Chia Sẻ Khóa Học Đào Tạo Data Engineering - Từ Zero Đến Master [Khóa 5896 A]
Học Data Engineering từ đầu đến cuối. Xây dựng các real-time pipeline với Apache Kafka & Flink, data lakes on AWS, machine learning workflow với Spark và tích hợp các LLM vào các hệ thống sẵn sàng cho sản xuất. Khóa học được thiết kế để khởi động sự nghiệp của bạn với tư cách là một Data Engineer sẵn sàng cho tương lai.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Học các kỹ năng và công cụ thực tế được các Data Engineer sử dụng và trở thành top 10% trong lĩnh vực của bạn.
- ✓ Xây dựng các stream-processing pipeline với Apache Kafka và Apache Flink.
- ✓ Tạo data lakes có khả năng mở rộng, dựa trên cloud trên AWS bằng S3, EMR và Athena.
- ✓ Phát triển các distributed processing job với Apache Spark và orchestrate các workflow với Apache Airflow.
- ✓ Nâng cao kỹ năng của bạn trong tương lai bằng cách học cách tích hợp AI và machine learning, bao gồm sử dụng Spark ML và LLM.
- ✓ Xây dựng các project và pipeline thực tế, sẵn sàng sản xuất bằng phần mềm nguồn mở phổ biến.
Data Engineering là công việc mới quan trọng trong lĩnh vực công nghệ.
Data Engineering đã nhanh chóng trở thành một trong những nghề nghiệp công nghệ phát triển nhanh nhất và có nhu cầu tuyển dụng cao nhất hiện nay. Lĩnh vực này đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kinh ngạc qua từng năm ( từ 25% đến 50% tùy theo nguồn), khi các doanh nghiệp trong nhiều ngành nghề đang đẩy mạnh cơ sở hạ tầng dữ liệu để hỗ trợ AI, phân tích và các ứng dụng thời gian thực.
Trên thực tế, chỉ riêng năm ngoái đã có hơn 20.000 việc làm Data Engineering mới được tạo ra, nâng tổng số việc làm tại lên khoảng 150.000 - một dấu hiệu rõ ràng cho thấy ngành này đang phát triển mạnh mẽ.
Tiềm năng thu nhập của các Data Engineer cũng ấn tượng không kém. Các chuyên gia tại Hoa Kỳ trong lĩnh vực này được hưởng mức lương cơ bản trung bình khởi điểm từ 80.000–110.000 đô la cho vị trí entry-level và có thể lên tới 190.000–200.000 đô la trở lên cho các vị trí senior-level.
Điều khiến Data Engineering trở nên hấp dẫn hơn nữa chính là vai trò chiến lược của nó trong công nghệ hiện đại. Các Data Engineer là xương sống của các hệ thống AI, mô hình machine learning và các nền tảng phân tích, khiến họ trở nên vô cùng quan trọng đối với sự phát triển của các sản phẩm hiện đại và đổi mới liên tục.
Điều đó có nghĩa là khi ngành công nghiệp AI tiếp tục phát triển, Data Engineering cũng sẽ phát triển theo.
Điều này dẫn đến tình trạng thiếu hụt nhân tài đáng kể, đẩy lương lên cao và tăng tính linh hoạt trong làm việc từ xa. So với Data Science, Data Engineering vẫn là lĩnh vực ít bão hòa hơn nhưng phát triển nhanh hơn, tạo ra tiềm năng phát triển nghề nghiệp lâu dài và ổn định.
Tại sao nên chọn khóa học Data Engineering Bootcamp này?
Bởi vì Khóa đào tạo Data Engineering này tập trung vào tính toàn diện nhưng hiệu quả, đồng thời hướng dẫn bạn từng bước mọi thứ cần thiết để trở thành một Data Engineer.
Bạn sẽ bắt đầu với Apache Spark, nơi bạn sẽ học cách xử lý các tập dữ liệu Airbnb khổng lồ, thực tế bằng code. Sau đó, bạn sẽ chuyển sang xây dựng một data lake hiện đại trên AWS - không rườm rà, chỉ cần các công cụ thực tế như S3, Elastic Map Reduce, Glue và Athena. Bạn sẽ orchestrate các data pipeline của mình với Apache Airflow và khám phá công nghệ streaming với Kafka và Flink để xây dựng các hệ thống thời gian thực. Và còn nhiều hơn thế nữa!
Ngoài ra, bạn sẽ đi đầu trong thế giới data engineering bằng cách có được kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng các ứng dụng stream processing bằng Apache Kafka và Apache Flink, thậm chí kết hợp Machine Learning, AI và LLM trực tiếp vào các data workflow của bạn.
Cuối cùng, bạn sẽ biết cách xây dựng các hệ thống dữ liệu từ đầu đến cuối, đạt chuẩn sản xuất...những kỹ năng mà các nhà quản lý tuyển dụng đang tích cực tìm kiếm.
Vì vậy, bạn sẽ không bao giờ phải lãng phí thời gian vào những hướng dẫn khó hiểu, lỗi thời và không đầy đủ nữa.
Và bạn sẽ được học data engineering trong một môi trường vui vẻ và hỗ trợ cùng với giảng viên và các học viên khác, đồng thời học theo tốc độ của riêng bạn!
Bởi vì khi đăng ký ngay hôm nay, bạn cũng sẽ được tham gia lớp học cộng đồng trực tuyến độc quyền của chúng tôi để học cùng hàng nghìn học viên, cựu học viên, cố vấn, trợ lý giảng dạy và giảng viên.
Quan trọng nhất là bạn sẽ được học hỏi từ một chuyên gia trong ngành có kinh nghiệm thực tế khi làm việc với vai trò Data & Software Engineer cho một số công ty lớn nhất bao gồm Amazon và Stripe.
Sau đây là nội dung khóa học sẽ hướng dẫn bạn từ Zero đến Data Engineering Master:
Chương trình giảng dạy được trình bày theo từng khối kiến thức cơ bản để bạn có thể xây dựng kiến thức từng bước một.
Chúng tôi sẽ bắt đầu ngay từ đầu bằng cách hướng dẫn bạn lý do tại sao data engineering lại quan trọng và có nhu cầu cao đến vậy. Sau đó, chúng tôi sẽ đi sâu vào việc xây dựng các dự án bằng cách sử dụng các công cụ thực tế mà các Data Engineer sử dụng trong công việc hàng ngày.
Đến cuối khóa học này, chúng tôi biết rằng bạn sẽ yêu thích Data Engineering!
Sau đây là tổng quan chi tiết về nội dung được đề cập trong Khóa đào tạo Data Engineering này:
1. Giới thiệu về Data Engineering:
Tìm hiểu lộ trình rõ ràng về data engineering hiện đại và đảm bảo thiết lập của bạn đã sẵn sàng. Phần này cũng giới thiệu các điều kiện tiên quyết chính như Docker và các môi trường ảo.
2. Big Data Processing với Apache Spark: Xử lý & Phân tích dữ liệu Airbnb thực tế:
Học cách khai thác sức mạnh của Apache Spark để xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Bạn sẽ làm việc với DataFrame API, UDF, Aggregation và tinh chỉnh các tác vụ Spark để đạt hiệu suất thực tế.
3. Tạo một Data Lake với AWS:
Tạo một data lake có khả năng mở rộng bằng S3, EMR và Athena. Hiểu rõ định dạng dữ liệu dạng cột và xây dựng một giải pháp lưu trữ hiện đại cho batch analytics.
4. Triển khai các Data Pipeline với Apache Airflow:
Tìm hiểu cách phối hợp các tác vụ dữ liệu bằng Airflow. Bạn sẽ xây dựng các workflow đáng tin cậy, handle retries & failures, cũng như chạy các Spark jobs & data ingestion task một cách trơn tru.
5. Machine Learning với Spark ML: Tạo một Data Pipeline, Train một Model + nhiều hơn nữa:
Build các ML pipeline bằng thư viện ML có khả năng mở rộng của Spark. Từ classification đến regression và model tuning, bạn sẽ tích hợp những intelligent insight vào data pipeline của mình.
6. Sử dụng AI với Data Engineering: LLM, HuggingFace + nhiều hơn nữa:
Khám phá cách LLM có thể phù hợp với data engineering stack. Sử dụng Hugging Face và Outlines để phân loại, chuyển đổi và generate output có cấu trúc bên trong các Spark workflow.
7. Real-Time Data Processing ("Stream Processing") với Apache Kafka. Khám phá Kafka và xây dựng các ứng dụng streaming mạnh mẽ. Tìm hiểu về producer, consumer, data ingestion, Kafka transaction và xây dựng các data pipeline xử lý dữ liệu đầu vào theo thời gian thực.
8. Stream Processing với Apache Flink:
Sử dụng Flink để thực hiện stream processing phức tạp. Làm việc với keyed streams, event time, joins và xây dựng các ứng dụng streaming thông minh, đáp ứng nhanh chóng bằng Kafka data.
Những gì bạn sẽ xây dựng:
Cách tốt nhất để học là thực hành. Không chỉ xem những hướng dẫn dài lê thê. Đó là lý do tại sao phần quan trọng của khóa học này chính là các bài tập bạn sẽ hoàn thành và dự án thực tế đồ sộ mà bạn sẽ được xây dựng. Hơn nữa, chúng sẽ rất đẹp mắt trên portfolio của bạn.
1. Clean, Join & Analyze Airbnb Data với Apache Spark:
Khám phá bộ dữ liệu Inside Airbnb bằng cách viết các Spark job giúp clean, join và phân tích Airbnb listings & review thực tế. Tìm hiểu cách submit và fine-tune các ứng dụng Spark một cách chuyên nghiệp.
2. Data Lake đầu tiên của bạn trên AWS:
Xây dựng data lake hiện đại đầu tiên của bạn từ đầu! Bạn sẽ kết hợp các công cụ AWS như S3, EMR và Athena để thiết lập bộ lưu trữ có khả năng mở rộng, truy vấn được, sẵn sàng cho phân tích thực tế.
3. Workflow Orchestration với Apache Airflow và Spark:
Orchestrate các data workflow bằng Apache Airflow và Spark. Build các pipeline đọc, xác thực và xử lý dữ liệu booking và review từ Postgres, đồng thời handling retries & failures.
4. Đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng Machine Learning với Spark:
Train các mô hình Machine Learning có khả năng mở rộng để dự đoán giá nhà và hủy booking. Sử dụng Spark ML để thực hiện feature engineering, evaluate model và chạy các thử nghiệm.
5. Tích hợp AI với Data Engineering cho Sentiment Analysis:
Tận dụng sức mạnh của các LLM để phân loại các review của khách hàng và generate JSON có cấu trúc. Tìm hiểu cách tích hợp chúng vào các Spark workflow để xử lý NLP theo thời gian thực.
6. Real-Time Data Processing & Anomaly Detection với Flink:
Sử dụng Flink để enrich, join và analyze dữ liệu đơn hàng và thanh toán trực tuyến theo thời gian thực. Xây dựng các ứng dụng phát hiện bất thường và theo dõi số liệu khi sự kiện xảy ra.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU