Kiến trúc dữ liệu cho người mới bắt đầu trong kỷ nguyên AI: Từ thiết kế dữ liệu đến ứng dụng AI và thực tiễn công việc

Tôi đã học một cách khó khăn, nhưng mong các bạn sẽ học thật dễ dàng. Tôi đã loại bỏ những lý thuyết không cần thiết và chỉ gói gọn những cốt lõi của SQL. Hãy nhanh chóng hoàn thiện sự tự tin với SQL của bạn.

Giảng viên DBA với 30 năm kinh nghiệm sẽ hướng dẫn bạn 45 kỹ thuật tối ưu SQL cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế thông qua các ví dụ thực chiến. Hãy nắm vững bí quyết thực tế để làm cho các truy vấn chậm nhanh hơn 10 lần, từ phân tích execution plan đến tối ưu hóa index và tuning join!

Từ việc hiểu về SQL đến cách sử dụng các hàm thực tế, Chuẩn bị hoàn hảo cho chứng chỉ SQLD bằng cách hoàn thiện với các câu hỏi thi gần đây nhất!

Một khóa học bắt buộc dành cho các nhà phát triển đầy tham vọng và công việc về dữ liệu lớn!!

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

"Dữ liệu lớn + Phát triển toàn diện AI" - Quá trình xây dựng dữ liệu lớn đưa AI vào cuộc sống sẽ được tiến hành dưới dạng dự án thí điểm. Chúng tôi xác định các yêu cầu, định cấu hình nền tảng theo từng bước và thực hiện khám phá và phân tích dữ liệu ô tô thông minh.

Đôi khi việc xử lý dữ liệu bị chặn và trở nên khó chịu. Tôi không phải là một lập trình viên hay nhà phát triển chuyên nghiệp, nhưng việc học một lĩnh vực xa lạ như Python hay Java có vẻ không hề dễ dàng vì tôi không có đủ thời gian. Nếu bạn sử dụng nó thường xuyên, chúng tôi đã chuẩn bị nó cho những người chỉ có kiến ​​​​thức cơ bản về Excel và SQL. Đây là phần đầu tiên của sổ truy vấn SQL mà bạn có thể sử dụng khi cần.

Numpy và Pandas là nền tảng cơ bản của phân tích dữ liệu và là cơ sở của các framework AI, tôi đã tích lũy những kinh nghiệm ứng dụng cốt lõi từ công việc thực tế và giảng dạy. Khóa học được thiết kế tập trung vào thực hành để các marketer, người lập kế hoạch và nhà phân tích mới bắt đầu có thể dễ dàng theo dõi những phần làm sạch và xử lý dữ liệu mà họ thường gặp khó khăn nhất. Thông qua khóa học này, bất kỳ ai cũng có thể trang bị kỹ năng tự xử lý dữ liệu và tạo ra kết quả phân tích mà không cần sự trợ giúp của lập trình viên.

Giải quyết mọi khó khăn về AI chỉ với một phép ẩn dụ?! Bước đầu tiên tìm hiểu nguyên lý AI, giúp bạn thấu hiểu bản chất thay vì chỉ học vẹt từ ngữ.

Với ví dụ là doanh nghiệp thương mại điện tử giả định Aurora Market, bạn sẽ xây dựng một kho dữ liệu dựa trên Snowflake từ đầu đến cuối. Thông qua trải nghiệm toàn bộ quy trình thực tế, từ nạp dữ liệu nguồn, chuyển đổi staging và core, mô hình hóa fact và dimension, xây dựng pipeline ELT tăng dần, kiểm tra chất lượng dữ liệu, cung cấp data mart, tối ưu hiệu năng và chi phí, đến chiến lược vận hành và khôi phục, bạn sẽ đạt được năng lực thiết kế và vận hành kho dữ liệu cấp doanh nghiệp.

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.

Bạn sẽ được học Apache Airflow, công cụ Orchestrator được sử dụng nhiều nhất khi tạo đường ống dữ liệu phần mềm.

Bắt đầu từ việc cài đặt và hiểu cấu trúc MariaDB, bạn sẽ học từng bước từ viết truy vấn SQL, sử dụng hàm, cho đến Join và truy vấn con (subquery). Thông qua việc thực hành các tính năng cốt lõi trong thực tế như thiết kế bảng, quản lý hiệu suất, sao lưu và phục hồi, bạn sẽ hoàn thiện năng lực thực chiến cần thiết cho việc phát triển và vận hành cơ sở dữ liệu.

mongoDB, NoSQL ngày nay được nhắc đến rất nhiều, nhưng liệu nó có còn là một cơ sở dữ liệu xa lạ không? Bạn có đang sử dụng nó như một cơ sở dữ liệu quan hệ (RDS/SQL) không? Ngay cả công nghệ tốt nhất cũng có thể phản tác dụng nếu không được sử dụng đúng cách. Đó là lý do chúng ta thường thấy những trường hợp thất bại khi sử dụng MongoDB. Bài giảng này sẽ dạy cho bạn mọi thứ, từ các khái niệm cơ bản đến bí quyết thực tế để bạn có thể sử dụng mongoDB nhiều nhất có thể.

Generative AI đang viết lại cách thế giới vận hành — và những người học nó ngay bây giờ sẽ là những người dẫn dắt thập kỷ tới. Mọi ngành công nghiệp đang được định hình lại trong thời gian thực. Các nhà tiếp thị đang tạo ra các chiến dịch trong vài phút. Các nhà phát triển đang triển khai mã nhanh hơn bao giờ hết. Toàn bộ các đội ngũ đang tự động hóa những công việc vốn từng mất nhiều ngày. Và ở trung tâm của tất cả là một kỹ năng duy nhất phân biệt giữa những người bị bỏ lại phía sau và những người tiến về phía trước: biết cách thực sự sử dụng Generative AI. Vấn đề là gì? Hầu hết mọi người vẫn chỉ mới chạm vào bề nổi. Họ đã nhập một câu hỏi vào ChatGPT, nhận được một câu trả lời ở mức trung bình, và cho rằng đó là tất cả. Nhưng đằng sau hộp chat đơn giản đó là một trong những công nghệ mạnh mẽ nhất từng được chế tạo — và một khi bạn hiểu cách nó hoạt động cũng như cách điều khiển nó, bạn sẽ không bao giờ làm việc theo cách cũ nữa. Đó chính là mục tiêu mà khóa học này hướng tới. Introduction to Generative AI đưa bạn từ một người mới bắt đầu hoàn toàn trở thành một người dùng AI tự tin và năng lực — không cần lập trình, không cần toán học và không yêu cầu kinh nghiệm trước đó. Bằng ngôn ngữ rõ ràng, không dùng thuật ngữ chuyên môn khó hiểu, bạn sẽ khám phá Generative AI thực sự là gì, nó hoạt động như thế nào đằng sau hậu trường, và cách đưa nó vào công việc, kinh doanh và cuộc sống hàng ngày của bạn. Đây không phải là một chuỗi bài giảng lý thuyết khô khan. Đây là một hành trình thực tế, dựa trên các bản demo với đầy đủ các ví dụ thực tế mà bạn có thể theo dõi và sao chép ngay lập tức. Bạn sẽ bắt đầu với những nền tảng — Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) thực sự có nghĩa là gì, và Generative AI nằm ở đâu trong bức tranh lớn đó. Bạn sẽ trực tiếp khám phá các tính năng và khả năng của ChatGPT, hiểu tại sao công nghệ này lại bùng nổ nhanh chóng đến vậy và theo dõi sự tiến hóa đáng kinh ngạc của nó. Từ đó, bạn sẽ giải mã "động cơ" cung cấp sức mạnh cho tất cả: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bạn sẽ thấy chính xác cách dự đoán từ tiếp theo, embeddings và tinh chỉnh (fine-tuning) hoạt động như thế nào, đồng thời hiểu các khái niệm thay đổi cuộc chơi như Retrieval Augmented Generation (RAG) và sự trỗi dậy của Agentic AI — sự khác biệt giữa một trợ lý chỉ biết trả lời và một trợ lý biết hành động. Tiếp theo là siêu năng lực thực sự: kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering). Đây là nơi hầu hết người học chuyển từ "AI thật thú vị" sang "AI là không thể thiếu". Bạn sẽ không chỉ học prompt là gì — bạn sẽ làm chủ hơn một chục kỹ thuật đã được chứng minh mà các chuyên gia sử dụng hàng ngày, bao gồm chain-of-thought prompting, zero/one/few-shot prompting, tabular prompting, perspective prompting, comparative prompting, reverse prompting, khung RGC, và nhiều kỹ thuật khác. Bạn sẽ nhận được các mẫu câu lệnh có sẵn, học cách chỉnh sửa và mài giũa câu lệnh để có kết quả tốt hơn rõ rệt, và khám phá cách tạo ra các ý tưởng mới, nội dung tiếp thị, email cho khách hàng và nội dung ở quy mô lớn. Đến cuối khóa học, bạn sẽ biết cách khiến AI làm chính xác những gì bạn muốn — một cách nhất quán. Bạn sẽ thấy tất cả được vận hành thực tế. Khóa học này có rất nhiều bản demo thực hành qua các tình huống kinh doanh thực tế. Hãy xem AI tóm tắt các cuộc họp và ghi lại các thông tin chi tiết bằng công cụ ghi chú AI, soạn thảo các phản hồi email trau chuốt trong vài giây và tạo ra nhiều biến thể tiêu đề tiếp thị chỉ từ một hình ảnh sản phẩm duy nhất. Bạn sẽ khám phá cách Generative AI đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, bán lẻ và tiếp thị, đồng thời thấy các công cụ thực tế đang hoạt động — tạo mã nguồn với GitHub Copilot và tạo hình ảnh, video bằng các công cụ tiên tiến như Amazon Nova. Đây không phải là những giả thuyết. Đó là những quy trình làm việc bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay khi kết thúc bài học. Nhưng quyền năng lớn đi kèm với trách nhiệm lớn — và khóa học này không bỏ qua những phần khó khăn. Bạn sẽ đi sâu vào AI có trách nhiệm (Responsible AI) và học cách phát hiện cũng như quản lý các hiện tượng "ảo giác" (hallucinations), thông tin sai lệch, định kiến và các vấn đề về sự công bằng. Bạn sẽ hiểu những hạn chế kỹ thuật thực tế của các mô hình hiện nay và các giải pháp khắc phục thực tế mà những người dùng giàu kinh nghiệm thường dựa vào. Thông qua các ví dụ thực tế — bao gồm các trường hợp từ chối vì lý do an toàn và viết lại để điều chỉnh định kiến — bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ này một cách khôn ngoan, có đạo đức và tự tin, theo cách mà các chuyên gia và tổ chức kỳ vọng. Và bạn sẽ kết thúc khóa học với cái nhìn hướng về tương lai, chứ không chỉ là hiện tại. Bạn sẽ khám phá cách Generative AI đang làm đảo lộn việc tìm kiếm và định hình lại cách thế giới tìm kiếm thông tin, khám phá con đường hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), và có cái nhìn rõ ràng về các công việc, chứng chỉ và cơ hội nghề nghiệp đang phát triển nhanh chóng mà lĩnh vực này đang tạo ra. Cho dù bạn muốn bảo vệ sự nghiệp của mình trong tương lai, tăng năng suất hay xây dựng một điều gì đó mới mẻ, bạn sẽ rời đi với sự hiểu biết chính xác về việc công nghệ này đang hướng tới đâu và cách để đón đầu làn sóng đó. Tại sao nên học khóa học này? Bạn sẽ gia nhập cộng đồng hơn 207.000+ học viên trên các nền tảng hàng đầu, được hỗ trợ bởi xếp hạng giảng viên 4.6 và hơn 13.000+ đánh giá. Mọi khái niệm đều được giải thích đơn giản, mọi kỹ thuật đều được trình bày trong thực tế, và mỗi bài học đều được thiết kế để đưa bạn tiến gần hơn một bước tới sự tự tin thực sự với AI. Không rườm rà. Không gây choáng ngợp. Chỉ có những kiến thức rõ ràng, thực tế, cập nhật và tôn trọng thời gian của bạn. Khóa học này dành cho bạn nếu bạn là người mới bắt đầu tò mò về AI, một chuyên gia muốn làm việc nhanh hơn và thông minh hơn, một nhà tiếp thị, người sáng tạo, nhà phát triển, doanh nhân, hoặc đơn giản là một người không chấp nhận bị bỏ lại phía sau bởi sự chuyển dịch công nghệ lớn nhất trong thế hệ của chúng ta. Nếu bạn biết sử dụng trình duyệt web, bạn có thể tham gia khóa học này — và bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay. Khoảng cách giữa những người sử dụng AI và những người làm chủ AI đang nới rộng hơn mỗi ngày. Công cụ đã có sẵn. Cơ hội là ngay bây giờ. Câu hỏi duy nhất là bạn muốn đứng ở bên nào của khoảng cách đó. Hãy đăng ký ngay hôm nay và bắt đầu hành trình từ tò mò về AI đến tự tin làm chủ AI — qua từng bài học thực tế và mạnh mẽ.

Khóa học giải 176 bài tập SQLD sách vàng dành cho bạn đã học nhưng không giải được bài tập. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn không chỉ đỗ mà còn trở thành chuyên gia. SQLD All-in-One Pass!

Buổi học chuyên sâu này là nội dung cập nhật mới nhất, phản ánh phạm vi ra đề thi Microsoft AZ-900 tính đến tháng 5 năm 2025, được thiết kế để xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc nhằm đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ này, cung cấp các kiến thức liên quan đến khái niệm dữ liệu cốt lõi, dữ liệu quan hệ Azure, dữ liệu phi quan hệ Azure và khối lượng công việc phân tích Azure dưới hình thức kết hợp lý thuyết và thực hành, qua đó trở thành một cơ hội giáo dục ý nghĩa không chỉ giúp bạn đạt được chứng chỉ mà còn đặt những bước chân đầu tiên trên con đường trở thành chuyên gia dữ liệu.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động thực tế.

"Mã nguồn Deep Learning thì chạy được, nhưng tại sao các công thức trong bài báo khoa học lại xa lạ đến thế?" Khi học về AI, sẽ có lúc bạn vấp phải bức tường của những công thức toán học. Nếu truy ngược lại nguồn gốc của bức tường đó, cuối cùng bạn sẽ nhận ra rằng mình chưa xây dựng vững chắc ngôn ngữ toán học cơ bản nhất. Khóa học này bắt đầu bằng ngôn ngữ của tập hợp, đi qua phương trình, hàm số, dãy số, lũy thừa - logarit cho đến hàm số lượng giác, chắt lọc những khái niệm cốt lõi qua 18 bài giảng. Chúng tôi không bắt bạn học thuộc lòng công thức. Mặc dù có điểm qua ngắn gọn các mối liên kết với ngữ cảnh AI, nhưng mục đích chính của khóa học này chỉ có một — đó là tạo ra một nền tảng vững chắc để bạn không bị lung lay khi học Đại số tuyến tính, Giải tích và Xác suất thống kê sau này. Đây là phần 1 của series Suminjeongeum, trong khóa học này, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng ngôn ngữ chung để có thể hấp thụ tốt ba phần còn lại.