Nội dung khóa học

• Buổi 1: Tổng quan về SQL
Chủ đề:

Giới thiệu SQL Server
Các lệnh mô tả bảng, dữ liệu (DDL - Data Definition Language)

Mục tiêu:

- Hiểu tổng quan về SQL và các đối tượng chính trong cơ sở dữ liệu.
- Biết cách tạo, xóa cơ sở dữ liệu và bảng.
- Nắm vững cách thay đổi cấu trúc bảng và nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.

Ứng dụng:

- Tổng quan về SQL
- Giới thiệu các đối tượng chính trong CSDL
- Các kiểu dữ liệu
- Tạo, xóa cơ sở dữ liệu
- Tạo, xóa bảng cơ sở dữ liệu
- Thay đổi cấu trúc bảng (thêm cột, xóa cột, đổi kiểu dữ liệu)
- Importing data

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 2: Các lệnh tương tác và truy vấn dữ liệu
Chủ đề:

- Các lệnh tương tác với bảng, dữ liệu (DML - Data Manipulation Language)
- Các lệnh truy vấn dữ liệu

Mục tiêu:

- Hiểu cấu trúc câu truy vấn cơ bản và cách chọn cột trong SQL.
- Biết cách lọc hàng, sử dụng các hàm tổng hợp và sắp xếp, nhóm dữ liệu.
- Nắm vững cách sử dụng các câu lệnh SQL khác như comment, alias, phép toán số học, và giới hạn kết quả.

Ứng dụng:

- SQL Basic Query Structure
- Selecting columns
- Filtering rows
- Aggregate Functions (sum, avg, max, min...) - Sorting and grouping
- Having Clause
- Ohters (SQL Comments, Alias, Arithmetic Operators, Limit Your Results ...)

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 3: Ghép nối bảng
Chủ đề:

Ghép nối bảng

Mục tiêu:

- Hiểu các khái niệm về ghép nối bảng trong SQL.
- Biết cách sử dụng các loại join (Left join, Right join, Inner join, Full outer join).
- Nắm vững cách sử dụng Union và Union All để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng.

Ứng dụng:

- Left join, Right join, Inner join, Full outer join
- Union and union all

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 4: Các hàm xử lý dữ liệu
Chủ đề:

Các hàm xử lý dữ liệu

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng các hàm xử lý chuỗi trong SQL.
- Hiểu và sử dụng các hàm xử lý thời gian trong SQL.
- Hiểu và sử dụng các hàm chuyển đổi dữ liệu trong SQL.
- Nắm vững cách sử dụng hàm Case When để xử lý các điều kiện phức tạp.

Ứng dụng:

- Các hàm xử lý chuỗi
- Các hàm xử lý thời gian
- Các hàm chuyển đổi
- Hàm case when

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 5: Phương pháp truy vấn dữ liệu trên các bảng phụ
Chủ đề:

Phương pháp truy vấn dữ liệu trên các bảng phụ

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng phương pháp Subquery trong SQL.
- Hiểu và sử dụng Common Table Expressions (CTE) trong SQL.
- Nắm vững cách sử dụng bảng tạm để xử lý dữ liệu phức tạp.

Ứng dụng:

- Phương pháp sử dụng Subquery
- Phương pháp sử dụng CTE
- Phương pháp sử dụng bảng tạm

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 6: Thống kê bảng dữ liệu và chủ đề về ranking
Chủ đề:

Thống kê bảng dữ liệu và chủ đề về ranking

Mục tiêu:

- Hiểu và áp dụng phương pháp Pivot Table để thống kê dữ liệu.
- Sử dụng các phương pháp phân tích và ranking để lấy top cao nhất, top thấp nhất theo các yêu cầu cụ thể.

Ứng dụng:

- Phương pháp Pivot table
- Phương pháp phân tích, ranking lấy top cao nhất, top thấp nhất theo các yêu cầu cụ thể.

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 7: Các lệnh thêm, sửa, xóa dữ liệu trong bảng
Chủ đề:

Các lệnh thêm, sửa, xóa dữ liệu trong bảng

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng các câu lệnh chèn dữ liệu INSERT.
- Biết cách cập nhật dữ liệu bằng câu lệnh UPDATE.
- Hiểu và sử dụng câu lệnh xóa dữ liệu DELETE.
- Nắm vững cách cập nhật dữ liệu có ràng buộc.

Ứng dụng:

- Câu lệnh chèn dữ liệu INSERT
- Câu lệnh cập nhật dữ liệu UPDATE
- Câu lệnh xóa dữ liệu DELETE
- Cập nhật dữ liệu có ràng buộc

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 8: Tối ưu CSDL và kết nối đến các phần mềm trực quan hóa và trình bày báo cáo
Chủ đề:

- Tối ưu CSDL
- Kết nối đến các phần mềm trực quan hóa và trình bày report

Mục tiêu:

- Hiểu các khái niệm khóa chính (Primary key), khóa ngoại (Foreign key), và chỉ mục (Index).
- Biết cách kết nối dữ liệu từ SQL Server tới Excel, Power BI, và Python.
- Nắm vững cách tự động hóa báo cáo với Power BI và Excel.

Ứng dụng:

- Khóa chính (Primary key), Khóa ngoài ( Foreign key), Chỉ mục (Index)
- Kết nối data từ SQL Server tới Excel, Power BI, Python.
- Tự động hóa reporting với Power BI, Excel

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 9: Tổng kết khoá học Level 1
Chủ đề:

Tổng kết khoá học Level 1

Mục tiêu:

- Ôn tập và review toàn bộ kiến thức đã học.
- Hướng dẫn cách tra cứu Google khi sử dụng SQL trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như PostgreSQL, MySQL, ...

Ứng dụng:

- Review toàn bộ kiến thức
- Hướng dẫn cách tra cứu Google khi sử dụng SQL trong các hệ quản trị CSDL như Postgre SQL, My SQL, ...

Case Study:

Thực hành cuối khoá

• Buổi 10: Review SQL Level 1 và làm quen với thủ tục lưu trữ và biến trong SQL
Chủ đề:

- Thủ tục lưu trữ (stored procedures)
- Các biến trong SQL
- Tham số và các giá trị trả về

Mục tiêu:

- Kiến thức chung và thực hành

Ứng dụng:

- Quản trị dữ liệu lớn như quản lý nhân sự hay quản lý bán hàng...

Case Study:

- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 11: Xử lý dữ liệu với hàm Scalar, điều kiện và vòng lặp
Chủ đề:

Xử lý dữ liệu với hàm Scalar, điều kiện và vòng lặp

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng các hàm Scalar, điều kiện kiểm tra IF/ELSE và CASE.
- Nắm vững cấu trúc vòng lặp và mệnh đề WHILE.

Ứng dụng:

- Hàm Scalar
- Điều kiện kiểm tra - mệnh đề IF/ELSE, CASE
- Cấu trúc vòng lặp và mệnh đề WHILE

Case Study:

- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 12: Xóa, cập nhật và thêm dữ liệu trong SQL
Chủ đề:

- Lệnh xóa trong SQL
- Cập nhật dữ liệu trong SQL
- Chèn dữ liệu

Mục tiêu:

- Quản trị và phân tích dữ liệu

Ứng dụng:

- Phân tích dữ liệu, liên kết các dữ liệu
- Phương pháp logic trong việc tạo báo cáo khoa học

Case Study:

- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 13: Quan hệ bảng, Transaction và bảng tạm trong SQL
Chủ đề:

Quan hệ bảng, Transaction và bảng tạm trong SQL

Mục tiêu:

- Hiểu và tạo được quan hệ trong bảng, chỉ mục INDEX.
- Biết cách thực hiện và quản lý giao dịch (Transaction) trong SQL.
- Nắm vững cách sử dụng bảng tạm (Temporary Tables) và biến kiểu bảng.

Ứng dụng:

- Tạo quan hệ trong bảng và chỉ mục INDEX
- Giao dịch Transaction trong SQL
- Bảng tạm Temporary Tables và biến kiểu bảng

Case Study:

- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 14: Trigger và ứng dụng trong SQL Server
Chủ đề:

Trigger và ứng dụng trong SQL Server

Mục tiêu:

- Hiểu khái niệm và cách sử dụng Trigger trong SQL Server.
- Ứng dụng Trigger để tự động hóa các tác vụ quản lý dữ liệu.

Ứng dụng:

- Ưu nhược điểm Trigger
- Khởi taọ Trigger
- Thực hành Trigger

Case Study:

- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 15: Dynamic SQL, Businesses Intelligence
Chủ đề:

- Thao tác con trỏ (cursors)
- Gỡ lỗi câu lệnh
- Chuỗi lệnh SQL động

Mục tiêu:

- Kiến thức chung và thực hành

Ứng dụng:

- Duyệt qua từng dòng dữ liệu của một bảng để thao tác với chúng.
- Gỡ lỗi những procedures có nhiều câu lệnh phức tạp
- Phân tích kết quả tìm kiếm với nhiều tham số đầu vào khác nhau sẽ tạo nhiều câu lệnh SQL khác nhau

Case Study:

- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 16: Pivot và Unpivot
Chủ đề:

Pivot và Unpivot

Mục tiêu:

- Kiến thức chung và thực hành

Ứng dụng:

- Khái niệm và ứng dụng của Pivot và Unpivot
- Sự khác biệt giữa Pivot và Unpivot
- Cú pháp và cách sử dụng câu lệnh PIVOT, UNPIVOT
- Các ví dụ minh họa chuyển đổi hàng thành cột, cột thành hàng
- Ứng dụng Pivot để tổng hợp dữ liệu và Unpivot để phân tích dữ liệu

Case Study:

- Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 17: Review kiến thức, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân
Chủ đề:

Tổng kết

Mục tiêu:

- Kiểm tra lại các nội dung đã học

Ứng dụng:

Review kiến thức, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân

Case Study:

Kiểm tra

• Buổi 18: Làm quen với Python
Chủ đề:

Giới thiệu về khóa học và khởi động với python

Mục tiêu:

- Nắm được 1 framework phân tích dữ liệu
- Làm quen với Google Colab
- Làm quen với Markdown
- Biết ngôn ngữ lập trình python là gì, và một số lý do tại sao python phổ biến
- Biết được cấu trúc cú pháp cơ bản trong python (Language Semantic)

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Ôn tập python basic

• Buổi 19: Python Basic
Chủ đề:

Python Basic

Mục tiêu:

Nắm được kiến thức:
- Một số kiểu dữ liệu của Python;
- Các phép toán tử;
- Các kiểu dữ liệu dạng chuỗi;
- Các cấu trúc điều khiển trong Python

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Ôn tập cú pháp Python

• Buổi 20: Python Basic (Tiếp)
Chủ đề:

Python Basic (Tiếp)

Mục tiêu:

Nắm được kiến thức:
- Một số hàm cơ bản: pass, range, zip, enumerate, sorted;
- List, set, Dict comprehension
- Cách tạo ra hàm
- Các xử lý lỗi trong Python

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Bài tập về nhà về cấu trúc mảng

• Buổi 21: Numpy
Chủ đề:

Numpy

Mục tiêu:

Nắm được cách xử lý mảng dữ liệu

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Bài tập mảng một chiều mảng 2 chiều

• Buổi 22: Pandas: Data Loading, Storage, and File Formats; Data Cleaning and Preparation
Chủ đề:

Pandas

Mục tiêu:

Nắm được cách trích xuất, làm sạch và xử lý dữ liệu trống

Ứng dụng:

Làm sạch dữ liệu

Case Study:

Bài tập về nhà

• Buổi 23: Pandas nâng cao
Chủ đề:

Pandas: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape

Mục tiêu:

Nắm được các kỹ thuật xử lý cấu trúc dữ liệu

Ứng dụng:

Làm sạch dữ liệu

Case Study:

Bài tập về nhà: Cleaning data

• Buổi 24: Pandas: Time Series
Chủ đề:

Pandas: Time Series

Mục tiêu:

Hiểu được về dữ liệu thời gian, cách xử lý dữ liệu thời gian

Ứng dụng:

Time Series

Case Study:

Xử lý dữ liệu chứng khoán

• Buổi 25: Trực quan hóa dữ liệu
Chủ đề:

Trực quan hóa dữ liệu

Mục tiêu:

- Nắm được kỹ thuật vẽ các biểu đồ cơ bản
- Cách thêm các thành phân trong biểu đồ
- Kỹ thuật vẽ multiple plot
- Một số kỹ năng quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu

Ứng dụng:

Data Visualization

Case Study:

Trực quan hóa dữ liệu phân tích doanh thu

• Buổi 26: Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)
Chủ đề:

Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Mục tiêu:

- Nắm được kỹ thuật khai phá dữ liệu
- Sử dụng các công cụ đã học để phân tích khai phá dữ liệu

Ứng dụng:

EDA

Case Study:

Phân tích EDA bộ dữ liệu IT salary

• Buổi 27: Web crawling using selenium and Python & Capstone
Chủ đề:

- Web Crawling Using Selenium
- Capstone

Mục tiêu:

Học viên nắm được kỹ thuật Web Crawling

Ứng dụng:

Web Crawling

Case Study:

Dùng Selenium để lấy dữ liệu từ SSI sau đó tiến hành các bước làm sạch, khai phá dữ liệu

• Buổi 28: Tổng quan về Big Data
Chủ đề:

Big data

Mục tiêu:

-Học viên nắm được các khái niệm cơ bản, các thuật ngữ trong big data cũng như Data engineer


Ứng dụng:

-Quy trình làm việc của một Data engineer
-Tìm hiểu một số mô hình hệ thống dữ liệu phổ biến ở Việt Nam

Case Study:

Thực hành: Phân tích tác động của Big Data đến ngành tài chính hoặc thương mại điện tử (ví dụ: quản lý rủi ro tín dụng của ngân hàng).

• Buổi 29: Hệ sinh thái Hadoop
Chủ đề:

Hệ sinh thái Hadoop

Mục tiêu:

- Học viên tìm hiểu về Hadoop
- Biết cấp lưu trữ xử lý dữ liệu trên Hadoop

Ứng dụng:

- Tổng quan hệ sinh thái Hadoop: HDFS, Hive, HBase, Spark.
- Hiểu cách hoạt động của MapReduce.
- Làm việc với HDFS: lưu trữ và truy xuất dữ liệu.
- Làm việc với HBase: quản lý bảng dữ liệu lớn.

Case Study:

Thực hành: Xây dựng và chạy một ứng dụng MapReduce để xử lý dữ liệu logs từ một website thương mại điện tử: shoppee, tiki..

• Buổi 30: Apache Spark
Chủ đề:

Apache Spark

Mục tiêu:

- Học viên nắm được cách xử lý dữ liệu rất lớn với Apache Spark

Ứng dụng:

- Tại sao nên sử dụng Apache Spark?
- Kiến thức cơ bản về lập trình hàm.
- Lập trình song song với RDDs (Resilient Distributed Datasets).
- Phân phối dữ liệu song song trong Spark.

Case Study:

Thực hành: Sử dụng PySpark để xử lý và phân tích dữ liệu giao dịch bán hàng của một công ty bán lẻ lớn (case: dữ liệu khách hàng từ chuỗi siêu thị).

• Buổi 31: DataFrames và SparkSQL
Chủ đề:

DataFrames và SparkSQL

Mục tiêu:

-Học viên nắm được các cú pháp của SparkSQL
-ứng dụng SparkSQL vào xử lý try vấn dữ liệu

Ứng dụng:

- Giới thiệu về DataFrames và SparkSQL.
- RDDs trong lập trình song song và Spark.
- Catalyst và Tungsten.
- Quy trình ETL với DataFrames.
- Ứng dụng thực tế của SparkSQL.

Case Study:

Thực hành: Sử dụng DataFrames để thực hiện ETL dữ liệu khách hàng từ một hệ thống CRM lớn. Truy vấn dữ liệu khách hàng từ một dataset lớn bằng SparkSQL (case: phân tích dữ liệu khách hàng của một ngân hàng).

• Buổi 32: Cấu hình môi trường và tối ưu hóa Spark
Chủ đề:

PySpark

Mục tiêu:

- Tìm hiểu kiến trúc apache spark
- tối ưu hóa môi trường trong spark

Ứng dụng:

- Kiến trúc Apache Spark và các chế độ cụm.
- Cách chạy ứng dụng Apache Spark và cài đặt cấu hình.
- Giới thiệu Spark trên Kubernetes.
- Giao diện người dùng Apache Spark.
- Giám sát và gỡ lỗi các công việc Spark.
- Hiểu về tài nguyên bộ nhớ và xử lý.

Case Study:

Thực hành: Cấu hình và chạy Spark trên Kubernetes để xử lý một dataset lớn từ cảm biến IoT. Giám sát hiệu suất ứng dụng Spark phân tích logs bán hàng online

• Buổi 33: Tổng quan về Data Warehouses và Data Lakes
Chủ đề:

Data Warehouses và Data Lakes

Mục tiêu:

- Nắm được kiến trúc Data Warehouses và Data Lakes

Ứng dụng:

- Tổng quan về Data Warehouse, Data Marts và Data Lakes.
- Các hệ thống Data Warehouse phổ biến.
- Cách lựa chọn hệ thống Data Warehouse.
- Các khái niệm cơ bản về Data Lakes.

Case Study:

Thực hành: Thiết kế kiến trúc Data Warehouse cho một doanh nghiệp thương mại điện tử (case: xây dựng Data Warehouse cho một nền tảng như Lazada).

• Buổi 34: Thiết kế và triển khai Data Warehouse
Chủ đề:

Thiết kế và triển khai Data Warehouse

Mục tiêu:

-Học viên nắm được cách triển khai một Data Warehouse

Ứng dụng:

- Kiến trúc Data Warehouse.
- Mô hình hóa dữ liệu: Star Schema, Snowflake Schema.
- Khu vực trung gian (Staging Areas) và xác minh chất lượng dữ liệu.
- Nạp dữ liệu và truy vấn Data Warehouse.

Case Study:

Thực hành: Xây dựng một Star Schema cho hệ thống bán lẻ. Nạp dữ liệu vào Data Warehouse từ một hệ thống nguồn (case: dữ liệu bán hàng của siêu thị).

• Buổi 35: Phân tích dữ liệu với Power BI
Chủ đề:

Phân tích dữ liệu với Power BI

Mục tiêu:

-Học viên nắm được sử dụng power Bi để xây dựng báo cáo về hệ thống

Ứng dụng:

- Giới thiệu công cụ BI và phân tích dữ liệu (Power BI).
- Tạo báo cáo và bảng điều khiển.

Case Study:

Thực hành: Sử dụng Power BI để tạo một báo cáo động về báo cáo hiệu suất hoạt động của 1 hệ thống dữ liệu phân tích dữ liệu bán hàng và hiển thị các chỉ số KPI cho doanh nghiệp bán lẻ (case: chuỗi siêu thị).

• Buổi 36: Spark ML và Machine Learning
Chủ đề:

Spark ML và Machine Learning

Mục tiêu:

- Nắm được về cú pháp Spark ML
- các thuật toán ML cơ bản

Ứng dụng:

- Giới thiệu Spark ML.
- Các kỹ thuật: hồi quy, phân loại, phân cụm.

Case Study:

Thực hành: Xây dựng một mô hình phân loại khách hàng dựa trên dữ liệu hành vi mua sắm (case: phân loại khách hàng VIP của công ty bán lẻ lớn: AMAZONE).

• Buổi 37: Dự án cuối khóa
Chủ đề:

Dự án cuối khóa

Mục tiêu:

Hoàn thành Dự án cuối khóa

Ứng dụng:

- Ôn tập và tổng quan dự án.
- Hướng dẫn làm bài tập cuối khóa

Case Study:

Thực hành: Thực hiện dự án hoàn chỉnh: xây dựng hệ thống ETL với Spark, phân tích dữ liệu giao dịch khách hàng, triển khai báo cáo trên Power BI với các chỉ số KPI từ một doanh nghiệp tài chính hoặc bán lẻ.

• Buổi 38: Giới thiệu về Điện toán đám mây và AWS
Chủ đề:

Giới thiệu về Điện toán đám mây và AWS

Mục tiêu:

-Hiểu khái niệm cơ bản về điện toán đám mây và các mô hình dịch vụ (IaaS, PaaS, SaaS).
-Phân biệt các mô hình triển khai đám mây (Public, Private, Hybrid).
-Khám phá vai trò và lợi ích của AWS trong hệ sinh thái công nghệ.
-Làm quen với AWS Management Console và kiến trúc AWS cơ bản.

Ứng dụng:

- Cloud Computing là gì?
- Các mô hình dịch vụ và triển khai của đám mây
- AWS dẫn đầu trong lĩnh vực điện toán đám mây như thế nào?
- Các sản phẩm điện toán đám mây khác nhau được cung cấp bởi AWS
- Giới thiệu AWS S3, EC2, VPC, EBS, ELB, AMI
- Kiến trúc AWS và AWS Management Console, Virtualization trong AWS (Xen hypervisor)
- Auto-scaling là gì?
- Các best practices EC2 và chi phí liên quan

Case Study:

Tìm hiểu các bước: Xây dựng nền tảng thương mại điện tử trên AWS để tối ưu hóa lưu trữ và chi phí cho chuỗi bán lẻ tại Việt Nam.

• Buổi 39: Elastic Compute và Storage Volumes
Chủ đề:

Elastic Compute và Storage Volumes

Mục tiêu:

-Tìm hiểu AWS EC2 và các loại instances phù hợp cho từng ứng dụng.
-Thực hành khởi chạy và quản lý EC2 instances.
-Hiểu cách hoạt động và các loại lưu trữ AWS (EBS, EFS, snapshots).
-Phân biệt Public IP và Elastic IP.

Ứng dụng:

- Giới thiệu về EC2
- Regions và Availability Zones (AZs)
- Pre-EC2, các loại EC2 instance
- So sánh Public IP và Elastic IP
- Hướng dẫn cách khởi chạy một AWS EC2 instance
- Giới thiệu AMIs, tạo và sao chép AMI
- Giới thiệu EBS
- Các loại EBS volume
- EBS snapshots
- Giới thiệu EFS
- Instance tenancy: Reserved và Spot instances
- Chi phí và Design Patterns

Case Study:

Triển khai EC2 và EBS để vận hành ứng dụng và lưu trữ dữ liệu giao dịch cho startup gọi xe.

• Buổi 40: Load Balancing, Autoscaling, và DNS
Chủ đề:

Load Balancing, Autoscaling, và DNS

Mục tiêu:

-Hiểu các loại Elastic Load Balancer (Classic, Network, Application).
-Thực hành cấu hình Auto Scaling để tối ưu hóa hiệu năng và chi phí.
-Hiểu nguyên tắc hoạt động của DNS và các routing policies trên Route 53.

Ứng dụng:

- Giới thiệu Elastic Load Balancer
- Các loại ELB: Classic, Network, và Application
- Kiến trúc Load Balancer
- Cross-zone load balancing
- Giới thiệu Auto Scaling, scaling dọc và ngang, lifecycle của Auto Scaling
- Các thành phần Auto Scaling, các lựa chọn và policy, instance termination
- Sử dụng load balancer với Auto Scaling
- Pre-Route 53 – Cách hoạt động của DNS
- Routing policy, các thuật ngữ Route 53, chi phí

Case Study:

Sử dụng Auto Scaling và Load Balancer để xử lý lưu lượng truy cập cao vào dịp Tết cho nền tảng đặt vé xem phim.

• Buổi 41: Virtual Private Cloud
Chủ đề:

Virtual Private Cloud

Mục tiêu:

-Hiểu vai trò của VPC trong AWS và cách thiết lập lớp mạng cho EC2.
-Làm việc với các thành phần của VPC (route tables, internet gateway, NAT).
-Thực hành bảo mật với Security Groups và NACL.
-Tìm hiểu về VPC peering và các mô hình thiết kế VPC.

Ứng dụng:

- Amazon VPC là gì?
- VPC như một lớp mạng cho EC2
- Địa chỉ IP và CIDR notations
- Các thành phần của VPC: Network interfaces, route tables, internet gateway, NAT
- Bảo mật trong VPC: Security groups và NACL
- Các loại VPC, subnet là gì, VPC peering với các kịch bản, VPC endpoints
- Chi phí và design patterns của VPC

Case Study:

Xây dựng môi trường an toàn cho giao dịch trực tuyến của ngân hàng Việt Nam bằng cách sử dụng VPC.

• Buổi 42: Storage – Simple Storage Service (S3)
Chủ đề:

Storage – Simple Storage Service (S3)

Mục tiêu:

-Hiểu cách S3 hỗ trợ lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc trên AWS.
-Làm quen với các tính năng của S3 như phiên bản hóa, lifecycle management, và cross-region replication.
-Quản lý quyền truy cập và bảo mật dữ liệu trong S3.

Ứng dụng:

Giới thiệu về AWS Storage
- Pre-S3 : Lưu trữ đám mây trực tuyến
- API, mô hình nhất quán S3 (consistency models)
- Hệ thống lưu trữ, bucket trong S3
- Các đối tượng trong S3, metadata và các lớp lưu trữ
- Phiên bản hóa đối tượng, quản lý vòng đời đối tượng
- Cross-region replication, mã hóa dữ liệu, kết nối sử dụng VPC endpoint
- Chi phí S3

Case Study:

Lưu trữ và phân phối video sự kiện trên S3

• Buổi 43: Databases và In-Memory DataStores
Chủ đề:

Amazon RDS, DynamoDB, và Redshift.

Mục tiêu:

-Hiểu các loại cơ sở dữ liệu trên AWS và khi nào sử dụng chúng.
-Tìm hiểu và thực hành với Amazon RDS, DynamoDB, và Redshift.
-Làm quen với ElastiCache để cải thiện hiệu năng ứng dụng.
-Phân tích chi phí và lựa chọn thiết kế tối ưu.

Ứng dụng:

- Database là gì, các loại cơ sở dữ liệu, cơ sở dữ liệu trên AWS
- Giới thiệu Amazon RDS
- Multi-AZ deployments, tính năng của RDS
- Read replicas trong RDS, Reserved DB instances
- Chi phí và design patterns của RDS
- Giới thiệu Amazon Aurora, lợi ích của Aurora, chi phí và design patterns
- Giới thiệu DynamoDB, các thành phần của DynamoDB, chi phí và design patterns
- Amazon Redshift là gì, lợi ích của Redshift
- ElastiCache là gì, tại sao sử dụng ElastiCache?

Case Study:

Sử dụng RDS để lưu trữ dữ liệu học viên và ElastiCache để tăng tốc báo cáo tại trung tâm giáo dục.

• Buổi 44: Quản lý và Dịch vụ Ứng dụng
Chủ đề:

CloudFormation

Mục tiêu:

-Hiểu và áp dụng Infrastructure-as-a-Code (IaC) với AWS CloudFormation.
-Làm quen với SNS, SQS, và SES để quản lý thông báo và hàng đợi.
-Xây dựng các mẫu templates trên CloudFormation.

Ứng dụng:

- Giới thiệu CloudFormation
- Các thành phần của CloudFormation
- CloudFormation templates
- Khái niệm Infrastructure-as-a-code
- Functions và Pseudo parameters
- Giới thiệu Simple Notification Service (SNS), cách SNS hoạt động
- Giới thiệu Simple Email Service (SES), cách SES hoạt động
- Giới thiệu Simple Queue Service (SQS), cách SQS hoạt động

Case Study:

Gửi thông báo khuyến mãi và xác nhận đơn hàng qua SNS và SES cho chuỗi siêu thị.

• Buổi 45: Quản lý Truy cập và Dịch vụ Giám sát
Chủ đề:

IAM

Mục tiêu:

-Cấu hình IAM để quản lý quyền truy cập và bảo mật tài nguyên AWS.
-Sử dụng CloudWatch để giám sát tài nguyên, thiết lập cảnh báo và logs.
-Làm quen với CloudTrail để theo dõi hoạt động API và kiểm tra bảo mật.

Ứng dụng:

- Pre-IAM, tại sao cần quản lý truy cập
- Amazon Resource Name (ARN), các tính năng của IAM
- Multi-factor Authentication (MFA) trong IAM, JSON
- Chính sách IAM, quyền hạn IAM, roles IAM, liên kết danh tính (identity federation), chi phí
- Giới thiệu CloudWatch, metrics và namespaces, kiến trúc CloudWatch, dashboards, alarms, logs, chi phí và design patterns
- Giới thiệu CloudTrail, theo dõi API usage

Case Study:

Quản lý quyền truy cập và giám sát giao dịch qua IAM và CloudWatch cho công ty fintech.

• Buổi 46: Tự động hóa và Quản lý Cấu hình
Chủ đề:

Lambda OpsWorks Elastic Beanstalk

Mục tiêu:

-Triển khai các chức năng serverless với AWS Lambda.
-Tìm hiểu Elastic Beanstalk và cách tự động hóa triển khai ứng dụng.
-So sánh CloudFormation và OpsWorks để quản lý hạ tầng.

Ứng dụng:

- AWS Lambda là gì?
- Lambda khác với EC2 như thế nào?
- Lợi ích và hạn chế của Lambda
- Lambda hoạt động ra sao?
- Các use case của Lambda, các khái niệm Lambda
- Tích hợp S3 với Lambda
- Elastic Beanstalk là gì, Elastic Beanstalk hoạt động như thế nào?, các khái niệm Elastic Beanstalk, chi phí Elastic Beanstalk
- Quản lý cấu hình là gì?
- AWS OpsWorks là gì?, lợi ích của OpsWorks
- CloudFormation vs OpsWorks, các dịch vụ trong OpsWorks, AWS OpsWorks Stacks, chi phí OpsWorks

Case Study:

Tự động hóa xử lý đơn hàng qua Lambda và triển khai ứng dụng nhanh chóng với Beanstalk cho ứng dụng đặt món ăn.

• Buổi 47: AWS Migration
Chủ đề:

AWS Migration

Mục tiêu:

-Hiểu quy trình và chiến lược di chuyển lên AWS (6R’s).
-Thực hành di chuyển cơ sở dữ liệu và máy ảo lên AWS.
-Sử dụng AWS Database Migration Service (DMS) để chuyển đổi dữ liệu.

Ứng dụng:

- Cloud Migration là gì?
- Tại sao di chuyển là quan trọng?
- Quy trình di chuyển trên AWS, chiến lược di chuyển 6 R’s
- Di chuyển máy ảo (Virtual Machine Migration), di chuyển một máy ảo cục bộ lên AWS Cloud
- Di chuyển cơ sở dữ liệu với Database Migration Service (DMS)
- Di chuyển cơ sở dữ liệu cục bộ lên RDS
- Di chuyển một máy chủ cơ sở dữ liệu on-premises sang RDS sử dụng DMS, và các dịch vụ di chuyển khác

Case Study:

Di chuyển hệ thống ERP lên AWS để giảm chi phí và tăng tính linh hoạt cho doanh nghiệp sản xuất.