Lợi ích của học viên
- Tặng miễn phí 01 tài khoản trên Hệ thống quản lý học tập của MCI
- Được support từ đội ngũ IT và CTO của MCI về công nghệ, dữ liệu lớn và hàng trăm job trên Workspace
- Tham gia cộng đồng học viên sôi động, chia sẻ và hợp tác cùng hàng ngàn chuyên gia.
- Nhận chứng chỉ sau khóa học – Ghi nhận kỹ năng và kiến thức đã học.
- Miễn phí học lại không giới hạn – Luôn cập nhật với xu hướng mới nhất.
Advanced Data Lakes and Data Warehouses
Đây là khóa học Data Lake và Data Warehouse nâng cao giúp cho học viên nắm vững các kỹ năng chuyên sâu, thực hành các công cụ và công nghệ tiên tiến, cũng như phát triển tư duy chiến lược trong việc xử lý và quản lý dữ liệu lớn. Hình thức đào tạo online và offline trong thời lượng 9 buổi học, mỗi buổi học từ 2.5 - 3 tiếng. Tên khóa học: Advanced Data Lakes and Data Warehouses (DWDL Level 2) Cơ hội nghề nghiệp nổi bật sau khi tốt nghiệp chương trình đào tạo này là các vị trí hot sau: • Data Analyst • Data Engineer • SQL Developer • ETL Developer • Data Analyst • Big Data Engineer • Cloud Data Engineer • BI Developer • Machine Learning Engineer
Đối tượng
Các bạn đang học tập và làm việc trong lĩnh vực Data, Software Engineer, có định hướng chuyển sang các vị trí Data EngineerYêu cầu đầu vào
Yêu cầu nắm vững kiến thức cơ bản về Data Lake & Data WarehouseBạn sẽ học những gì
• Học viên ôn lại kiến thức khóa học trước và chuẩn bị các phần mềm cần thiết. • Hiểu và áp dụng các khái niệm cơ bản về Data Warehouse và Data Lake (Hive). • Thực hành thiết lập và quản lý Data Warehouse qua hai phần. • Hiểu và thực hành sử dụng Apache Airflow qua hai phần. • Nắm vững các mô hình dữ liệu SQL và No-SQL. • Biết cách trực quan hóa dữ liệu với Power BI. • Hoàn thành bài tập cuối khóa, thể hiện khả năng làm việc nhóm và triển khai kiến thức đã học vào thực tế.Nội dung khóa học
- Buổi 1: Ôn lại kiến thức Khóa 1 & chuẩn bị các phần mềm cần thiết
- Buổi 2: Giới thiệu về Data Warehouse & Data Lake (Hive)
- Buổi 3: Thực hành về Data Warehouse (phần 1)
- Buổi 4: Thực hành về Data Warehouse (phần 2)
- Buổi 5: Giới thiệu và bước đầu thực hành về Apache Airflow (phần 1)
- Buổi 6: Thực hành về Apache Airflow (phần 2)
- Buổi 7: Mô hình dữ liệu SQL và No-SQL
- Buổi 8: Trực quan hóa dữ liệu với Power BI
- Buổi 9: Ôn tập kiến thức đã học (tiết dự trữ)
- Buổi 10: Bài tập cuối khóa (bài tập nhóm trước khi làm bài cuối 2 khóa)
Ôn tập kiến thức level 1
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Ôn lại những kiến thức đã được học về ETL chuẩn bị cho Data warehouse
- Cài đặt các phần cần thiết và set up máy
2023-05-22 18:57:57.159958
Data Warehouse & Data Lake (Hive)
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Giới thiệu về Kho dữ liệu
- Ứng dụng ETL để thiết lập nên kho dữ liệu
- Thiết lập Apache Hive
2023-05-22 18:57:57.159958
Data Warehouse
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Khái niệm ETL trước và sau kho dữ liệu
- Những thiết lập để lưu trữ dữ liệu hiệu quả
- Những khái niệm của một kho dữ liệu tiêu chuẩn
2023-05-22 18:57:57.159958
Data Warehouse
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Khái niệm ETL trước và sau kho dữ liệu
- Những thiết lập để lưu trữ dữ liệu hiệu quả
- Những khái niệm của một kho dữ liệu tiêu chuẩn
2023-05-22 18:57:57.159958
Apache Airflow
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Khái niệm Apache Airflow
- Các ứng dụng của Apache Airflow trong việc thiết lập một kho dữ liệu
2023-05-22 18:57:57.159958
Apache Airflow
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Thực hành thiết lập một Flow dât cho Kho dữ liệu bằng Apache AirFlow
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Mô hình dữ liệu SQL và No-SQL
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Mô hình lưu trữ SQL và No-SQL
- Thiết lập mô hình lưu trữ vào Data warehouse
2023-05-22 18:57:57.159958
Trực quan hóa dữ liệu với Power BI
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Sử dụng PowerBI để cảm quan về Data lưu trữ
- Thiết lập việc cảm quan lưu lượng lưu trữ cũng như những thứ liên quan để đảm bảo data flow
2023-05-22 18:57:57.159958
Ôn tập kiến thức level 2
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Ôn tập
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Bài tập cuối khóa
Mục tiêu:2023-05-22 18:58:23.245054
Ứng dụng:- Bài tập cuối khoá 2 và các trường hợp thực tế
Case Study:2023-05-22 18:57:57.159958
Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn
1. Lộ trình khóa học thiết kế khoa học, theo quy trình làm việc thực tế giúp bạn tiếp thu và nắm chắc kiến thức theo trình tự khoa học 2. Giáo trình đào tạo theo chuẩn Quốc tế kết hợp giữa lý thuyết và thực hành qua các case study thực tế 3. 100% Giảng viên tại MCI là các chuyên gia tư vấn tại Big4 các tập đoàn lớn tại Việt Nam, có chứng chỉ đào tạo nghiên cứu quốc tế trong lĩnh vực lập trình và dữ liệu 4. Giảng viên hướng dẫn tận tay giúp bạn thành thạo Python, Power BI, SQL trong thời gian ngắn nhất 5. Cam kết chất lượng đào tạo, miễn phí học lại trọn đời nếu chưa nắm rõ kiến thứcĐội ngũ giảng viên

Do Duy Nam
1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu Thạc sĩ Quản trị kinh doanh (MBA) từ Gloucestershire Business School (Vương quốc Anh). Chứng chỉ quốc tế bao gồm Microsoft Certified Excellence Solution Developer, IBM Certified Solution Expert, và Microsoft Certified: Data Analyst Associate (DA-100).
2. Kinh nghiệm làm việc
Hiện là Senior Data Specialist tại VNPAY, chuyên gia tham gia vào các bài toán dữ liệu lớn trong lĩnh vực thanh toán điện tử và tài chính. Trước đó, giảng viên là Giám đốc LiveZone Vietnam Consulting JSC, quản lý đội ngũ chuyên gia và triển khai thành công dự án Business Intelligence trị giá 1 triệu USD cho Công ty Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR). Thêm vào đó, chuyên gia còn có kinh nghiệm làm Senior Data Scientist tại ACOM Financial Institute (Nhật Bản) và Phó Giám đốc DSI Vietnam.
3. Kinh nghiệm giảng dạy
Giảng viên có phương pháp giảng dạy tập trung vào tư duy quản trị dựa trên dữ liệu và quản lý dự án tầm cỡ quốc tế. Học viên không chỉ học công cụ, mà còn học cách sử dụng dữ liệu để giải quyết bài toán kinh doanh và tối ưu hóa lợi nhuận. Các bài học từ kinh nghiệm thực chiến tại Việt Nam và Nhật Bản giúp học viên nhanh chóng thăng tiến trong nghề.
4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia có kinh nghiệm sâu rộng trong Big Data & Data Science, thiết kế kiến trúc báo cáo quản trị thông minh và tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn. Kinh nghiệm từ việc quản trị các dự án dữ liệu lớn tại các tập đoàn quốc tế giúp chuyên gia mang lại giá trị thực tiễn cho học viên.
