(Rikkei sẽ liên hệ với bạn và gửi tặng tài liệu quả email hoặc Zalo)
Tặng Bạn Trọn Bộ Tài Liệu Data Engineer Thực Chiến - Miễn Phí
Bộ Tài Liệu Data Engineering Thực Chiến
Từ Nền Tảng Đến Thiết Kế Hệ Thống Dữ Liệu Lớn
(Chi tiết lộ trình học và cách thức triển khai các công cụ Spark, Kafka, Airflow cho mọi kỹ sư)
Module 1 (Buổi 1 - 4)
SQL Nâng Cao & Database Design
Nắm vững SQL nâng cao (Window Functions, CTE, Subquery). Thiết kế schema Star/Snowflake cho Data Warehouse. Tối ưu hóa query và indexing trên PostgreSQL.
Module 2 (Buổi 5 - 8)
ETL Pipeline & Data Warehouse
Xây dựng pipeline ETL đầu tiên từ nguồn tới Data Warehouse. Làm sạch, chuẩn hóa và kiểm soát chất lượng dữ liệu. Triển khai Slowly Changing Dimensions (SCD).
ĐĂNG KÝ TƯ VẤN
Module 3 (Buổi 9 - 12)
ETL/ELT & Workflow Orchestration
Thiết kế kiến trúc ETL/ELT. Điều phối và tự động hóa quy trình chạy pipeline với công cụ Apache Airflow. Kiểm thử, phát hiện lỗi và giám sát đường ống dữ liệu bán hàng.
Module 4 (Buổi 13 - 16)
Spark for Large-scale Data (Big Data)
Xử lý dữ liệu lớn bằng Apache Spark & PySpark. Phân tích, biến đổi dữ liệu phân tán. Học kỹ thuật tối ưu hóa Spark Job và xây dựng Batch Pipeline xử lý hàng chục triệu bản ghi.
ĐĂNG KÝ TƯ VẤN
Module 5 (Buổi 17 - 19)
Kafka & Streaming Pipeline
Thiết lập hệ thống dữ liệu thời gian thực (Real-time) sử dụng Apache Kafka. Xây dựng Streaming Pipeline để thu thập log clickstream của người dùng và các sự kiện giao dịch.
Module 6 (Buổi 20 - 22)
Production-like Environment & Observability
Container hóa hạ tầng với Docker. Thiết lập Mini Data Platform tích hợp Data Lake (MinIO) và Data Warehouse (BigQuery/ClickHouse). Xây dựng hệ thống giám sát pipeline (Prometheus & Grafana).
ĐĂNG KÝ TƯ VẤN
Module 7 (Buổi 23 - 24)
GenAI Productivity & AI Agents in DE
Sử dụng GenAI để tăng tốc viết code SQL và Python Pipeline. Thiết kế quy trình xử lý dữ liệu tự động sử dụng các AI Agent thông minh (Agentic Workflow).
Module 8 - 9 (Buổi 25 - 28)
AI-Assisted DataOps & Quality Control
Tự động phát hiện lỗi và giám sát chất lượng dữ liệu bằng AI. Ứng dụng AI cho DataOps để phát hiện sớm sự cố rò rỉ hoặc nghẽn mạng dữ liệu. Hoàn thành Portfolio AI-Native Data Platform.
ĐĂNG KÝ TƯ VẤN
Module 10 - 11 (Buổi 29 - 32)
Capstone Project (End-to-End Data Platform)
Tích hợp và xây dựng nền tảng xử lý dữ liệu đầu-cuối hoàn chỉnh. Tham gia Demo Day trình bày đồ án tốt nghiệp trước hội đồng giám khảo và nhà tuyển dụng.
On Job Training (1 tháng)
Thực tập tại doanh nghiệp thực tế
Thực tập 1 tháng trực tiếp tại Rikkeisoft hoặc doanh nghiệp đối tác để giải quyết dự án thật, tích lũy kinh nghiệm và làm đẹp hồ sơ ứng tuyển.
ĐĂNG KÝ TƯ VẤN
Phase 1 Foundation
Phase 2 Data Pipeline
Phase 3 Real-time & Cloud
Phase 4 AI-Native DE
Phase 5 OJT & Project
Lộ Trình Đào Tạo 5 Tháng Thực Chiến
Chương trình bao gồm 32 buổi học chính thức (~80 giờ học) chia làm các Phase từ cơ bản đến nâng cao + 1 tháng OJT.
GIỚI THIỆU CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO DATA ENGINEER TẠI RIKKEI
Bằng cấp & Chứng nhận uy tín
BẢO CHỨNG TỪ HUST
Chứng nhận Khóa học từ ĐH Bách Khoa
Do BK Fintech – Đại học Bách Khoa Hà Nội cấp chính thức.
Được blockchain hóa bảo mật để nhà tuyển dụng dễ dàng tra cứu.
Bảo chứng vàng cho năng lực chuyên môn hệ thống của học viên.
KINH NGHIỆM THỰC TẾ
Chứng nhận Thực tập từ Rikkei Education
Do Rikkei Education và các doanh nghiệp đối tác OJT cấp.
Minh chứng rõ ràng cho 1 tháng làm việc dự án thật của học viên.
Giúp CV của học viên nổi bật hơn vì đã có kinh nghiệm làm việc thật.
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO DATA ENGINEER
VIỆN CÔNG NGHỆ VÀ KINH TẾ SỐ - ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VÀ RIKKEI EDUCATION
ĐỊA CHỈ
Đại học Bách Khoa Hà Nội:
Số 1 Đại Cồ Việt, Hai Bà Trưng, Hà Nội
Công ty Cổ phần Rikkeisoft:
Tầng 21, Handico Tower, Đường Phạm Hùng, Mễ Trì Hạ, Nam Từ Liêm, Hà Nội
Công ty TNHH Rikkei Education:
Tầng 7, Tháp A, Tòa nhà Sông Đà, Đường Phạm Hùng, Mỹ Đình, Nam Từ Liêm, Hà Nội