Thời lượng

05 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Video

Học phí

500.000đ

Tổng quan

Trong bối cảnh dữ liệu trở thành tài sản chiến lược của doanh nghiệp, nhu cầu chuẩn hóa, tổ chức và chuyển đổi dữ liệu ngày càng cấp thiết. Bên cạnh Data Analyst và Data Engineer, vai trò Analytics Engineer đã nổi lên như mảnh ghép không thể thiếu trong Modern Data Stack—đảm nhiệm việc thiết kế, mô hình hóa và vận hành dữ liệu như một sản phẩm: sạch, có kiểm thử, có lineage và sẵn sàng phục vụ phân tích.

Bootcamp Analytics Engineer được xây dựng nhằm đáp ứng chính nhu cầu đó. Trong 5 buổi học tập trung, chương trình dẫn dắt học viên từ việc hiểu vòng đời dữ liệu và kiến trúc hiện đại, đến việc làm chủ công cụ cốt lõi của Analytics Engineer: dbt (data build tool). Học viên sẽ được thực hành xuyên suốt với các tác vụ thiết kế mô hình dữ liệu, viết SQL transform, thiết lập kiểm thử chất lượng dữ liệu, tài liệu hóa và hoàn thiện một mini data pipeline trên dbt Cloud hoặc Azure PostgreSQL. Khóa học không chỉ cung cấp kiến thức mà tập trung mạnh vào thực hành, giúp người học xây dựng được một dự án hoàn chỉnh đạt chuẩn doanh nghiệp.

Lợi ích khóa học

Học tập linh hoạt, chủ động thời gian

Khóa học được triển khai hoàn toàn qua video bài giảng đã ghi hình, học viên có thể học mọi lúc, mọi nơi, phù hợp với lịch trình cá nhân.

Nội dung kết hợp lý thuyết & thực hành

Mỗi buổi học được thiết kế theo tỉ lệ 60% kiến thức lý thuyết – 40% thực hành, đi kèm ví dụ và case study thực tế. Học viên vừa nắm được nền tảng, vừa biết cách áp dụng ngay.

Tài liệu học tập đầy đủ

Khóa học cung cấp slide, file thực hành, và hướng dẫn chi tiết để học viên dễ dàng theo dõi và thực hành song song với video.

Hỗ trợ học viên qua cộng đồng & trợ giảng

Mặc dù không học live, học viên vẫn được tham gia vào nhóm cộng đồng để đặt câu hỏi và trao đổi cùng trợ giảng, mentor và các học viên khác.

Thực hành với các project thực tế

Học viên không chỉ học lý thuyết mà còn được tự tay xây dựng dự án thực tế cuối khóa, giúp củng cố kỹ năng và tạo ra sản phẩm cuối khóa cho portfolio.

Mục tiêu học tập

Hiểu nền tảng Data Life Cycle, Modern Data Stack và vai trò của Analytics Engineer trong hệ sinh thái dữ liệu.
Làm chủ các thành phần chính của dbt: models, sources, seeds, snapshots, testing và macros/Jinja.
Xây dựng mô hình dữ liệu theo chuẩn star schema/snowflake và tổ chức transform theo best practice của ngành.
Tăng cường chất lượng dữ liệu thông qua hệ thống data test và thiết lập quy trình documentation – data lineage.
Hoàn thiện một mini data pipeline end-to-end sử dụng dbt Cloud hoặc Azure PostgreSQL.
Tự tin đánh giá, triển khai và vận hành dbt trong môi trường thực tế của doanh nghiệp.

Đối tượng học tập

Data Analyst, BI Developer muốn nâng cấp kỹ năng backend và chuẩn hóa quy trình transform.
Junior Data Engineer hoặc sinh viên ngành dữ liệu đã biết SQL, muốn tiếp cận công cụ hiện đại phục vụ vận hành dữ liệu.
Người làm trong các hệ thống dữ liệu truyền thống (ETL cũ, pipeline rời rạc) muốn chuyển đổi sang Modern Data Stack.
Các cá nhân muốn xây dựng portfolio thực chiến với dự án dữ liệu hoàn chỉnh sử dụng dbt.

Chuẩn đầu ra 

Hiểu cấu trúc Modern Data Stack

Hiểu cấu trúc Modern Data Stack

Nắm được vòng đời dữ liệu, kiến trúc OLTP/OLAP, Data Warehouse, Data Lake/Lakehouse và vị trí của Analytics Engineer trong hệ sinh thái.

Triển khai và mô hình hóa dữ liệu với dbt

Triển khai và mô hình hóa dữ liệu với dbt

Tạo và quản lý seeds, sources, snapshots; xây dựng models theo chuẩn; tổ chức transform có cấu trúc và dễ bảo trì.

Áp dụng kiểm thử và tài liệu hóa

Áp dụng kiểm thử và tài liệu hóa

Thực hiện testing (generic, singular), viết macro/Jinja, quản lý documentation và khai thác data lineage cho project thực tế.

Hoàn thiện portfolio Analytics Engineer

Hoàn thiện portfolio Analytics Engineer

Xây dựng một mini data pipeline hoàn chỉnh với đầy đủ mô hình dữ liệu, transform, data test và documentation để phục vụ ứng tuyển hoặc phát triển nghề nghiệp.

Lộ trình học tập 

  • Generic
  • Singular
  • variable
  • hook
  • packages
    • dbt_utils
    • dbt_audit_helper
    • dbt_expectations
  • Table
  • Column
a. Xây dựng các mô hình dữ liệu (Data Model)
b. Biến đổi (Transform) dữ liệu
c. Tăng cường chất lượng dữ liệu (Data Quality) bằng cách xây dựng và thực thi các data test.
d. Tài liệu hóa

Giảng viên

Tâm Vũ

Head of Data Engineering tại AMPD Analytics

Chuyên gia Data Architect & Data Engineer với 15 năm kinh nghiệm đa lĩnh vực (Ngân hàng, Viễn thông, Y tế, IoT)

Dẫn dắt các dự án dữ liệu lớn tại Mỹ, Anh, Việt Nam trên các nền tảng AWS, Azure, GCP

Chuyên môn chính: Data Architecture, Data Pipeline, Data Quality & Governance

Sở hữu hơn 10 chứng chỉ chuyên môn từ AWS, Azure, GCP Professional Data Engineer, Databricks, Microsoft Power BI, Data Management & Analytics, Oracle Database 11g Certified

Dự án học viên

Feedback học viên 

Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1

Câu hỏi thường gặp

Không. Đây là khóa học online qua video đã được ghi hình, học viên có thể học theo tốc độ của riêng mình, không phụ thuộc vào lịch học live.
Video được cung cấp trọn đời, bạn có thể xem lại không giới hạn số lần cho đến khi nắm vững kiến thức.
Có. Học viên sẽ được nhận slide bài giảng, file dữ liệu thực hành, hướng dẫn chi tiết để dễ dàng thực hành song song với video.
Nội dung được thiết kế theo tỉ lệ 60% lý thuyết – 40% thực hành, kèm các bài tập & case study từ tình huống thực tế.
Bạn có thể đặt câu hỏi và nhận hỗ trợ từ trợ giảng & cộng đồng học viên riêng.
Có. Bạn sẽ nhận toàn bộ video, tài liệu và quyền tham gia cộng đồng học viên.
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

Hoặc để lại thông tin

COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+

Học viên theo học

30%

Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học

Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+

Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số

300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng

Hình ảnh lớp học