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 2026 (Hindi)

Khóa học Azure Data Engineering toàn diện 2026 (Tiếng Hindi)

Khóa học Azure Data Engineering toàn diện 2026 (Tiếng Hindi)

Học nhiều công cụ trong hệ sinh thái Azure Data Engineering qua khóa học này, tất cả trong một gói duy nhất!

4.6
(485 đánh giá)
2,930 học viên
Giảng viên
Yusuf Didighar
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
99.000đ 349.000đ -72%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
80.0 giờ video
521 bài giảng
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 ở mức cao nhất trong việc xử lý các nhiệm vụ
Dự án toàn diện bao quát 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 người 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 chuyên sâu.

Nội dung khóa học

23 phần • 521 bài giảng
1 1.Giới-thiệu-về-Azure-Data-Engineering
2 Tại sao hầu hết mọi người thất bại khi học?
1 Nội dung CDU 3.0
1 1. Giới thiệu SQL
2 Lịch sử của SQL
3 2. Cài đặt SQL Server 2025
4 3. Tạo và Xóa Cơ sở dữ liệu
5 Cấu trúc phân cấp SQL Server
6 4. Các Cơ sở dữ liệu Hệ thống
7 5. Tạo và Xóa Bảng
8 6. Chèn Dữ liệu vào Bảng
9 7. Lệnh Select
10 8. Cài đặt Cơ sở dữ liệu mẫu Adventure Works
11 9. Lấy Giá trị Duy nhất
12 10. Sắp xếp Dữ liệu
13 11. Chú thích
14 12. Lọc Dữ liệu
15 13. Lọc với Ký tự Đại diện
16 14. Các Hàm Tổng hợp
17 15. Nhóm các Hàng
18 16. Select..Into
19 17. Tạo Bảng với Khóa Chính (PrimaryKey)
20 18. Tạo Bảng với Ràng buộc NOT NULL
21 19. Tạo Bảng với Ràng buộc Duy nhất (Unique)
22 20. Tạo Bảng với Ràng buộc Kiểm tra (Check)
23 21. Tạo Bảng với Ràng buộc Mặc định (Default)
24 22. Tạo Bảng với Tự động Tăng (Auto Increment)
25 23. Cập nhật Hàng trong Bảng
26 24. Xóa Hàng khỏi Bảng
27 25. Các Hàm Xử lý Chuỗi Phần 1
28 26. Các Hàm Xử lý Chuỗi Phần 2
29 27. Tình huống - Kết hợp Tên
30 28. Trích xuất Tên
31 29. Các Hàm Ngày Giờ Phần 1
32 30. Các Hàm Ngày Giờ Phần 1
33 31. Các Hàm Ngày Giờ Phần 3
34 32. Kiểu Dữ liệu Phần 1 - Số Nguyên
35 33. Kiểu Dữ liệu Phần 2 - Số Thực Gần đúng
36 34. Kiểu Dữ liệu Phần 3 - Ngày Giờ
37 35. Kiểu Dữ liệu Phần 4 - Chuỗi
38 36. Định danh Duy nhất (Unique identifier)
39 37. Kiểu Dữ liệu Phần 6 - bit
40 38. Chuyển đổi Kiểu Dữ liệu
41 39. Phép Kết nối (Join) Phần 1 – Giới thiệu về joins
42 40. Phép Kết nối Phần 2 - Sử dụng Joins
43 41. Phép Kết nối Phần 3 - Kết nối 3 bảng
44 42. Phép Kết nối Phần 4 - Sử dụng Biểu thức
45 43. Phép Kết nối Phần 5 - Outer Joins
46 44. Tình huống - Phép Kết nối Phần 6 – Self Join
47 45. Bảng Sự kiện và Bảng Chiều (FactAndDimensions)
48 46. Hàm IIF
49 47. Lệnh CASE
50 48. IIF & CASE với nhiều điều kiện
51 49. Tình huống - Sắp xếp Tùy chỉnh
52 50. UNION & UNION ALL
53 51. INTERSECT
54 52. EXCEPT
55 53. Ràng buộc Khóa Ngoại (Foreign key)
56 54. Truy vấn con (Subquery) - PHẦN 1
57 55. Truy vấn con - PHẦN 2 - IN & NOT IN
58 56. Truy vấn con - PHẦN 3 - Cập nhật
59 57. Truy vấn con - PHẦN 4 - Bảng Dẫn xuất (Derived Table)
60 58. Truy vấn con - PHẦN 5 - EXISTS, Truy vấn con Tương quan
61 59. Tình huống - Truy vấn con - PHẦN 6 - Lấy đóng góp theo từng năm
62 60. Mệnh đề HAVING
63 61. Mệnh đề TOP
64 62. Tình huống - Lấy Sản phẩm Hàng Đầu & Cuối cùng
65 63. Hàm Cửa sổ (Window Functions) - PHẦN 1 - ROW_NUMBER
66 64. Hàm Cửa sổ - PHẦN 2 - RANK & DENSE_RANK
67 65. Hàm Cửa sổ - PHẦN 3 - LAG & LEAD
68 66. Hàm Cửa sổ - PHẦN 4 - FIRST_VALUE & LAST_VALUE
69 67. Phân loại SQL
70 68. ALTER TABLE - PHẦN 1 - Cột
71 69. ALTER TABLE - PHẦN 2 - Ràng buộc
72 70. OFFSET
73 71. Hàm COALESCE
74 72. MERGE
75 73. SCHEMA
76 74. GROUP BY WITH ROLLUP
77 75. GROUP BY WITH CUBE
78 76. PIVOT
79 77. UNPIVOT
80 78. VIEWS
81 79. Biểu thức Bảng Chung (CTE) - Phần 1 - Giới thiệu
82 80. Biểu thức Bảng Chung - PHẦN 2 - Nhiều phần
83 81. Biểu thức Bảng Chung - PHẦN 3 - Đệ quy
84 82. Biến
85 83. IF..ELSE
86 84. Vòng lặp WHILE
87 85. Bảng Tạm (TempTables)
88 86. Thủ tục Lưu trữ (StoredProcedures)
89 87. Chuyển đổi bảng sang JSON
90 88. Tạo Đầu ra JSON Lồng nhau
91 89. Mệnh đề Output
92 90. Kích thước Thay đổi Chậm (SlowlyChangingDimensions)
93 091. Chỉ mục (Indexes) - Phần 1 - Chỉ mục Tập trung (Clustered)
94 92. Chỉ mục - Phần 2 - Chỉ mục Phi tập trung (NonClustered)
95 93. Chỉ mục - Phần 3 - Lý thuyết
96 94. Chỉ mục - Phần 4 - Tìm kiếm Chỉ mục (IndexSeek)
1 1. Tìm Giá trị Trung bình
2 2. Thử thách về Phép Kết nối (Joins)
3 3. Xác định và Xóa Bản ghi Trùng lặp
4 4. Kết hợp Tùy chỉnh
5 5. Dữ liệu Thiếu - Tìm Phòng ban Thiếu
6 6. 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. Chuỗi Đối xứng (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 15. Tổng Tích lũy Hàng ngày
16 16. Tổng Tháng đến ngày (MTD)
17 17. Tổng Quý đến ngày (QTD)
18 18. Tổng Năm đến ngày (YTD)
19 19. Doanh số Năm trước và Tăng trưởng YOY
20 20. Tổng Trượt 3 tháng
21 21. Sắp xếp Hàng theo Cách Xen kẽ
1 1. Giới thiệu về Kho dữ liệu
2 2. Tải Dữ liệu (DataLoads)
3 3. Mô hình Bố trí Lưu trữ
4 4. Phân phối Luân phiên (RobinRound)
5 5. Phân phối Băm (Hash)
6 6. Các Thuộc tính ACID
7 7. Chuẩn hóa (Normalization)
1 1. Điện toán Đám mây
2 2. Các Nhà cung cấp Đám mây
3 3. Giới thiệu về Azure
4 4. Tạo Tài khoản Dùng thử Azure
5 5. Bắt đầu với Azure
6 6. Tạo Data Lake
7 7. Tạo Máy chủ và Cơ sở dữ liệu Azure SQL
8 8. Tạo Data Factory
9 9. Nâng cấp lên Gói Trả theo Lượng dùng (Pay-as-you-go)
1 Tập 1: Khởi đầu!
2 Tập 2: Bắt đầu với Data Factory
3 Tập 3: Các Hoạt động (Activities)
4 Tập 4: Các Loại Tải (Load Types)
1 1. Giới thiệu
2 2. Sao chép Dữ liệu trong Data Lake
3 3. Sao chép Toàn bộ Thư mục / Các Tệp Cụ thể
4 4. Sao chép dữ liệu từ ADLS sang SQL DB và ngược lại
5 5. Sao chép Dữ liệu với Cột Bổ sung
6 6. Hoạt động Đặt Biến (SetVariable)
7 7. Sao chép tệp trong khoảng thời gian
8 8. Hoạt động Lấy Siêu dữ liệu (GetMetaData)
9 9. Hoạt động ForEach
10 10. Sao chép Mỗi Tệp vào Bảng Mới
11 11. Xóa toàn bộ & Tải lại (Truncate & load)
12 12. Sao chép dữ liệu với Upsert
13 13. Hoạt động Nối Biến (AppendVariable)
14 14. Sử dụng Truy vấn SQL trong Hoạt động Sao chép Dữ liệu
15 15. Ánh xạ Cột trong Hoạt động Sao chép Dữ liệu
16 16. Hoạt động Xóa (Delete)
17 17. Sao chép Dữ liệu với Thủ tục Lưu trữ
18 18. Hoạt động Thủ tục Lưu trữ
19 19. Hoạt động Tra cứu (Lookup)
20 20. Hoạt động Lọc (Filter)
21 21. Hoạt động IF
22 22. Hoạt động Switch
23 23. Hoạt động Script
24 24. Hoạt động Xác thực (Validation)
25 25. Chuyển đổi CSV sang JSON
26 26. Sao chép JSON sang SQL DB
27 27. Hoạt động Thực thi Pipeline
28 28. Hoạt động Thực thi Pipeline
29 29. Tham số vs Biến
30 30. Xóa các Tệp Trống
31 31. Sao chép CSV không có Tiêu đề
32 32. Logic Thử lại (Retry)
33 33. Hành vi Sao chép (CopyBehavior)
34 34. Số Hàng Tối đa Mỗi Tệp
35 35. Chia Dữ liệu - Một Tiêu chí
36 36. Chia Dữ liệu - 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 (Pipe)
42 42. Sao chép Dữ liệu với Ký tự Trích dẫn (Quote)
43 43. Giới thiệu về Data Flows
44 44. Chuyển đổi Chọn (SelectTransformation)
45 45. Chuyển đổi Sắp xếp (SortTransformation)
46 46. Chuyển đổi Lọc (FilterTransformation)
47 47. Chuyển đổi Cột Dẫn xuất (DerivedColumnTransformation)
48 48. Chuyển đổi Phân tách Có điều kiện (ConditionalSplitTransformation)
49 49. Chuyển đổi Ép kiểu (CastTransformation)
50 50. Chuyển đổi Khóa Thay thế (SurrogateKeyTransformation)
51 51. Chuyển đổi Tổng hợp (AggregateTransformation)
52 52. Chuyển đổi Xoay dữ liệu (PivotTransformation)
53 53. Chuyển đổi Bỏ xoay dữ liệu (UnpivotTransformation)
54 54. Chuyển đổi Xếp hạng (RankTransformation)
55 55. Chuyển đổi Cửa sổ (WindowTransformation)
56 56. Chuyển đổi Hợp nhất (UnionTransformation)
57 57. Chuyển đổi Tra cứu (LookupTransformation)
58 58. Chuyển đổi Kết nối (JoinTransformation)
59 59. Chuyển đổi Kiểm tra Tồn tại (ExistsTransformation)
60 60. Chuyển đổi Làm phẳng (FlattenTransformation)
61 61. Chuyển đổi Phân tích cú pháp (ParseTransformation)
62 62. Chuyển đổi Chuỗi hóa (StringifyTransformation)
63 65. Integration Runtime
64 66. Cài đặt Integration Runtime tự lưu trữ (Self-Hosted)
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 Dữ liệu từ SQL DB cục bộ lên Azure SQL DB
69 71. Sử dụng Key Vault
70 72. Trigger theo Lịch trình (Schedule Trigger)
71 73. Trigger sự kiện Lưu trữ (Storage Event Trigger)
72 75. Sao chép Tệp dựa trên Loại tệp
73 076. Tải Tăng dần từ ADLS lên SQL DB dùng Bảng tạm (Staging)
74 077. Tải Tăng dần từ ADLS lên SQL DB dùng Luồng dữ liệu (Dataflow)
75 078. Tải Tăng dần từ ADLS lên SQL DB - Nhiều Bảng dùng Dấu thời gian Tệp
76 079. Tải Tăng dần từ ADLS lên SQL DB - Dùng Hàm Băm (Hash Function)
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. Lệnh Break & 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 (String) - Phần 1
23 22. Thao tác với Chuỗi (String) - Phần 2
24 23. Thao tác với Chuỗi (String) - 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 (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 Lists)
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 phần tử trong Danh sách
1 1. Giới thiệu về Dữ liệu Lớn (Big Data)
2 2. Sự Phát triển của Dữ liệu Lớn
3 3. Tính toán Phân tán (Distributed Computing)
4 4. Các Đặc điểm (Features)
5 5. Hệ sinh thái Hadoop
6 6. Các Loại Xử lý
7 Ôn tập nhanh: Sự Phát triển của Dữ liệu Lớn
1 Động lực!
2 1. Giới thiệu về Databricks và PySpark
3 2. Giới thiệu về Apache Spark
4 Ôn tập nhanh: Spark là gì?
5 3. Các Thành phần và API của Spark
6 4. Kiến trúc Spark
7 5. RDD
8 6. Tạo RDD từ Danh sách
9 7. Điều khiển Phân vùng (Partitions) trong RDD
10 8. Tạo RDD từ Tệp văn bản
11 9. Các Phép biến đổi (Transformations) trên RDD
12 10. Đồ thị Dòng dõi (Lineage Graph)
13 11. Hiểu cơ bản về DAG
14 12. Cách thức hoạt động của MapReduce
15 13. ReduceByKey vs ReduceByKeyLocally
16 14. GroupByKey
17 15. Phép biến đổi Lọc (Filter) trên RDD
18 16. Phép biến đổi SortBy & SortByKey trên RDD
19 17. Trích xuất Phần tử Đầu/Cuối từ RDD
20 18. Lưu RDD dưới dạng Tệp văn bản
21 19. Coalesce và Repartition trên RDD
22 Tối ưu hóa Repartition
23 Quá trình Trộn dữ liệu (Shuffle)
24 20. Giới thiệu về Bộ tích lũy (Accumulators)
25 21. Triển khai Bộ tích lũy (Accumulators)
26 22. Biến Phát sóng (BroadCast Variables)
27 23. Giới thiệu về DataFrame
28 24. Đọc CSV vào DataFrame
29 25. Khám phá Thông tin DataFrame
30 26. Chọn Cột từ DataFrame
31 27. Thêm/Sửa Cột trong DataFrame
32 28. Xóa Cột trong DataFrame
33 29. Đổi tên Cột trong DataFrame
34 30. Sắp xếp Cột trong DataFrame
35 31. Lọc Dữ liệu trong DataFrame
36 32. Loại bỏ Bản ghi Trùng lặp từ DataFrame
37 33. Kết hợp DataFrame
38 34. Bộ lọc dựa trên Mẫu (Pattern) trong DataFrame
39 35. Thêm Cột dựa trên Điều kiện trong PySpark
40 36. Chuyển đổi Chữ hoa/Chữ thường trong DataFrame
41 37. Tổng hợp (Aggregations) trên DataFrame
42 38. Tổng hợp với GroupBy
43 39. Pivot & Unpivot trên DataFrame
44 40. Hàm Cửa sổ (Window Functions)
45 41. Điền Giá trị Null trong DataFrame
46 42. Các tùy chọn Đọc CSV
47 43. Áp đặt Lược đồ (Schema) lên DataFrame
48 44. Các Chế độ Ghi (Write Modes) trong DataFrame
49 45. Hàm Ngày tháng (Date Functions)
50 46. Chuyển đổi RDD sang DF và ngược lại
51 47. Hàm Explode
52 48. Làm việc với Cột kiểu Mảng (Array)
53 49. Công cụ dbutils
54 50. Truy cập ADLS Gen2 dùng Khóa truy cập (Access Key)
55 51. Đăng ký Azure Databricks
56 52. Tiện ích Widgets
57 53. Gọi Notebook khác
58 54. Đọc Tệp Json
59 55. Đọc Nhiều Tệp và Lấy Tên tệp
60 56. Định dạng Tệp Parquet
61 57. Truy cập ADLS dùng Token SAS
62 58. Truy cập ADLS dùng OAUTH
63 59. Đọc & Ghi Tệp Parquet
64 60. Định dạng Delta
65 61. Tạo Khung nhìn Tạm thời (Temp Views)
66 62. Tạo Bảng được Quản lý và Không được Quản lý
67 63. Phân vùng (Partitioning)
68 64. Phân nhóm (Bucketing)
69 65. Kiểm soát Số lượng Bản ghi khi Ghi
70 66. Kích thước Phân vùng Tối đa (Max Partition Bytes)
71 67. Kế hoạch Thực thi Truy vấn Spark (Query Execution Plans)
72 68. Phép Kết nối (Joins)
73 69. Kế hoạch Thực thi Spark cho các Phép biến đổi
74 70. Thuật toán Kết nối Băm Phát sóng (BroadCast Hash Join)
75 71. Thuật toán Kết nối Trộn Sắp xếp (Sort Merge Join)
76 72. Thuật toán Kết nối Băm Trộn (Shuffle Hash Join)
77 73. Kết nối Nhóm Sắp xếp Trộn (Sort Merge Bucket Join)
78 74. Gợi ý Kết nối (Join Hints)
79 75. SparkSQL
80 76. Quản lý Bộ nhớ Spark (Memory Management)
81 77. Thu gom Rác (Garbage Collection)
82 78. Thuật ngữ về CPU
83 Spark xử lý dữ liệu như thế nào?
84 79. Tính toán & Cụm Databricks (Compute & Clusters)
85 80. Trình quản lý Cụm (Cluster Manager)
86 81. Phân bổ Tài nguyên (Resource Allocation)
87 82. Phân bổ Động (Dynamic Allocation)
88 83. Tuần tự hóa và Giải tuần tự hóa (Serialization & Deserialization)
89 84. Cache và Persist
90 85. Hàm Băm (Hash Functions)
91 086. JDBC
92 087. Tải Tăng dần - ADLS lên SQL DB - Một Bảng dùng Watermark
93 088. Tải Tăng dần - ADLS lên SQL DB - Nhiều Bảng dùng Watermark
94 089. Tải Tăng dần - ADLS lên SQL DB - Dùng Hàm Băm
95 090. Tải Tăng dần - ADLS lên SQL DB - Dùng Metadata
1 1. Lịch sử Kiến trúc Dữ liệu
2 2. Giới thiệu về Delta Lake
3 3. Đọc và Ghi định dạng Delta
4 4. Tìm hiểu Delta Log
5 5. Lịch sử Phiên bản và Tính năng Time Travel
6 6. CheckPointing
7 7. Tạo Bảng Delta
8 8. Cột Tự động Sinh
9 9. Tạo Bảng Phân vùng
10 10. Tiến hóa Schema
11 11. Copy Into
12 12. Merge
13 13. Thống kê Cột
14 14. Tối ưu hóa - Vacuum - Z-Order
15 15. Liquid Clustering
16 16. Change Data Feed
17 17. Tổ chức lại Bảng
18 18. Deletion Vectors
19 19. SCD Loại 1
20 20. SCD Loại 2
1 1. Hive Metastore
2 2. Giới thiệu về 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
8 007. Triển khai Quản trị Dữ liệu
9 008. Liên kết Lakehouse
10 009. Liên kết Lakehouse cho SQL Server
11 010. Sao chép Tệp dựa trên Loại Tệp
12 011. Volume trong Unity Catalog
13 012. Giới thiệu về Delta Live Tables (DLT)
14 013. Chất lượng Dữ liệu (Expectations) trong DLT
1 1. Giới thiệu
2 2. ReadStream
3 3. WriteStream
4 4. Các Chế độ Đầu ra
5 5. Nguồn và Đích
6 6. Triggers
7 7. Joins
8 8. Có trạng thái và Không trạng thái
9 9. Thao tác trên Cửa sổ
1 1. Giới thiệu về Azure Synapse Analytics
2 2. SQL Pools
3 3. Dedicated SQL Pool
4 4. Serverless SQL Pool
5 5. Các Loại Phân phối
6 6. Triển khai Azure Synapse Analytics
7 7. Làm việc với Serverless SQL Pool
1 1. Giới thiệu về 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. Chất lượng Dữ liệu
2 2. Tìm hiểu Yêu cầu
3 3. Mô hình Dữ liệu Mua hàng
4 4. Mô hình Bán hàng
5 5. Mô hình Nhân sự
6 6. Thiết lập Tài nguyên
7 7. Bắt đầu với Azure DevOps
8 8. Tìm hiểu Nguồn Dữ liệu
9 9. Chuẩn bị Databricks
10 10. Phát triển Notebooks Mua hàng - Phần 1
11 11. Phát triển Notebooks Mua hàng - Phần 2
12 12. Lập kế hoạch Công việc
13 13. Phát triển Notebooks Bronze cho Mua hàng
14 14. Demo đầu tiên
15 15. Phát triển Notebooks Silver - Phần 1
16 16. Phát triển Notebooks Silver và các Notebooks khác
17 17. Tạo các Notebooks khác và Silver - Phần 2
18 18. Tạo Notebooks Raw và Bronze cho Bán hàng
19 19. Tạo Notebooks Silver cho Bán hàng
20 20. Tạo Notebooks Silver cho Bán hàng - Phần 2
21 21. Tạo Notebook cho Mô hình Nhân sự
22 22. Phát triển Workflows trên Databricks
23 023. Bắt đầu Phát triển Power BI
24 024. Phát triển Báo cáo Power BI Mua hàng - Phần 1
25 025. Sửa lỗi
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 về 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
8 008. Truy vấn Trực quan
9 009. Mô hình Ngữ nghĩa Mặc định
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. Copy Into
17 017. Tải Dữ liệu vào Warehouse bằng Data Pipeline
18 018. Chia sẻ Dữ liệu giữa Lakehouse và Warehouse
19 019. Nhân bản Bảng
20 020. Giới thiệu về Dataflow
21 021. Giới thiệu về Notebook
22 022. Tùy chọn Spark
23 023. Chú thích & Chia sẻ trong Notebook
24 024. Đoạn mã Mẫu
1 001. Cắt khoảng trắng cho Tất cả Cột
2 002. So sánh Các cột trong Dataframe
1 Kỹ sư Dữ liệu 1
2 Câu hỏi Phỏng vấn ADF
1 Giới thiệu
2 1. Đăng ký Azure Databricks
3 2. Giới thiệu về Apache Spark
4 3. Các Loại Compute
5 Ôn tập nhanh: Các Loại Compute
6 4. Các Thành phần Cốt lõi của Spark
7 Ôn tập nhanh: Các Thành phần Cốt lõi của Spark
8 5. Kiến trúc Spark
9 6. Databricks Assistant
10 7. Tạo RDD từ Danh sách
11 8. Tìm hiểu về Phân vùng RDD
12 009. Quản lý Phân vùng RDD
13 Lưu ý: Unity Catalog
14 010. Hive Metastore
15 011. Unity Catalog
16 012. Thiết lập Unity Catalog
17 Managed Identity
18 013. Giới thiệu về DataFrames
19 Ôn tập nhanh
20 14. Tạo Dataframe từ RDD
21 15. Tạo Dataframe từ CSV
22 16. Thực hành Tốt nhất để Đọc CSV
23 Các Phép biến đổi Dataframe Pyspark Thông dụng
24 17. Phép biến đổi Select
25 18. Tìm hiểu Kế hoạch Thực thi Spark
26 19. Xóa Cột

Giới thiệu khóa học

Note: This is a Hindi course, same course is available in English.


  • This course makes it easy to learn azure data engineering stack now in hindi in an easy way!

  • 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(Under release, only in English)

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 😊