Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Azure Data Engineering End-to-end Course 2026 (English)

Khóa học Azure Data Engineering End-to-end 2026 (Tiếng Anh)

Khóa học Azure Data Engineering End-to-end 2026 (Tiếng Anh)

Học nhiều công cụ trong hệ sinh thái Azure Data Engineering qua một khóa học duy nhất!

4.7
(1,097 đánh giá)
7,691 học viên
Giảng viên
Yusuf Didighar
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
99.000đ 399.000đ -75%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
82.0 giờ video
520 bài giảng
1 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026
#Azure #Cloud Computing #Data Engineering #Python

Bạn sẽ học được gì

Hiểu luồng công việc end-to-end của hệ sinh thái Azure Data Engineering
Sẵn sàng tham gia phỏng vấn và vượt qua dễ dàng
Trở nên độc lập tối đa trong việc xử lý các nhiệm vụ
Dự án end-to-end bao trùm toàn bộ vòng đời

Yêu cầu

Không yêu cầu kiến thức trước vì khóa học được xây dựng từ cơ bản cho mọi người, cho từng công cụ/công nghệ, giúp việc học dễ dàng hơn

Đối tượng phù hợp

Ai cũng có thể đăng ký khóa học này, từ người mới bắt đầu, trung cấp đến cấp kiến trúc sư!
Dành cho những ai muốn chuyển sang lĩnh vực Azure Data Engineering hoặc các kỹ sư dữ liệu hiện tại muốn không chỉ nâng cao kỹ năng mà còn học sâu hơn.

Nội dung khóa học

23 phần • 518 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Tại sao hầu hết mọi người thất bại khi học?
1 Nội dung CDU 3.0
1 001. Giới thiệu về SQL
2 Lịch sử của SQL
3 002. Cài đặt SQL Server 2025
4 003. Tạo và Xóa Cơ sở dữ liệu
5 Cấu trúc phân cấp SQL Server
6 004. Các Cơ sở dữ liệu Hệ thống
7 Tạo và Xóa Bảng
8 006. Chèn Dữ liệu Vào Bảng
9 007. Lệnh Select
10 008. Cài đặt Cơ sở dữ liệu mẫu AdventureWorks
11 009. Lấy Giá trị Duy nhất
12 010. Sắp xếp Dữ liệu
13 011. Chú thích
14 012. Lọc Dữ liệu
15 013. Lọc Với Ký tự Đại diện
16 014. Hàm Tổng hợp
17 015. Nhóm các Hàng
18 016. Select..Into
19 017. Tạo Bảng Với Khóa Chính
20 018. Tạo Bảng Với Ràng buộc NOT NULL
21 019. Tạo Bảng Với Ràng buộc Unique
22 020. Tạo Bảng Với Ràng buộc Check
23 021. Tạo Bảng Với Ràng buộc Mặc định
24 022. Tạo Bảng Với Tự động Tăng
25 023. Cập nhật Hàng Trong Bảng
26 024. Xóa Hàng Từ Bảng
27 025. Hàm Chuỗi - Phần 1
28 026. Hàm Chuỗi - Phần 2
29 027. Tình huống - Kết hợp Tên
30 028. Tình huống - Trích xuất Tên và Họ
31 029. Hàm Ngày Giờ - Phần 1
32 030. Hàm Ngày Giờ - Phần 2
33 031. Hàm Ngày Giờ - Phần 3
34 032. Kiểu Dữ liệu - Phần 1 - Số nguyên
35 033. Kiểu Dữ liệu - Phần 2 - Số thực xấp xỉ
36 034. Kiểu Dữ liệu - Phần 3 - Ngày Giờ
37 035. Kiểu Dữ liệu - Phần 4 - Chuỗi
38 036. Kiểu Dữ liệu - Phần 5 - Định danh duy nhất
39 037. Kiểu Dữ liệu - Phần 6 - bit
40 038. Chuyển đổi Kiểu Dữ liệu
41 039. Joins Phần 1 – Giới thiệu về joins
42 040. Joins Phần 2- Sử dụng Joins
43 041. Joins Phần 3- Join 3 bảng
44 042. Joins Phần 4- Sử dụng Biểu thức
45 043. Joins Phần 4- Outer Joins
46 044. Tình huống - Joins Phần 6 – Self Join
47 045. Bảng Fact và Dimension
48 046. Hàm IIF
49 047. CASE
50 048. IIF & CASE với nhiều điều kiện
51 049. Tình huống - Sắp xếp tùy chỉnh
52 50. UNION & UNION ALL
53 051. INTERSECT
54 052. EXCEPT
55 053. Ràng buộc Khóa ngoại
56 054. Subquery - PHẦN 1
57 055. Subquery - PHẦN 2 - IN & NOT IN
58 056. Subquery - PHẦN 3 - Update
59 057. Subquery - PHẦN 4 - Bảng Dẫn xuất
60 058. Subquery - PHẦN 5 - EXISTS, Correlated subquery
61 059. Tình huống - Subquery - PHẦN 6 - Lấy đóng góp theo từng năm
62 060. Mệnh đề HAVING
63 061. Mệnh đề TOP
64 062. Tình huống - Lấy Sản phẩm TOP & BOTTOM
65 063. Window Functions - PHẦN 1 - ROW_NUMBER
66 064. Window Functions - PHẦN 2 - RANK & DENSE_RANK
67 065. Window Functions - PHẦN 3 - LAG & LEAD
68 066. Window Functions - PHẦN 4 - FIRST_VALUE & LAST_VALUE
69 067. Phân loại SQL
70 068. ALTER TABLE - PHẦN 1 - Cột
71 069. ALTER TABLE - PHẦN 2 - Ràng buộc
72 070. OFFSET
73 071. Hàm COALESCE
74 072. MERGE
75 073. SCHEMA
76 074. GROUP BY WITH ROLLUP
77 075. GROUP BY WITH CUBE
78 076. PIVOT
79 077. UNPIVOT
80 078. VIEWS
81 079. Common Table Expression - Phần 1 - Giới thiệu
82 080. Common Table Expression - PHẦN 2 - Nhiều phần
83 081. Common Table Expression - PHẦN 3 - Đệ quy
84 082. Biến
85 083. IF..ELSE
86 084. Vòng lặp WHILE
87 085. Bảng Tạm
88 086. Stored Procedures
89 087. Chuyển đổi bảng sang JSON
90 088. Tạo Đầu ra JSON Lồng nhau
91 089. Mệnh đề Output
92 090. Slowly Changing Dimensions
93 091. Indexes - Phần 1 - Clustered Index
94 092. Indexes - Phần 2 - NonClustered Index
95 093. Indexes - Phần 3 - Lý thuyết
96 094. Indexes - Phần 4 - Index Seek
1 1. Tìm Trung bình
2 2. Thử thách Joins
3 3. Xác định và xóa các hàng trùng lặp
4 4. Gộp dữ liệu tùy chỉnh
5 005. Dữ liệu thiếu - Tìm Phòng ban thiếu
6 006. Tìm Mức lương lớn thứ 2
7 7. Mức lương lớn thứ 2 Trong từng Phòng ban
8 8. Đánh số hàng
9 9. Tìm các Hàng xen kẽ
10 10. Palindrome
11 11. Tìm Email trùng lặp
12 12. Cập nhật Giới tính chính xác
13 13. Chuyển đổi Thông tin Sinh viên
14 14. Phân loại Lỗi
15 015. Tổng tích lũy hàng ngày
16 16. Tổng MTD
17 17. Tổng QTD
18 18. Tổng YTD
19 19. Doanh số Năm trước và Tăng trưởng YOY
20 20. Tổng trượt 3 tháng
1 1. Giới thiệu về Data Warehousing
2 2. Các phương thức Tải dữ liệu
3 3. Mô hình Bố trí Lưu trữ
4 4. Phân phối Robin Round
5 5. Phân phối Hash
6 6. Các thuộc tính ACID
7 7. Chuẩn hóa
1 1. Điện toán Đám mây
2 2. Các nhà cung cấp Đám mây
3 3. Giới thiệu Azure
4 4. Tạo Tài khoản Dùng thử Azure
5 5. Bắt đầu với Azure
6 6. Tạo Data Lake
7 7. Tạo Azure SQL Server và Cơ sở dữ liệu
8 8. Tạo Data Factory
9 9. Nâng cấp lên Gói trả theo nhu cầu
1 Tập 1: Khởi đầu
2 Tập 2: Bắt đầu với Data Factory
3 Tập 3: Các Hoạt động
4 Tập 4: Các Loại Tải
1 1. Giới thiệu
2 2. Sao chép Dữ liệu Trong Datalake
3 3. Sao chép Toàn bộ Thư mục hoặc Tệp cụ thể
4 4. Sao chép dữ liệu từ ADLS sang SQLDB & ngược lại
5 5. Sao chép Dữ liệu với Cột Bổ sung
6 6. Hoạt động Set Variable
7 7. Sao chép tệp trong khung thời gian
8 8. Hoạt động Get MetaData
9 9. Hoạt động For Each
10 10. Sao chép Mỗi Tệp vào Bảng mới
11 11. Xóa toàn bộ & tải lại
12 12. Sao chép dữ liệu với upsert
13 13. Hoạt động Append Variable
14 14. Sử dụng Truy vấn SQL Trong Hoạt động Copy Data
15 15. Ánh xạ Cột Trong Hoạt động Copy Data
16 16. Hoạt động Delete
17 17. Sao chép Dữ liệu Với Stored Procedure
18 18. Hoạt động Stored Procedure
19 19. Hoạt động Lookup
20 20. Hoạt động Filter
21 21. Hoạt động IF
22 22. Hoạt động Switch
23 23. Hoạt động Script
24 24. Hoạt động Validation
25 25. Chuyển đổi CSV sang JSON
26 26. Sao chép JSON vào SQL DB
27 27. Hoạt động Execute Pipeline
28 28. Sao chép Dữ liệu Nếu Tệp Tồn tại
29 29. Tham số và Biến
30 30. Xóa Tệp Trống
31 31. Sao chép CSV không có Tiêu đề
32 32. Logic Thử lại
33 33. Hành vi Sao chép
34 34. Số Hàng Tối đa Mỗi Tệp
35 35. Tách Dữ liệu Theo Một Tiêu chí
36 36. Tách Dữ liệu Theo Nhiều Tiêu chí
37 37. Hợp nhất Dữ liệu Từ Nhiều Tệp
38 38. Hợp nhất Dữ liệu Từ Nhiều Thư mục
39 39. Sao chép Dữ liệu với Ánh xạ Tùy chỉnh - Một Bảng
40 40. Sao chép Dữ liệu với Ánh xạ Tùy chỉnh - Nhiều Bảng
41 41. Sao chép Dữ liệu với Ký tự Phân cách Ống
42 42. Sao chép Dữ liệu với Ký tự Trích dẫn
43 43. Giới thiệu về Data Flows
44 44. Phép biến đổi Select
45 45. Biến đổi Sắp xếp (Sort)
46 46. Biến đổi Lọc (Filter)
47 47. Biến đổi Cột Dẫn xuất (Derived Column)
48 48. Biến đổi Tách theo Điều kiện (Conditional Split)
49 49. Biến đổi Ép kiểu (Cast)
50 50. Biến đổi Khóa Thay thế (Surrogate Key)
51 51. Biến đổi Tổng hợp (Aggregate)
52 52. Biến đổi Xoay dữ liệu (Pivot)
53 53. Biến đổi Bỏ xoay dữ liệu (Unpivot)
54 54. Biến đổi Xếp hạng (Rank)
55 55. Biến đổi Cửa sổ (Window)
56 56. Biến đổi Hợp nhất (Union)
57 57. Biến đổi Tra cứu (Lookup)
58 58. Biến đổi Kết nối (Join)
59 59. Biến đổi Kiểm tra tồn tại (Exists)
60 60. Biến đổi Làm phẳng (Flatten)
61 61. Biến đổi Phân tích cú pháp (Parse)
62 62. Biến đổi Chuỗi hóa (Stringify)
63 65. Integration Runtime
64 66. Cài đặt Self Hosted Integration Runtime
65 67. Sao chép dữ liệu từ Máy cục bộ lên ADLS
66 68. Sao chép dữ liệu từ Máy cục bộ lên Azure SQL DB
67 69. Sao chép dữ liệu từ SQL DB cục bộ lên Azure SQL DB
68 70. Sao chép Nhiều bảng từ SQL DB cục bộ lên Azure SQL DB
69 71. Sử dụng Key Vault
70 72. Trigger Lập lịch (Schedule)
71 73. Trigger Sự kiện Lưu trữ (Storage Event)
72 75. Sao chép Tệp dựa trên Loại tệp
73 76. Tải Tăng dần từ ADLS lên SQL DB dùng Staging
74 77. Tải Tăng dần từ ADLS lên SQL DB dùng Dataflow
75 78. Tải Tăng dần từ ADLS lên SQL DB - Nhiều bảng dùng Dấu thời gian Tệp
76 79. Tải Tăng dần từ ADLS lên SQL DB - Dùng Hàm Băm (Hash)
1 1. Giới thiệu về Databricks
2 2. Đăng ký Databricks Bản miễn phí
3 3. Tổng quan Nền tảng Databricks
1 1. Giới thiệu và Cài đặt
2 Cài đặt VS Code
3 2. Hàm print
4 3. Biến số (Variables)
5 4. Nối chuỗi (Concatenate)
6 5. Nội suy chuỗi (Interpolation)
7 6. Câu lệnh If..else
8 7. Nhập dữ liệu (Input)
9 8. Câu lệnh IF..ELIF..ELSE
10 9. Vòng lặp For
11 10. Vòng lặp While
12 11. Break và Continue
13 12. Danh sách (Lists) - Phần 1 - Giới thiệu và Truy cập chỉ mục
14 13. Danh sách (Lists) - Phần 2 - Len, Kiểm tra tồn tại & Duyệt vòng lặp
15 14. Danh sách (Lists) - Phần 3 – Thêm & Xóa phần tử
16 15. Danh sách (Lists) - Phần 4 - Đếm, Sao chép, Đảo ngược & Sắp xếp
17 16. Danh sách (Lists) - Phần 5 - Cập nhật Danh sách
18 17. Tập hợp (Set)
19 18. Bộ giá trị (Tuple)
20 19. Từ điển (Dictionary)
21 20. Chú thích (Comments)
22 21. Thao tác với Chuỗi - Phần 1
23 22. Thao tác với Chuỗi - Phần 2
24 23. Thao tác với Chuỗi - Phần 3
25 24. List Comprehensions
26 25. Hàm dir
27 26. Ngày giờ (DateTime) - Phần 1 - Module datetime
28 27. Ngày giờ (DateTime) - Phần 2 - timedelta & timestamp
29 28. Ngày giờ (DateTime) - Phần 3 - Module monthdelta
30 29. Ngày giờ (DateTime) - Phần 4 - Module relativedelta
31 30. Ngày giờ (DateTime) - Phần 5 - Định dạng (Formatting)
32 31. Xử lý Ngoại lệ (Exception Handling)
33 32. Giá trị None
34 33. Ngẫu nhiên (Random)
35 34. Hàm (Functions) - Phần 1 - Giới thiệu
36 35. Hàm (Functions) - Phần 2 - Phạm vi Biến số (Scope)
37 36. Hàm (Functions) - Phần 3 - Đối số (Arguments)
38 37. Hàm (Functions) - Phần 4 - Chuỗi Tài liệu (DocStrings)
39 38. Hàm Lambda
40 39. Hàm Map
41 40. Hàm Reduce
42 41. Đệ quy (Recursion)
43 42. Bộ sinh (Generators)
44 43. Trang trí hàm (Decorators)
1 1. Làm phẳng Danh sách (Flatten List)
2 Ôn tập nhanh
3 2. Lấy Độ dài của từng Danh sách con trong Danh sách
4 Ôn tập nhanh
5 3. Tìm Phần tử Chung trong 2 Danh sách
6 Ôn tập nhanh
7 4. Sắp xếp Danh sách con theo Thứ tự Độ dài
8 Ôn tập nhanh
9 5. Tìm Số còn thiếu trong danh sách
10 Ôn tập nhanh
11 6. Kết hợp (Zip) và in các phần tử trong danh sách
12 7. Tần suất Xuất hiện của các Phần tử trong Danh sách
1 1. Giới thiệu về Dữ liệu Lớn
2 2. Sự phát triển của Dữ liệu Lớn
3 3. Điện toán Phân tán (Distributed Computing)
4 4. Các đặc điểm (Features)
5 5. Hệ sinh thái Hadoop
6 6. Các Loại hình Xử lý
7 Ôn tập nhanh: Sự phát triển của Dữ liệu Lớn
1 Động lực học (Motivation)
2 1. Giới thiệu về Databricks và PySpark
3 2. Giới thiệu về Apache Spark
4 3. Các Thành phần và API của Spark
5 4. Kiến trúc Spark
6 5. RDD
7 6. Tạo RDD từ Danh sách (List)
8 7. Điều khiển Phân vùng (Partitions) trong RDD
9 8. Tạo RDD từ Tệp văn bản (Text file)
10 9. Các Phép biến đổi (Transformations) trên RDD
11 10. Đồ thị Dòng dõi (Lineage Graph)
12 11. Tìm hiểu Nguyên lý cơ bản của DAG
13 12. Cách thức hoạt động của MapReduce
14 13. ReduceByKey so với ReduceByKey Locally
15 14. GroupByKey
16 15. Phép biến đổi Lọc (Filter) trên RDD
17 16. Các Phép biến đổi SortBy & SortByKey trên RDD
18 17. Trích xuất Phần tử Đầu/Cuối từ RDD
19 18. Lưu RDD dưới dạng Tệp văn bản
20 19. Coalesce và Repartition trên RDD
21 Tối ưu hóa Repartition
22 Quá trình Shuffle
23 20. Giới thiệu về Bộ tích lũy (Accumulators)
24 21. Triển khai Bộ tích lũy
25 22. Biến Phát sóng (Broadcast Variables)
26 23. Giới thiệu về DataFrames
27 24. Đọc CSV vào DataFrame
28 25. Khám phá Thông tin DataFrame (Insights)
29 26. Chọn Cột từ DataFrame
30 27. Thêm/Sửa đổi Cột trong DataFrame
31 28. Xóa Cột trong DataFrame
32 29. Đổi tên Cột trong DataFrame
33 30. Sắp xếp Cột trong DataFrame
34 31. Lọc Dữ liệu trong DataFrame
35 32. Loại bỏ Bản ghi Trùng lặp từ DataFrame
36 33. Kết hợp DataFrames
37 34. Bộ lọc dựa trên Mẫu (Pattern) trong DataFrame
38 35. Thêm Cột dựa trên Điều kiện trong PySpark
39 36. Chuyển đổi Chữ hoa/thường trong DataFrame
40 37. Các phép Tổng hợp (Aggregations) trên DataFrame
41 38. Tổng hợp với GroupBy
42 39. Pivot & Unpivot trên DataFrame
43 40. Hàm Cửa sổ (Window Functions)
44 41. Điền giá trị Null trong DataFrame
45 42. Các tùy chọn Đọc CSV
46 43. Áp đặt Lược đồ (Schema) lên DataFrame
47 44. Các Chế độ Ghi (Write Modes) trong DataFrame
48 45. Các Hàm Ngày tháng (Date Functions)
49 46. Chuyển đổi RDD sang DF và ngược lại
50 47. Hàm Explode
51 48. Làm việc với Cột kiểu Mảng (Array)
52 49. dbutils
53 50. Truy cập ADLS gen2 bằng Khóa truy cập (Access Key)
54 51. Đăng ký Azure Databricks
55 52. Widgets
56 53. Gọi các Notebook khác
57 54. Đọc tệp Json
58 55. Đọc Nhiều tệp và Lấy tên Tệp
59 56. Định dạng Tệp Parquet
60 57. Truy cập ADLS bằng Token SAS
61 58. Truy cập ADLS bằng OAUTH
62 59. Đọc & Ghi tệp Parquet
63 60. Định dạng Delta
64 61. Tạo Khung nhìn Tạm thời (Temp Views)
65 62. Tạo Bảng được Quản lý và Không được Quản lý
66 63. Phân vùng (Partitioning)
67 64. Phân nhóm (Bucketing)
68 65. Kiểm soát Số lượng Bản ghi khi Ghi
69 66. MaxPartitionBytes
70 67. Kế hoạch Thực thi Truy vấn Spark (Query Execution Plans)
71 68. Các phép Kết nối (Joins)
72 69. Kế hoạch Thực thi Spark cho các Phép biến đổi
73 70. Thuật toán BroadCast Hash Join
74 71. Thuật toán Sort Merge Join
75 72. Thuật toán Shuffle Hash Join
76 73. Sort Merge Bucket Join
77 74. Gợi ý Kết nối (Join Hints)
78 75. SparkSQL
79 76. Quản lý Bộ nhớ Spark (Memory Management)
80 77. Thu gom Rác (Garbage Collection)
81 78. Thuật ngữ về CPU
82 Spark xử lý dữ liệu như thế nào?
83 79. Tính toán & Cụm Databricks (Compute & Clusters)
84 80. Trình quản lý Cụm (Cluster Manager)
85 81. Phân bổ Tài nguyên (Resource Allocation)
86 82. Phân bổ Động (Dynamic Allocation)
87 83. Tuần tự hóa và Giải tuần tự hóa (Serialization/Deserialization)
88 84. Cache và Persist
89 85. Các Hàm Băm (Hash Functions)
90 86. JDBC
91 87. Tải Tăng dần ADLS lên SQL DB - Nhiều bảng dùng Watermark
92 88. Tải Tăng dần ADLS lên SQL DB - Nhiều bảng - Dùng Watermark
93 89. Tải Tăng dần ADLS lên SQL DB - Dùng Hàm Băm
94 90. Tải Tăng dần ADLS lên SQL DB - Dùng Metadata
1 1. Lịch sử các Kiến trúc Dữ liệu
2 2. Giới thiệu về Delta Lake
3 3. Đọc và Ghi Định dạng Delta
4 4. Hiểu về Delta Log
5 5. Lịch sử Phiên bản và Du hành Thời gian
6 6. CheckPointing
7 7. Tạo Bảng Delta
8 8. Cột Tự động Tạo (Generated Columns)
9 9. Tạo Bảng Phân vùng
10 10. Tiến hóa Lược đồ (Schema Evolution)
11 11. Sao chép Dữ liệu (Copy Into)
12 12. Hợp nhất (Merge)
13 13. Thống kê Cột (Column Statistics)
14 14. Tối ưu hóa - Dọn dẹp - Sắp xếp Z-Order
15 15. Phân cụm Linh hoạt (Liquid Clustering)
16 16. Nguồn cấp Dữ liệu Thay đổi (Change Data Feed)
17 17. Tổ chức lại Bảng (Reorg Table)
18 18. Vectơ Xóa (Deletion Vectors)
19 19. SCD Loại 1
20 20. SCD Loại 2
1 1. Hive Metastore
2 2. Giới thiệu Unity Catalog
3 3. Thiết lập Unity Catalog
4 Managed Identity
5 4. Tạo Catalog, Schema & Bảng
6 5. Autoloader
7 006. Quản trị Dữ liệu (Data Governance)
8 007. Triển khai Quản trị Dữ liệu
9 008. Liên kết Hồ dữ liệu (Lakehouse Federation)
10 009. Liên kết Hồ dữ liệu cho SQL Server
11 010. Sao chép Tệp dựa trên Loại Tệp
12 011. Volume trong Unity Catalog
13 012. Giới thiệu Delta Live Tables
14 013. Chất lượng Dữ liệu (Kỳ vọng) trong DLT
1 1. Giới thiệu Spark Structured Streaming
2 2. Đọc Luồng (ReadStream)
3 3. Ghi Luồng (WriteStream)
4 4. Chế độ Đầu ra (Output Modes)
5 5. Nguồn và Đích (Sources & Sinks)
6 6. Trình kích hoạt (Triggers)
7 7. Phép nối (Joins)
8 8. Có trạng thái vs Không trạng thái
9 9. Thao tác Cửa sổ (Window Operations)
1 1. Giới thiệu Azure Synapse Analytics
2 2. SQL Pools
3 3. Dedicated SQL Pool
4 4. Serverless SQL Pool
5 5. Các loại Phân phối (Distribution Types)
6 6. Triển khai Azure Synapse Analytics
7 7. Làm việc với Serverless SQL Pool
1 1. Giới thiệu Azure DevOps
2 2. Đăng ký Azure DevOps
3 3. Tạo Repository
4 4. Tích hợp Data Factory với Azure DevOps
5 5. Tích hợp Databricks với Azure DevOps
6 6. Thiết lập CI/CD cho Data Factory
7 7. Thiết lập CI/CD cho Databricks
8 8. Liên kết Key Vault trong Azure DevOps
1 1. Giới thiệu
2 2. Hiểu yêu cầu
3 3. Mô hình Dữ liệu Mua hàng
4 4. Mô hình Bán hàng
5 5. Mô hình Nhân sự (HR)
6 6. Thiết lập Tài nguyên
7 7. Bắt đầu với Azure DevOps
8 8. Hiểu về Nguồn Dữ liệu
9 9. Chuẩn bị Databricks
10 10. Phát triển Notebooks Mua hàng
11 11. Phát triển Mô hình Mua hàng - Phần 2
12 12. Lập kế hoạch Công việc
13 13. Phát triển Notebooks Bronze Mua hàng
14 14. Demo đầu tiên
15 15. Phát triển Notebooks Silver - Phần 1
16 16. Phát triển Notebooks Silver và Khác
17 17. Phát triển Notebooks Khác và Silver - Phần 2
18 18. Tạo Notebooks Raw và Bronze Bán hàng
19 19. Tạo Notebooks Silver Bán hàng - Phần 1
20 020. Tạo Notebooks Silver Bán hàng - Phần 2
21 021. Tạo Notebooks Mô hình Nhân sự
22 22. Phát triển Workflows trong Databricks
23 023. Khởi động Phát triển Power BI
24 024. Phát triển Báo cáo Power BI Mua hàng - Phần 1
25 025. Sửa lỗi (Bug Fixing)
26 026. Phát triển Báo cáo Mua hàng - Phần 2
27 Giới thiệu về Chất lượng Dữ liệu
28 Luồng Dự án
29 Thiết lập Cơ sở hạ tầng Chất lượng Dữ liệu
30 Phát triển Quy trình Thực thi Quy tắc
31 Tự động hóa Tạo Ticket Lỗi
32 Triển khai Kiểm tra Null
1 001. Giới thiệu Fabric
2 002. Đăng ký Fabric bằng Email cá nhân
3 003. Tạo Workspace
4 004. Tạo Lakehouse
5 005. Tải Dữ liệu vào Lakehouse
6 006. Tải Dữ liệu từ Thư mục
7 007. Điểm cuối SQL Analytics (Sql Analytics EndPoint)
8 008. Truy vấn Trực quan (Visual Query)
9 009. Mô hình Ngữ nghĩa Mặc định (Default Semantic Model)
10 010. OneLake Explorer
11 011. Tạo Shortcut
12 012. Cập nhật Kết nối
13 013. Tạo Bảng bằng Shortcut
14 014. Tạo Warehouse
15 015. Tạo Bảng trong Warehouse
16 016. Sao chép Dữ liệu (Copy Into)
17 017. Tải Dữ liệu vào Warehouse bằng Data Pipeline
18 018. Chia sẻ Dữ liệu giữa Lakehouse và Warehouse
19 019. Sao chép Bảng (Table Cloning)
20 020. Giới thiệu Dataflow
21 021. Giới thiệu Notebook
22 022. Tùy chọn Spark (Spark Options)
23 023. Bình luận & Chia sẻ trong Notebook
24 024. Đoạn mã Mẫu (Code Snippets)
1 001. Cắt khoảng trắng Tất cả Cột (Trim All Columns)
2 002. So sánh Cột trong Dataframe
1 Phỏng vấn 1
2 Câu hỏi Phỏng vấn ADF
1 Giới thiệu
2 1. Đăng ký Azure Databricks
3 2. Giới thiệu Apache Spark
4 Ôn tập nhanh: Spark là gì?
5 3. Các loại Compute
6 Ôn tập nhanh: Các loại Compute
7 4. Các thành phần Cốt lõi của Spark
8 Ôn tập nhanh: Các thành phần Cốt lõi của Spark
9 5. Kiến trúc Spark
10 6. Trợ lý Databricks (Databricks Assistant)
11 7. Tạo RDD từ Danh sách
12 8. Hiểu về Phân vùng RDD
13 9. Quản lý Phân vùng RDD
14 Lưu ý: Unity Catalog
15 10. Hive Metastore
16 11. Unity Catalog
17 12. Thiết lập Unity Catalog
18 Managed Identity
19 13. Giới thiệu Dataframes
20 Ôn tập nhanh
21 14. Tạo Dataframe từ RDD
22 15. Tạo Dataframe từ CSV
23 16. Thực hành Tốt nhất để đọc CSV
24 Các Phép biến đổi Dataframe Pyspark Thông dụng
25 17. Phép biến đổi Chọn (Select Transformation)

Giới thiệu khóa học

  • This course covers multiple tools and technologies needed to become an azure data engineer.

  • The best part is there are no pre-requisites!

  • Anyone can enroll and learn through this course.

  • Our videos are simple to understand, to the point, short and yet covering everything you need.

  • The content we are offering in this course is immense and requires full dedication, self -discipline and daily learning to ensure a completion and to make you independent skilled professional.

  • We have trained 1000's of students and shaped their career and you could be the next one, join us by enrolling in the course and benefit immensely through our course offering.

  • You will get best of both quality and quantity!

  • In this course you will learn below tools and technologies from scratch:

  1. SQL : Learn structured query language in Microsoft SQL Server.

  2. Data warehousing : Learn fundamental concepts of data warehousing.

  3. Azure cloud : Learn about cloud computing, benefits and different services.

  4. Azure Data factory: Learn ETL on azure cloud, code free.

  5. Python programming: Learn programming in python with simple way.

  6. Big data fundamentals: Master the big data concepts to build strong foundation.

  7. Databricks: Learn databricks, the leading data platform.

  8. PySpark: Learn big data processing in pyspark on databricks.

  9. Delta lake: Learn the delta lake features.

  10. Spark structured streaming

  11. Azure devops

  12. End-to-end project

This course is for everyone from beginner to architect level!

 

Important:

We have added a new section for Databricks and PySpark at the end of the course to cover below updates:

  1. Interface changes

  2. Unity catalog approach

  3. Databricks Assistant use for code generation and debugging.

  4. Other updates.

Every week we are releasing new videos in this section. Code in pyspark is mostly the same with no changes, but we wanted to refresh the content with latest updates, hence we are re recording and releasing this. You can first watch new section and then take examples from old section by the time we continue to release full section.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Azure
Hiển thị tất cả khoá học Cloud Computing
Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊