Bootcamp Microsoft Fabric

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

05 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Video

Học phí

500.000đ

Tổng quan

Microsoft Fabric là một nền tảng dữ liệu hợp nhất (unified data platform) hoàn toàn mới, tích hợp mọi công cụ từ Data Engineering, Data Warehouse, Business Intelligence (Power BI), đến Data Science và Real-Time Analytics trên một kiến trúc Lakehouse duy nhất mang tên OneLake. Sự ra đời của Fabric đã tạo ra một xu hướng mới, đòi hỏi nhân sự dữ liệu phải làm chủ quy trình làm việc end-to-end trên một nền tảng duy nhất này.

Bootcamp Microsoft Fabric (thuộc Series BigData Platform Master) là chương trình đào tạo 5 buổi giúp học viên nắm bắt công nghệ mới nhất này một cách nhanh chóng và thực tế. Dưới sự dẫn dắt của Lead Data Engineer từ MoMo, khóa học tập trung vào việc thực hành toàn bộ vòng đời dữ liệu: từ việc sử dụng công cụ low-code (Dataflows Gen2) để nạp dữ liệu, xử lý bằng Notebooks và Warehouse, đến việc xây dựng báo cáo phân tích tài chính (Financial Dashboard) trực tiếp trên Power BI, và mở rộng sang phân tích dữ liệu thời gian thực (KQL, Eventstream).

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 rõ cấu trúc và mối quan hệ giữa các thành phần cốt lõi: OneLake, Lakehouse, Warehouse, và các tính năng trong Fabric Workspace.

Làm chủ các công cụ Ingestion (Dataflows Gen2) và Điều phối (Fabric Pipelines) để xây dựng luồng dữ liệu tự động, đảm bảo dữ liệu được cập nhật liên tục.

Biết cách kết nối dữ liệu đã xử lý trong Lakehouse/Warehouse để xây dựng mô hình semantic và báo cáo Power BI chuyên nghiệp.

Triển khai hệ thống phân tích sự kiện tức thì bằng Eventstream và KQL Database, phục vụ cho các bài toán giám sát (Monitoring) hoặc cảnh báo.

Đối tượng học tập

Data Engineer/Analytics Engineer muốn học và chuyển đổi sang nền tảng Fabric, sử dụng Notebooks (Spark/PySpark) và Pipeline để xây dựng hệ thống dữ liệu.

Data Analyst/BI Developer đã quen với Power BI và muốn mở rộng kỹ năng sang mảng Engineering, tự mình quản lý dữ liệu trong Lakehouse và Warehouse.

Data Scientist cần một nền tảng hợp nhất để chuẩn bị dữ liệu lớn và triển khai các mô hình Machine Learning, theo dõi thử nghiệm với MLflow.

Kỹ sư Hạ tầng/Data Platform muốn tìm hiểu về kiến trúc hợp nhất của Microsoft để đánh giá và áp dụng vào chiến lược dữ liệu của doanh nghiệp.

Chuẩn đầu ra

Kỹ năng Xử lý dữ liệu End-to-End

Thực hành thành công quy trình đầy đủ trên Fabric: Ingestion (Dataflows Gen2) → Transformation (Notebooks/Warehouse) → Reporting (Power BI), vận hành theo mô hình Bronze → Silver → Gold.

Năng lực Quản trị Kiến trúc Lakehouse

Hiểu được cách OneLake lưu trữ dữ liệu tập trung, biết cách tạo và vận hành các Fabric Item (Lakehouse, Warehouse) để tối ưu hóa việc truy vấn bằng cả SQL và Spark.

Thành thạo Công cụ Phân tích Tài chính

Xây dựng được một dự án phân tích dữ liệu tài chính (Financial Dashboard) từ dữ liệu thực tế, sử dụng Warehouse và Power BI để tạo mô hình semantic và báo cáo trực quan, có độ tin cậy cao.

Kỹ năng Phân tích Dữ liệu Sự kiện

Có khả năng thiết lập hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu thời gian thực (Real-time Analytics) sử dụng Eventstream và KQL Database.

Lộ trình học tập

Buổi 1: OneLake, Lakehouse và Notebooks

- Hiểu khái niệm OneLake, Lakehouse (Files và Tables), Delta/Iceberg.

- Tạo bảng từ file và thực hiện ETL cơ bản qua notebook.

- Quản lý dữ liệu qua các tầng: bronze → silver → gold.

Buổi 2: Ingestion với Dataflows Gen2 và Pipelines

- Sử dụng Dataflows Gen2 để ingest dữ liệu low-code từ CSV, SaaS, hoặc database.

- Điều phối pipeline bằng Fabric Pipelines, thiết lập lịch chạy và cảnh báo lỗi.

Buổi 3: Warehouse, SQL và Power BI

- Tạo Warehouse phục vụ truy vấn SQL.

- Xây dựng mô hình semantic và báo cáo Power BI.

Buổi 4: Data Science & Machine Learning với Notebook và MLflow

- Phân tích dữ liệu với pandas/PySpark.

- Huấn luyện mô hình và ghi lại kết quả bằng MLflow.

Buổi 5: Phân tích thời gian thực (KQL DB và Eventstream)

- Tạo Eventstream ingest dữ liệu sự kiện thời gian thực.

- Ghi dữ liệu vào KQL Database và tạo dashboard thời gian thực.

PROJECT CUỐI KHÓA

XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TÀI CHÍNH VỚI MICROSOFT FABRIC

Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Lê Phong Vũ

Lead Data Engineer tại MoMo

- Với hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Engineering, anh Vũ từng đảm nhiệm các vị trí quan trọng tại MoMo, Tiki, VNG, và CIC Data.
- Anh có chuyên môn sâu về Apache Flink, Spark, Kafka, HBase, cùng khả năng thiết kế pipeline real-time và batch processing cho hệ thống có hàng triệu người dùng.