Chia Sẻ Khóa Học Data Engineering Hoàn Chỉnh Với PySpark (2025) [Khóa 5974 A]
.png)
Tìm hiểu cách các data engineer thực build và deploy các PySpark pipeline với Airflow, Git và các workflow cấp sản xuất.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Thiết lập một data stack hoàn chỉnh: Docker, Spark, Airflow, HDFS, Jupyter.
- ✓ Build và deploy PySpark ETL jobs sử dụng DataFrame API và Spark SQL.
- ✓ Build & deploy các PySpark pipeline với Airflow và cron.
- ✓ Tổ chức dự án của bạn một cách chuyên nghiệp với các script, config file, environment shell và Git.
- ✓ Mô phỏng các authentic data engineering workflow: Git branching, code reviews, ticket-based deployments.
Bạn muốn trở thành một data engineer sử dụng PySpark, mà không lãng phí thời gian vào lý thuyết trừu tượng hoặc các công cụ lỗi thời?
Khóa học này sẽ cho bạn thấy chính xác những gì các data engineer chuyên nghiệp làm, sử dụng các công cụ, cấu trúc và workflow được sử dụng trong môi trường production thực tế.
Những gì bạn sẽ học được thông qua các dự án thực tế:
- ✓ Thiết lập một data engineering stack hoàn chỉnh với Docker, Spark, Airflow, HDFS và Jupyter.
- ✓ Viết và deploy các PySpark ETL job sẵn sàng cho sản xuất sử dụng DataFrame API và Spark SQL.
- ✓ Tự động hóa và lên lịch các pipeline bằng cron, Airflow DAG và giám sát chúng với Spark UI.
Ngay từ ngày đầu tiên, bạn sẽ làm việc như một Data Engineer thực thụ:
- ✓ Làm chủ Git branching, merging và các version control workflow thực tế.
- ✓ Cấu trúc các dự án của bạn một cách chuyên nghiệp: scripts/, configs/, env shell và các module có thể tái sử dụng.
- ✓ Chuyển đổi liền mạch giữa môi trường development và môi trường production.
- ✓ Mô phỏng các triển khai dựa trên ticket và team collaboration — giống như các công ty thực tế.
Điều gì làm cho khóa học này khác biệt?
Hầu hết các khóa học PySpark chỉ dạy cú pháp. Khóa học này chuẩn bị cho bạn các data pipeline thực tế:
- ✓ Hiểu chính xác vị trí của Spark trong các production data workflow.
- ✓ Xây dựng codebase theo dạng mô-đun, sẵn sàng đưa vào sản xuất.
- ✓ Deploy jobs bằng spark-submit, cron và Airflow.
- ✓ Giám sát, gỡ lỗi và tối ưu hóa các pipeline bằng Spark UI, logs, caching và các kỹ thuật tuning.
Khóa học này là hướng dẫn thực tế về cách xây dựng và triển khai các data pipeline thực tế — giống như một kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp.
Bạn sẽ học cụ thể:
- ✓ Thiết lập một môi trường data engineering dựa trên Docker với Spark, Airflow, HDFS và Jupyter.
- ✓ Build các PySpark ETL job đáng tin cậy sử dụng DataFrames và Spark SQL.
- ✓ Tự động hóa các pipeline với spark-submit, Airflow DAG và cron scheduling.
- ✓ Tổ chức code của bạn theo các cấu trúc dự án thực tế và Git workflow.
- ✓ Hoàn thành hai data engineering project thực tế đầy đủ — chính xác là cách các team data engineering làm việc.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có được các kỹ năng thực tế, đạt chuẩn production mà các kỹ sư dữ liệu thực thụ sử dụng hàng ngày.
Mục lục:
- ✓ 1. Bắt đầu hành trình Data Engineering của bạn.
- ✓ 2. SetUp Data Engineering Stack của bạn.
- ✓ 3. Build & Test PySpark ETL Jobs.
- ✓ 4. Real Project: Sales ETL Pipeline (Cron).
- ✓ 5. Real Project: Customer ETL Pipeline (Airflow & HDFS).
- ✓ 6. Production Ready: Dev vs Prod Pipeline.
- ✓ 7. Workflows — Git, Handoffs, Deployments.
- ✓ 8. Thank you!!
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các data engineer muốn có kinh nghiệm thực tế, trực tiếp trong dự án.
- ✓ Các Python developer hoặc analyst chuyển sang vai trò data engineering.
- ✓ Sinh viên và người tự học đang tìm kiếm các dự án PySpark xứng đáng để đưa vào portfolio.
- ✓ Các chuyên gia đang chuẩn bị cho các vai trò và cuộc phỏng vấn thực tế trên Spark.