[Khoá học] Analytics Engineer K2

Analytics Engineer K2

Lộ trình đào tạo Kỹ sư Phân tích – Khóa 2

Khóa học tập trung vào việc xây dựng năng lực kỹ thuật cốt lõi của Analytics Engineer, theo đúng luồng dữ liệu trong doanh nghiệp:
từ ingestion → modeling → warehouse → BI.

Chương trình không dạy công cụ rời rạc, mà hướng tới triển khai hệ thống dữ liệu có thể vận hành và mở rộng.

Chi tiết thông tin khoá học tại : https://forms.office.com/r/0ddDEgvV54

1. Data Fundamental

Nền tảng kiến trúc & tư duy dữ liệu

• Phân biệt OLTP vs OLAP và vai trò của từng hệ thống
• Hiểu lý do ra đời của Data Warehouse & Big Data
• Nắm data lifecycle: từ hệ thống vận hành đến báo cáo phân tích
• Đặt nền tảng tư duy cho các quyết định kiến trúc phía sau

Mục tiêu: hiểu vì sao cần các lớp dữ liệu khác nhau, trước khi học làm như thế nào.

2. Ingestion & ETL

Python cho Analytics Engineer

• Học Python ở mức đủ để làm việc với dữ liệu:
  • xử lý dữ liệu dạng bảng
  • làm việc với file & API
• Trích xuất dữ liệu từ API
• Chuẩn hóa và cấu trúc dữ liệu trong quá trình ingest
• Import dữ liệu vào Postgres
• Xây dựng pipeline ingestion đơn giản phục vụ analytics

Sau phần này, học viên có thể tự viết pipeline Python để đưa dữ liệu từ nguồn ngoài vào database.

3. Data Warehousing

SQL & Analytics Engineering

• Học SQL cơ bản đến nâng cao trong bối cảnh phân tích dữ liệu
• Chuẩn hóa dữ liệu trong kho bằng SQL
• Tư duy thiết kế Data Warehouse tập trung
• Triển khai dbt (data build tool):
  • modeling theo layer
  • kiểm soát logic transformation
  • documentation & lineage
• Áp dụng dbt để xây analytics-ready datasets

Đây là phần cốt lõi giúp học viên tiếp cận đúng vai trò Analytics Engineer hiện đại.

4. Business Intelligence

Semantic Layer & Visualization

• Mô hình hóa dữ liệu phục vụ business use cases
• Xây semantic layer cho báo cáo
• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trên Power BI
• Kết nối BI với warehouse đã được chuẩn hóa
• Đảm bảo logic dữ liệu nhất quán từ warehouse đến dashboard

Dashboard phản ánh đúng dữ liệu, không “vá lỗi” ở tầng BI.

Tổng kết năng lực đạt được

Sau khóa học, học viên có thể:

• Viết Python pipeline để ingest dữ liệu
• Làm việc với Postgres & SQL trong môi trường analytics
• Sử dụng dbt để chuẩn hóa và quản lý transformation
• Xây dựng warehouse → BI theo đúng kiến trúc thực tế
• Hiểu rõ vai trò của mình trong data team