Airdrop miễn phí mùa 7 đang DIỄN RA! Trả lời các câu hỏi thú vị hoặc làm những nhiệm vụ đơn giản để kiếm phần thường trong 30K$ từ BitDegree. Tham gia ngay ! 🔥
Data Engineering (Kỹ thuật dữ liệu) là một trong những lựa chọn nghề nghiệp sinh lợi nhất trong lĩnh vực STEM. Có nhu cầu cao đối với các chuyên gia toàn diện, có trình độ – và lộ trình sự nghiệp Data Engineer DataCamp dựa trên Python có thể giúp bạn trở thành một trong số họ. Vì vậy, hãy yên tâm - hôm nay, chúng ta sẽ làm rõ mọi khóa học trên con đường sự nghiệp này.
Tất nhiên, trước khi bắt đầu với bài đánh giá Data Engineer DataCamp này, trước tiên chúng ta phải tìm hiểu vai trò này có ý nghĩa gì và vai trò này khác với các nhà khoa học dữ liệu như thế nào. Bạn sẽ tìm hiểu điều gì làm cho kỹ thuật dữ liệu trở thành một lựa chọn nghề nghiệp được yêu cầu như vậy. Và, tất nhiên, bạn sẽ thấy chính xác cách DataCamp có thể giúp bạn bắt đầu.
Bạn có thể đã hình dung ra – Data Engineer DataCamp với lộ trình nghề nghiệp Python sẽ đóng vai trò là bước đệm để bạn bước vào ngành này. Chúng ta sẽ xem xét toàn bộ lộ trình - mọi khóa học mà bạn sẽ thực hiện như một phần trong quá trình đào tạo của mình. Trong hơn 70 giờ, bạn sẽ có thể chuyển từ một lập trình viên Python mới bắt đầu thành một kỹ sư dữ liệu sẵn sàng cho thị trường.
Vì vậy, hãy bắt đầu hành trình sự nghiệp mới của bạn.
Mục lục
Tại sao bạn nên chọn Con đường Data Engineer DataCamp?
Trước khi chúng ta đi sâu vào đánh giá DataCamp Data Engineer, trước tiên hãy thiết lập con đường sự nghiệp này sẽ diễn ra như thế nào và bạn cần có những kỹ năng nào để khẳng định vị trí của mình trong ngành. Trước tiên, chúng ta sẽ xem kỹ sư dữ liệu làm gì và tại sao lĩnh vực này lại sinh lợi như vậy.
Ưu đãi mới nhất ngay lúc này:Follow the Datacamp promo code link & get an exclusive 25% OFF Datacamp subscriptions. Act now while the offer is still available!
Bạn có thể muốn sử dụng thay thế cho thuật ngữ “kỹ sư dữ liệu” và “nhà khoa học dữ liệu”. Xét cho cùng, cả hai dường như đều đến từ cùng một ngành và đều có những vai trò vô cùng quý giá trong lĩnh vực công nghệ. Tuy nhiên, có một số khác biệt đáng kể giữa hai vai trò này.
Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trực tiếp với dữ liệu. Họ thu thập dữ liệu và thực hiện phân tích của nó. Về cơ bản, họ xử lý toàn bộ luồng dữ liệu và biến nó thành hình ảnh trực quan mà chúng ta có thể hiểu dễ dàng hơn.
Nhưng để đảm bảo dữ liệu lưu chuyển thông suốt thì cần có cơ sở hạ tầng. Đây là nơi các kỹ sư dữ liệu tham gia – họ tạo ra các hệ thống đảm bảo các nhà khoa học dữ liệu có thể làm những gì họ cần làm. Nếu dữ liệu là luồng cần truyền qua mạng, thì các kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm xây dựng đường ống.
Vì vậy, kỹ thuật dữ liệu là một công việc khá quan trọng trong thế giới khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh. Nó đòi hỏi sự hiểu biết tốt về hệ thống dữ liệu, kiến thức về ngôn ngữ lập trình và sự chú ý đến từng chi tiết.
Bạn có thể nói rằng các kỹ sư dữ liệu là những người giỏi trong mọi ngành nghề – họ phải biết Python và SQL, cùng với các ngôn ngữ khác, làm việc với các hệ điều hành khác nhau, hiểu kho dữ liệu và máy học cũng như có thể làm việc với các công cụ kinh doanh thông minh. Và đó là chưa kể đến những kỹ năng tổng quát hơn, chẳng hạn như sự sáng tạo và sự chú ý.
Có đầy đủ các kỹ năng hiểu biết về dữ liệu và năng lực kỹ thuật không phải là một kỳ tích nhỏ – theo Báo cáo việc làm mới nổi của Hoa Kỳ năm 2020 của LinkedIn, kỹ thuật dữ liệu là một trong những công việc được tìm kiếm nhiều nhất.
Vì vậy, làm thế nào để bạn tìm thấy điểm đầu vào của mình trong một ngành đòi hỏi kỹ năng cao và có nhu cầu cao như vậy? Bạn có thể bắt đầu công việc của mình bằng cách theo dõi lộ trình sự nghiệp Data Engineer DataCamp với Python. Đó là một trong nhiều con đường được cung cấp bởi nền tảng này. Lộ trình sự nghiệp là một loạt các khóa học dành riêng để chuẩn bị cho công việc mơ ước trong tương lai của bạn.
Các khóa học DataCamp cung cấp cho bạn cơ hội học tập hấp dẫn, được ứng dụng trên trò chơi điện tử. Tuy nhiên, trước khi bạn chuyển sang con đường DataCamp Data Engineer, bạn nên có một số hiểu biết về cách thức hoạt động của Python và SQL. Chúng tôi đã đề cập đến cả hai khóa học DataCamp Python và SQL thân thiện với người mới bắt đầu, vì vậy bạn sẽ không phải đi đâu xa.
Với 73 giờ nội dung xuyên suốt 19 khóa học và 2 bài đánh giá, lộ trình Data Engineer DataCamp sẽ giúp bạn đi đúng hướng để trở thành một chuyên gia toàn diện. Với quy mô của con đường sự nghiệp này, chúng ta không thể đi sâu vào từng khóa học. Tuy nhiên, tại đây, bạn sẽ tìm thấy các mô tả ngắn về các khóa học.
Chúng tôi đã nhóm chúng thành ba loại: mới bắt đầu, trung cấp và nâng cao. Tất nhiên, bạn nên theo dõi từng khóa học vì chúng được liệt kê trong lộ trình Datacamp Data Engineer. Tuy nhiên, hãy thoải mái gắn bó với một số khóa học trong một thời gian dài hơn – và thậm chí chuyển sang một ngành nghề hoặc kỹ năng khác, tất cả đều có cùng mức giá!
Không chần chừ thêm nữa, đây là mọi khóa học trong lộ trình sự nghiệp Data Engineer DataCamp, bắt đầu từ cấp độ mới bắt đầu.
Khóa học Data Engineer DataCamp: Mới bắt đầu
Như tôi đã đề cập, biết Python và SQL, ở một mức độ nào đó, là điều kiện tiên quyết để hiểu lộ trình Data Engineer DataCamp. Vì vậy, khi tôi nói “mới bắt đầu”, ý tôi là lĩnh vực này cụ thể chứ không phải lập trình nói chung. Ngoài ra, chúng ta hãy xem các khóa học thuộc danh mục này.
Danh mục đầu tiên sẽ giúp bạn trau dồi kỹ năng Python để có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình này một cách hiệu quả. Tất nhiên, bạn sẽ tiếp tục quay lại Python trong suốt lộ trình DataCamp Data Engineer, nhưng gần như tất cả các khóa học đầu tiên đều dựa trên Python.
Để đảm bảo rằng tất cả các cấp độ khác nhau của kỹ sư dữ liệu mới bắt đầu đã sẵn sàng cho thử thách, DataCamp đã phát triển khóa học Kỹ thuật dữ liệu cho mọi người dễ tiếp cận.
Đối với khóa học kỹ sư dữ liệu của DataCamp đầu tiên này, bạn sẽ không bắt buộc phải kiểm tra kỹ năng viết mã của mình. Kỹ thuật dữ liệu cho mọi người là khóa học được thiết kế để cung cấp cho bạn sự hiểu biết về công việc của các kỹ sư dữ liệu và cách công việc của họ hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu.
Trong chương đầu tiên, bạn sẽ tìm hiểu kỹ sư dữ liệu chính xác là gì. Bạn sẽ tìm hiểu thêm về tầm quan trọng của vai trò này trong khoa học dữ liệu và tìm hiểu kiến thức cơ bản về cách tạo đường dẫn dữ liệu.
Sau đó, bạn sẽ tìm hiểu thêm về cấu trúc dữ liệu và cách làm việc với nó để đảm bảo rằng các nhà phân tích có thể dễ dàng tìm kiếm và sắp xếp thông tin họ cần. Cuối cùng, bạn sẽ xử lý dữ liệu. Điều này liên quan đến các tác vụ như thao tác và làm sạch dữ liệu để đảm bảo rằng mọi dữ liệu không cần thiết đều được lọc ra.
Như bạn đã biết, lộ trình nghề nghiệp này giả định rằng bạn đã có một số kỹ năng Python. Rốt cuộc, tiêu đề đầy đủ của toàn bộ bài hát là Kỹ sư dữ liệu với Python. Vì vậy, bạn phải chứng minh rằng bạn đã hiểu ngôn ngữ lập trình này đủ tốt để đi đúng hướng.
Signal là hệ thống đánh giá độc đáo của DataCamp. Nó được phát triển để giúp bạn tìm ra kiến thức của bạn có thể còn thiếu sót ở đâu và xem bạn có thể lấp đầy những khoảng trống này như thế nào. Signal cung cấp cho bạn một phác thảo rõ ràng, trực quan về điểm mạnh và điểm yếu của bạn.
Dựa trên các kỹ năng của bạn, bạn sẽ nhận được các đề xuất được cá nhân hóa cho các khóa học kỹ sư dữ liệu của DataCamp để giúp bạn cải thiện. Bạn có thể xem đây là điểm kiểm tra ban đầu – bạn giỏi kỹ năng Python nào và bạn nên tập trung vào kỹ năng nào hơn? Hoàn thành bài đánh giá này sẽ giúp bạn đi đúng hướng mà không bị lạc trong hành trình kỹ thuật dữ liệu của mình.
Và đây là phần hay nhất – bạn có thể hoàn thành miễn phí các bài đánh giá DataCamp Signal. Vì vậy, khi khả năng Python của bạn đã được cải thiện, bạn có thể quay lại ngay con đường Data Engineer DataCamp – và cảm thấy tự tin hơn vào khả năng lập trình của mình.
Mặc dù khóa học Kỹ thuật dữ liệu cho mọi người đã cung cấp cho bạn những hiểu biết cơ bản về công việc này, nhưng bạn vẫn chưa tìm hiểu về những công cụ mà công việc này yêu cầu. Khóa học Giới thiệu về Kỹ thuật dữ liệu ở đây để trình bày chính xác điều đó.
Bạn sẽ củng cố kiến thức của mình về con đường sự nghiệp này và những gì nó đòi hỏi. Phần cốt lõi của khóa học này là làm quen với bộ công cụ kỹ sư dữ liệu. Trước hết, bạn sẽ tìm hiểu về cơ sở dữ liệu và cách sử dụng chúng. Sau đó, bạn sẽ xem xét một số công cụ lập lịch trình và xử lý phổ biến.
Mục tiêu của bạn cho khóa học kỹ sư dữ liệu của DataCamp này là hiểu rõ về quy trình kỹ thuật dữ liệu thiết yếu – Trích xuất, Chuyển đổi và Tải (ETL). Bạn sẽ có cơ hội làm việc với dữ liệu thô và trong nhiệm vụ của mình, bạn sẽ hoàn thành toàn bộ quy trình ETL trong một nghiên cứu tình huống dựa trên DataCamp.
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Khóa học Data Engineer DataCamp: Trung cấp
Với những yếu tố cần thiết đã được đề cập, hãy nâng nó lên một tầm cao mới. Các khóa học sau sẽ yêu cầu bạn có kiến thức Python và SQL trung cấp để làm việc hiệu quả.
Vì bạn đã quen thuộc với Python, bạn nên biết về thư viện pandas. Nó sẽ đóng vai trò là công cụ chính của bạn trong bước tiếp theo này trong lộ trình Data Engineer DataCamp của bạn. Bạn sẽ học cách sử dụng pandas để trích xuất dữ liệu cần thiết từ các định dạng tệp khác nhau.
Đầu tiên, bạn sẽ làm việc với việc trích xuất dữ liệu từ các tệp phẳng và xem cách chúng có thể được sửa đổi. Bạn sẽ được giới thiệu các chiến lược xử lý dữ liệu bị thiếu và lỗi. Sau đó, bạn sẽ chuyển sang tải các tệp Excel. Bảng tính là một phương pháp lưu trữ dữ liệu rất phổ biến, vì vậy bạn sẽ gặp rất nhiều tệp dữ liệu như vậy.
Bạn cũng sẽ sử dụng các kỹ năng SQL của mình bằng cách xử lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Cuối cùng, bạn sẽ trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu công khai bằng API web. Trong suốt khóa học kỹ sư dữ liệu của DataCamp này, bạn sẽ làm việc trên một số nghiên cứu điển hình sẽ giúp bạn củng cố kiến thức mới và đưa các kỹ năng của bạn vào bài kiểm tra.
Kỹ thuật dữ liệu yêu cầu xử lý kỹ lưỡng mã. Các hệ thống bạn sẽ xây dựng có thể sẽ phải xử lý lượng dữ liệu lớn. Vì vậy, bạn phải đảm bảo rằng mã bạn đang viết không chỉ dễ hiểu nhất có thể (xét cho cùng, không thể tránh được 100% lỗi do con người) mà còn hiệu quả và cung cấp khả năng thực thi nhanh.
Trong khóa học Kỹ sư dữ liệu ở DataCamp này, bạn sẽ học cách tiết kiệm tài nguyên máy tính của mình để tăng tốc độ và hiệu quả của mã mà bạn đang thực thi. Bạn sẽ làm việc với Thư viện chuẩn Python, cũng như NumPy và pandas, cho phép bạn truy cập một số công cụ Python được sử dụng phổ biến nhất.
Bạn sẽ thấy các mảng NumPy hoạt động như thế nào, tìm kiếm các nút cổ chai trong mã của bạn và áp dụng các chiến lược để loại bỏ chúng. Bạn cũng sẽ tối ưu hóa mã của mình bằng cách định hình mã và thử viết các mẫu vòng lặp.
Viết mã Python hiệu quả là một trong những khóa học DataCamp Python nổi bật của chúng tôi, bạn có thể tìm hiểu thêm tại đây.
Mã Python của bạn sẽ có rất nhiều hàm – các thành phần mã chịu trách nhiệm hoàn thành các tác vụ và làm cho mã của bạn dễ bảo trì và điều hướng. Tìm hiểu các phương pháp hay nhất để viết các hàm sẽ giúp bạn rất nhiều trong các dự án kỹ thuật dữ liệu của mình.
Trong khóa học này, bạn sẽ làm việc với các chuỗi tài liệu để tạo mã dễ đọc, dễ bảo trì và sử dụng. Bạn sẽ được giới thiệu với các trình quản lý bối cảnh và trang trí. Ngoài ra, để giúp bạn học cách sử dụng các hàm trong thực tế, bạn sẽ làm việc với các nghiên cứu điển hình và các nhiệm vụ lập trình thực tế.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về Viết Hàm trong Python và các khóa học Python chuyên sâu khác bằng cách nhấp vào đây.
Unix shell là một trình thông dịch dòng lệnh được sử dụng để thực thi mã Python. Khả năng sử dụng của nó là phổ biến – với shell, bạn có thể kết hợp các ứng dụng Python khác nhau, tự động hóa các tác vụ lập trình của mình và chạy các chương trình của bạn trên các cụm và hệ thống đám mây.
Trong khóa học Giới thiệu về Shell, bạn sẽ học cách sử dụng trình thông dịch dòng lệnh này một cách hiệu quả. Bạn sẽ tìm hiểu về lịch sử ngắn gọn của Unix shell và cách nó quản lý để vẫn là một trong những mục yêu thích của ngành thậm chí nửa thế kỷ sau.
Từ quan điểm kỹ thuật hơn, bạn sẽ thao tác dữ liệu. Bạn sẽ sử dụng các công cụ đơn giản để hoàn thành một số tác vụ lập trình phức tạp. Unix hoàn toàn là về việc kết hợp các lệnh, vì vậy bạn sẽ trở thành một lập trình viên hiệu quả hơn với shell.
Cuối cùng, bạn sẽ không chỉ làm việc với các cài đặt trước. Khi kết thúc khóa học kỹ sư dữ liệu ở DataCamp này, bạn sẽ biết cách tạo và kết hợp các công cụ của riêng mình mà bạn có thể sử dụng lại trong các dự án trong tương lai.
Khóa học Xử lý dữ liệu trong Shell được xây dựng dựa trên kiến thức bạn thu thập được trong khóa học trước. Tại đây, bạn sẽ làm việc với các kỹ năng dòng lệnh cụ thể. Chúng sẽ giúp bạn tối ưu hóa mã của mình, tiết kiệm thời gian khi làm việc với các dự án của bạn và hoàn thành xử lý dữ liệu bằng các dòng lệnh đơn giản.
Bạn sẽ học cách sử dụng dòng lệnh để tải xuống dữ liệu từ máy chủ web. Bạn sẽ sử dụng một số công cụ khác nhau, như curl và Wget. Thư viện dòng lệnh csvkit sẽ giúp bạn thực hiện các quy trình xem trước, lọc và thao tác dữ liệu dễ dàng hơn.
Khóa học kỹ sư dữ liệu ở DataCamp này sử dụng bộ dữ liệu Spotify công khai, vì vậy, bạn sẽ có cơ hội thực hiện các chương trình của mình bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực, mang đến cho bạn trải nghiệm mà bạn có thể tái tạo trong các dự án kỹ thuật dữ liệu của mình.
Nếu bạn đang tìm cách xây dựng các đường dẫn phân tích dựa trên đám mây, thì bạn cần nắm vững nghệ thuật viết Bash scripting. Bash là ngôn ngữ kịch bản mà các kỹ sư dữ liệu sử dụng để thao tác dữ liệu và phát triển đường dẫn. Nếu bạn chưa từng có kinh nghiệm với Bash, khóa học này sẽ giúp bạn nắm được những kiến thức cơ bản.
Biết Bash shell sẽ cho phép bạn thực thi toàn bộ chương trình bằng một dòng lệnh. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách viết các đường dẫn dòng lệnh đơn giản, các biến chuỗi và số cũng như các câu lệnh điều khiển.
Khi kết thúc khóa học Giới thiệu về Bash Scripting, bạn sẽ biết cách tự động hóa các chương trình của mình và lên lịch thực thi để đảm bảo các quy trình chạy trơn tru ngay cả khi không có sự giám sát liên tục của bạn.
Bạn có thể thắc mắc - không phải khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu là hai thứ khác nhau sao? Đúng là như vậy. Tuy nhiên, với tư cách là một kỹ sư dữ liệu, bạn sẽ hợp tác chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu và hai lĩnh vực này đan xen với nhau.
Unit testing (kiểm tra đơn vị) là một phần cần thiết của quá trình phát triển dự án. Việc kiểm tra các đơn vị riêng lẻ của mã nguồn rất hữu ích để giảm thời gian phát triển và xem thành phần mã nào thực sự hoạt động như mong đợi. Khóa học Kiểm tra đơn vị cho Khoa học dữ liệu bằng Python sẽ hướng dẫn bạn cách viết một bộ kiểm tra đầy đủ bằng Python.
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách viết và chạy các bài kiểm tra đơn vị cơ bản. Vì không có đoạn mã nào hoàn hảo ngay từ đầu nên bạn sẽ học cách phát hiện và sửa lỗi. Bạn sẽ có thể diễn giải chính xác các kết quả kiểm tra và biết các thông lệ hiện tại của cấu trúc kiểm tra đơn vị là gì.
Python là một ngôn ngữ đa mô hình có thể được sử dụng cho lập trình hướng đối tượng (OOP). Phương pháp lập trình này, trong đó bạn coi tất cả dữ liệu và mã là đối tượng, được coi là hiệu quả và hợp lý, đồng thời chuẩn bị cho bạn viết mã rõ ràng hơn, dễ theo dõi hơn.
Trong khóa học Lập trình hướng đối tượng trong Python, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc chính của OOP và cách bạn có thể triển khai chúng trong các dự án của mình. Lập trình hướng đối tượng có thể tái sử dụng dễ dàng, đảm bảo rằng các dự án trong tương lai của bạn hiệu quả và được tối ưu hóa, đồng thời bạn tốn ít thời gian hơn để viết các dòng mã mới.
Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn kinh nghiệm thực tế khi phát triển các thuộc tính, hàm tạo và phương thức của riêng bạn. Vào thời điểm bạn hoàn thành mỗi chương, bạn sẽ có thể viết mã rõ ràng, hiệu quả và quan trọng nhất, hoạt động tốt.
Để tìm hiểu thêm về khóa học Lập trình hướng đối tượng trong Python, bạn có thể tìm thấy tổng quan của chúng tôi tại đây.
Quá trình phát triển các đường dẫn dữ liệu rất phức tạp. Khi bạn mới bắt đầu, trước tiên bạn thường phải thực hiện nhiều công việc theo cách thủ công để thiết lập các mẫu trong tương lai của mình. Airflows có thể giúp bạn đẩy nhanh quá trình này – chúng được sử dụng để tự động hóa việc lập lịch trình, xử lý lỗi và các quy trình khác liên quan đến quy trình kỹ thuật dữ liệu của bạn.
Khóa học Giới thiệu về Airflow trong Python sẽ dạy cho bạn những kiến thức cần thiết khi làm việc với Airflow Apache. Khóa học này rất nặng về kỹ thuật dữ liệu, vì vậy nó sẽ cung cấp cho bạn nền tảng tốt để tham gia vào lĩnh vực này.
Bạn sẽ tìm hiểu về các quy trình kỹ thuật dữ liệu được sử dụng nhiều nhất và cách Airflow có thể giúp giảm các bước cần thiết để hoàn thành chúng xuống chỉ còn một bước.
Bạn sẽ thấy cách tối ưu hóa thời gian quy trình làm việc của mình bằng cách giám sát các quy trình của bạn qua Airflow. Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể xây dựng quy trình công việc chất lượng sản xuất của riêng mình bằng Airflow và triển khai chúng trong thực tế.
Spark là một công cụ bạn sẽ thường gặp nếu đang làm việc với Python. Nó được sử dụng để làm việc với tính toán song song, đặc biệt khi xử lý lượng dữ liệu lớn. Khóa học Giới thiệu về PySpark sẽ hướng dẫn bạn tất cả về cách sử dụng PySpark, một gói quản lý dữ liệu trong bộ công cụ Spark.
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng Spark cho các tác vụ quản lý dữ liệu của mình. Bạn sẽ làm việc với việc đọc và viết bảng - một trong những phương pháp trình bày dữ liệu phổ biến nhất. Sau đó, bạn sẽ chuyển sang cụ thể là công cụ PySpark. Tại đây, bạn sẽ thấy cách tối ưu hóa các truy vấn dữ liệu của mình và chỉ lọc những dữ liệu cần thiết.
Trước khi kết thúc, bạn sẽ tìm hiểu một chút về đường dẫn máy học và cách tự phát triển chúng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể làm việc hiệu quả với Spark và tạo các mô hình dữ liệu của riêng mình.
Bạn có thể đã nghe nói về từ viết tắt AWS - Amazon Web Services. Chúng là các dịch vụ dựa trên đám mây mà bạn có thể sử dụng để tối ưu hóa các tác vụ kỹ thuật dữ liệu và giảm khối lượng công việc của phần cứng. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách làm việc với S3, còn được gọi là Simple Storage Servce (Dịch vụ lưu trữ đơn giản).
Công nghệ đám mây ngày càng phát triển phổ biến. Nó an toàn, dễ quản lý, nhẹ hơn và tiết kiệm chi phí hơn rất nhiều so với việc duy trì các máy chủ nội bộ của riêng bạn. Vì vậy, biết cách làm việc với các dịch vụ đám mây là điều cần thiết đối với bất kỳ kỹ sư dữ liệu giỏi nào.
Khóa học Giới thiệu về AWS Boto trong Python sẽ cung cấp cho bạn kiến thức cơ bản về cách làm việc với AWS. Bạn sẽ tìm hiểu cách thiết lập đám mây cho các dự án liên quan đến dữ liệu của mình. Các khía cạnh bảo mật được đề cập để đảm bảo bạn tuân theo các giao thức phù hợp và không làm tổn hại đến dữ liệu của bạn.
Tất nhiên, như với hầu hết các khóa học DataCamp, bạn sẽ thực hành các kỹ năng của mình trước khi kết thúc khóa học bằng cách làm việc trên các nghiên cứu điển hình sử dụng dữ liệu trong thế giới thực.
Đây là điểm kiểm tra đánh giá thứ hai của bạn và là điểm dừng cuối cùng trước khi chúng ta chuyển sang nội dung nâng cao. Như bạn đã biết, DataCamp cung cấp các bài đánh giá miễn phí với Signal cho tất cả người dùng để tìm ra điểm yếu và củng cố điểm mạnh của họ bằng các kế hoạch học tập cá nhân.
Đến bây giờ, bạn phải là người dùng Python thành thạo, có khả năng làm việc với các công cụ quản lý dữ liệu và dịch vụ đám mây khác nhau. Đã đến lúc làm mới các kỹ năng SQL của bạn. Đánh giá này sẽ xác định trình độ của bạn với SQL khi phân tích dữ liệu.
Bạn sẽ có thể theo dõi quy trình của mình và quay lại ngay con đường DataCamp Data Engineer sau khi bạn đã sẵn sàng.
Khóa học Data Engineer DataCamp: Nâng cao
Chỉ còn lại một số khóa học trước mắt chúng ta. Khi chúng ta bước vào các môn học nâng cao hơn, bạn đang tiến một bước gần hơn để biến sự nghiệp mơ ước của mình trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu thành hiện thực.
Cơ sở dữ liệu quan hệ được coi là một trong những cách hiệu quả nhất để lưu trữ dữ liệu. Những cơ sở dữ liệu như vậy được sử dụng để tổ chức dữ liệu thành các mối quan hệ – các bảng duy nhất được kết nối với nhau thông qua các mối quan hệ. Đó là một cách hiệu quả để lưu trữ dữ liệu giúp bạn tránh dư thừa.
Khóa học Giới thiệu cơ sở dữ liệu quan hệ trong SQL sẽ hướng dẫn bạn cách phát triển các công cụ lưu trữ dữ liệu như vậy cho các dự án của riêng bạn. Bạn sẽ làm việc với dữ liệu thực tế được thu thập trong quá trình nghiên cứu học thuật để đảm bảo rằng bạn có được kinh nghiệm mà bạn có thể áp dụng vào công việc của mình.
Bạn sẽ học cách di chuyển dữ liệu từ bảng phẳng vào cơ sở dữ liệu và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Ngoài các kỹ năng thực tế, bạn cũng sẽ nhận được một số mẹo và thủ thuật để làm việc như một kỹ sư dữ liệu hiệu quả ngay từ ngày đầu tiên.
Nếu bạn đã từng học qua khóa kỹ năng Cơ bản về SQL trên DataCamp, thì bạn có thể biết ngôn ngữ này là một công cụ tuyệt vời như thế nào khi nói đến quản lý cơ sở dữ liệu. Thiết kế cơ sở dữ liệu là một trong những nhiệm vụ cốt lõi của kỹ sư dữ liệu – vì vậy, bạn phải đảm bảo rằng bạn biết thiết kế cơ sở dữ liệu tốt đòi hỏi những gì.
Trong khóa học Thiết kế cơ sở dữ liệu, bạn sẽ làm việc với các phương pháp được đề xuất trong ngành để đảm bảo sản phẩm của bạn cung cấp khả năng quản lý dữ liệu hiệu suất cao. Bạn sẽ tìm hiểu về hai phương pháp xử lý dữ liệu phổ biến – OLTP và OLAP. Hiểu khi nào chúng áp dụng tốt nhất sẽ cải thiện quy trình thiết kế cơ sở dữ liệu của bạn.
Bạn sẽ làm việc với các kỹ thuật lập mô hình dữ liệu nâng cao và học cách chuẩn hóa cơ sở dữ liệu. Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có hiệu quả trong việc thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu của riêng mình mà bạn có thể điều chỉnh dựa trên nhu cầu kinh doanh của mình.
Khả năng mở rộng là một khía cạnh quan trọng của phát triển ứng dụng. Bạn cần đảm bảo rằng sản phẩm của bạn hoạt động hiệu quả và giao diện người dùng tốt trên máy tính xách tay cũng như trên màn hình điện thoại của bạn. Điều này cũng áp dụng cho việc phát triển các ứng dụng quản lý dữ liệu – xét cho cùng, dữ liệu ở khắp mọi nơi.
Trong khóa học Giới thiệu về Scala, bạn sẽ tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình này được phát triển đặc biệt cho khả năng mở rộng. Đó là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung nổi bật vì sự ngắn gọn của nó.
Bạn sẽ tìm hiểu về cách làm việc với các loại dữ liệu khác nhau khi sử dụng Scala. Có một số cách khác nhau để viết mã bằng ngôn ngữ này, vì vậy có rất nhiều điều cơ bản cần đề cập. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ hoàn toàn có khả năng tự viết mã chương trình hoạt động.
Bạn chắc chắn đã nghe thuật ngữ Dữ liệu lớn trước đây. Khá dễ hiểu – Dữ liệu lớn đề cập đến lượng dữ liệu rất lớn mà các doanh nghiệp khác nhau xử lý hàng ngày. Để chứa Dữ liệu lớn, công việc của bạn với tư cách là một kỹ sư là phát triển đủ các đường ống dẫn.
Nguyên tắc cơ bản về Dữ liệu lớn với PySpark sẽ đưa bạn trở lại một vài bước để làm mới các kỹ năng PySpark mà bạn đã có được. Khung Spark được sử dụng để quản lý Dữ liệu lớn nhờ tốc độ cao đáng kể. Trên thực tế, Apache Spark được coi là một trong những khuôn khổ tốt nhất cho Dữ liệu lớn – và bạn sẽ tự mình kiểm tra nó.
Bạn sẽ làm việc với các mô-đun, khung và bộ dữ liệu khác nhau để tìm hiểu cách hoạt động của quản lý Dữ liệu lớn. Bạn sẽ có quyền truy cập vào một số nguồn dữ liệu thực tế sẽ giúp bạn tìm ra nghệ thuật chế tạo động lực.
Khi bạn đang làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, nhiều khả năng là bạn sẽ không cần phải xử lý tất cả dữ liệu đó. Chuẩn bị mọi thứ theo cách thủ công sẽ mất rất nhiều thời gian. Rất may, Apache Spark ở đây để giúp cuộc sống của bạn dễ dàng hơn.
Làm sạch dữ liệu trong Apache Spark với Python sẽ giới thiệu cho bạn quy trình chuẩn bị dữ liệu thô này. Nó được thực hiện để đảm bảo độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu. Trọng tâm của bạn là làm việc với Spark, vì ngôn ngữ lập trình này chạy nhanh hơn và chỉ cần một khung để chạy nhiều tác vụ phức tạp cùng một lúc.
Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể làm sạch các tệp dữ liệu của mình một cách hiệu quả và chuẩn bị xử lý chúng. Như thường lệ, bạn sẽ có cơ hội sử dụng dữ liệu thực tế và bắt đầu làm việc trên một số quy trình đầu tiên của mình.
MongoDB là một chương trình cơ sở dữ liệu NoSQL được sử dụng để khám phá dữ liệu có cấu trúc – và là chủ đề của khóa học cuối cùng trong lộ trình Data Engineer DataCamp. Bạn sẽ tìm hiểu những kiến thức cơ bản về MongoDB và cách nó có thể giúp bạn trong khi tìm kiếm và phân tích dữ liệu.
Khóa học Giới thiệu về MongoDB trong Python sẽ giúp bạn làm việc với dữ liệu có cấu trúc linh hoạt. Bạn sẽ làm việc trên các cấp cấu trúc và cấu trúc con để lọc và liên kết các tệp của mình. Bạn sẽ thấy cách khớp các mẫu với các giá trị.
Phân tích dữ liệu có cấu trúc có thể là một dự án tốn nhiều thời gian. Vì vậy, bạn sẽ được hiển thị một số phím tắt mà không ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của dữ liệu.
Khi kết thúc khóa học này, bạn không chỉ biết cách xử lý các tắc nghẽn liên quan đến băng thông và tận dụng MongoDB trên máy chủ của mình - mà bạn còn có thể đi đúng hướng để trở thành một kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp.
Giá cả
Như bạn đã thấy, bạn có thể truy cập miễn phí một số khóa học và bài đánh giá trong lộ trình nghề nghiệp Data Engineer DataCamp. Tuy nhiên, về phần còn lại của các khóa học thì sao?
Chà, nếu bạn chỉ muốn cảm nhận về các khóa học mà không thực hiện một cam kết quan trọng nào, bạn có thể xem hoàn toàn miễn phí chương đầu tiên của mỗi khóa học. Điều đó sẽ cung cấp cho bạn một hương vị cho những điều sắp tới. Tuy nhiên, một vài chương đầu tiên sẽ không biến bạn thành một chuyên gia.
Thay vào đó, bạn có thể bắt đầu học đúng cách bằng cách đăng ký gói DataCamp Premium. Với 25$/tháng, bạn sẽ có thể truy cập mọi khóa học trên con đường sự nghiệp này – và hơn thế nữa. Danh mục DataCamp cung cấp cho bạn hơn 350 khóa học về khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và phân tích kinh doanh.
Ngoài các khóa học, bạn cũng sẽ có thể tham gia vào các dự án sử dụng dữ liệu thực tế, kiểm tra các lộ trình nghề nghiệp và kỹ năng khác, thậm chí truy cập các chương trình cấp chứng chỉ. Có rất nhiều thứ mà bạn không muốn bỏ lỡ.
Bạn có biết?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học trực tuyến nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền mã hóa. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Vì vậy, bạn đã có con đường hướng tới sự nghiệp trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu. Tiếp theo bạn nên đi đâu?
Trước tiên, nếu bạn đã hoàn thành khóa học này, chúng tôi rất muốn biết về trải nghiệm của bạn. Bạn có thể để lại bài đánh giá Data Engineer DataCamp của mình trong phần nhận xét bên dưới.
Đối với những gì bạn có thể làm bây giờ, tại sao không gắn bó với DataCamp? Với gói Premium, bạn có thể chuyển sang các con đường sự nghiệp khác, chẳng hạn như con đường Nhà khoa học máy học.
Hoặc, nếu muốn hiểu thêm về kỹ thuật, bạn có thể xem các bài kỹ năng của DataCamp. Chúng tôi có hướng dẫn ngắn cho các bài kỹ năng Cơ bản về SQL và Cơ bản về R, vì vậy bạn có thể tìm hiểu thêm.
Và bây giờ - hãy tận hưởng hành trình của bạn đến với kỹ thuật dữ liệu. Với rất nhiều cơ hội phía trước, chắc chắn bạn sẽ tìm thấy con đường phù hợp với mình!
Tham khảo khoa học
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
