SQL Advanced Training Course

Amazon Redshift là dịch vụ kho dữ liệu dựa trên đám mây, có quy mô petabyte trong AWS.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học các kiến thức cơ bản về Amazon Redshift.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Amazon Redshift
• Tải, cấu hình, triển khai, truy vấn và trực quan hóa dữ liệu với Amazon Redshift

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Chuyên gia IT

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dữ liệu nâng cao, những người muốn tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và triển khai các giải pháp data lakehouse mạnh mẽ có thể xử lý các phức tạp của các ứng dụng big data hiện đại.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Có được sự hiểu biết sâu sắc về kiến trúc của Iceberg, bao gồm quản lý siêu dữ liệu và bố cục tệp.
• Cấu hình Iceberg để đạt hiệu suất tối ưu trong nhiều môi trường khác nhau và tích hợp nó với nhiều công cụ xử lý dữ liệu.
• Quản lý các bảng Iceberg quy mô lớn, thực hiện các thay đổi lược đồ phức tạp và xử lý sự phát triển của phân vùng.
• Làm chủ các kỹ thuật để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn và hiệu quả quét dữ liệu cho các tập dữ liệu lớn.
• Triển khai các cơ chế để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu, quản lý các đảm bảo giao dịch và xử lý lỗi trong các môi trường phân tán.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn có được kiến thức và kỹ năng cần thiết để sử dụng hiệu quả Apache Iceberg trong việc quản lý các tập dữ liệu lớn, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và tối ưu hóa các quy trình xử lý dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Có được sự hiểu biết toàn diện về kiến trúc, tính năng và lợi ích của Apache Iceberg.
• Tìm hiểu về các định dạng bảng, phân vùng, tiến hóa lược đồ và khả năng du hành thời gian.
• Cài đặt và cấu hình Apache Iceberg trong các môi trường khác nhau.
• Tạo, quản lý và thao tác với các bảng Iceberg.
• Hiểu quy trình di chuyển dữ liệu từ các định dạng bảng khác sang Iceberg.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT trình độ trung cấp, những người muốn nâng cao kỹ năng về kiến trúc dữ liệu, quản trị dữ liệu, điện toán đám mây và các công nghệ dữ liệu lớn để quản lý và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu lớn cho việc di chuyển dữ liệu trong tổ chức của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và thành phần cơ bản của các kiến trúc dữ liệu khác nhau.
• Có được sự hiểu biết toàn diện về các nguyên tắc quản trị dữ liệu và tầm quan trọng của chúng trong các môi trường quy định.
• Triển khai và quản lý các khuôn khổ quản trị dữ liệu như Dama và Togaf.
• Tận dụng các nền tảng đám mây để lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu hiệu quả.

Khóa học này là một phần của bộ kỹ năng Nhà khoa học dữ liệu (Lĩnh vực: Dữ liệu và Công nghệ).

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư dữ liệu trung cấp muốn tìm hiểu cách sử dụng Azure Data Lake Storage Gen2 để xây dựng các giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và các tính năng chính của Azure Data Lake Storage Gen2.
• Tối ưu hóa lưu trữ và truy cập dữ liệu để giảm chi phí và nâng cao hiệu suất.
• Tích hợp Azure Data Lake Storage Gen2 với các dịch vụ Azure khác để phân tích và xử lý dữ liệu.
• Phát triển các giải pháp bằng API của Azure Data Lake Storage Gen2.
• Khắc phục các sự cố thường gặp và tối ưu hóa chiến lược lưu trữ.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam này, người tham gia sẽ học cách xây dựng Data Vault.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và các khái niệm thiết kế đằng sau Data Vault 2.0, và cách tương tác của nó với Big Data, NoSQL và AI.
• Sử dụng các kỹ thuật lưu trữ dữ liệu để cho phép kiểm toán, truy vết và kiểm tra dữ liệu lịch sử trong một kho dữ liệu.
• Phát triển một quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) nhất quán và có thể lặp lại.
• Xây dựng và triển khai các kho dữ liệu có khả năng mở rộng và lặp lại cao.

Apache Druid là một kho dữ liệu phân tán, hướng cột, mã nguồn mở được viết bằng Java. Nó được thiết kế để nhanh chóng tiếp nhận lượng lớn dữ liệu sự kiện và thực thi các truy vấn OLAP có độ trễ thấp trên dữ liệu đó. Druid thường được sử dụng trong các ứng dụng Business Intelligence để phân tích khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực và lịch sử. Nó cũng rất phù hợp để cung cấp các bảng điều khiển phân tích tương tác, nhanh chóng cho người dùng cuối. Druid được sử dụng bởi các công ty như Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal và Yahoo.

Trong khóa học trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá một số hạn chế của các giải pháp kho dữ liệu và thảo luận về cách Druid có thể bổ sung cho các công nghệ đó để tạo thành một ngăn xếp phân tích luồng linh hoạt và có khả năng mở rộng. Chúng ta sẽ đi qua nhiều ví dụ, mang đến cho người tham gia cơ hội triển khai và kiểm tra các giải pháp dựa trên Druid trong môi trường phòng thí nghiệm.

Định dạng của Khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, thực hành nặng nề, thi kiểm tra thường xuyên để đánh giá mức độ hiểu bài

Greenplum is an open-source massively parallel data platform based on PostgreSQL, designed for advanced analytics and large-scale data warehousing.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level administrators who wish to install, configure, and manage Greenplum environments effectively, including managing system updates and libraries.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure a production-ready Greenplum cluster.
• Manage system updates and apply patches safely.
• Handle Greenplum library management for analytics and extensions.
• Troubleshoot and monitor Greenplum systems.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Greenplum in a controlled lab environment.
• Guided exercises focused on cluster setup, upgrade workflows, and system extensions.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your environment or data platform, please contact us to arrange.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên muốn thiết lập Greenplum Database cho các giải pháp thông minh nghiệp vụ và kho dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Đáp ứng nhu cầu xử lý với Greenplum.
• Thực hiện các hoạt động ETL cho việc xử lý dữ liệu.
• Lợi dụng cơ sở hạ tầng xử lý truy vấn hiện有翻译已经是中文的了，但目标语言是越南语（vi），所以需要重新翻译成越南语：

  Khóa đào tạo trực tiếp này, do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ), dành cho các quản trị viên muốn thiết lập Greenplum Database cho các giải pháp thông minh kinh doanh và kho dữ liệu.

  Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

  • Đáp ứng nhu cầu xử lý với Greenplum.
  • Thực hiện các hoạt động ETL cho việc xử lý dữ liệu.
  • Lợi dụng cơ sở hạ tầng xử lý truy vấn hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT trình độ trung cấp, những người muốn có hiểu biết toàn diện về IBM DataStage từ cả góc độ quản trị và phát triển, cho phép họ quản lý và sử dụng công cụ này một cách hiệu quả trong công việc của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cốt lõi của DataStage.
• Tìm hiểu cách cài đặt, cấu hình và quản lý môi trường DataStage hiệu quả.
• Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và trích xuất dữ liệu hiệu quả từ cơ sở dữ liệu, tệp tin phẳng và các nguồn bên ngoài.
• Triển khai các kỹ thuật tải dữ liệu hiệu quả.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia big data cấp trung muốn sử dụng Apache Kylin để xây dựng kho dữ liệu thời gian thực và thực hiện phân tích đa chiều trên các tập dữ liệu quy mô lớn.

Tại kết thúc buổi đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt và cấu hình Apache Kylin với nguồn dữ liệu truyền stream thời gian thực.
• Lập kế hoạch và xây dựng các khối OLAP cho cả dữ liệu batch và streaming.
• Thực hiện các truy vấn phức tạp với độ trễ dưới một giây sử dụng giao diện SQL của Kylin.
• Tích hợp Kylin với các công cụ BI để trực quan hóa dữ liệu tương tác.
• Tối ưu hóa hiệu suất và quản lý tài nguyên hiệu quả trong Kylin.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia cơ sở dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn nâng cao kỹ năng của họ trong phát triển và quản trị Oracle SQL.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và tối ưu hóa các truy vấn SQL phức tạp.
• Quản lý cơ sở dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng các công cụ Oracle SQL.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất trong phát triển và bảo trì cơ sở dữ liệu.
• Quản trị quyền truy cập của người dùng và bảo mật cơ sở dữ liệu trong môi trường Oracle.

Khóa đào tạo SQL này dành cho những người muốn có được các kỹ năng cần thiết để trích xuất và phân tích dữ liệu từ bất kỳ cơ sở dữ liệu nào và tạo báo cáo. Các thành viên của khóa học sẽ học:

• cách viết SQL truy vấn
• cơ sở dữ liệu quan hệ là gì và cách chúng ta có thể sử dụng chúng
• quan hệ là gì và cách tạo chúng
• cấu trúc của dữ liệu
• sự khác biệt giữa SQL các phương ngữ (Oracle, T-SQL, ANSI)
• kỹ năng thực hành để viết truy vấn

Khóa học SQL này đề cập đến ANSI SQL chung. Nó có thể được sử dụng trong bất kỳ cơ sở dữ liệu nào, bao gồm Oracle, MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, DB2, Informix, PostgreSQL và bất kỳ cơ sở dữ liệu quan hệ nào khác.

Khóa học này được thiết kế dành cho những người đã quen thuộc với SQL. Khóa học giới thiệu những bí quyết chung cho tất cả các cơ sở dữ liệu SQL cũng như cú pháp, hàm và tính năng đặc trưng của MySQL.