inflearn logo
inflearn logo

Cùng kỹ sư Silicon Valley tìm hiểu về DBT

Học cách các đội ngũ dữ liệu hiện đại sử dụng dbt. Tự tay xây dựng các mô hình phân tích có thể bảo trì và pipeline dữ liệu đã được kiểm chứng. Nắm vững các khái niệm cốt lõi của analytics engineering theo hướng thực tiễn. Đây là khóa học dành cho những ai muốn phát triển sự nghiệp dữ liệu lên một tầm cao mới 🚀

(4.8) 12 đánh giá

377 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

SQL
SQL
Data Engineering
Data Engineering
data-analysis
data-analysis
dbt
dbt
Data literacy
Data literacy
SQL
SQL
Data Engineering
Data Engineering
data-analysis
data-analysis
dbt
dbt
Data literacy
Data literacy

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.8

5.0

gs

100% đã tham gia

Thật tuyệt vời vì tôi có thể hiểu các khái niệm một cách dễ dàng. Nếu bạn tạo thêm khóa học nâng cao, tôi nhất định sẽ học tập thật chăm chỉ.

5.0

Ji Hyun Kim

33% đã tham gia

Trước hết, từ phần giải thích khái niệm cho đến thực hành, tôi cảm thấy mọi thứ đều rất cô đọng, chỉ bao gồm những nội dung cần thiết mà không có chi tiết thừa. Cách giải thích cũng không quá khó nên tôi rất thích.

5.0

김두현

57% đã tham gia

Giải thích rất tốt về môi trường thực hành cũng như các ví dụ mã nguồn. (Nếu tôi giỏi tiếng Anh hơn thì chắc chắn mức độ hài lòng sẽ còn cao hơn nữa)

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Hiểu toàn bộ quy trình làm việc của đội ngũ dữ liệu hiện đại với dbt

  • Tổ chức và mở rộng SQL phức tạp thành mô hình có cấu trúc

  • Cảm giác kỹ thuật phân tích có thể áp dụng ngay vào thực tế công việc

  • Nâng cao độ tin cậy của dữ liệu thông qua kiểm thử và tài liệu hóa

🚀 Vượt qua SQL, đến với phân tích thực sự - dbt Analytics Engineering được sử dụng trong thực tế

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách xây dựng môi trường phân tích dữ liệu hiện đại bằng cách sử dụng dbt.
Vượt ra ngoài việc chỉ viết các truy vấn SQL đơn thuần, khóa học sẽ đề cập đến quá trình thiết kế các mô hình phân tích có thể bảo trì được, và thông qua kiểm thử cũng như tài liệu hóa
để tạo ra data pipeline đáng tin cậy.

Kết nối mô hình hóa, kiểm thử và tài liệu hóa thành một quy trình thống nhất, giúp bạn hiểu các khái niệm cốt lõi của kỹ thuật phân tích được các nhóm dữ liệu thực tế sử dụng theo hướng thực tiễn.

#SQL, #Cơ sở dữ liệu, #Mô hình hóa dữ liệu, #dbt, #Thực hành trọng tâm

🏢 Chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực nào?

Phương pháp dbt và kỹ thuật phân tích được đề cập trong khóa học này được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực sau.

  • 📊 Nhóm Phân tích Dữ liệu (Analytics / BI)

  • 🧠 Kỹ sư phân tích (Analytics Engineer)

  • 🏗️ Tổ chức kỹ thuật dữ liệu

  • 🏢 Môi trường Modern Data Stack từ startup đến doanh nghiệp lớn

  • ☁️ Kho dữ liệu dựa trên đám mây (BigQuery, Snowflake, Redshift, v.v.)

🎯 Bối cảnh lên ý tưởng khóa học

Trong thực tế, nhiều team vẫn đang
gặp khó khăn với "SQL chạy được nhưng không ai tin tưởng"
và "các query phân tích không biết ai tạo ra".

Tôi cũng đã trải qua những vấn đề này nhiều lần trong công việc thực tế,
và đã áp dụng dbt cùng phương pháp phân tích kỹ thuật như một giải pháp.

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu và áp dụng dbt theo đúng cách mà các đội ngũ dữ liệu thực tế đang sử dụng, không chỉ là giải thích lý thuyết. Khóa học được tạo ra để hỗ trợ những ai muốn biến dữ liệu thành 'tài sản có thể quản lý được', vượt ra ngoài SQL.

👉 Bạn sẽ học những nội dung này

🔑 Analytics Engineering với dbt

Bạn sẽ học toàn bộ quy trình mà các đội ngũ dữ liệu hiện đại sử dụng dbt để tạo dữ liệu phân tích. Hiểu cách chuyển đổi SQL được viết tạm thời thành mô hình phân tích có thể tái sử dụng và quản lý được. Làm rõ các phụ thuộc giữa các mô hình và tự thiết kế cấu trúc làm sạch dữ liệu theo từng bước.

🧪 Kiểm thử & Tài liệu hóa cho Dữ liệu Đáng tin cậy

Bạn sẽ học cách biến dữ liệu thành tài sản phân tích đáng tin cậy, không chỉ là "kết quả trông có vẻ hợp lý". Tận dụng tính năng kiểm thử của dbt để xác minh chất lượng dữ liệu và xây dựng môi trường phân tích mà toàn bộ nhóm có thể hiểu được thông qua tài liệu tự động hóa.

Phân tích hiện đại bắt đầu từ đây.

📌 Lưu ý trước khi học

🖥️ Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và phiên bản (OS): Windows, macOS, Linux, Ubuntu

  • Công cụ sử dụng:

    • dbt Core (Mã nguồn mở)

    • Python 3.9 trở lên

    • Docker & Docker Compose (để thống nhất môi trường thực hành)

    • Visual Studio Code hoặc trình soạn thảo code bạn ưa thích

  • Cấu hình PC:

    • CPU: 2 nhân trở lên

    • Bộ nhớ (RAM): Khuyến nghị từ 8GB trở lên (tối thiểu 4GB)

    • Ổ đĩa: Dung lượng trống từ 10GB trở lên

📘 Tài liệu học tập

  • Slide bài giảng (PDF / PPT)

  • Mã nguồn thực hành (toàn bộ dự án dbt)

⚠️ Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Cần có kinh nghiệm sử dụng SQL cơ bản.

    (mức độ SELECT, JOIN, GROUP BY)

  • Trong khóa học, chúng ta sẽ sử dụng PostgreSQL trong môi trường Docker.

    Nếu bạn còn chưa quen với Docker thì đừng lo lắng! 😊

    Tôi có một khóa học Docker miễn phí đã chuẩn bị sẵn, nếu cần thiết các bạn có thể xem qua một cách thoải mái và sẽ theo kịp ngay thôi. 👉 https://inf.run/KkNw9

🧩 Nên học cùng nhau

Khóa học hướng đến thực chiến giúp những người mới bắt đầu học SQL có thể bắt đầu một cách nhẹ nhàng và áp dụng ngay được. ✨

Lấy dữ liệu bằng SELECT, kết nối bằng JOIN, sắp xếp bằng GROUP BY, v.v.

Hãy học những tính năng được sử dụng nhiều nhất trong thực tế một cách dễ dàng và thú vị! 📊

Giảm thiểu các giải thích phức tạp,

"À, vì thế mà SQL quan trọng đấy!" Khóa học được tiến hành tập trung vào các ví dụ thực tế dễ hiểu ngay lập tức. 💡

Chuyên viên phân tích dữ liệu, lập trình viên, kỹ sư dữ liệu…

Dù bạn chọn con đường nào thì SQL đều là kỹ năng bắt buộc. 🚀

Chỉ với một khóa học này, bạn sẽ nắm vững nền tảng cơ bản,

Chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng khả năng cảm nhận dữ liệu để tự giải quyết vấn đề trong thực tế! 🔥

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • 👨‍💻 Người có dùng SQL nhưng luôn cảm thấy thiếu sót về cấu trúc phân tích

  • 🧩 Những người muốn làm cho kết quả phân tích đáng tin cậy hơn

  • 🚀 Những người muốn học cách làm việc của đội ngũ dữ liệu hiện đại

  • 📈 Những người muốn phát triển sự nghiệp dữ liệu lên một tầm cao mới

  • 🔥 Dành cho những ai muốn thoát khỏi SQL tạm bợ

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • ✅ Nếu bạn có kinh nghiệm sử dụng SQL cơ bản thì là đủ.

  • 📊 Nếu bạn hiểu SELECT, JOIN, GROUP BY ở mức độ này thì có thể theo dõi mà không gặp vấn đề gì.

  • 🚀 Nếu bạn có kinh nghiệm về phân tích dữ liệu hoặc kỹ thuật dữ liệu thì sẽ hiểu nhanh hơn.

Xin chào
Đây là altoformula

21,030

Học viên

1,065

Đánh giá

339

Trả lời

4.8

Xếp hạng

29

Các khóa học

Bạn định kết thúc ở Hàn Quốc sao? Hãy dùng tiếng Anh để đột phá thị trường thế giới! 🌍🚀

Xin chào. Tôi tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học Máy tính (EECS) tại UC Berkeley💻, đã có hơn 15 năm kinh nghiệm làm kỹ sư phần mềm tại Thung lũng Silicon, và hiện đang là Staff Software Engineer chuyên về Big Data và DevOps tại trụ sở chính của một tập đoàn Big Tech ở Thung lũng Silicon. working with Big Data and DevOps at a Big Tech headquarters in Silicon Valley.

  • 🧭 Thông qua các khóa học trực tuyến, tôi muốn chia sẻ với các bạn những công nghệ và bí quyết mà tôi đã trực tiếp học hỏi được tại nơi đổi mới của Thung lũng Silicon.

  • 🚀 Hãy cùng tôi, người đã học hỏi và trưởng thành tại nơi tiền tuyến của sự đổi mới công nghệ, nâng cao năng lực để các bạn cũng có thể cạnh tranh trên đấu trường toàn cầu!

  • 🫡 Tôi muốn nhắn nhủ với bạn rằng, dù không quá thông minh nhưng chỉ cần kiên trì và không bỏ cuộc, bạn có thể đạt được bất cứ điều gì. Tôi sẽ luôn ở bên cạnh hỗ trợ bạn với những tài liệu hữu ích nhất.

 

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

21 bài giảng ∙ (2giờ 26phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

12 đánh giá

4.8

12 đánh giá

  • engus88274216님의 프로필 이미지
    engus88274216

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    57% đã tham gia

    Giải thích rất tốt về môi trường thực hành cũng như các ví dụ mã nguồn. (Nếu tôi giỏi tiếng Anh hơn thì chắc chắn mức độ hài lòng sẽ còn cao hơn nữa)

    • altoformula
      Giảng viên

      Chào anh Kim Doo-hyun, Cảm ơn anh đã dành thời gian để lại đánh giá tích cực. Tiếng Anh cứ học từng bước một là sẽ ổn thôi ạ. Chỉ cần kiên trì thì điều gì cũng có thể làm được, và khi đã quen với tiếng Anh, những cơ hội khác sẽ chờ đón anh.

  • sdj021876279님의 프로필 이미지
    sdj021876279

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    33% đã tham gia

    Trước hết, từ phần giải thích khái niệm cho đến thực hành, tôi cảm thấy mọi thứ đều rất cô đọng, chỉ bao gồm những nội dung cần thiết mà không có chi tiết thừa. Cách giải thích cũng không quá khó nên tôi rất thích.

    • altoformula
      Giảng viên

      Xin chào bạn Ji Hyun Kim, Cảm ơn bạn đã dành thời gian để lại đánh giá tốt.

  • luna22ee0985님의 프로필 이미지
    luna22ee0985

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Thật tuyệt vời vì tôi có thể hiểu các khái niệm một cách dễ dàng. Nếu bạn tạo thêm khóa học nâng cao, tôi nhất định sẽ học tập thật chăm chỉ.

    • altoformula
      Giảng viên

      Chào bạn gs, Cảm ơn bạn đã dành thời gian để lại đánh giá tốt. Tôi cũng sẽ tìm hiểu thêm về khóa học ứng dụng nhé.

  • jejupeter님의 프로필 이미지
    jejupeter

    Đánh giá 13

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    33% đã tham gia

    • altoformula
      Giảng viên

      Chào anh Jeju Peter, Cảm ơn anh đã dành thời gian để lại đánh giá tốt ạ.

  • kesugwa님의 프로필 이미지
    kesugwa

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    33% đã tham gia

    • altoformula
      Giảng viên

      Chào bạn kesugwa, Rất cảm ơn bạn đã dành thời gian quý báu để để lại đánh giá tốt cho chúng tôi!

Khóa học khác của altoformula

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

914.779 ₫