Databricks Data Engineering Bootcamp

Trong kỷ nguyên dữ liệu, doanh nghiệp không chỉ cần lưu trữ mà còn phải xử lý, khai thác và quản trị dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Databricks với kiến trúc Lakehouse đang trở thành nền tảng hàng đầu để xây dựng hệ thống dữ liệu hiện đại, kết hợp sức mạnh của Data Lake và Data Warehouse. Tuy nhiên, để triển khai Databricks thành công, kỹ sư dữ liệu cần có kiến thức nền tảng vững chắc và kỹ năng thực chiến. Đây chính là mục tiêu của khóa học Thực chiến Databricks Data Engineering – giúp học viên vừa nắm kiến thức, vừa thực hành trên các dự án sát thực tế, đồng thời chuẩn bị sẵn sàng cho chứng chỉ Databricks Data Engineer Professional.

Khóa học được thiết kế cho:

- Data Engineer muốn làm chủ Databricks và tối ưu data pipelines.

- Data Analyst / BI Developer mong muốn mở rộng sang mảng xử lý dữ liệu lớn và tự động hóa ETL.

- Software Engineer muốn chuyển hướng sang lĩnh vực Data Engineering.

- Sinh viên hoặc người mới bước vào ngành dữ liệu có nền tảng Python/SQL cơ bản, muốn tiếp cận nhanh công cụ dữ liệu thực tế.

- Chuyên gia dữ liệu trong doanh nghiệp cần ứng dụng Databricks để giải quyết các bài toán ingestion, batch/streaming, CDC và quản trị dữ liệu.

Nội dung khóa học

Khóa học kéo dài 8 tuần, gồm 16 buổi (40 giờ học), kết hợp 40% lý thuyết và 60% thực hành. Nội dung chính:

- Nền tảng Lakehouse, Delta Lake và Spark SQL.

- Xây dựng ETL/ELT pipelines với batch & streaming.

- Delta Lake nâng cao: CDC, Time Travel, Optimize, Z-Order.

- Orchestration với Databricks Workflows & CI/CD.

- Performance tuning & Spark optimization.

- Unity Catalog, bảo mật và quản trị dữ liệu.

- Capstone Project: Xây dựng end-to-end pipeline từ Kafka → Delta Lake → Power BI.

Học viên sẽ được luyện tập qua nhiều lab thực chiến và một dự án cuối khóa, đảm bảo kiến thức có thể áp dụng ngay vào công việc.

Khóa học được dẫn dắt bởi Sinh Hoàng, hiện là Data & Analytics Delivery Manager tại CMC Global. Với nhiều năm kinh nghiệm triển khai các hệ thống Data Platform, Hadoop, Kafka, OpenMetadata, Power BI và Databricks, Sinh đã trực tiếp quản lý và dẫn dắt các dự án dữ liệu quy mô lớn trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng và doanh nghiệp. Mentor không chỉ mang đến kiến thức nền tảng và lộ trình luyện thi chứng chỉ Databricks Data Engineer Professional, mà còn chia sẻ các best practices và kinh nghiệm thực chiến từ môi trường dự án thực tế.

• Data Analyst / BI Developer muốn nâng cấp kỹ năng lên Xây dựng pipeline & xử lý dữ liệu quy mô lớn.
• Kỹ sư dữ liệu truyền thống (ETL, SQL, DWH) muốn học Spark + Databricks + Lakehouse để làm việc trong môi trường hiện đại (Cloud).
• Software Engineer (Lập trình viên Java / Python) muốn chuyển sang mảng Data Engineering / Big Data

• Yêu cầu kỹ thuật: Người học cần có máy tính cá nhân cấu hình tốt, Thẻ visa hoặc master card để đăng ký tài khoản dùng thử
• Yêu cầu về kiến thức đầu vào: SQL cơ bản, Python cơ bản, kiến thức về dữ liệu: hiểu khái niệm bảng, schema, file CSV/Parquet, Cloud & Storage (awareness): đã nghe qua hoặc có khái niệm về S3, ADLS, hoặc storage trong cloud

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ:

• Thành thạo Databricks & Spark – nắm vững cách xử lý dữ liệu lớn bằng PySpark và SQL.
• Xây dựng Data Pipeline – thiết kế và triển khai ETL/ELT cho dữ liệu batch & streaming.
• Làm chủ Delta Lake & Lakehouse – quản lý dữ liệu tin cậy, linh hoạt và tối ưu chi phí.
• Quản trị & tối ưu hệ thống – phân quyền, quản lý chất lượng dữ liệu, tuning hiệu năng.
• Sẵn sàng thi chứng chỉ & tham gia dự án thực tế – đủ năng lực tham gia dự án Data Engineer và thi chứng chỉ Databricks.