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

Databricks Generative AI Engineer Associate Exam Prep [2026]

Chuẩn bị thi Chứng chỉ Databricks Generative AI Engineer Associate [2026]

Chuẩn bị thi Chứng chỉ Databricks Generative AI Engineer Associate [2026]

Ôn thi Chứng chỉ Databricks GenAI Engineer với các video hướng dẫn và bài thực hành có giảng viên

4.6
(276 đánh giá)
3,052 học viên
Giảng viên
Kuljot Singh Bakshi
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
7.5 giờ video
41 bài giảng
2 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu kiến trúc Databricks Generative AI, bao gồm các foundation model, embeddings, vector search và bộ công cụ Mosaic AI
Xây dựng và triển khai các ứng dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG) trên Databricks, Vector Search và MLflow
Áp dụng các kỹ thuật prompt engineering để cải thiện độ chính xác, khả năng gắn kết và độ tin cậy của LLM trong các workload trên Databricks
Sử dụng hiệu quả Databricks Vector Search và embeddings cho các ứng dụng tìm kiếm ngữ nghĩa, truy xuất tài liệu và AI
Đánh giá, giám sát và quản lý phiên bản các mô hình GenAI bằng MLflow, experiments và các best practices trong sản xuất
Triển khai các giải pháp GenAI có trách nhiệm và an toàn, tuân thủ các nguyên tắc quản trị, kiểm soát truy cập và thiết kế tiết kiệm chi phí của Databricks
Tự tin ôn thi Chứng chỉ Databricks Certified GenAI Engineer Associate với các giải thích bám sát đề thi và ví dụ thực tế

Yêu cầu

Hiểu biết cơ bản về lập trình Python (vòng lặp, hàm và làm việc với notebook)
Phiên bản Databricks Managed do nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP) quản lý
Tài khoản hoặc quyền truy cập workspace Databricks (Community Edition hoặc Enterprise) để thực hành
Quan tâm đến Generative AI và các ứng dụng dựa trên LLM - không yêu cầu kinh nghiệm GenAI trước đó

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư dữ liệu, kỹ sư phân tích và chuyên gia machine learning muốn xây dựng ứng dụng GenAI trên Databricks
Chuyên gia đang ôn thi Chứng chỉ Databricks Certified Generative AI Engineer Associate và cần một khóa học có cấu trúc, bám sát đề thi
Nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML muốn có trải nghiệm thực hành với RAG, embeddings và Vector Search trên Databricks
Kỹ sư phần mềm và kỹ sư nền tảng muốn tích hợp LLM vào các quy trình dữ liệu và phân tích
Người dùng Databricks và chuyên gia dữ liệu đám mây muốn nâng cao kỹ năng trong Generative AI bằng các công cụ native của Databricks

Nội dung khóa học

8 phần • 41 bài giảng
1 Giới thiệu
1 Tham gia cộng đồng Discord Server ngay!
1 Giới thiệu về Databricks: Workload Dữ liệu và AI
2 Lab: Triển khai Databricks Workspace trên Azure (Bài thực hành)
3 Lab: Triển khai Managed Compute Instance (Bài thực hành)
4 Lab: Thiết lập Git Repo cho các bài thực hành (Bài thực hành)
5 Tìm hiểu về Data Warehouse, Data Lake và Data Lakehouse
1 Tìm hiểu về Spark: Giới thiệu và sự phát triển từ Hadoop
2 Tìm hiểu về Spark: Đi sâu và ứng dụng
3 Lab 1: Làm quen với Spark (Bài thực hành)
4 Lab 2: Các thao tác nâng cao với Apache Spark (Bài thực hành)
5 Lab 3: Các thao tác với Delta Table (Bài thực hành)
6 Giới thiệu về kiến trúc Medallion
7 Lab 4: Triển khai kiến trúc Medallion với Spark (Bài thực hành)
1 Giới thiệu về Hệ thống GenAI
2 Giới thiệu về AI Agent và Hệ thống AI Kết hợp (Compound AI Systems)
3 Prompt Engineering: Giới thiệu và các Best Practices
4 Các kỹ thuật Prompt Engineering: CoT, Zero-Shot, Few-Shot, v.v.
5 Lab: Triển khai Foundational LLM và AI Playground (Bài thực hành)
6 Lab: Truy vấn LLM bằng Databricks SDK (Bài thực hành)
7 Lab: Truy vấn LLM bằng OpenAI SDK (Bài thực hành)
8 Lab: Làm việc với hàm SQL "ai_query" (Bài thực hành)
9 Giới thiệu về MLFlow và PyFunc cho các Mô hình và Engine AI tùy chỉnh
10 Giới thiệu về Mosaic AI Framework trong Databricks
11 Lab: Đăng ký ứng dụng LLM bằng MLFlow (Bài thực hành)
12 Lab: Triển khai ứng dụng LLM dưới dạng Mosaic AI Endpoint (Bài thực hành)
1 Tìm hiểu về RAG - Sử dụng Dữ liệu Doanh nghiệp của Bạn
2 Tìm hiểu về Fine-Tuning
3 Lựa chọn chiến lược chunking dựa trên đánh giá mô hình và truy xuất
4 Lab: Làm quen với Vector Embeddings (Bài thực hành)
5 Lab: Chuẩn bị dữ liệu cho RAG ở định dạng Delta Table (Bài thực hành)
6 Tìm hiểu các loại vector index khác nhau trong Databricks
7 Tìm hiểu về các Thuật toán Tìm kiếm và Xếp hạng
8 Lab: Tạo Managed Delta Sync Vector Index (Bài thực hành)
9 Lab: Xây dựng Pipeline Mô hình RAG Tùy chỉnh (Bài thực hành)
10 Lab: Triển khai Endpoint ứng dụng RAG (Bài thực hành)
11 Lab: Đánh giá hiệu suất ứng dụng RAG bằng MLflow (Bài thực hành)
1 Giới thiệu về LangChain
2 Lab: Bắt đầu với LangChain (Bài thực hành)
3 Lab: SQL User Defined Function với LangChain (Bài thực hành)
4 Lab: Lập trình Simple Multi-Agent Chain với LangChain (Bài thực hành)

Giới thiệu khóa học

This course is a complete, exam-aligned guide to the Databricks Certified Generative AI Engineer Associate certification, designed for professionals who want to build, deploy, and manage Generative AI applications on Databricks with confidence.

Generative AI on Databricks goes far beyond prompt writing. To succeed in real-world projects—and in the certification exam—you must understand how foundation models, embeddings, vector search, RAG pipelines, MLflow, and governance work together. This course focuses exactly on those skills.

You will learn how to design and implement Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, use Databricks Vector Search for semantic retrieval, manage embeddings effectively, and integrate LLMs into scalable data and analytics workflows. Every concept is explained with a clear mental model, followed by hands-on demonstrations using Databricks-native tools.

The course is structured to closely align with the official Databricks exam blueprint, helping you understand not just what to do, but why it works—an essential skill for both certification success and real-world engineering.

In this course, you will:

  • Understand Databricks’ Generative AI architecture and ecosystem

  • Build end-to-end RAG applications using embeddings and Vector Search

  • Apply prompt engineering techniques for reliable and grounded outputs

  • Track, evaluate, and manage GenAI models using MLflow

  • Follow best practices for governance, security, and cost awareness

  • Prepare confidently for the Databricks Certified GenAI Engineer Associate exam

Whether you are preparing for certification or looking to upskill in production-grade Generative AI on Databricks, this course provides a structured, practical, and exam-focused learning path.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Databricks
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊