Lộ trình học Data Engineering
Mình sắp xếp các chủ đề Data Engineering thành 5 lộ trình, từ cơ bản đến chuyên sâu. Mỗi lộ trình có một dự án để bạn thử áp dụng những gì đã học.
Bạn sẽ tự cài và chạy các công cụ trên máy. Mình sẽ hướng dẫn cách kiểm tra kết quả và tìm lỗi khi có vấn đề. Có thể dùng AI để hỏi thêm, nhưng kết quả vẫn cần tự kiểm tra.
Các bài học và công cụ đều miễn phí. Bạn không cần thuê cloud để làm theo hướng dẫn.
Bạn muốn bắt đầu từ đâu?
Nếu mới học Data Engineering, hãy bắt đầu từ Nhập môn. Nếu đã quen SQL, Python và từng làm pipeline, bạn có thể chọn một trong các chủ đề phía dưới.
Nhập môn Data Engineering
Nếu SQL, Python và data pipeline còn mới với bạn, hãy bắt đầu từ đây.
Dự án dẫn đường: Bản tin quán cà phê mỗi sáng
Xem chi tiết
Data Engineering thực chiến
Dành cho bạn đã làm pipeline nhỏ và muốn thử kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Dự án dẫn đường: Nguồn số liệu đáng tin cho chuỗi cà phê
Xem chi tiết
Data Engineering nâng cao: Spark & Lakehouse
Tìm hiểu Spark và Iceberg qua bài toán phân tích dữ liệu bán lẻ.
Dự án dẫn đường: Phân tích bán lẻ nhiều kênh
Xem chi tiết
Streaming Engineering
Thử xử lý dữ liệu liên tục với Kafka và Flink.
Dự án dẫn đường: Theo dõi giao hàng theo thời gian sự kiện
Xem chi tiết
Data Platform Engineering
Tìm hiểu cách xây dựng công cụ để các nhóm dữ liệu có thể tự triển khai và quản lý pipeline.
Dự án dẫn đường: Nền tảng tự phục vụ cho hai team
Xem chi tiết
Trong lúc chờ bài học, bạn có thể ghé Wiki để đọc về chủ đề mình đang quan tâm.
Học cùng AI
Bạn có thể đưa tài liệu vào NotebookLM rồi hỏi về những phần chưa hiểu. Mình có để hướng dẫn bắt đầu ở đây.