1. Bắt đầu với SQL – Nền tảng quan trọng nhất

• Vì sao cần SQL: gần 90% pipeline dữ liệu đều bắt đầu bằng truy vấn SQL để lấy, lọc, tổng hợp dữ liệu.
• Những gì cần học:
  • SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, WINDOW FUNCTION
  • Tối ưu truy vấn & chỉ mục (indexes)
  • Viết Stored Procedure cơ bản
• Mục tiêu: thành thạo SQL để lấy dữ liệu từ bất kỳ hệ thống nào.

2. Học Python – Linh hoạt xử lý dữ liệu

• Thư viện cần nắm: Pandas (xử lý data frame), SQLAlchemy (kết nối DB), PySpark (xử lý dữ liệu lớn).
• Ứng dụng: tự động hóa ETL, làm sạch dữ liệu, viết script tải dữ liệu định kỳ.
• Mục tiêu: biến dữ liệu từ SQL thành data frame sẵn sàng cho phân tích hoặc lưu trữ.

3. Data Modeling & Data Warehouse

• Học về: mô hình dữ liệu (Star Schema, Snowflake Schema), chuẩn hóa dữ liệu (3NF vs denormalized).
• Công cụ: Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake.
• Mục tiêu: thiết kế kho dữ liệu tối ưu cho báo cáo & dashboard.

4. ETL/ELT & Orchestration

• Công cụ phổ biến:
• Airflow – viết DAG tự động hóa ETL.
• dbt – quản lý transformation SQL như code.
• Fivetran/Stitch – ETL SaaS cho người mới.
• Mục tiêu: biết cách xây pipeline sản xuất (production-ready).

5. Big Data & Distributed Computing

• Khi nào học: khi cần xử lý dữ liệu lớn hơn vài chục GB.
• Công nghệ: Apache Spark, Hadoop, Databricks.
• Mục tiêu: biết cách xử lý dữ liệu phân tán, tối ưu chi phí và hiệu năng.

6. Cloud & DevOps

• Cloud: AWS (S3, Glue, EMR), GCP (BigQuery, Dataflow), Azure (Synapse).
• DevOps: Docker, CI/CD để triển khai pipeline tự động.
• Mục tiêu: chạy pipeline ổn định, có logging, monitoring, alert.

7. Dự án thực chiến & Portfolio

• Xây một dự án ETL nhỏ: lấy dữ liệu từ API → transform → load vào BigQuery → tạo dashboard.
• Viết README + chia sẻ trên GitHub/LinkedIn để gây ấn tượng với nhà tuyển dụng.

💡 Kết luận: Data Engineer không phải chỉ học code, mà là kết hợp tư duy hệ thống + kỹ năng lập trình + hiểu nghiệp vụ. Hãy bắt đầu từ SQL, sau đó mở rộng sang Python, Data Warehouse, orchestration, Big Data và Cloud – bạn sẽ có lộ trình vững chắc để đi xa trong ngành Data.

🎓 Khóa học SQL tại MCI Academy
• Học qua case study thực tế (bán hàng, marketing, nhân sự).
• Mentor kèm cặp, giải đáp trực tiếp bài tập khó.
• Dự án cuối khóa: viết báo cáo doanh thu và tạo dashboard kết nối trực tiếp từ SQL.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com