AI Study Buddy không chỉ là công cụ học mà còn là community chia sẻ khoá học. Người học có thể cá nhân hóa, chỉnh sửa và bán lại khoá học trên kho nội dung với cơ chế chia sẻ doanh thu rõ ràng. Khóa học Data Engineer từ cơ bản đến nâng cao Xem khóa học: https://khoa-hoc.aistudybuddy.net/khoa-hoc-data-engineer-tu-co-ban-en-nang-cao Trang chủ ASB: https://aistudybuddy.net/ Mục tiêu học tập: Trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành một Kỹ sư Dữ liệu (Data Engineer), từ những khái niệm cơ bản đến các công nghệ nâng cao. Người tạocontent hunger Ngôn ngữvi Cấp độ2 Giờ học/ngày1 Tổng số ngày7 Thời lượng (ngày)7 Cập nhật16/10/2025 02:02 Video giới thiệu: Xem tại đây Ngày 1 – Nội dung khởi đầu ### Giới thiệu Chào mừng bạn đến với tuần đầu tiên của khóa học Kỹ sư Dữ liệu! Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu vai trò và tầm quan trọng của Kỹ thuật Dữ liệu trong thế giới hiện đại. ### 1. Kỹ sư Dữ liệu là ai? Kỹ sư Dữ liệu (Data Engineer - DE) là người xây dựng và duy trì các hệ thống, cơ sở hạ tầng và kiến trúc để thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn. Họ là nền tảng cho phép các Nhà khoa học Dữ liệu (Data Scientist) và Nhà phân tích Dữ liệu (Data Analyst) thực hiện công việc của mình một cách hiệu quả. ### 2. Tại sao vai trò này lại quan trọng? - **Bùng nổ dữ liệu**: Lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày là khổng lồ. Cần có các chuyên gia để quản lý dòng chảy này. - **Nền tảng cho AI/ML**: Các mô hình Trí tuệ nhân tạo và Học máy cần dữ liệu sạch, có cấu trúc và sẵn sàng để huấn luyện. DE đảm bảo điều này. - **Ra quyết định dựa trên dữ liệu**: Doanh nghiệp cần dữ liệu chính xác và kịp thời để đưa ra các quyết định chiến lược. ### 3. Trách nhiệm chính của một Kỹ sư Dữ liệu - **Xây dựng đường ống dữ liệu (Data Pipelines)**: Thiết kế các quy trình tự động để di chuyển dữ liệu từ nguồn (ví dụ: ứng dụng, API, database) đến nơi lưu trữ (ví dụ: data warehouse, data lake). - **Thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu**: Lựa chọn, triển khai và tối ưu hóa các hệ thống lưu trữ dữ liệu. - **Đảm bảo chất lượng dữ liệu**: Xây dựng các quy trình kiểm tra để đảm bảo dữ liệu là chính xác, đầy đủ và nhất quán. - **Tối ưu hóa hiệu suất**: Đảm bảo các hệ thống xử lý dữ liệu hoạt động nhanh chóng và hiệu quả. ### 4. Vòng đời dữ liệu (Data Lifecycle) Một DE làm việc trên toàn bộ vòng đời của dữ liệu: 1. **Thu thập (Ingestion)**: Lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau. 2. **Lưu trữ (Storage)**: Lưu dữ liệu vào nơi phù hợp (Data Lake, Data Warehouse). 3. **Xử lý & Biến đổi (Processing & Transformation)**: Làm sạch, định dạng lại, và làm giàu dữ liệu (ví dụ: ETL/ELT). 4. **Phục vụ (Serving)**: Cung cấp dữ liệu đã xử lý cho người dùng cuối (Analyst, Scientist, ứng dụng). ### Bài tập thực hành - **Suy ngẫm**: Hãy nghĩ về một ứng dụng bạn sử dụng hàng ngày (ví dụ: Spotify, Grab, TikTok). Dữ liệu nào đang được tạo ra? Một Kỹ sư Dữ liệu có thể làm gì với dữ liệu đó? Đăng tự động từ AI Study Buddy • 30/10/2025 02:03
