Python cho Data Engineer – tự động hóa và làm sạch dữ liệu

Khi dữ liệu phức tạp hơn, SQL không đủ — bạn cần Python.
Python giúp bạn làm sạch, transform, gọi API, và xử lý file.

🎯 Kỹ năng cần học:

• pandas (DataFrame, merge, groupby, apply)

• os, pathlib, glob (xử lý file)

• requests, json (gọi API & xử lý dữ liệu web)

• logging, argparse (viết script chuyên nghiệp)

💻 Bài tập:
Viết script đọc 100 file CSV, gộp lại, tính tổng doanh thu theo tháng.
Hoặc tạo pipeline mini: Crawl Shopee → Save CSV → Phân tích doanh số.

💡 Gợi ý học:

• “Python for Data Engineering” – Datacamp

• “Automate the Boring Stuff” – miễn phí trên web

4️⃣ 🧱 ETL Pipeline – Trái tim của hệ thống dữ liệu

ETL = Extract – Transform – Load
Là quá trình thu thập, xử lý, và đổ dữ liệu vào kho trung tâm (Warehouse).

🧩 Công cụ nên học:

💡 Project thực tế:
Pipeline: Google Ads → Airbyte → dbt → BigQuery → Power BI Dashboard.

📘 Tư duy cần nhớ:

“ETL là hệ tuần hoàn máu của doanh nghiệp. Dữ liệu bẩn = quyết định sai.”

5️⃣ ☁️ Cloud & Data Warehouse – nơi dữ liệu sống thật

Data Engineer cần hiểu hệ thống lưu trữ dữ liệu hiện đại (Data Warehouse):

• Lưu dữ liệu chuẩn hóa, nhanh, tối ưu chi phí.

• Dễ query, dễ kết nối với BI, AI.

🌩️ Nên học:

• Google BigQuery – dễ học, free tier

• Snowflake – phổ biến trong doanh nghiệp

• AWS Redshift – dùng nhiều ở quy mô lớn

🎯 Kỹ năng cần nắm:

• Tạo Star Schema / Snowflake Schema.

• Dùng partition, clustering để tối ưu truy vấn.

• Viết query kiểm tra chất lượng dữ liệu (missing/null).

💡 Mini project:
Tạo bảng fact_orders, dim_customer, dim_product → viết 3 query phân tích kinh doanh.

6️⃣ 🧩 Data Orchestration & Monitoring – Giám sát dữ liệu như giám sát nhịp tim

Khi pipeline chạy hàng ngày, bạn phải đảm bảo dữ liệu luôn cập nhật, không lỗi, không trễ.

🎯 Học:

• Airflow – quản lý job theo DAG (schedule, retry, alert).

• n8n / Prefect – workflow automation dễ triển khai.

• Great Expectations – kiểm tra chất lượng dữ liệu.

🧠 Ví dụ:
Nếu cột “revenue” bị null hoặc âm → gửi cảnh báo Slack/Email tự động.

💡 Mục tiêu:

“Build once, run forever.”

7️⃣ 🤖 Tích hợp AI & Automation – bước tiến thành Data Platform Engineer

Sau khi pipeline ổn định, bạn có thể học cách kết nối dữ liệu với AI:

• Dùng MLflow để huấn luyện và quản lý model.

• Dùng FastAPI để triển khai model qua API.

• Dùng LangChain + CrewAI để tạo agent phân tích dữ liệu realtime.

📘 Mini project:
“AI Analyst” – Chatbot đọc dữ liệu BigQuery và trả lời:

“Doanh thu tháng này tăng bao nhiêu % so với tháng trước?”

💡 Data Engineer 2025 không chỉ đổ dữ liệu, mà còn kích hoạt trí tuệ dữ liệu.

8️⃣ 🧭 Lộ trình học Data Engineer 6 tháng

🎯 Kết thúc: bạn có thể tự xây hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh, từ nguồn đến dashboard.

🌟 Insight tổng kết

✅ Data Engineer là nền móng của mọi hệ thống AI.
✅ Muốn AI thông minh → dữ liệu phải sạch, nhanh, đúng.
✅ Hãy học theo dự án, không học theo lý thuyết.
✅ Mục tiêu cuối cùng: biến dữ liệu thành sản phẩm có thể vận hành tự động.

“Trước khi dạy AI nói, hãy dạy dữ liệu biết kể chuyện.”

📞 0352.433.233 | 🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn