강의

멘토링

커뮤니티

Data Science

/

Certificate (Data Science)

Chuẩn bị chứng chỉ chuyên gia kiến trúc dữ liệu (DAsP)

Chứng chỉ chuyên gia bán chuyên nghiệp về kiến trúc dữ liệu (DAsP) là chứng chỉ chứng nhận chuyên môn về quản lý và thiết kế dữ liệu, bao gồm mô hình hóa dữ liệu, thiết kế kiến trúc, chuẩn hóa dữ liệu, v.v. Khóa học chuẩn bị này sẽ giúp bạn học tập một cách có hệ thống các khái niệm cơ bản về kiến trúc dữ liệu cho đến các ví dụ áp dụng thực tế và tăng cường khả năng giải quyết vấn đề thông qua các bài thực hành. Khóa học này phù hợp với những người mới bắt đầu muốn phát triển thành chuyên gia dữ liệu.

(4.6) 7 đánh giá

49 học viên

  • sdj0831
데이터모델링
기출
자격증
시험
Data Architecture Semi-Professional
Architecture
Big Data
DBMS/RDBMS
Data literacy

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Kiến trúc chiến binh

  • Phân tích yêu cầu dữ liệu

  • Tiêu chuẩn hóa dữ liệu

  • mô hình hóa dữ liệu

Chuyên gia Kiến trúc Dữ liệu Cấp độ Chuẩn (DAsP)🚗

Trong khóa học này, ba nội dung chính mà bạn sẽ học trong chương trình Chuyên gia Kiến trúc Dữ liệu Cấp độ Cộng tác viên (Data Architecture Associate) tập trung vào việc hiểu các nguyên tắc cơ bản của kiến trúc dữ liệu và phát triển khả năng thực hiện quản lý và thiết kế dữ liệu. Theo đó, tôi sẽ giới thiệu ba nội dung học tập chính sau đây.

💡Hãy viết một tiêu đề ngắn gọn thu hút sự chú ý

  • "Thiết kế khung xương của dữ liệu: Chinh phục hoàn toàn kiến trúc dữ liệu"

    • Nhấn mạnh rằng bạn có thể thành thạo các khái niệm cốt lõi và phương pháp thiết kế của kiến trúc dữ liệu.

  • "Bước đầu tiên của chuyên gia dữ liệu: Cơ hội mới mở ra với chứng chỉ DAsP"

    • Nhấn mạnh rằng việc lấy chứng chỉ là khởi đầu của con đường trở thành chuyên gia.

  • "Thiết kế thế giới bằng dữ liệu: Từ phân tích yêu cầu dữ liệu đến mô hình hóa"

    • Gợi ý phạm vi học tập tập trung vào nội dung có thể áp dụng trong thực tế.

  • "Tất cả về chuẩn hóa dữ liệu: Bí mật xây dựng kiến trúc thành công"

    • Nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tiêu chuẩn hóa để có thể cảm nhận được giá trị thực tiễn.

  • "Công nghệ kết nối dữ liệu: Bí quyết thiết kế kiến trúc toàn doanh nghiệp"

    • Cung cấp cơ hội học hỏi về tầm quan trọng của dữ liệu từ góc độ toàn doanh nghiệp.

Chúng ta sẽ học những nội dung như thế này

1⃣Khái niệm và nguyên tắc kiến trúc dữ liệu

  • Định nghĩa và tính cần thiết của kiến trúc dữ liệu:

    • Kiến trúc dữ liệu là bản thiết kế để thiết kế cấu trúc, quản lý, tích hợp và sử dụng dữ liệu trong tổ chức.

    • Chiến lược dữ liệu, hiểu phương án khai thác dữ liệu liên kết với mục tiêu kinh doanh.

  • Các thành phần chính của kiến trúc dữ liệu:

    • Mô hình hóa dữ liệu: Thiết kế thực thể dữ liệu (Entity), thuộc tính (Attribute), mối quan hệ (Relationship).

    • Quản trị dữ liệu: Quản lý chất lượng dữ liệu, bảo mật, tuân thủ quy định.

    • Kho lưu trữ dữ liệu: Vai trò và thiết kế của các kho lưu trữ như cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và hồ dữ liệu.

  • Nguyên tắc thiết kế kiến trúc dữ liệu:

    • Tính mô-đun hóa (Modularity) và khả năng tái sử dụng.

    • Khả năng mở rộng (Scalability) và tính linh hoạt (Flexibility).

    • Bảo mật (Security) và Tuân thủ quy định (Compliance).

2⃣Mô hình hóa dữ liệu và thiết kế cơ sở dữ liệu

  • Các khái niệm cơ bản về mô hình hóa dữ liệu:

    • Mô hình dữ liệu khái niệm: Biểu diễn trực quan các yêu cầu kinh doanh ở mức độ cao.

    • Mô hình hóa dữ liệu logic: Chuyển đổi các yêu cầu kinh doanh thành cấu trúc logic.

    • Mô hình dữ liệu vật lý: Thiết kế cụ thể để triển khai cơ sở dữ liệu.

  • Thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu:

    • Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) và ứng dụng SQL.

    • Đặc điểm và ví dụ về cơ sở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL).

  • Chuẩn hóa (Normalization) và Phi chuẩn hóa (Denormalization):

    • Giảm thiểu trùng lặp dữ liệu và tối ưu hóa hiệu suất.

  • Tích hợp dữ liệu:

    • Hiểu về quá trình Di chuyển dữ liệu (Migration) và ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải).

3⃣Quản lý dữ liệu và quản trị

  • Quản lý chất lượng dữ liệu:

    • Tầm quan trọng của tính chính xác, đầy đủ, nhất quán và cập nhật của dữ liệu.

    • Kỹ thuật làm sạch dữ liệu và kiểm tra chất lượng.

  • Quản trị dữ liệu và xây dựng chính sách:

    • Định nghĩa quyền sở hữu dữ liệu (Role), trách nhiệm (Responsibility) và chính sách sử dụng (Policy).

    • Bảo mật dữ liệu và bảo vệ thông tin cá nhân (ví dụ: GDPR, CCPA, v.v.).

  • Quản lý metadata:

    • Định nghĩa và vai trò của metadata.

    • Danh mục dữ liệu và theo dõi dòng dữ liệu (Lineage).

  • Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư:

    • Mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập, phương án ứng phó xâm nhập.

💡Hãy giới thiệu nội dung học tập bằng các từ khóa đại diện.

1. Kiến trúc dữ liệu

  • Phương pháp luận và chiến lược thiết kế cấu trúc dữ liệu và hệ thống quản lý.

2. Kiến trúc doanh nghiệp (Enterprise Architecture)

  • Hệ thống quản lý và tối ưu hóa tổng thể các tài nguyên IT và dữ liệu trong toàn tổ chức.

3. Phân tích yêu cầu dữ liệu

  • Quá trình thu thập, phân tích, tài liệu hóa các yêu cầu của người dùng và hệ thống để kết nối với thiết kế dữ liệu.

4. Chuẩn hóa dữ liệu

  • Phương pháp luận thiết lập và duy trì các tiêu chuẩn để đảm bảo tính nhất quán và chất lượng của dữ liệu.

5. Mô hình hóa dữ liệu

  • Kỹ thuật mô hình hóa khái niệm, logic và vật lý cùng với thiết kế cơ sở dữ liệu thông qua các kỹ thuật này.

6. Mô hình tham chiếu (Reference Model)

  • Mô hình tiêu chuẩn hóa được sử dụng trong thiết kế kiến trúc.

7. Quản trị dữ liệu (Data Governance)

  • Hệ thống quản lý chất lượng, bảo mật, chính sách và các yếu tố khác của dữ liệu.

8. Quản lý metadata

  • Quản lý thông tin về dữ liệu một cách có hệ thống để tối đa hóa khả năng sử dụng dữ liệu.

9. Quản lý chất lượng dữ liệu

  • Các hoạt động và công cụ để đảm bảo tính chính xác, nhất quán và đầy đủ của dữ liệu.

10. Tích hợp và liên kết dữ liệu

  • Công nghệ tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo tính liên kết tương hỗ.

11. Hiểu về nền tảng Big Data

  • Cấu trúc và thiết kế hệ thống để xử lý dữ liệu lớn.

12. Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

  • Kiểm soát truy cập dữ liệu, mã hóa, chính sách bảo vệ thông tin cá nhân.

Những lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và phiên bản (OS): Không áp dụng

  • Công cụ sử dụng: Không có

  • Cấu hình PC: PC cấu hình cơ bản có thể kết nối internet

Tài liệu học tập

  • Định dạng tài liệu học tập được cung cấp: PPT, liên kết cloud, văn bản, mã nguồn, bài tập ví dụ, v.v.

  • Khối lượng và dung lượng: Cung cấp tài liệu học tập cho từng phần

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Không cần kiến thức tiên quyết.

  • Kiến thức toán học ở trình độ trung học phổ thông và kinh nghiệm lập trình Python có thể giúp ích cho việc nghe giảng. Tuy nhiên, vì khóa học sẽ giải thích đầy đủ tất cả nội dung cơ bản cần thiết, nên nếu bạn học tập một cách nhiệt tình thì sẽ không có vấn đề gì.

  • Bản quyền của khóa học này thuộc về Công ty TNHH Dfactup, nghiêm cấm phân phối và sao chép trái phép. Tài liệu học tập cũng có bản quyền và cấm sử dụng ngoài mục đích học tập cá nhân.

  • Toàn bộ khóa học này được thực hiện bằng giọng nói AI.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Chuyên gia dữ liệu cấp độ cơ bản

  • Người phát triển CNTT, người mới bắt đầu phân tích dữ liệu

  • Dữ liệu dựa trên hệ thống liên quan đến người chịu trách nhiệm

  • Kế hoạch và tư vấn CNTT

Xin chào
Đây là

243

Học viên

38

Đánh giá

10

Trả lời

4.4

Xếp hạng

13

Các khóa học

디펙업(DefecUp) — 배움을 성장으로, 기술을 기회로

(주)디펙업은 “배움이 곧 성장이다”라는 철학으로 출발한 기술 교육 브랜드입니다.
우리는 단순히 지식을 전달하는 회사를 넘어, 사람이 성장하는 길을 설계하는 이러닝 기업입니다.

AI, 보안, 데이터, 스마트팩토리 등 빠르게 변하는 기술 시대 속에서
누구나 자신의 역량을 업그레이드할 수 있도록, 디펙업은 쉽고 실용적인 융합형 이러닝 콘텐츠를 만듭니다.

디펙업에서 운영하는 브랜드는 두 가지가 있습니다.

 

디펙업(DefecUp) 브랜드는 “기술을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 가르친다”는 철학을 바탕으로, IT·AI·보안·데이터·산업 디지털화 분야 중심의 전문 국가공인 및 국가 기술 이러닝 콘텐츠를 제작하고 있습니다.

바이트탐정(Byte Detective)은 디펙업(DefecUp)의 교육 철학을 대표하는 콘텐츠 브랜드로,
“지식을 탐정하듯 분석하고, 기술의 단서를 찾는다”는 콘셉트를 중심으로 합니다.
즉, 바이트탐정은 학습자가 IT 보안·AI·데이터 분야의 핵심 원리를 흥미롭게 이해하도록 돕는 융합형 중심 학습 브랜드입니다.

 

"배움을 성장으로"

Chương trình giảng dạy

Tất cả

22 bài giảng ∙ (5giờ 34phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

7 đánh giá

4.6

7 đánh giá

  • djccnt15님의 프로필 이미지
    djccnt15

    Đánh giá 20

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    • sdj0831
      Giảng viên

      Chúc mừng bạn đã hoàn thành khóa học. Tôi hứa sẽ quay lại với những bài giảng được nâng cấp hơn nữa trong tương lai. Cảm ơn bạn.

  • aqaok120905님의 프로필 이미지
    aqaok120905

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 4.0

    4

    100% đã tham gia

    • montreal3506523님의 프로필 이미지
      montreal3506523

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 4.5

      4

      32% đã tham gia

      • bradpitt님의 프로필 이미지
        bradpitt

        Đánh giá 5

        Đánh giá trung bình 3.8

        5

        32% đã tham gia

        Giải thích chi tiết và tiến trình mượt mà trông có vẻ tốt.

        • sdj0831
          Giảng viên

          Xin chào học viên. Cảm ơn bạn đã đóng góp ý kiến tốt. Tôi chân thành hy vọng rằng khóa học này sẽ có ích cho bạn. Tôi sẽ cố gắng hết sức để có thể giúp đỡ các học viên bằng những khóa học chất lượng cao, hữu ích và dễ hiểu. Cảm ơn bạn.

      • sdj0831님의 프로필 이미지
        sdj0831

        Đánh giá 8

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        18% đã tham gia

        Các học viên có bất kỳ câu hỏi hoặc thắc mắc nào cần thiết, hãy để lại ý kiến bất cứ lúc nào, chúng tôi sẽ Kind trả lời cho bạn. Cảm ơn bạn.

        2.090.612 ₫

        Khóa học khác của sdj0831

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!