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 Engineer MasterClass: DP-203 | DP-600 | DP-700

Khóa học Chuyên sâu Azure Data Engineer: DP-203 | DP-600 | DP-700

Khóa học Chuyên sâu Azure Data Engineer: DP-203 | DP-600 | DP-700

Kỹ sư & Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Azure | Microsoft Fabric | DP-203 | DP-600 | DP-700 | Chứng chỉ Microsoft: Fabric Data Engineer

4.4
(1,420 đánh giá)
12,659 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
79.000đ 1.129.000đ -93%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
42.5 giờ video
342 bài giảng
23 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026
#Azure #Cloud Computing #Data Analytics #Data Engineering

Bạn sẽ học được gì

Học các Khái niệm Cơ bản về Kỹ thuật Dữ liệu & Cơ sở Dữ liệu
Tìm hiểu các Dịch vụ Lưu trữ khác nhau như Azure Storage, Queue, File, Table Storage
Xây dựng giải pháp dữ liệu có cấu trúc với các tùy chọn cơ sở dữ liệu SQL
Lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc với CosmosDB
Phát triển Giải pháp ETL, ELT với Azure Data Factory
Phân tích Dữ liệu với hệ thống kho dữ liệu - Synapse Analytics
Các Hoạt động Điều khiển Luồng trong Azure Data Factory
Synapse SQL trong Azure Synapse Analytics
Apache Spark trong Azure Synapse Analytics
Azure Databricks
Delta Lake & Kho dữ liệu trong Azure Databricks
Làm việc với phân tích thời gian thực bằng Azure Stream Analytics.
Nắm vững kiến thức thực tế về Microsoft Fabric để thu thập dữ liệu, hồ dữ liệu, tích hợp Power BI và thông minh thời gian thực.

Yêu cầu

Sự nhiệt tình & cam kết để học Azure Cloud
Nên có tài khoản Azure đang hoạt động (dùng thử miễn phí hoặc có gói đăng ký) để thực hành.

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư Đám mây muốn được chứng nhận về Azure Data Engineer
Bất kỳ ai muốn sử dụng Azure cloud để xây dựng Pipeline Dữ liệu trong Tổ chức
Kỹ sư Dữ liệu muốn tìm hiểu các sản phẩm Azure khác nhau cho Kỹ thuật Dữ liệu
Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về các Sản phẩm Lưu trữ & Cơ sở Dữ liệu để Lưu trữ Dữ liệu trên Azure

Nội dung khóa học

31 phần • 342 bài giảng
1 Giới thiệu Khóa học
2 Quan trọng - Mẹo & Cập nhật Đánh giá trên Udemy
3 Tài liệu Khóa học
1 Dữ liệu Có cấu trúc, Không cấu trúc & Bán cấu trúc
2 Dữ liệu Theo lô (Batch) vs Dữ liệu Luồng (Streaming)
3 OLTP vs OLAP
4 Hồ dữ liệu (Data Lake) vs Kho dữ liệu (Data Warehouse)
5 Quy trình làm việc của Kỹ thuật Dữ liệu
1 Tạo Tài khoản Azure
2 Tài khoản, Đăng ký, Nhóm Tài nguyên & Tài nguyên
3 Các Cách khác nhau để Truy cập Azure
4 Hướng dẫn sử dụng Azure Portal
5 Chuẩn bị với Azure CLI
6 Azure Cloud Shell
7 Tạo Máy ảo từ Portal
8 Tạo Máy ảo Từ CLI
1 Chào mừng đến Phần 1: Dịch vụ Lưu trữ Azure
1 Các Dịch vụ khác nhau cho Azure Storage
2 Nền tảng Azure Storage
3 Cấp phát Tài khoản Lưu trữ Azure
4 Khám phá Tài khoản Lưu trữ Azure
5 Azure Blob Storage là gì
6 Khám phá Azure Blob Storage Phần 1
7 Khám phá Azure Blob Storage Phần 2
8 Sao chép Dữ liệu trong Lưu trữ
9 Chuyển đổi dự phòng Thủ công
10 Cấp độ Truy cập Blob
11 Bảo mật Tài khoản Lưu trữ
12 Azure Table
13 Bài tập : Azure Table
14 Azure Queue
15 Azure File Share
16 Azure Disk Storage
17 Giới thiệu về Azure Data Lake Gen 2
18 Quản lý Vòng đời
19 Bài tập : Quản lý vòng đời
20 Azure Storage Explorer
21 Quản lý Azure Storage qua Azure CLI Phần - 1
22 Quản lý Azure Storage qua Azure CLI Phần - 2
23 Quản lý Azure Storage qua Azure CLI Phần - 3
24 Quản lý Azure Storage qua Azure CLI Phần - 4
25 Quản lý Azure Storage qua Azure CLI Phần - 5
1 Giới thiệu về Azure SQL Database
2 Cung cấp Azure SQL IaaS & PaaS
3 Các Triển khai PaaS khác nhau
4 [Thực hành] Azure SQL Database Phần 1
5 [Thực hành] Azure SQL Database Phần 2
6 [Thực hành] Azure SQL Database Phần 3
7 [Thực hành] Azure SQL Database Phần 4
8 Mô hình Giá & Cấp độ Dịch vụ SQL
9 Quản lý Azure SQL qua Azure CLI Phần - 1
10 Quản lý Azure SQL qua Azure CLI Phần - 2
1 Giới thiệu về Azure Cosmos DB
2 Các API trong Azure Cosmos DB
3 Azure Cosmos DB cho NoSQL
4 Các Thành phần của Azure Cosmos DB cho NoSQL
1 Lab1: Tạo Tài khoản Azure Cosmos DB cho NoSQL Phần 1
2 Lab1: Tạo Tài khoản Azure Cosmos DB cho NoSQL Phần 2
3 Lab1: Tạo Tài khoản Azure Cosmos DB cho NoSQL Phần 3
4 Tổng quan: Tài khoản Azure Cosmos DB cho NoSQL
5 Lab 2: Tạo Cơ sở dữ liệu Phần 1
6 Lab 2: Tạo Cơ sở dữ liệu Phần 2
7 Lab 3: Tạo một Container
8 Lab 4: Thêm Mục vào Container
9 Đơn vị Yêu cầu (Request Units)
10 Hiểu về Thông lượng (Throughput)
11 Quản lý Chi phí
12 Cosmos DB - Khả năng Mở rộng Theo chiều ngang
13 Phân vùng và Khóa Phân vùng
14 Phân vùng Đơn vs Phân vùng Chéo
15 Tránh Phân vùng Nóng (Hot Partitions)
16 Thời gian Tồn tại (Time-to-Live - TTL)
17 Chế độ Dung lượng Serverless
18 Thông lượng Serverless vs Thông lượng Được cấp phát
19 Tự động điều chỉnh quy mô vs Thông lượng Tiêu chuẩn
20 Giá Azure CosmosDB
1 Chào mừng đến Phần 2: Azure Data Factory
1 Giới thiệu về Azure Data Factory
2 Tạo Tài khoản Data Factory
3 Tổng quan về Azure Data Factory Studio
4 Pipeline và Các Hoạt động (Activities)
5 Tạo Tài khoản Lưu trữ & Container
6 Giới thiệu về Dịch vụ Liên kết & Tập dữ liệu
7 Tạo Pipeline: Hoạt động Sao chép Dữ liệu Phần 1
8 Tạo Pipeline: Hoạt động Sao chép Dữ liệu Phần 2
9 Gỡ lỗi & Kích hoạt Pipeline
10 Tiền tố, Ký tự đại diện, Danh sách Tệp
11 Trình kích hoạt (Triggers): Giới thiệu
12 Trình kích hoạt Theo lịch
13 Trình kích hoạt Sự kiện Lưu trữ
14 Integration Runtime: Giới thiệu
15 Azure Integration Runtime
16 Self-Hosted Integration Runtime Phần 1
17 Self-Hosted Integration Runtime Phần 2
18 Chia sẻ Self-hosted Integration Runtime
19 Tham số và Biến Pipeline: Giới thiệu
20 Tham số hóa Pipeline & Tập dữ liệu
21 Tham số hóa Dịch vụ Liên kết
22 Biến Hệ thống
23 Bộ kết nối (Connectors)
24 Hoạt động Sao chép Dữ liệu: Chung, Ánh xạ
25 Hoạt động Sao chép Dữ liệu: Cài đặt và Thuộc tính Người dùng
26 Hoạt động Xóa (Delete Activity)
1 Hoạt động Đặt Biến (Set Variable)
2 Hoạt động Nối thêm Biến (Append Variable)
3 Hoạt động Lấy Siêu dữ liệu (Get Metadata)
4 Hoạt động Thực thi Pipeline (Execute Pipeline)
5 Hoạt động Thất bại (Fail)
6 Hoạt động Chờ (Wait)
7 Hoạt động Vòng lặp For Each
8 Hoạt động Điều kiện If
9 Hoạt động Web & WebHook
10 Hoạt động Switch
11 Hoạt động Xác thực & Tra cứu (Validation & Lookup)
12 Hoạt động Lọc (Filter)
13 Hoạt động Until (Lặp cho đến khi)
14 Hoạt động Đặt Giá trị Trả về của Pipeline
1 Giới thiệu về DataFlow
2 [Thực hành] Hoạt động DataFlow Phần - 1
3 [Thực hành] Hoạt động DataFlow Phần - 2
4 [Thực hành] Hoạt động DataFlow Phần - 3
5 [Thực hành] Schema Drift trong Mapping Data Flow
6 [Thực hành] Xác thực Lược đồ trong Mapping Data Flow
7 [Thực hành] Phép biến đổi Cột Dẫn xuất Phần - 1
8 [Thực hành] Phép biến đổi Cột Dẫn xuất Phần - 2
9 [Thực hành] Mẫu cột (Column patterns) trong Mapping Data Flow
10 [Thực hành] Flowlets trong Mapping Data Flow
11 [Thực hành] Hàm do người dùng định nghĩa trong Mapping Data Flow
12 [Thực hành] Hoạt động Power Query
1 [Thực hành] Phép biến đổi Lọc, Tổng hợp & Kết nối (Filter, Aggregate & Join)
2 [Thực hành] Phép biến đổi Kết nối Mờ (Fuzzy Join)
3 [Thực hành] Phép biến đổi Tách có Điều kiện (Conditional Split)
4 [Thực hành] Phép biến đổi Exists
5 [Thực hành] Phép biến đổi Hợp nhất (Union)
6 Phép biến đổi Tra cứu (Lookup)
7 Phép biến đổi Sắp xếp (Sort)
8 Tạo một nhánh mới trong mapping data flow
9 Phép biến đổi Chọn (Select)
10 Phép biến đổi Xoay (Pivot)
11 Phép biến đổi Bỏ xoay (Unpivot)
12 Phép biến đổi Khóa Thay thế (Surrogate Key)
13 Phép biến đổi Cửa sổ (Window)
14 Phép biến đổi Làm phẳng (Flatten)
15 Phép biến đổi Xác nhận (Assert) Phần - 1
16 Phép biến đổi Xác nhận (Assert) Phần - 2
17 Phép biến đổi Ép kiểu (Cast)
18 Phép biến đổi Phân tích cú pháp (Parse) Phần - 1
19 Phép biến đổi Phân tích cú pháp (Parse) Phần - 2
20 Phép biến đổi Xếp hạng (Rank)
21 Phép biến đổi Chuỗi hóa (Stringify)
1 Chào mừng đến Phần 3: Azure Synapse Analytics
1 Giới thiệu về Azure Synapse Analytics
2 Tạo Không gian làm việc Azure Synapse Analytics
3 Tổng quan về Azure Synapse Studio Phần 1
4 Tổng quan về Azure Synapse Studio Phần 2
5 Các Khái niệm Cơ bản trong Azure Synapse Analytics Phần 1
6 Các Khái niệm Cơ bản trong Azure Synapse Analytics Phần 2
7 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu với Serverless SQL Pool Phần 1
8 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu với Serverless SQL Pool Phần 2
9 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu với Serverless SQL Pool Phần 3
10 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu với Serverless SQL Pool Phần 4
11 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu với Serverless SQL Pool Phần 5
12 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu với Dedicated SQL Pool Phần 1
13 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu với Dedicated SQL Pool Phần 2
14 [Thực hành] Phân tích dữ liệu với Dedicated SQL Pool Phần 3
15 [Thực hành] Phân tích dữ liệu với Dedicated SQL Pool Phần 4
16 [Thực hành] Phân tích dữ liệu với Serverless Spark Pool Phần 1
17 [Thực hành] Phân tích dữ liệu với Serverless Spark Pool Phần 2
18 [Thực hành] Phân tích dữ liệu với Serverless Spark Pool Phần 3
19 [Thực hành] Phân tích dữ liệu trong Storage Account
20 [Thực hành] Tích hợp với Pipelines Phần 1
21 [Thực hành] Tích hợp với Pipelines Phần 2
22 Giám sát Synapse Workspace Phần 1
23 Giám sát Synapse Workspace Phần 2
24 Khám phá Synapse Knowledge Center
1 Kiến trúc Azure Synapse SQL
2 Phân phối dữ liệu (Hash, Round Robin & Replicate)
3 Tổng quan: Serverless SQL pool
4 Tổng quan: Dedicated SQL Pool (Trước đây là SQL DW)
5 Giới thiệu về External Tables trong Synapse SQL
6 [Thực hành] Tạo External Data Source
7 [Thực hành] Tạo External File Format
8 [Thực hành] CETAS với Synapse SQL
9 [Thực hành] CETAS với Synapse SQL (Scoped Credentials: Managed Identity)
10 [Thực hành] CTAS với Synapse SQL Phần 1
11 [Thực hành] CTAS với Synapse SQL Phần 2
12 [Thực hành] SELECT INTO so với CTAS
13 [Thực hành] Sử dụng CTAS để Sao chép Bảng
14 [Thực hành] Tạo Hadoop External Table trong Dedicated SQL Pool
15 [Thực hành] Tạo Native External Tables trong Dedicated SQL Pool
16 [Thực hành] Native so với Hadoop External Tables
17 [Thực hành] Sử dụng câu lệnh CTAS
18 [Thực hành] Tạo Native External Table trong Serverless SQL Pool
19 [Thực hành] Dedicated SQL Pool: Tạo & Truy vấn External Table từ File trong ADLS
20 [Thực hành] Serverless SQL Pool: Tạo & Truy vấn External Table từ File trong ADLS
21 Tài khoản quản trị trong Synapse SQL
22 Tải xuống & Cài đặt SQL Server Management Studio (SSMS)
23 [Thực hành] Tạo Login & User cho Serverless SQL Pool
24 [Thực hành] Tạo Login & User cho Dedicated SQL Pool
25 [Thực hành] Temporary Tables trong Synapse SQL
26 [Thực hành] Thuộc tính IDENTITY: Tạo Bảng với Cột IDENTITY
27 [Thực hành] Thuộc tính IDENTITY: Chèn Giá trị Tường minh & Tải Dữ liệu
28 [Thực hành] Thuộc tính IDENTITY: System Views & Các Tác vụ Thông dụng
29 Thuộc tính IDENTITY: Hạn chế
30 [Thực hành] Hàm OPENROWSET: Đọc file csv & parquet từ Azure Storage
31 [Thực hành] OPENROWSET: Đọc File từ Storage Account khác
32 [Thực hành] OPENROWSET: Chỉ định Nhiều File/Thư mục trong Đường dẫn BULK
33 [Thực hành] Ràng buộc Bảng (Table Constraints)
34 [Thực hành] Chỉ mục (Indexes) trên Bảng Dedicated SQL Pool
35 [Thực hành] Phân vùng Bảng (Partitioning) trong Dedicated SQL Pool
36 [Thực hành] Bảng Sao chép (Replicated Tables) trong Synapse SQL Pool
1 Giới thiệu: Apache Spark trong Azure Synapse Analytics
2 [Thực hành] Tạo Spark Pool bằng Azure Portal
3 [Thực hành] Tạo Spark Pool bằng Azure Synapse Studio
4 [Thực hành] Tạo Notebook
5 [Thực hành] Dùng Pandas để Đọc/Ghi Dữ liệu vào Tài khoản ADLS Gen2 Mặc định
6 [Thực hành] Dùng Pandas để Đọc/Ghi Dữ liệu bằng Tài khoản ADLS Gen2 Thứ cấp Phần 1
7 [Thực hành] Dùng Pandas để Đọc/Ghi Dữ liệu bằng Tài khoản ADLS Gen2 Thứ cấp Phần 2
8 [Thực hành] Dùng FSSPEC để Đọc/Ghi Dữ liệu ADLS Gen2 Phần 1
9 [Thực hành] Dùng FSSPEC để Đọc/Ghi Dữ liệu ADLS Gen2 Phần 2
10 Các cách khác nhau để tạo Notebook
11 [Thực hành] Sử dụng Nhiều Ngôn ngữ trong Synapse Notebook
12 [Thực hành] Dùng Temp Tables để Tham chiếu Dữ liệu Xuyên ngôn ngữ
13 [Thực hành] Code Snippets
14 [Thực hành] Notebook Reference
15 Tích hợp Notebook - Chạy Synapse Notebook từ Pipeline
16 [Thực hành] IPython Widgets
17 Giới thiệu Microsoft Spark Utilities
18 [Thực hành] Tiện ích Hệ thống File Phần 1
19 [Thực hành] Tiện ích Hệ thống File Phần 2
20 [Thực hành] Tiện ích Hệ thống File Phần 3 - Cấu hình Truy cập vào ADLS Gen2
21 [Thực hành] Tiện ích Hệ thống File Phần 4 - Mount bằng Linked Service
22 [Thực hành] Tiện ích Hệ thống File Phần 5 - Mount qua Account Key
23 [Thực hành] Tiện ích Hệ thống File Phần 6 - Mount qua SAS Token
24 [Thực hành] Tiện ích Hệ thống File Phần 7 - Thêm Secret
25 [Thực hành] Tiện ích Hệ thống File Phần 8 - Unmount Mount Point
26 Giới thiệu Notebook Utilities
27 [Thực hành] Notebook Utilities - Hàm Exit
28 [Thực hành] Notebook Utilities - Hàm Run
29 [Thực hành] Runtime Context
30 [Thực hành] Environment Utilities
1 Chào mừng đến Phần 4: Azure Databricks
1 Giới thiệu Azure Databricks
2 Tạo Azure Databricks Workspace
3 Khám phá Azure Databricks Workspace & Giao diện
4 Tổng quan Kiến trúc Azure Databricks
5 [Thực hành] Tạo Azure Databricks Cluster
6 [Thực hành] Bắt đầu với Spark Phần - 1
7 [Thực hành] Bắt đầu với Spark Phần - 2
8 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu bằng Spark Phần 1
9 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu bằng Spark Phần 2
10 [Thực hành] Phân tích Dữ liệu bằng Spark Phần 3
1 Giới thiệu Delta Lake
2 [Thực hành] Delta Lake trong Azure Databricks Phần - 1
3 [Thực hành] Delta Lake trong Azure Databricks Phần - 2
4 [Thực hành] Delta Lake trong Azure Databricks Phần - 3
5 [Thực hành] Tạo SQL Warehouse
6 [Thực hành] Sử dụng SQL Warehouse trong Azure Databricks
7 [Thực hành] Chạy Notebook từ Azure Data Factory
1 Chào mừng đến Phần 5: Azure Stream Analytics
1 [Thực hành] Xử lý Đầu vào Blob Storage Phần 1
2 [Thực hành] Xử lý Đầu vào Blob Storage Phần 2
3 [Thực hành] Xử lý Đầu vào Blob Storage Phần 3
4 [Thực hành] Xử lý Đầu vào IoT Hub Phần 1
5 [Thực hành] Xử lý Đầu vào IoT Hub Phần 2
6 [Thực hành] Xử lý Đầu vào Event Hub Phần 1
7 [Thực hành] Xử lý Đầu vào Event Hub Phần 2
8 [Thực hành] Tích hợp Streaming với Synapse Analytics Phần - 1
9 [Thực hành] Tích hợp Streaming với Synapse Analytics Phần - 2
10 [Thực hành] Tích hợp Streaming với Synapse Analytics Phần - 3
1 Chào mừng đến Phần 6: Fabric Data Engineer Associate
1 Bắt đầu Dùng thử Miễn phí trên Microsoft Fabric
2 Tổng quan Giao diện Microsoft Fabric
3 Tạo Tài khoản Lưu trữ ADLS Gen 2
4 Định dạng File: Parquet & Delta
1 Tổng quan: Data Warehousing trên Microsoft Fabric
2 Tạo Fabric Workspace
3 Tạo Data Warehouse
4 Tổng quan: Truy vấn SQL
5 Chú thích trong Truy vấn SQL
6 Tạo và Xóa Schemas
7 Tạo và Xóa Bảng
8 Chèn Bản ghi vào Bảng
9 Tải Dataset và Tạo Bảng bằng File csv
10 Câu lệnh Select
11 Câu lệnh Distinct
12 Tải Dataset và Tạo Bảng bằng File Parquet
13 Hàm Cơ sở dữ liệu SQL: Hàm Tổng hợp
14 Hàm Cơ sở dữ liệu SQL: Hàm Phân tích
15 Hàm Cơ sở dữ liệu SQL: Ngày và Giờ
16 Hàm Cơ sở dữ liệu SQL: Hàm Toán học
17 Hàm Cơ sở dữ liệu SQL: Hàm Logic
18 Hàm Cơ sở dữ liệu SQL: Hàm Chuỗi
19 Biểu thức: CASE
20 Biểu thức: COALESCE
21 Biểu thức: NULLIF
22 Mệnh đề ORDER BY và Giới hạn Kết quả
23 Lọc Bản ghi
24 Mệnh đề GROUP BY
25 Kết nối Bảng (Joining Tables)
26 CTAS: Tạo Bảng dưới dạng Select
27 Cập nhật và Xóa Bản ghi
28 Truy vấn con (Subqueries)
29 Khung nhìn (Views)
30 Trình chỉnh sửa Truy vấn Trực quan
31 Sao chép Không dữ liệu (Zero Copy Clone)
32 Tính năng Du hành Thời gian (Time Travel)
33 Truy vấn Xuyên Kho dữ liệu (Cross Warehouse Querying)
34 Giám sát Truy vấn
35 Thủ tục Lưu trữ (Stored Procedures)
36 Mô hình hóa Ngữ nghĩa và Power BI
37 Quan hệ trong Mô hình Dữ liệu
38 Đo lường (Measures)
1 Tạo và Sử dụng Dataflows (Gen2) trong Microsoft Fabric Phần 1
2 Tạo và Sử dụng Dataflows (Gen2) trong Microsoft Fabric Phần 2
3 Thu thập Dữ liệu bằng Pipeline trong Microsoft Fabric Phần 1
4 Thu thập Dữ liệu bằng Pipeline trong Microsoft Fabric Phần 2
5 Phân tích Dữ liệu với Apache Spark: Tạo Lakehouse và Notebook
6 Phân tích Dữ liệu với Apache Spark: Tạo DataFrame
7 Phân tích Dữ liệu với Apache Spark: Khám phá Dữ liệu trong DataFrame
8 Phân tích Dữ liệu với Apache Spark: Dùng Spark để Biến đổi File Dữ liệu
9 Phân tích Dữ liệu với Apache Spark: Làm việc với Bảng và SQL
10 Phân tích Dữ liệu với Apache Spark: Trực quan hóa Dữ liệu với Spark
1 Tạo Microsoft Fabric Lakehouse Phần 1
2 Tạo Microsoft Fabric Lakehouse Phần 2
3 Sử dụng Delta Tables trong Apache Spark Phần 1
4 Sử dụng Delta Tables trong Apache Spark Phần 2
5 Sử dụng Delta Tables trong Apache Spark Phần 3
6 Sử dụng Delta Tables trong Apache Spark Phần 4
7 Sử dụng Delta Tables trong Apache Spark Phần 5
8 Kiến trúc Huy chương (Medallion) trong Fabric Lakehouse Phần 1
9 Kiến trúc Huy chương (Medallion) trong Fabric Lakehouse Phần 2
10 Kiến trúc Huy chương (Medallion) trong Fabric Lakehouse Phần 3
11 Kiến trúc Huy chương (Medallion) trong Fabric Lakehouse Phần 4
12 Kiến trúc Huy chương (Medallion) trong Fabric Lakehouse Phần 5
13 Kiến trúc Huy chương (Medallion) trong Fabric Lakehouse Phần 6
1 Tạo Eventstream
2 Eventhouse, Cơ sở dữ liệu KQL và KQL Queryset
3 Eventstream đến Eventhouse
4 Phân tích Thời gian Thực và Bảng điều khiển
1 Hướng đi tiếp theo
1 Bài giảng Thêm

Giới thiệu khóa học

Are you ready to become a highly skilled Azure Data Engineer and clear top Microsoft certifications like DP-600 (Fabric Analytics Engineer Associate) and DP-700 (Azure Data Analyst Associate)? This Azure Data Engineer MasterClass is designed to give you the knowledge, hands-on practice, and confidence you need to excel in both real-world projects and certification exams.

Why take this course?

The world is generating data at an unprecedented scale, and organizations need professionals who can design, build, and manage modern cloud data solutions. Azure and Microsoft Fabric have become leading platforms for enterprise analytics, and roles such as Data Engineer and Analytics Engineer are in high demand.
This course helps you step confidently into these roles with job-ready, industry-relevant skills.

What this course covers

You start with the foundations of Azure data storage, including Azure Blob Storage, Azure SQL Database, and Cosmos DB, learning how to store, manage, and query data efficiently.

Next, you dive into Azure Data Factory (ADF), where you build pipelines, automate workflows, and perform control flow and data flow transformations.

You then explore Azure Synapse Analytics, covering SQL-based analytics and Apache Spark for big data processing, with hands-on experience in batch and analytical workloads.

In Azure Databricks, you work with Delta Lake and modern data warehousing concepts for scalable data engineering solutions.

You also learn Azure Stream Analytics, enabling you to design real-time streaming pipelines for telemetry, event data, and live analytics.

Finally, you focus on Microsoft Fabric, Microsoft’s unified analytics platform. You will practice data ingestion, build lakehouses, integrate with Power BI, and implement real-time intelligence scenarios aligned with DP-600 and DP-700 exam objectives.

Learning by doing

This course is packed with hands-on labs, demos, and real-world scenarios that reflect the challenges faced by Azure Data Engineers and Analytics Engineers in production environments. You won’t just learn concepts—you’ll apply them in practical situations that build real confidence.

What makes this course different?

  • Covers DP-600 and DP-700 in a single MasterClass

  • Strong focus on Microsoft Fabric and modern analytics

  • Combines theory, hands-on demos, and real-world scenarios

  • Designed to build job-ready skills, not just exam knowledge

By the end of this course

You will be able to confidently design, build, and manage Azure and Microsoft Fabric–based data solutions, clear the DP-600 and DP-700 certifications, and move into a high-demand Azure Data Engineer or Analytics Engineer role.

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 Analytics
Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊