Lộ trình học Data Engineer

Chinh phục con đường trở thành Kỹ sư Dữ liệu với lộ trình chuyên sâu, tập trung vào công nghệ và nền tảng của IBM.

1-3 tháng

🏗️ Giai đoạn 1: Xây dựng Nền tảng Vững chắc

Mục tiêu của giai đoạn này là nắm vững các kiến thức cơ bản mà bất kỳ chuyên gia dữ liệu nào cũng cần có. Đây là bước quan trọng nhất để xây dựng một sự nghiệp bền vững.

Ngôn ngữ lập trình

Python Pandas NumPy SQL

Cơ sở dữ liệu

RDBMS (PostgreSQL, MySQL) NoSQL (MongoDB, Redis)

Hệ điều hành & Dòng lệnh

Linux Shell Scripting (Bash)
3-6 tháng

🛠️ Giai đoạn 2: Kỹ năng và Công cụ Cốt lõi

Tập trung vào các công cụ và quy trình đặc thù của ngành Kỹ thuật Dữ liệu, giúp bạn hiểu cách xây dựng và quản lý các đường ống dữ liệu (data pipelines) hiệu quả.

Quy trình & Mô hình hóa

Data Modeling ETL/ELT Data Warehouse

Công nghệ Big Data

Hadoop Ecosystem Apache Spark

Công cụ

Apache Airflow dbt IBM DataStage
2-4 tháng

☁️ Giai đoạn 3: Nền tảng Đám mây và Dữ liệu của IBM

Dữ liệu hiện đại chủ yếu nằm trên mây. Giai đoạn này tập trung vào việc làm quen và thực hành với các dịch vụ và nền tảng đám mây mạnh mẽ của IBM.

IBM Cloud

IBM Cloud Cloud Object Storage Db2 on Cloud

Nền tảng Dữ liệu & AI

IBM Cloud Pak for Data Watson Studio Watson Knowledge Catalog
Liên tục

🚀 Giai đoạn 4: Chuyên sâu, Tối ưu hóa và Thực hành

Đây là giai đoạn không có điểm kết thúc. Công nghệ luôn thay đổi, vì vậy việc liên tục học hỏi, nâng cao kỹ năng và áp dụng kiến thức vào các dự án thực tế là cực kỳ quan trọng.

Kỹ năng nâng cao

Stream Processing (Kafka) Containerization (Docker, Kubernetes) OpenShift

Thực hành

Xây dựng Dự án Cá nhân Đóng góp cho Mã nguồn mở
Phát triển

🎓 Giai đoạn 5: Chứng chỉ và Phát triển Sự nghiệp

Xác thực kỹ năng của bạn với các chứng chỉ uy tín và chuẩn bị một hồ sơ chuyên nghiệp để sẵn sàng cho các cơ hội việc làm hấp dẫn trong ngành dữ liệu.

Hồ sơ chuyên nghiệp

Cập nhật CV & LinkedIn Xây dựng Portfolio trên GitHub

Kỹ năng mềm

Giao tiếp Giải quyết vấn đề Làm việc nhóm