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

Data Engineering on AWS Vol 1 - OLAP & Data Warehouse

Kỹ thuật Dữ liệu trên AWS Tập 1 - OLAP & Kho dữ liệu

Kỹ thuật Dữ liệu trên AWS Tập 1 - OLAP & Kho dữ liệu

Khóa đào tạo chi tiết (Cấp độ 350) về các Dịch vụ Kỹ thuật Dữ liệu AWS: Redshift, S3, Athena, Hive, Glue Catalog, Lakeformation

4.7
(46 đánh giá)
407 học viên
Giảng viên
Soumyadeep Dey
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
79.000đ 449.000đ -82%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
46.5 giờ video
216 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026
#Amazon Redshift #Aws #Cloud Computing #Data Engineering

Bạn sẽ học được gì

Hiểu về Kỹ thuật Dữ liệu (Tập 1) trên AWS sử dụng S3, Redshift, Athena và Hive
Thành thạo Redshift, S3 và Athena lên đến cấp độ 350+ với THỰC HÀNH
Các dự án cấp độ sản xuất và thực hành giúp học viên có trải nghiệm như đang làm việc thực tế
Được truy cập vào các bộ dữ liệu dung lượng 100 GB - 200 GB và thực hành với chúng
Học Python cho Kỹ thuật Dữ liệu với THỰC HÀNH (Hàm, Đối số, Lập trình Hướng đối tượng (class, object, self), Module, Package, Đa luồng, xử lý file, v.v.)
Học SQL cho Kỹ thuật Dữ liệu với THỰC HÀNH (Các đối tượng cơ sở dữ liệu, CASE, Hàm cửa sổ, CTE, CTAS, MERGE, Materialized View, v.v.)

Yêu cầu

Có kiến thức về AWS và SQL là một lợi thế

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư Dữ liệu, Nhà Khoa học Dữ liệu, Nhà Phân tích Dữ liệu
Lập trình viên Python, Lập trình viên Ứng dụng, Lập trình viên Dữ liệu Lớn
Quản trị viên Cơ sở dữ liệu (DBA), Quản trị viên Dữ liệu Lớn
Kiến trúc sư Giải pháp, Kiến trúc sư Đám mây, Kiến trúc sư Dữ liệu Lớn
Quản lý Kỹ thuật, Quản lý Kỹ sư, Quản lý Dự án

Nội dung khóa học

26 phần • 216 bài giảng
1 Giới thiệu Khóa học và Tài nguyên
2 2. Giới thiệu Khóa học và Nội dung Khóa học
3 Chi tiết Khóa học - Dự án, Về tôi
1 Giới thiệu AWS Cloud và EC2
2 Console EC2 & Thực hành
3 Lý thuyết về EBS
4 Thực hành EBS
1 Giới thiệu VPC & Các thành phần
2 Thực hành các Thành phần VPC
3 Bastion Host
4 Security Groups
5 NAT Gateway & VPC Endpoint
6 VPC Peering
1 Giới thiệu IAM & Thực hành
2 IAM Service Roles
1 1. Giới thiệu SQL
2 2. Thiết lập SQL Client & Server
3 3. Lý thuyết về các Đối tượng Cơ sở dữ liệu SQL
4 4. Thực hành các Đối tượng Cơ sở dữ liệu
5 5. Các thao tác CRUD
6 6. Các toán tử SELECT
7 7. Hàm CASE COALESCE
8 8. Hàm DATE
9 9. CTAS Cast Concat
10 10. Update Delete Truncate
11 11. Mệnh đề HAVING
12 12. Inner Join, Left Join, Right Join, Outer Join
13 13. Union Intersect View
14 14. Materialized View
15 15. Common Table Expression (CTE)
16 16. Hàm cửa sổ SQL
17 17. Câu lệnh MERGE & Tổng kết
1 1. Giới thiệu Python - Kiến trúc, PyCharm, Môi trường ảo
2 2. Hướng dẫn PyCharm & CLI
3 3. Biên dịch vs Thông dịch
4 4. Mọi thứ trong Python đều là Đối tượng
5 5. Kiểu dữ liệu String
6 6. Kiểu dữ liệu Number
7 7. Kiểu dữ liệu List
8 8. Kiểu dữ liệu Tuple
9 9. Kiểu dữ liệu Set & Dict, Chuyển đổi Kiểu
10 10. Các toán tử Python
11 11. Thiết lập Python interpreter trong PyCharm
12 12. Hàm Print & Input
13 13. Câu lệnh IF
14 14. Vòng lặp For & While
15 15. Giới thiệu Hàm
16 16. Phạm vi Hàm
17 17. RETURN trong Hàm
18 18. Đối số Hàm
19 19. Sửa đổi Đối số
20 20. Đối số Vị trí & Từ khóa
21 21. args & kwargs
22 22. Class Object Self
23 23. Biến Class-Instance, __init__
24 24. Bài tập Class Object 1
25 25. Bài tập Class Object 2
26 26. Kế thừa
27 27. Quản lý Bộ nhớ Python
28 28. Modules & Packages
29 29. Bài tập Thực hành
30 30. Tiền biên dịch Module
31 31. Namespace & __name__
32 32. Xử lý Lỗi trong Python
33 33. Xử lý File
34 34. Module CSV & JSON
35 35. Khái niệm Đa luồng trong Python
36 36. Thực hành và Bài tập Đa luồng
37 37. Gỡ lỗi & Phân tích hiệu năng
1 1. Giới thiệu Kỹ thuật Dữ liệu, OLTP & OLAP
2 2. Data Mart & Data Mesh
3 3. Data Lake, Data Lakehouse, DWH
1 1. Giới thiệu S3 1
2 2. Giới thiệu S3 2
3 3. Kiến thức cơ bản về S3
4 4. Thực hành cơ bản S3
5 5. Phiên bản hóa S3
6 6. Mã hóa S3
7 7. Storage Class
8 8. Tải lên đa phần S3
9 9. Chính sách Vòng đời
10 10. Sao chép chéo vùng
11 11. S3 Mountpoint
12 12. Bảo mật - Chính sách dựa trên Danh tính S3
13 13. Bảo mật - Chính sách Bucket S3
14 14. Chính sách Bucket với VPC, địa chỉ IP, VPCE
15 15. S3 Access Point
16 16. S3 Object Lambda
17 17. URL được ký trước
18 18. Cân nhắc về Hiệu suất S3
19 19. Chi phí S3
20 20. Các mẫu Kiến trúc sử dụng S3
1 1. Giới thiệu Mô hình hóa Dữ liệu
2 2. Dạng chuẩn 1NF 2NF 3NF
3 3. Quan hệ: một-một, một-nhiều, nhiều-một, nhiều-nhiều
4 4. Mô hình dimensional - Bảng Fact, Dimension & Grains
5 5. Bài tập về Grains
6 6. Kỹ thuật Mô hình Dimensional
7 7. Các loại Bảng Fact & Dimension
1 1. Cơ sở hạ tầng Redshift
2 2. Thực hành Cơ sở hạ tầng Redshift
3 3. Kiến trúc Redshift - Zone Map, Lưu trữ Cột
4 4. Thay đổi kích thước Cluster - Elastic & Classic
5 5. Thực hành Thay đổi kích thước Cluster
6 6. Tạm dừng & Đổi tên Cluster
7 7. Snapshot & Sao lưu
8 8. Kết luận về Cơ sở hạ tầng Redshift
1 1. Truy vấn, Kết nối, RSQL, QEV2
2 2. Thiết lập Query Editor & RSQL
3 3. Cấu trúc phân cấp đối tượng, thực hành bảng
4 4. Thực hành Kiểu dữ liệu
5 5. Thực hành các thao tác Bảng
6 6. ACID trong Redshift, Khóa, Mức độ Cô lập
7 7. Triển khai Giao dịch
8 8. Thực hành AccessShareLock & ShareRowExclusiveLock
9 9. Kiểu dữ liệu SUPER trong Redshift
10 10. Tổng kết phần
1 1. Distribution Key & Style, Sort Key
2 2. Nén Cột
3 3. Thực hành Sửa đổi Dist Sort Key, Nén
4 4. Lý thuyết lệnh COPY
5 5. Thực hành lệnh COPY
6 6. Lệnh UNLOAD
7 7. AWS DMS - Di chuyển từ OLTP sang DWH
8 8. DMS - Thiết lập Nguồn OLTP & Ứng dụng Python
9 9. Thiết lập DMS Instance, Endpoint, Task
10 10. DMS Task - OLTP sang DWH
11 11. Bảo trì Bảng - VACUUM & ANALYZE
12 12. Thực hành Vacuum & Analyze
1 1. Materialized View (MV)
2 2. Thực hành MV
3 3. Query Federation
4 4. Redshift Spectrum
5 5. Streaming Ingestion
6 6. Các trường hợp sử dụng Tính năng Redshift
1 1. Thực thi Truy vấn
2 2. Kế hoạch EXPLAIN & System Joins
3 3. Thực hành System Joins
4 4. Phân phối lại Dữ liệu
5 5. Thực hành EXPLAIN & Phân phối lại
6 6. Bài tập Tối ưu hóa Truy vấn - Phần 1
7 7. Bài tập Tối ưu hóa Truy vấn - Phần 2
8 8. Bài tập Tối ưu hóa Truy vấn - Phần 3
1 1. Giới thiệu WLM & Hàng đợi Truy vấn
2 2. Mở rộng Đồng thời, Tăng tốc Truy vấn Ngắn
3 3. Thực hành Cấu hình WLM
4 4. Thực hành Tạo Hàng đợi Truy vấn
5 5. Hàng đợi Truy vấn Hoạt động
6 6. Mở rộng Đồng thời Hoạt động
1 1. Người dùng, Vai trò, RBAC
2 2. Thực hành Người dùng, Vai trò, RBAC
3 3. Bảo mật Cấp độ Hàng & Cột (RLS & CLS)
4 4. Thực hành Nhiều Chính sách RLS
5 5. Thực hành CLS
6 6. Thực hành Kết hợp RLS & CLS
7 7. Che giấu Dữ liệu Động
8 8. Theo dõi Người dùng, Vai trò, CLS và RLS
9 9. Ghi nhật ký Kiểm tra
1 1. Giám sát Redshift bằng Console
2 2. System Views để Giám sát Truy vấn, Đối tượng Redshift, Tham số Cấu hình
1 1. Giới thiệu Redshift Serverless
2 2. Tạo & Xóa Tài nguyên Redshift Serverless
3 3. COPY & UNLOAD trong Serverless
4 4. Thiết lập Tích hợp ZeroETL
5 5. ZeroETL Hoạt động
6 6. Điểm tương đồng trong Tối ưu hóa Truy vấn
7 7. Di chuyển từ Provisioned sang Serverless
1 1. Các Thành Phần Định Giá Redshift
2 2. Ví Dụ Định Giá - Provisioned, Serverless, Concurrency Scaling, Spectrum
3 3. Công Cụ Tính Giá AWS
1 1. Tích Hợp Redshift Với Các Dịch Vụ AWS
2 2. So Sánh Redshift & Snowflake
3 3. Các Thực Hành Tốt Nhất Với Redshift
4 4. Hạn Chế và Thách Thức Của Redshift
1 1. Lý Thuyết Về AWS Glue Catalog
2 2. Thực Hành Thiết Lập Data Stores & IAM Roles Cho Glue Catalog
3 3. Lưu Trữ Siêu Dữ Liệu Aurora Trong Glue Catalog
4 4. Lưu Trữ Siêu Dữ Liệu S3 và Redshift Trong Glue Catalog
1 Giới Thiệu Lake Formation
2 Thực Hành Luồng Cấp Quyền 1
3 Thực Hành Luồng Cấp Quyền 2
4 Lake Formation - Kiểm Soát Truy Cập Dựa Trên Thẻ (LF-TBAC)
5 Thực Hành LF-TBAC
6 LF - Lọc Dữ Liệu
7 Dọn Dẹp Lake Formation (Vui lòng hoàn thành phần này)
1 1. Giới Thiệu Athena
2 2. Thực Hành Giới Thiệu Athena
3 3. Athena SerDe, Định Dạng File & Hàng
4 4. Thực Hành SerDe, Định Dạng, CTAS
5 5. UNLOAD, Chuẩn Bị & Thực Thi, Truy Vấn JSON
6 6. Thực Hành UNLOAD, Chuẩn Bị & Thực Thi, Truy Vấn JSON
7 7. Tiến Hóa Schema, JSON_EXTRACT
8 8. Iceberg, ACID
9 9. Phân Vùng & Phân Nhóm Trong Athena
10 10. Thêm Các Lệnh DDL
11 11. Lý Thuyết Về WLM Trong Athena
12 12. Thực Hành Workgroup
13 13. Thực Hành Capacity Reservation
14 14. Lý Thuyết Tối Ưu Hiệu Suất
15 15. Định Giá & Tối Ưu Hiệu Suất Athena
16 16. Các Mẫu Kiến Trúc Sử Dụng Athena
1 1. Lý Thuyết Hadoop
2 2. Các Định Dạng File
3 3. Kiến Trúc & Thành Phần Hive
4 4. Hive CLI
5 5. Kiểu Dữ Liệu, Cơ Sở Dữ Liệu, Bảng, Định Dạng File & Hàng, Hive SerDe
6 6. Thực Hành Cơ Sở Dữ Liệu Hive
7 7. Thực Hành Bảng Hive
8 8. Phân Vùng & Phân Nhóm
9 9. Thực Hành Phân Vùng & Phân Nhóm
10 10. Load, Insert, ACID, Materialized Views, v.v.
11 11. JOINs, Locks, Các Tham Số Cấu Hình
1 Dự Án 1 & 2 Mô Hình Hóa Dữ Liệu, Lập Trình Python & SQL Redshift (Dataset - 10.4 GB)
2 Dự Án 3 & 4 - Quản Trị & Di Chuyển Từ OLTP Sang OLAP (Dataset - 1.3 GB)
3 Dự Án 5 - Tối Ưu Hiệu Suất Redshift (Dataset - 135 GB)
1 Giới Thiệu Tính Năng Mới

Giới thiệu khóa học

This is Volume 1 of Data Engineering course on AWS. This course will give you detailed explanations on AWS Data Engineering Services like S3 (Simple Storage Service), Redshift, Athena, Hive, Glue Data Catalog, Lake Formation. This course delves into the data warehouse or consumption and storage layer of Data Engineering pipeline. In Volume 2, I will showcase Data Processing (Batch and Streaming) Services.

You will get opportunities to do hands-on using large datasets (100 GB - 300 GB or more of data). Moreover, this course will provide you hands-on exercises that match with real-time scenarios like Redshift query performance tuning, streaming ingestion, Window functions, ACID transactions, COPY command, Distributed & Sort key, WLM, Row level and column level security, Athena partitioning, Athena WLM etc. 

Some other highlights:

  • Contains training of data modelling - Normalization & ER Diagram for OLTP systems. Dimensional modelling for OLAP/DWH systems.

  • Data modelling hands-on.

  • Other technologies covered - EC2, EBS, VPC and IAM.

This is Part 1 (Volume 1) of the full data engineering course. In Part 2 (Volume 2), I will be covering the following Topics.

  • Spark (Batch and Stream processing using AWS EMR, AWS Glue ETL, GCP Dataproc)

  • Kafka (on AWS & GCP)

  • Flink

  • Apache Airflow

  • Apache Pinot

  • AWS Kinesis and more.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Amazon Redshift
Hiển thị tất cả khoá học Aws
Hiển thị tất cả khoá học Cloud Computing
Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊