Bootcamp Analytic Engineer


Trong bối cảnh dữ liệu trở thành tài sản chiến lược của doanh nghiệp, nhu cầu chuẩn hóa, tổ chức và chuyển đổi dữ liệu ngày càng cấp thiết. Bên cạnh Data Analyst và Data Engineer, vai trò Analytics Engineer đã nổi lên như mảnh ghép không thể thiếu trong Modern Data Stack—đảm nhiệm việc thiết kế, mô hình hóa và vận hành dữ liệu như một sản phẩm: sạch, có kiểm thử, có lineage và sẵn sàng phục vụ phân tích.

Bootcamp Analytics Engineer tại Cole được xây dựng nhằm đáp ứng chính nhu cầu đó. Trong 5 buổi học tập trung, chương trình dẫn dắt học viên từ việc hiểu vòng đời dữ liệu và kiến trúc hiện đại, đến việc làm chủ công cụ cốt lõi của Analytics Engineer: dbt (data build tool). Học viên sẽ được thực hành xuyên suốt với các tác vụ thiết kế mô hình dữ liệu, viết SQL transform, thiết lập kiểm thử chất lượng dữ liệu, tài liệu hóa và hoàn thiện một mini data pipeline trên dbt Cloud hoặc Azure PostgreSQL. Khóa học không chỉ cung cấp kiến thức mà tập trung mạnh vào thực hành, giúp người học xây dựng được một dự án hoàn chỉnh đạt chuẩn doanh nghiệp.

Lợi ích khóa học

Học tập linh hoạt, chủ động thời gian

Khóa học được triển khai hoàn toàn qua video bài giảng đã ghi hình, học viên có thể học mọi lúc, mọi nơi, phù hợp với lịch trình cá nhân.

Nội dung kết hợp lý thuyết & thực hành

Mỗi buổi học được thiết kế theo tỉ lệ 60% kiến thức lý thuyết – 40% thực hành, đi kèm ví dụ và case study thực tế. Học viên vừa nắm được nền tảng, vừa biết cách áp dụng ngay.

Tài liệu học tập đầy đủ

Khóa học cung cấp slide, file thực hành, và hướng dẫn chi tiết để học viên dễ dàng theo dõi và thực hành song song với video.

Hỗ trợ học viên qua cộng đồng & trợ giảng

Mặc dù không học live, học viên vẫn được tham gia vào nhóm cộng đồng để đặt câu hỏi và trao đổi cùng trợ giảng, mentor và các học viên khác.

Thực hành với các project thực tế

Học viên không chỉ học lý thuyết mà còn được tự tay xây dựng dự án thực tế cuối khóa, giúp củng cố kỹ năng và tạo ra sản phẩm cuối khóa cho portfolio.

Mục tiêu học tập

Hiểu nền tảng Data Life Cycle, Modern Data Stack và vai trò của Analytics Engineer trong hệ sinh thái dữ liệu.

Làm chủ các thành phần chính của dbt: models, sources, seeds, snapshots, testing và macros/Jinja.

Xây dựng mô hình dữ liệu theo chuẩn star schema/snowflake và tổ chức transform theo best practice của ngành.

Tăng cường chất lượng dữ liệu thông qua hệ thống data test và thiết lập quy trình documentation – data lineage.

Hoàn thiện một mini data pipeline end-to-end sử dụng dbt Cloud hoặc Azure PostgreSQL.

Tự tin đánh giá, triển khai và vận hành dbt trong môi trường thực tế của doanh nghiệp.


#cole #colevn #coleblogvn

Nguồn:

https://cole.vn/san-pham/bootcamp-analytic-engineer-964

Link:

https://telegra.ph/Bootcamp-Analytic-Engineer-12-26

https://pastelink.net/1c60lqzu

https://notes.io/eysrS

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Khoa Hoc Business Intelligence

Hình ảnh
Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, việc khai thác và sử dụng dữ liệu để ra quyết định kinh doanh đã trở thành yếu tố sống còn của doanh nghiệp. Dữ liệu không chỉ là con số khô khan mà còn là nguồn sức mạnh, giúp nhận diện cơ hội, tối ưu hóa hiệu suất và dẫn đầu thị trường. Xu hướng hiện nay đang chuyển dịch từ việc xử lý dữ liệu thủ công sang tự động hóa quy trình, sử dụng các công cụ mạnh mẽ như Excel, Power Query, và đặc biệt là Power BI. Các doanh nghiệp đang dần thay thế báo cáo tĩnh bằng dashboard trực quan, tương tác, giúp người dùng hiểu sâu hơn về dữ liệu và phản ứng nhanh trước các thay đổi thị trường. Khóa học "Kỹ năng Xử lý Dữ liệu, Báo cáo & Trực quan hóa Dữ liệu với Excel, Power Query, Power BI" tại Cole được thiết kế để trang bị cho học viên các công cụ và phương pháp tối ưu nhằm xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu một cách chuyên nghiệp. Khóa học không chỉ đáp ứng nhu cầu cập nhật kỹ năng xử lý dữ liệu hiện đại mà còn trang bị cho học viên khả năng tư duy ph...
Đọc thêm

IT Business Analyst – Cau noi chien luoc trong ky nguyen chuyen đoi so

Hình ảnh
IT Business Analyst (ITBA) đã không còn là một lựa chọn nghề nghiệp đơn thuần, mà trở thành "mắt xích" sống còn trong mọi dự án công nghệ. IT Business Analyst hiện nay có rất nhiều lĩnh vực khác nhau từ Banking & Finance đến GOV, ERP... Tất cả đều đang cần ITBA làm việc để phục vụ chuyển đổi số. Tại sao doanh nghiệp "săn đón" ITBA? Bộ não nghiệp vụ: Chuyển hóa nhu cầu kinh doanh thành các giải pháp ERP, CRM, Fintech hay AI phức tạp. Tối ưu hóa quy trình: Ứng dụng Agile/Scrum để giảm thiểu rủi ro và tăng tốc độ triển khai dự án. Cầu nối giao tiếp: Truyền đạt chính xác yêu cầu giữa khách hàng và đội ngũ kỹ thuật. Cơ hội nghề nghiệp & Thu nhập: Xu hướng: Theo Navigos Search, BA thuộc Top 5 nghề có nhu cầu tuyển dụng cao nhất. Dự báo đến năm 2030, 50% doanh nghiệp vừa và lớn sẽ cần tối thiểu 1–3 BA cho mỗi dự án (VDXA). Mức lương: Junior: 10 – 18 triệu VNĐ. Mid-level: 18 – 30 triệu VNĐ. Senior: 30 – 60 triệu VNĐ (có thể cao hơn khi kiêm nhiệm PO). Lộ trì...
Đọc thêm

Khoa hoc Auto Trading - Tu dong hoa dau tu voi Python

Hình ảnh
Trong bối cảnh nhà đầu tư ngày càng đòi hỏi sự tối ưu, kiểm soát cảm xúc và ra quyết định dựa trên dữ liệu, mô hình giao dịch tự động (Auto Trading) đang trở thành xu thế tất yếu. Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán hiện vẫn áp dụng chu kỳ thanh toán T+2, khiến việc phản ứng nhanh với biến động còn giới hạn. Trong khi đó, kỳ vọng chuyển sang T+0 trong tương lai gần mở ra cơ hội lớn cho những ai sớm làm chủ công nghệ và chiến lược giao dịch tốc độ cao. Python, Machine Learning & AI – Vũ khí mới của nhà đầu tư: - Xây dựng chiến lược đầu tư có hệ thống dựa trên dữ liệu lịch sử và mô hình toán học. - Tự động hóa quy trình từ phân tích đến vào lệnh, loại bỏ cảm xúc như lo sợ, tham lam hay FOMO. - Backtest nhanh chóng trên dữ liệu quá khứ để đánh giá hiệu quả trước khi áp dụng thực tế. - Phản ứng linh hoạt với thị trường và sẵn sàng cho kỷ nguyên T+0. Vì sao Auto Trading phát triển mạnh? - Giảm thiểu cảm xúc trong đầu tư: mọi quyết định dựa trên dữ liệu và logic định sẵn. - Xử lý dữ liệ...
Đọc thêm