Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Azure Databricks End-to-End: Unity Catalog DABs CICD - 2026

2026 Azure Databricks End-to-End: Unity Catalog DABs CICD

2026 Azure Databricks End-to-End: Unity Catalog DABs CICD

[2026] Azure Databricks: Dự án thực hành với Unity Catalog, Delta Lake, CI/CD, DABs, Lakeflow Declarative Pipelines

4.7
(2,120 đánh giá)
15,604 học viên
Giảng viên
Shanmukh Sattiraju
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
19.5 giờ video
173 bài giảng
4 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

THÀNH THẠO AZURE DATABRICKS END-TO-END – Xây dựng dự án kỹ thuật dữ liệu cấp độ sản xuất thực tế sử dụng Databricks, Spark, Delta Lake và CI/CD.
LÀM CHỦ UNITY CATALOG – Triển khai quản trị cấp doanh nghiệp với Unity Catalog, mô hình đối tượng, kiểm soát truy cập và thiết lập đa môi trường.
TÌM HIỂU CHUYÊN SÂU DELTA LAKE – Hiểu rõ cơ chế bên trong Delta Lake, giao dịch ACID, tiến hóa schema, time travel và tối ưu hiệu suất.
SPARK STRUCTURED STREAMING – Xây dựng pipeline streaming thời gian thực sử dụng Spark Structured Streaming và các phương pháp hay nhất của Databricks.
TRIỂN KHAI KIẾN TRÚC MEDALLION – Thiết kế các tầng Bronze, Silver và Gold với cơ chế tải tăng dần và các phép biến đổi có khả năng mở rộng.
THU NHẬP DỮ LIỆU TĂNG DẦN VỚI AUTOLOADER – Thu nhập dữ liệu hiệu quả bằng Databricks Autoloader và các mẫu xử lý tăng dần.
DELTA LIVE TABLES (DLT) – Triển khai pipeline khai báo bằng Delta Live Tables để xử lý dữ liệu đáng tin cậy và dễ bảo trì.
DỰ ÁN END-TO-END THỰC TẾ – Làm việc trên một dự án Databricks hoàn chỉnh từ thu nhập đến báo cáo, mô phỏng các tình huống doanh nghiệp thực tế.
ĐIỀU PHỐI VỚI LAKEFLOW JOBS – Lập lịch và điều phối pipeline bằng Databricks Workflows (Lakeflow Jobs).
BÁO CÁO VỚI POWER BI – Xây dựng phân tích và báo cáo trên dữ liệu Databricks bằng cách tích hợp Power BI.
CI/CD SỬ DỤNG REST API – Triển khai pipeline CI/CD cho Databricks sử dụng REST API để tự động hóa việc triển khai.
CI/CD SỬ DỤNG DATABRICKS ASSET BUNDLES (DABs) – Xây dựng pipeline CI/CD hiện đại, có khả năng mở rộng bằng Databricks Asset Bundles (Cập nhật 2026).
MÃ NGUỒN ĐỘC LẬP MÔI TRƯỜNG – Viết mã Databricks tái sử dụng, chạy được trên các môi trường Dev, Test và Prod.
QUẢN LÝ CLUSTER & TÍNH TOÁN – Thành thạo việc tạo, cấu hình, tối ưu cluster và kiểm soát chi phí trong Databricks.
QUẢN TRỊ & BẢO MẬT DOANH NGHIỆP – Áp dụng các phương pháp hay nhất về quản trị dữ liệu, kiểm soát truy cập và bảo mật bằng Unity Catalog.
KINH NGHIỆM THỰC HÀNH THỜI GIAN THỰC – Có được kinh nghiệm thực tế phản ánh đúng vai trò của kỹ sư dữ liệu.
KỸ NĂNG SẴN SÀNG PHỎNG VẤN & CÔNG VIỆC – Xây dựng kỹ năng phù hợp với vai trò Kỹ sư Dữ liệu sử dụng Databricks và Spark.

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về Python và SQL
Kiến thức cơ bản về Azure Cloud
Cần có tài khoản Azure để triển khai dự án end-to-end

Đối tượng phù hợp

Dành cho Kỹ sư Dữ liệu muốn có kinh nghiệm thực tế sử dụng Azure Databricks
Dành cho chuyên gia dữ liệu muốn xây dựng một dự án end-to-end trong Azure Databricks
Dành cho kỹ sư muốn học Azure Databricks và cách triển khai nó
Dành cho bất kỳ ai tìm kiếm kinh nghiệm thực hành, thực tế với Databricks

Nội dung khóa học

17 phần • 173 bài giảng
1 Giới thiệu Khóa học
2 Kiến trúc và Khái niệm Dự án
3 Điều kiện tiên quyết và lợi ích khóa học
4 [CẬP NHẬT] Đã thêm phần Databricks Asset Bundles
5 Mã nguồn Dự án Hoàn chỉnh
6 Nhập mã dự án vào Databricks workspace
1 Giới thiệu Phần
2 Tạo ngân sách cho dự án
3 Tạo Azure Databricks Workspace
4 Tạo Azure Datalake Storage Gen2
5 Hướng dẫn giao diện người dùng Databricks Workspace
1 Giới thiệu Phần
2 Giới thiệu Xử lý Dữ liệu Phân tán
3 Azure Databricks là gì
4 Kiến trúc Azure Databricks
5 [Cập nhật 2026] Thay đổi trong giao diện Compute
6 Các loại và cấu hình cluster
7 Cơ chế hoạt động khi tạo cluster
8 {Cập nhật] Databricks Free Edition (Trước đây là Community Edition)
9 Đăng ký Databricks Community Edition [Đã lỗi thời, thay thế bằng Free Edition]
10 Tìm hiểu cơ bản về notebook và Markdown
11 Notebook - Lệnh Magic
12 DBUtils - Tiện ích Hệ thống Tệp
13 DBUtils - Tiện ích Widget
14 DBUtils - Tiện ích Notebook
1 Giới thiệu Phần
2 Nhược điểm của Azure Datalake
3 Delta Lake là gì
4 Hiểu Kiến trúc Lakehouse
5 Tạo Databricks workspace và ADLS cho Delta Lake
6 Truy cập Datalake storage bằng Service Principal
7 Nhược điểm của ADLS - Thực hành
8 Tạo Delta Lake
9 Tìm hiểu định dạng delta
10 Tìm hiểu Transaction Log
11 Tạo bảng delta bằng lệnh SQL
12 Tạo bảng Delta bằng mã PySpark
13 Tải lên tệp cho các bài giảng tiếp theo
14 Schema Enforcement
15 Schema Evolution
16 Time Travel và Versioning
17 Lệnh Vacuum
18 Chuyển đổi sang Delta
19 Tìm hiểu Lệnh Optimize - Demo
20 Lệnh Optimize - Thực hành
21 UPSERT bằng MERGE
1 Giới thiệu Phần
2 Unity Catalog là gì
3 Tạo Access Connector cho Databricks
4 Thay đổi giao diện khi tạo Metastore
5 Tạo Metastore trong Unity Catalog
6 Mô hình Đối tượng Unity Catalog
7 Vai trò trong Unity Catalog
8 Chia sẻ suy nghĩ của bạn với chúng tôi
9 Tạo người dùng trong Azure Entra ID
10 Quản lý Người dùng và Nhóm - Thực hành
11 Chính sách Cluster
12 Cluster Pool là gì
13 Tạo Cluster Pool
14 Cập nhật giao diện tạo Catalog
15 Tạo Catalog Dev
16 Quyền trong Unity Catalog
17 Tìm hiểu Unity Catalog
18 Cập nhật giao diện tạo External Location
19 Các Vai trò bổ sung cần thiết để tạo External Location
20 Tạo và truy cập External location và storage credentials
21 Managed và External Tables trong Unity Catalog
22 UNDROP Managed table
23 [Cập nhật] Volumes trong Unity Catalog là gì
24 [Cập nhật] Volumes trong Databricks - Thực hành
25 Serverless Compute
1 Giới thiệu Phần
2 Spark Structured Streaming - Cơ bản
3 Tìm hiểu micro batches và background query
4 Các Nguồn và Đích được hỗ trợ
5 WriteStream và checkpoints
6 Xóa databases trong Community Edition
7 Tìm hiểu outputModes
8 Tìm hiểu Triggers
9 Autoloader - Giới thiệu
10 Autoloader - Suy luận Schema
11 Schema Evolution - Demo
12 Schema Evolution - Thực hành
1 Giới thiệu Phần
2 Kiến trúc Medallion điển hình
3 Kiến trúc Dự án
4 Tìm hiểu bộ dữ liệu
1 Giới thiệu Phần
2 Thiết lập Mong đợi
3 Tạo containers và External Locations
4 Tạo động tất cả các schema
5 Tạo động các bảng Bronze
1 Giới thiệu Phần
2 Thu nhập dữ liệu vào tầng bronze - Demo
3 Thu nhập dữ liệu raw_traffic vào bảng bronze
4 Bài tập: Đưa dữ liệu raw_roads vào bảng bronze
5 Thu nhập dữ liệu raw_roads vào bảng Bronze
6 Chứng minh autoloader xử lý tải tăng dần
1 Giới thiệu Phần
2 Biến đổi dữ liệu Silver Traffic
3 Chứng minh chỉ các bản ghi tăng dần được biến đổi
4 Tạo một Notebook chung
5 Chạy một notebook từ một notebook khác
6 Biến đổi dữ liệu Silver Roads
1 Giới thiệu Phần
2 Đưa dữ liệu lên Tầng Gold
3 Biến đổi và tải dữ liệu lên Tầng Gold
1 Giới thiệu Phần
2 Thêm lệnh chạy notebook chung vào tất cả các notebook
3 [Cập nhật 2026]: Workflows giờ được gọi là Lakeflow Jobs
4 Tạo Jobs và thực thi luồng end-to-end
5 Gắn trigger vào Lakeflow Jobs (Trước đây: workflows)
1 Cài đặt Power BI Desktop
2 Kết nối dữ liệu với Power BI
1 Giới thiệu Phần
2 [Cập nhật] CI/CD với Databricks Asset Bundles (DABs)
3 Thiết lập Mong đợi
4 Tìm hiểu Continuous Integration
5 Tìm hiểu Continuous Deployment
6 Tạo các tài nguyên cần thiết cho UAT
7 Cấu hình storage containers và external locations cho UAT
8 Đăng nhập và tạo repository trong Azure DevOps
9 Tích hợp Azure DevOps với Databricks
10 Tạo feature branch và pull request vào main branch
11 Tạo pull request với tư cách người dùng mới
12 Tải lên và tìm hiểu các tệp YAML cho CI/CD
13 Tạo pipeline CI để có thư mục live
14 Quyền xem Thư mục Live
15 Tạo pipeline triển khai và triển khai
16 Kiểm tra end-to-end pipeline CI/CD
17 Chạy notebooks trong UAT
1 Giới thiệu
2 Tài nguyên Databricks Asset Bundles
3 Các Tùy chọn Triển khai trong Databricks
4 Thiết lập Mong đợi
5 Tạo các Tài nguyên UAT cần thiết
6 Tạo External Locations cho UAT Workspace
7 Tạo một repository trong Azure DevOps
8 Thêm Git Credential trong Databricks
9 Tạo Git Folders trong Databricks và Tích hợp repo
10 Asset bundles là gì
11 Tìm hiểu databricks.yml
12 Khởi tạo Databricks Asset Bundle trong Workspace
13 Cấu hình tài nguyên Databricks Asset bundle
14 Triển khai Databricks Asset bundle lên Môi trường Dev
15 Luồng Triển khai Databricks Asset Bundles
16 Đẩy thay đổi DABs lên Main Branch
17 Sử dụng Databricks Asset Bundles với tư cách Người dùng khác
18 Truy cập DABs từ VSCode
19 Hành vi Triển khai Source Linked
20 Databricks bundle destroy
21 Triển khai lên UAT Workspace bằng DABs - Service Principal
22 Chạy Workflow end-to-end trong UAT
23 Databricks Asset Bundles - Tổng kết luồng công việc hoàn chỉnh
1 Giới thiệu Phần
2 Mã triển khai
3 Databricks Lakeflow
4 Nguồn gốc của Spark Lakeflow Declarative Pipelines
5 Các yếu tố cần cân nhắc trong kiến trúc Lakehouse
6 Hiểu về ETL khai báo
7 Hướng dẫn chi tiết giao diện SDT
8 Các loại Dataset trong SDP
9 Thay đổi từ DLT sang Spark Declarative Pipeline
10 Tính toán Serverless (tùy chọn)
11 Tạo Catalog và Volumes cho SDP
12 Quy trình thu thập dữ liệu trong SDP
13 Kỳ vọng về chất lượng dữ liệu - Lý thuyết
14 Kỳ vọng về chất lượng dữ liệu - Thực hành
15 Materialized View Gold
16 Tạo View và TEMP View
17 Chuẩn bị SDP cho môi trường sản xuất
1 Hoàn thành khóa học
2 Bài học bổ sung: Món quà cho việc mua khóa học này

Giới thiệu khóa học

Introducing Master Azure Databricks – Real-World Data Engineering & CI/CD

This course is designed to help you build, deploy, and operate real data engineering pipelines using Azure Databricks, exactly the way they are built in enterprise environments.

You won’t just learn tools —
you’ll learn how complete Databricks projects are designed, governed, and deployed in production.

By the end of this course, you will have hands-on experience building an end-to-end Databricks solution with batch processing, streaming, governance, and CI/CD.


What you’ll build and master in this course

FOUNDATIONS OF AZURE DATABRICKS

Understand how Databricks works internally, including workspaces, clusters, compute options, and architecture fundamentals.

ENVIRONMENT & COMPUTE SETUP

Set up environments, clusters, libraries, and access in a clean, scalable way suitable for real teams.

DELTA LAKE IN PRACTICE

Work deeply with Delta Lake features like ACID transactions, schema evolution, time travel, and performance tuning.

ENTERPRISE GOVERNANCE WITH UNITY CATALOG

Apply Unity Catalog to manage data access, object ownership, isolation, and security across environments.

REAL-TIME DATA WITH SPARK STRUCTURED STREAMING

Build streaming pipelines and understand how Databricks handles real-time data at scale.

PROJECT-DRIVEN LEARNING APPROACH

Understand the full project architecture, folder structure, and naming conventions before writing production code.

INGESTION USING AUTLOADER & BRONZE LAYER

Implement incremental ingestion patterns and land raw data reliably into the Bronze layer.

SILVER & GOLD DATA TRANSFORMATIONS

Clean, enrich, and model data into analytics-ready tables following the Medallion Architecture.

PIPELINE ORCHESTRATION WITH LAKEFLOW JOBS

Schedule, monitor, and manage Databricks workflows using Lakeflow Jobs (Workflows).

ANALYTICS WITH POWER BI

Connect Databricks to Power BI and build reports on top of curated Gold layer datasets.

CI/CD FOR AZURE DATABRICKS (REST API)

Implement CI/CD pipelines to deploy notebooks, jobs, and configurations automatically.

MODERN CI/CD USING DATABRICKS ASSET BUNDLES

Learn the latest, recommended CI/CD approach using Databricks Asset Bundles (2026 update).

DELTA LIVE TABLES (DLT)

Build reliable and declarative pipelines using Delta Live Tables.

PLUS: REAL PRODUCTION INSIGHTS

Learn patterns, mistakes to avoid, and best practices gathered from real Databricks projects.


What makes this course different

This course is project-first, not feature-first.

Instead of isolated demos, you’ll learn:

  • How real Databricks projects are structured

  • How batch, streaming, and CI/CD fit together

  • How governance works in real teams

  • How to write reusable, environment-agnostic code

You finish this course with practical confidence, not just theoretical knowledge.

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 Databricks
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊