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 Management in the AI Era: Complete 2026 Masterclass

Quản lý Dữ liệu trong Kỷ nguyên AI: Khóa học Chuyên sâu Toàn diện 2026

Quản lý Dữ liệu trong Kỷ nguyên AI: Khóa học Chuyên sâu Toàn diện 2026

Quản lý Dữ liệu thực tế. Đào tạo thực hành với lý thuyết cốt lõi và quy trình AI để có kỹ năng sẵn sàng cho nghề nghiệp

4.5
(5,612 đánh giá)
33,085 học viên
Giảng viên
George Smarts
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
325 bài giảng
16 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 17/03/2026
#Artificial Intelligence #Data Management #Data Science #Python

Bạn sẽ học được gì

Quản lý Dữ liệu là gì - Từ A đến Z
Tất cả các lĩnh vực chủ đề khác nhau trong Quản lý Dữ liệu
Các Thực hành Tốt nhất về Quản lý Dữ liệu từ Ngành công nghiệp
Cách triển khai các thực hành Quản lý Dữ liệu trong tổ chức của bạn

Yêu cầu

Bạn không cần kiến thức trước vì chúng ta bắt đầu từ những điều cơ bản

Đối tượng phù hợp

Chuyên gia Dữ liệu muốn hiểu biết toàn diện về Quản lý Dữ liệu
Nhà quản lý cần hiểu các nguyên tắc Quản lý Dữ liệu
Bất kỳ ai muốn có hiểu biết đầy đủ về Quản lý Dữ liệu

Nội dung khóa học

38 phần • 324 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Cách tận dụng tối đa khóa học này
1 Quản lý Dữ liệu là gì
2 Các lĩnh vực chủ đề Quản lý Dữ liệu
1 Bước 1 - Tóm tắt dữ liệu
2 Xu hướng tập trung dữ liệu - Số trung bình
3 Xu hướng tập trung dữ liệu - Số trung vị
4 Xu hướng tập trung dữ liệu - Số yếu vị (Mode)
5 Độ phân tán dữ liệu
6 Độ phân tán dữ liệu - Khoảng biến thiên
7 Độ phân tán dữ liệu - Độ lệch chuẩn
8 Độ phân tán dữ liệu - Khoảng tứ phân vị
9 Sao chép dữ liệu
10 Hình dạng dữ liệu - Biểu đồ tần số (Histogram)
11 BÀI TẬP: Tóm tắt dữ liệu
12 Bước 2 - Phân tích chi tiết dữ liệu
13 BÀI TẬP: Phân tích chi tiết dữ liệu
1 Ý nghĩa thực sự của "Quản lý Dữ liệu trong Kỷ nguyên AI"
2 Cách AI phụ thuộc vào dữ liệu tốt (vấn đề "rác vào, rác ra")
3 Khác biệt chính giữa dữ liệu truyền thống và dữ liệu AI
4 Các loại dữ liệu AI sử dụng (văn bản, số, hình ảnh, video, nhật ký)
5 Dữ liệu huấn luyện so với dữ liệu thời gian thực (vận hành)
6 Tại sao AI cần bộ dữ liệu lớn, đa dạng và chính xác
7 Chất lượng dữ liệu trong AI (sạch, đầy đủ, không thiên vị)
8 Ai sở hữu dữ liệu huấn luyện AI (quyền sở hữu & trách nhiệm dữ liệu)
9 Quy tắc bảo mật trong kỷ nguyên AI (GDPR, sự đồng ý, dữ liệu nhạy cảm)
10 Dữ liệu AI được lưu trữ ở đâu (hồ dữ liệu, kho dữ liệu, hệ thống đám mây)
11 Cách dữ liệu chảy vào công cụ AI (khái niệm pipeline đơn giản)
12 Giám sát hệ thống AI (kiểm tra kết quả và sửa lỗi)
13 Điều gì có thể xảy ra sai sót: thiên vị, ảo tưởng (hallucination), rò rỉ bảo mật
14 Đạo đức dữ liệu: công bằng, minh bạch, trách nhiệm giải trình
15 Vai trò của con người trong quản lý dữ liệu AI (người quản lý, người đánh giá, kiểm toán viên)
1 Phân tích Chất lượng Dữ liệu với AI (trùng lặp, khoảng trống, định dạng, lỗi và hơn thế)
2 Quản lý Chất lượng Dữ liệu - Sửa lỗi dữ liệu với AI
3 Tạo Quy tắc Kinh doanh về Chất lượng Dữ liệu với AI
4 Chuẩn hóa dữ liệu bằng AI (ChatGPT)
5 Phân loại dữ liệu bằng AI (ChatGPT)
6 So sánh dữ liệu "tốt" và "xấu" và cách AI phản ứng
7 Xác định thiên vị trong tập dữ liệu mẫu (ví dụ: nhóm được đại diện quá mức)
8 Kiểm tra rủi ro bảo mật trong tập dữ liệu (PII như tên, ID, email)
9 Khắc phục rủi ro bảo mật tập dữ liệu với ChatGPT
1 Giới thiệu dự án - Khám phá tập dữ liệu tổng hợp
2 Tóm tắt nhanh tập tin không xác định
3 Thống kê tóm tắt
4 Kiểm tra Mối quan hệ Nhanh chóng (Bản đồ nhiệt tương quan)
5 Phân tích xu hướng bằng AI
6 Biểu đồ phân tán và phân tích hồi quy bằng ChatGPT
7 Phân tích hành vi bằng biểu đồ hộp (box plot)
8 Phân tích hồi quy để xem các yếu tố chính dẫn đến thành công
9 Phân tích phân cụm bằng AI
10 Tạo bảng điều khiển tổng hợp (dashboard) bằng AI
11 Chuẩn bị báo cáo cuối cùng chuyên nghiệp cho lãnh đạo
12 Kết thúc dự án với việc chuẩn bị truyền thông
1 Tình huống: Khi chatbot AI gặp sự cố
2 Tình huống: AI được huấn luyện trên dữ liệu thiên vị (ví dụ: tuyển dụng, chấm điểm tín dụng)
3 Tình huống: Bê bối bảo mật AI (ví dụ: rò rỉ dữ liệu cá nhân)
4 Tình huống: Câu chuyện thành công của AI nhờ quản lý dữ liệu tốt
5 Tình huống: Thách thức dữ liệu Chính phủ & Y tế trong AI
1 Bước 1 - Hiểu phạm vi cơ hội việc làm AI
2 Bước 2 - Kiến thức nền tảng về AI
3 Bước 3 - Áp dụng AI vào Lĩnh vực của Bạn
4 Bước 4 - Đề xuất dự án hoặc trưng bày danh mục đầu tư (portfolio)
5 Bước 5 - Tiếp tục học hỏi và nắm bắt cơ hội
1 Giới thiệu về Đạo đức Dữ liệu
2 Tình huống - Ví dụ về tác động của đạo đức dữ liệu kém
3 Mục tiêu của Đạo đức Dữ liệu
4 Rủi ro của Việc Xử lý Dữ liệu Phi đạo đức
5 Ví dụ về Đạo đức Dữ liệu xấu - phần 1
6 Ví dụ về Đạo đức Dữ liệu xấu - phần 2
7 Ví dụ về Đạo đức Dữ liệu xấu - phần 3
8 Ví dụ về Đạo đức Dữ liệu xấu - phần 4
9 6 Hoạt động Đạo đức Dữ liệu Chính
10 Kết quả đầu ra của Đạo đức Dữ liệu
11 Khung Đạo đức Dữ liệu
12 Nguyên tắc Đạo đức Dữ liệu OECD
13 Đạo luật AI của EU
14 ISO/IEC 38507
15 Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST
16 DCAM & DAMA - Quản trị Dữ liệu Đạo đức
17 Bộ tiêu chuẩn IEEE 7000 (7001, 7002, 7003, 7010)
18 Đạo đức AI của UNESCO
19 Diễn đàn Kinh tế Thế giới - Khung Dữ liệu Có trách nhiệm
20 Tóm tắt - So sánh các Khung Đạo đức Dữ liệu Hàng đầu
21 Thiết lập Văn hóa Dữ liệu Đạo đức
1 Quản trị Dữ liệu bằng ngôn ngữ đơn giản
2 Tại sao Quản trị Dữ liệu Quan trọng?
3 Giới thiệu Mối quan hệ với các Nguyên tắc Dữ liệu khác
4 Quản trị + Chất lượng Dữ liệu = Dữ liệu Đáng tin cậy
5 Quản trị + Bảo mật Dữ liệu = Dữ liệu An toàn
6 Quản trị + Kiến trúc Dữ liệu = Dữ liệu Có tổ chức
7 Quản trị + Đạo đức Dữ liệu = Dữ liệu Có trách nhiệm
8 Quản trị + Quản lý Dữ liệu Chủ = Dữ liệu Nhất quán
9 Quản trị + Quản lý Siêu dữ liệu = Dữ liệu Có ngữ cảnh
10 Quản trị + Phân tích & BI = Thông tin chi tiết Đáng tin cậy
11 Quản trị + AI & Học máy = Trí tuệ Có trách nhiệm giải trình
12 Vai trò và Trách nhiệm Quản trị Dữ liệu
1 Kiến trúc Dữ liệu là gì
2 Các thành phần chính của Kiến trúc Dữ liệu
3 Khung Kiến trúc Dữ liệu
4 Các Mô hình Cấu trúc Nền tảng
5 Kiến trúc Dữ liệu Tập trung
6 Kiến trúc Dữ liệu Liên bang
7 Kiến trúc Dữ liệu Phân tán
8 Định hướng Chức năng: Kiến trúc Dữ liệu Vận hành (OLTP) so với Phân tích (OLAP)
9 Kiến trúc Dữ liệu Vận hành (OLTP)
10 Kiến trúc Dữ liệu Phân tích (OLAP)
11 Cách OLTP và OLAP Phối hợp với nhau
12 Mẫu Lưu trữ & Tích hợp Dữ liệu trong Kiến trúc Dữ liệu
13 Kiến trúc Kho dữ liệu
14 Kiến trúc Hồ dữ liệu và Nhà hồ dữ liệu
15 Các Mô hình Tiến hóa Doanh nghiệp Hiện đại
16 Kiến trúc Lưới dữ liệu (Data Mesh)
17 Kiến trúc Vải dữ liệu (Data Fabric)
18 Thực hành Tốt nhất về Kiến trúc Dữ liệu
1 Mô hình hóa Dữ liệu là gì
2 Sự khác biệt giữa Kiến trúc Dữ liệu và Mô hình hóa Dữ liệu
3 3 Cấp độ của Mô hình Dữ liệu
4 Quy trình Mô hình hóa Dữ liệu
5 Lợi ích của Mô hình hóa Dữ liệu
6 Công cụ Mô hình hóa Dữ liệu
1 Lưu trữ và vận hành dữ liệu là gì
2 Tại sao quản lý lưu trữ dữ liệu quan trọng
3 Giới thiệu về Hệ thống Lưu trữ Dữ liệu
4 Hệ thống Lưu trữ Tệp
5 Hệ thống Lưu trữ Khối
6 Hệ thống Lưu trữ Đối tượng
7 Cơ sở dữ liệu Quan hệ (RDBMS)
8 Cơ sở dữ liệu Phi quan hệ (NoSQL)
9 Kho dữ liệu
10 Hồ dữ liệu
11 Lưu trữ Lai và Đám mây
12 Lưu trữ Phân tán và Phi tập trung
13 Quản lý lưu trữ hàng ngày thực sự liên quan đến những gì
14 4 Thuộc tính chính của Quản lý Lưu trữ Dữ liệu
15 Sao lưu, Khôi phục & Lưu trữ Dữ liệu
16 Bảo mật & Kiểm soát Truy cập Lưu trữ Dữ liệu
17 Lưu giữ & Quản lý Vòng đời Dữ liệu
18 Tối ưu hóa & Giám sát Hiệu suất
19 Thực hành Tốt nhất cần ghi nhớ
20 Xu hướng & Công nghệ Mới nổi trong Lưu trữ Dữ liệu
1 Bảo mật Dữ liệu là gì
2 Tại sao Bảo mật Dữ liệu quan trọng
3 Mục tiêu của Bảo mật Dữ liệu
4 Nguyên tắc của Bảo mật Dữ liệu
5 Các loại Bảo mật Dữ liệu
6 Giới thiệu Rủi ro Bảo mật Dữ liệu
7 Lộ dữ liệu do vô ý
8 Lừa đảo giả mạo (Phishing)
9 Phần mềm độc hại (Malware)
10 Mối đe dọa từ nội bộ
11 Tấn công mật khẩu
12 Tấn công Từ chối Dịch vụ
13 Tấn công Người-đứng-giữa (MITM)
14 Tấn công Tiêm nhiễm SQL
15 Khai thác lỗ hổng Zero-day
16 Giới thiệu Hoạt động Bảo mật Dữ liệu
17 Xác định Yêu cầu Bảo mật Dữ liệu
18 Định nghĩa Chính sách Bảo mật Dữ liệu
19 Định nghĩa Tiêu chuẩn Bảo mật Dữ li
20 Best Practices for better Data Security
1 What is Data Integration
2 Example of Data Integration
3 Importance of Data Integration
4 Techniques for Data Integration
5 Manual Data Integration
6 Middleware Data Integration
7 Application Based Integration
8 Uniform Access Integration
9 Common Storage Integration (Data Warehousing)
10 Data Virtulization
11 ETL
12 ELT
13 ETL vs ELT
14 Data Integration Tools
15 Data Integration Best Practices
1 Quản lý Tài liệu và Nội dung là gì
2 Tại sao cần Quản lý Tài liệu & Nội dung?
3 Hệ thống Quản lý Tài liệu (DMS)
4 Hệ thống Quản lý Nội dung (CMS)
5 Hệ thống Quản lý Nội dung Doanh nghiệp (ECMS)
6 Các giải pháp Nội dung tốt nhất để lựa chọn
1 Dữ liệu Chủ là gì
2 Ví dụ về cách Dữ liệu Chủ hoạt động
3 Dữ liệu Tham chiếu là gì
4 Ví dụ về Dữ liệu Tham chiếu
5 Phân biệt Dữ liệu Chủ và Dữ liệu Tham chiếu
1 Kho dữ liệu và Trí tuệ Doanh nghiệp là gì
2 Kho dữ liệu
3 Các thành phần của Kho dữ liệu
4 So sánh Cơ sở dữ liệu và Kho dữ liệu
5 Kho dữ liệu con (Data Marts)
6 So sánh Kho dữ liệu và Hồ dữ liệu
7 Các vấn đề với phương pháp Kho dữ liệu
8 Cách Hồ dữ liệu giải quyết một số hạn chế của Kho dữ liệu
9 Hạn chế của Hồ dữ liệu
10 Trí tuệ Doanh nghiệp là gì?
11 So sánh Trí tuệ Doanh nghiệp và Phân tích Doanh nghiệp
12 Ứng dụng của Trí tuệ Doanh nghiệp
13 Ví dụ về Trí tuệ Doanh nghiệp
14 Các loại phân tích BI - Mô tả, Chẩn đoán, Dự đoán, Đề xuất
15 Giới thiệu về Xây dựng Chiến lược Trí tuệ Doanh nghiệp
16 Bước 1 Chiến lược BI - Tìm kiếm sự bảo trợ
17 Bước 2 Chiến lược BI - Đội ngũ BI
18 Bước 3 Chiến lược BI - Các bên liên quan
19 Bước 4 Chiến lược BI - Nền tảng và công cụ BI
20 Bước 5 Chiến lược BI - Xác định phạm vi
21 Bước 6 Chiến lược BI - Lộ trình
22 Bước 7 Chiến lược BI - Triển khai
23 BI và dữ liệu lớn
24 Tầm quan trọng của tự phục vụ trong Trí tuệ Doanh nghiệp
25 Công cụ Trí tuệ Doanh nghiệp
1 Siêu dữ liệu là gì
2 Ví dụ về Siêu dữ liệu
3 Quản lý Siêu dữ liệu là gì
4 Giới thiệu các loại siêu dữ liệu
5 Siêu dữ liệu mô tả
6 Siêu dữ liệu cấu trúc
7 Siêu dữ liệu quản trị
8 Công cụ Quản lý Siêu dữ liệu
9 Thực hành: Tạo tài liệu Tiêu chuẩn và Chính sách Siêu dữ liệu (Kèm mẫu)
1 Chất lượng Dữ liệu
2 Các khía cạnh của Chất lượng Dữ liệu
3 Nguyên nhân của Chất lượng Dữ liệu Kém
4 Đánh giá và Đo lường Chất lượng Dữ liệu
5 Làm sạch và Chuẩn hóa Dữ liệu
6 Quy trình Quản lý Chất lượng Dữ liệu
7 Công cụ và Công nghệ cho Chất lượng Dữ liệu
8 Quản trị và Chính sách Chất lượng Dữ liệu
9 Xây dựng Văn hóa Chất lượng Dữ liệu
10 Xu hướng và Tương lai của Chất lượng Dữ liệu
11 Thực hành: Bài tập Chất lượng Dữ liệu với Excel
12 Đáp án: Bài tập Chất lượng Dữ liệu với Excel
13 Thực hành: Phân tích chất lượng dữ liệu của một tệp bằng AI
14 Thực hành: Truyền đạt vấn đề dữ liệu cho lãnh đạo
15 Thực hành: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp
16 Thực hành: Sửa lỗi định dạng
17 Thực hành: Chuẩn hóa dữ liệu
18 Thực hành: Tạo quy tắc xác thực dữ liệu tại nguồn
19 Thực hành: Chuẩn bị Tài liệu Chính sách Chất lượng Dữ liệu
1 Dữ liệu Lớn là gì
2 Nghiên cứu tình huống Uber - sử dụng Dữ liệu Lớn trong thực tế
3 Khoa học Dữ liệu là gì
4 Tam giác Thông tin Abate
5 Mục tiêu của Dữ liệu Lớn
6 7 Hoạt động Chính trong Dữ liệu Lớn
7 Các kết quả đầu ra của Dữ liệu Lớn
8 Vòng đời Khoa học Dữ liệu
1 Tại sao tôi dạy bạn kiến thức cơ bản về Quản lý Dữ liệu Lâm sàng?
2 Quản lý Dữ liệu Lâm sàng là gì
3 Thử nghiệm Lâm sàng là gì
4 Nghiên cứu Lâm sàng là gì
5 Tầm quan trọng của dữ liệu trong CDM
6 Các vai trò trong Quản lý Dữ liệu Lâm sàng
1 Bức tranh Nghề nghiệp trong Quản lý Dữ liệu
2 Cách lựa chọn con đường sự nghiệp phù hợp
3 Các lộ trình sự nghiệp mẫu
1 Giám đốc Dữ liệu (CDO)
2 Trưởng phòng/Giám đốc Dữ liệu
3 Quản lý/Trưởng nhóm Chiến lược Dữ liệu
4 Quản lý Danh mục/Chương trình Dữ liệu
5 Giám đốc Sản phẩm Dữ liệu
6 Trưởng nhóm PMO Dữ liệu
1 Quản lý Quản trị Dữ liệu
2 Người quản lý Dữ liệu (Data Steward)
3 Chuyên gia MDM
4 Chuyên viên Phân tích Chất lượng Dữ liệu
5 Chuyên gia Danh mục Dữ liệu
6 Chuyên viên Tuân thủ & Quyền riêng tư
7 Chuyên viên Đạo đức Dữ liệu
8 Quản lý Hồ sơ/Thông tin
1 Kiến trúc sư Dữ liệu Doanh nghiệp
2 Kiến trúc sư Dữ liệu Giải pháp/Lĩnh vực
3 Kiến trúc sư Dữ liệu Đám mây
4 Kiến trúc sư Thông tin
5 Chuyên viên Mô hình hóa Dữ liệu
6 Quản trị viên Cơ sở dữ liệu (DBA)
7 Kiến trúc sư Kho dữ liệu
1 Kỹ sư Dữ liệu
2 Kỹ sư Phân tích
3 Lập trình viên ETL/ELT
4 Lập trình viên Đường ống Dữ liệu
5 Chuyên gia Tích hợp
6 Kỹ sư Dữ liệu Lớn
1 Kỹ sư DataOps
2 Kỹ sư Quan sát hệ thống
3 Chuyên gia Độ tin cậy Dữ liệu
4 Chuyên viên Phân tích FinOps (chi phí dữ liệu đám mây)
5 Quản lý Sự cố (nền tảng dữ liệu)
1 Chuyên viên Phân tích BI
2 Lập trình viên BI
3 Chuyên viên Phân tích Báo cáo
1 Nhà Khoa học Dữ liệu
2 Kỹ sư Học máy (MLE)
3 Kỹ sư MLOps
4 Kỹ sư AI/LLM (NLP, CV, GenAI)
5 Chuyên viên Phân tích/Mô hình hóa Định lượng
1 Kỹ sư An ninh Dữ liệu
2 Chuyên gia IAM (Quản lý Danh tính & Truy cập)
3 Chuyên viên/Kỹ sư Quyền riêng tư Dữ liệu
4 Chuyên viên Phân tích Rủi ro & Kiểm soát
5 Chuyên gia An ninh mạng Dữ liệu
1 Quản lý Dữ liệu Lâm sàng (Y tế)
2 Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Rủi ro/Quy định (Tài chính)
3 Chuyên viên Phân tích Dữ liệu KYC/AML
4 Chuyên gia Dữ liệu Chính phủ (Khu vực công)
5 Kỹ sư Dữ liệu IoT/Đo từ xa (Công nghiệp)
6 Chuyên gia GIS/Trí tuệ Vị trí (Không gian địa lý)
7 Quản lý Tài sản Số / Chuyên gia Bản thể học (Truyền thông/Nội dung)
1 Trưởng nhóm Hỗ trợ Dữ liệu
2 Giảng viên / Người đào tạo Dữ liệu
3 Trưởng nhóm Cộng đồng Thực hành
4 Quản lý Thay đổi Dữ liệu
1 Chuyên gia Tư vấn Dữ liệu Độc lập
2 Giám đốc Dữ liệu Bán thời gian (Fractional CDO)
3 Kiến trúc sư Giải pháp Dữ liệu (công ty tư vấn)
4 Trưởng nhóm Đổi mới Dữ liệu
5 Nhà nghiên cứu/Chuyên gia Thử nghiệm Dữ liệu
1 Sự phát triển của nghề nghiệp Quản lý Dữ liệu
2 Bản chất thay đổi của các vai trò Dữ liệu
3 Xu hướng Công nghệ định hình Nghề nghiệp Dữ liệu
4 Tác động của Công nghệ đến Con đường Sự nghiệp
5 Kỹ năng của Tương lai
1 Lời cảm ơn
2 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

Learn quickly with my Data Management Course that covers the latest best practices from the Data Industry.

The course is structured in such a way that makes it easy for absolute beginners to get started! Every Data Management subject area is covered in a separate course section where we will cover all you need to know in terms of processes, people, technology and best practices. It does not matter if you are looking to get data management certification or just improve your data knowledge, this course will help you!


This course will give you a deep understanding of the Data Management discipline by using hands-on, contextual examples designed to showcase why Data Management is important and how how to use Data Management principles to manage the data in your organization.


In this Data Management course you will learn:

· What is Data Management

· The different Data Management Subject Areas

· How to work with data for Data Management

· Data Management in the AI Era

· Hands-on Practice -  AI for Data Management

· AI Data Management Case Studies

· Data Governance

· Data Architecture

· Data Modeling and Design

· Data Storage and Operations

· Data Security

· Data Integration

· Document and Content Management

· Master & Reference Data Management

· Metadata Management

· Data Quality

· Data Warehousing and Business Intelligence

and a lot of tips and tricks from 10+ years of experience!


Enroll today and enjoy:

  • Lifetime access to the course

  • 19 hours of high quality, up to date video lectures

  • Practical Data Management course with step by step instructions on how to implement the different techniques

Thanks again for checking out my course and I look forward to seeing you in the classroom!

This course contains a promotion.

This course contains the use of artificial intelligence.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Giới thiệu về MongoDB

Giới thiệu về MongoDB

Bogdan Stashchuk | 300K Students Worldwide | MBA, PhD

4.5 (4531)
31,090
10.000đ -97%
Hiển thị tất cả khoá học Data Management
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊