Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào để trở thành một Data Engineer? Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, các công ty đang đẩy mạnh việc khai thác dữ liệu để phục vụ phân tích kinh doanh, AI, và Machine Learning, lĩnh vực Data Engineering đang có mức lương hấp dẫn và nhu cầu tuyển dụng cao – đây là thời điểm tốt để bắt đầu theo đuổi vị trí này. Vậy bạn nên theo học những khóa học Data Engineer nào? Có thể học miễn phí ở đâu? Bài viết này sẽ gợi ý cho bạn danh sách những khóa học Data Engineer phù hợp với nhiều cấp độ, dù bạn đang là sinh viên, lập trình viên, hay một người chuyển nghề.

Đọc bài viết sau đây để hiểu rõ:

  • Các tài nguyên học Data Engineer miễn phí
  • Các khóa học Data Engineer trả phí
  • Có thể thực hành với các dự án thực tế ở đâu

Tổng quan lộ trình học Data Engineer

Để trở thành Data Engineer, bạn cần trang bị những kiến thức sau:

Nền tảng khoa học máy tính

Dù bạn là một lập trình viên hay mới bắt đầu, nền tảng khoa học máy tính là điều không thể thiếu. Bạn cần hiểu về:

  • Cấu trúc dữ liệu & Giải thuật 
  • Lập trình hướng đối tượng (OOP)
  • Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) & NoSQL

Ngôn ngữ lập trình & SQL

  • Python: Học xử lý dữ liệu với Pandas, NumPy, scripting automation.
  • SQL: Thành thạo câu lệnh SELECT, JOIN, GROUP BY, Indexing & Query Optimization.
  • Thực hành trên Kaggle: Làm thử các bài toán về dữ liệu.

Kiến thức cốt lõi về Data Engineering

Đây là phần quan trọng nhất. Bạn cần hiểu về:

  • Data Warehouse: OLAP vs OLTP, Kimball vs Inmon
  • ETL & ELT: Công cụ phổ biến như Apache Airflow, dbt
  • Batch Processing: Spark, Hadoop
  • Real-time Streaming: Kafka, Flink

Bạn có thể học các công nghệ này từ tài liệu chính thức của Apache hoặc trên YouTube.

Cloud & Data Infrastructure (Hạ tầng dữ liệu)

Data Engineering hiện đại gắn liền với Cloud. Các nền tảng phổ biến là:

  • AWS (S3, Redshift, Glue, Lambda)
  • Google Cloud (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub)
  • Azure (Data Factory, Synapse Analytics)

Tài nguyên học: AWS Free Tier, Google Cloud Free Tier, Microsoft Learn.

Containerization & Orchestration

  • Docker – Đóng gói và triển khai ứng dụng
  • Kubernetes – Quản lý hạ tầng dữ liệu trên Cloud
  • Apache Airflow – Quản lý ETL pipeline tự động

Dự án thực tế

Học lý thuyết thôi chưa đủ, bạn có thể thực hành với các dự án cơ bản như:

  • Xây dựng Data Pipeline trên AWS với Lambda, S3, Glue
  • Tạo ETL Pipeline bằng Apache Airflow & dbt
  • Thiết kế Data Warehouse trên Snowflake

Bạn có thể bắt đầu bằng cách tham gia các dự án open-source trên GitHub.

Kiến thức nâng cao & Xu hướng mới

Khi đã có nền tảng vững chắc, bạn có thể nghiên cứu các xu hướng mới như:

  • Data Observability (Datadog, Monte Carlo) – Giám sát dữ liệu
  • Modern Data Stack (dbt, Fivetran, Snowflake)
  • MLOps – Tích hợp Machine Learning vào pipeline dữ liệu

Đọc chi tiết tại: Lộ trình Data Engineer: Từ nền tảng đến thực chiến

Blog học Data Engineer miễn phí

Dưới đây là các nguồn tài liệu miễn phí giúp bạn học Data Engineering một cách hiệu quả:

Bài viết về Kiến trúc & Hạ tầng dữ liệu

  • Emerging Architectures for Modern Data Infrastructure — Matt Bornstein, Jennifer Li, Martin Casado
    Tổng hợp các kiến trúc mới nổi trong thế giới dữ liệu, đi sâu vào việc phân tích ưu và nhược điểm của từng mô hình, đồng thời đưa ra dự đoán về xu hướng hạ tầng dữ liệu trong tương lai.
  • The Modern Stack of ML Infrastructure
    Mô tả những thành phần cốt lõi trong hạ tầng máy học hiện đại, từ giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình đến triển khai và giám sát, nhằm xây dựng quy trình ML toàn diện và hiệu quả.
  • Data Mesh Principles and Logical Architecture
    Trình bày các nguyên tắc cốt lõi trong Data Mesh cùng cấu trúc logic của mô hình này, bao gồm cách tổ chức dữ liệu, phân quyền và chia sẻ thông tin giữa các nhóm trong doanh nghiệp.
  • How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh
    Hướng dẫn chi tiết cách chuyển đổi từ mô hình data lake tập trung sang mô hình Data Mesh, giúp phân chia dữ liệu theo domain và tăng khả năng mở rộng cũng như tính linh hoạt.
  • Photobox data platform — Stefan Solimito
    Mô tả chi tiết quá trình Photobox xây dựng nền tảng dữ liệu, từ cách thu thập đến xử lý và phân tích, nêu ra những công nghệ được sử dụng cũng như các bài học kinh nghiệm rút ra.

Bài viết về Giám sát, xử lý & quản lý dữ liệu

  • Reshaping data engineering — Maxime Beauchemin
    Đề xuất cách tiếp cận mới trong Data Engineering, tập trung vào những bước chuyển đổi cốt lõi để tối ưu quy trình xây dựng và quản lý pipeline dữ liệu, giúp giảm sự phức tạp và tăng tính linh hoạt.
  • Functional Data Engineering — a modern paradigm for batch data processing
    Giải thích cách tiếp cận “Functional” để xử lý dữ liệu theo lô, tập trung vào việc thiết kế luồng dữ liệu rõ ràng, dễ tái sử dụng và giảm thiểu tác động khi nâng cấp hệ thống.
  • 7 Antifragile Principles for a Successful Data Warehouse
    Trình bày bảy nguyên tắc giúp kho dữ liệu trở nên “antifragile,” nghĩa là không chỉ chịu đựng được biến động và thay đổi bất ngờ mà còn có thể tự cải thiện và phát triển trong quá trình vận hành.
  • Stop using so many CTEs
    Giải thích vì sao nên hạn chế lạm dụng Common Table Expressions trong SQL, đồng thời gợi ý các phương pháp viết truy vấn tốt hơn, giúp dễ bảo trì và tăng hiệu suất xử lý dữ liệu.
  • Miro’s journey to data monitoring — Goncalo Costa, Ricardo Souza
     Chia sẻ trải nghiệm triển khai hệ thống giám sát dữ liệu ở Miro, cung cấp góc nhìn về quy trình thiết lập cảnh báo, quản lý chất lượng dữ liệu và đảm bảo tính liên tục trong phân tích.
  • The Downfall of the Data Engineer
     Phân tích một số sai lầm thường gặp trong Data Engineering, nhấn mạnh những khía cạnh kỹ thuật và tổ chức có thể dẫn đến hiệu suất kém, đồng thời đề xuất giải pháp khắc phục.
  • The Future Of Business Intelligence Is Open Source
    Đề cập đến xu hướng áp dụng các giải pháp mã nguồn mở cho BI, giải thích lý do ngày càng nhiều tổ chức ưu tiên sử dụng công cụ mở và cách tận dụng chúng để tạo ra giá trị từ dữ liệu.
  • The Case for Dataset-Centric Visualization
    Giải thích tại sao việc xây dựng các công cụ trực quan hóa tập trung vào tập dữ liệu (dataset) có thể mang lại lợi ích lớn, giúp người dùng hiểu sâu hơn về cấu trúc và mối liên hệ bên trong dữ liệu.
  • Introducing Entity-Centric Data Modeling for Analytics
    Đề xuất cách tiếp cận mới trong mô hình hóa dữ liệu tập trung vào “thực thể,” giúp tối ưu hóa quy trình phân tích và cho phép người dùng linh hoạt khai thác thông tin trên nhiều khía cạnh.

Bài viết về Xu hướng & tương lai của Data Engineering

  • The future of the modern data stack — Barr Moses
     Phác họa những xu hướng mới trong lĩnh vực dữ liệu, giải thích vì sao các doanh nghiệp cần liên tục cập nhật và cải tiến “data stack” để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao về phân tích và xử lý dữ liệu.
  • The Rise of the Data Engineer
     Điểm lại sự phát triển của vai trò Data Engineer, làm rõ tầm quan trọng của vị trí này trong bối cảnh dữ liệu bùng nổ, đồng thời so sánh với các vai trò khác như Data Scientist hay Data Analyst.
  • The Future of the Data Engineer
     Viễn cảnh phát triển của nghề Data Engineer khi các công nghệ về dữ liệu, điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo tiếp tục tiến bộ, nhấn mạnh các kỹ năng cốt lõi giúp kỹ sư dữ liệu bắt kịp xu hướng.
  • The Modern Data Stack: Past, Present, and Future
     Tóm lược hành trình hình thành và phát triển của “modern data stack,” từ những giải pháp ban đầu đến hiện nay, kết hợp dự báo về sự tiến hóa của mô hình này trong những năm tới.
  • Tristan Handy on the changing face of the data stack
    Phản ánh những thay đổi quan trọng trong cách tổ chức “data stack,” đồng thời phân tích vai trò của các công cụ mới nổi như dbt, những thách thức và cơ hội cho các doanh nghiệp hiện nay.

Bài viết về cách Tổ chức & quản lý đội ngũ dữ liệu

  • Building The Modern Data Team
    Cách tuyển dụng và tổ chức đội ngũ dữ liệu, bao gồm việc xác định vai trò chủ chốt, phân công nhiệm vụ và xây dựng văn hóa hợp tác để phát huy tối đa hiệu quả làm việc.
  • We Don’t Need Data Scientists, We Need Data Engineers
    Giúp bạn hiểu vì sao xây dựng và duy trì hạ tầng dữ liệu là yếu tố then chốt, tầm quan trọng của Data Engineer trong việc bảo đảm chất lượng và khả năng mở rộng của hệ thống.
  • How should our company structure our data team?
    Các mô hình tổ chức dành cho đội ngũ dữ liệu với quy mô khác nhau, cung cấp gợi ý giúp doanh nghiệp sắp xếp nhân sự hợp lý để tối ưu hóa quy trình phát triển và ra quyết định.
  • What Companies REALLY Want in an Analytics Engineer
    Nêu bật những kỹ năng thực tế mà nhà tuyển dụng tìm kiếm ở một Analytics Engineer.

Khóa học Data Engineer: Google Cloud Professional Data Engineer – Professional Certificate

Google Cloud Professional Data Engineer là một chương trình chuyên sâu nhằm giúp bạn phát triển kỹ năng kỹ thuật dữ liệu trên nền tảng Google Cloud. Chương trình cung cấp kiến thức và bài tập thực hành để chuẩn bị cho kỳ thi Google Cloud Professional Data Engineer, một chứng chỉ được công nhận trong ngành công nghệ.

Chương trình Google Cloud Professional Data Engineer này phù hợp cho những ai muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu và làm việc với nền tảng Google Cloud.

Yêu cầu chung trước khi học Google Cloud Professional Data Engineer

  • Nền tảng cơ bản về cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu và tối thiểu một ngôn ngữ lập trình (Python, SQL, v.v.). Nếu bạn cũng muốn tìm hiểu về Python và SQL thì hãy xem thêm các bài viết khác của ITviec nhé.
  • Trình độ tiếng Anh đủ để nắm bắt nội dung video và tài liệu (nếu khóa học bằng tiếng Anh).

Mục tiêu của chương trình

  • Cung cấp kiến thức nền tảng và chuyên sâu về kỹ thuật dữ liệu trên Google Cloud
  • Hướng dẫn xây dựng và quản lý các hệ thống dữ liệu, từ batch processing đến real-time analytics
  • Tích hợp machine learning và AI vào các pipeline dữ liệu
  • Chuẩn bị cho kỳ thi Google Cloud Professional Data Engineer

Lộ trình để đạt chứng chỉ

  • Hoàn thành Coursera Data Engineering Professional Certificate
  • Nghiên cứu các tài liệu và tài nguyên bổ trợ cho kỳ thi
  • Xem xét nội dung trong hướng dẫn kỳ thi Professional Data Engineer
  • Làm các bài kiểm tra mẫu để đánh giá kiến thức
  • Đăng ký kỳ thi Google Cloud Professional Data Engineer

Các khóa học trong chương trình

  • Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud
    Khóa học cung cấp kiến thức về data lakes và data warehouses, cách phân biệt hai mô hình lưu trữ dữ liệu này, cũng như cách sử dụng chúng trong thực tế. Bạn sẽ tìm hiểu về các giải pháp lưu trữ dữ liệu trên Google Cloud và vai trò của kỹ sư dữ liệu trong việc thiết kế các hệ thống lưu trữ tối ưu cho doanh nghiệp.
  • Building Batch Data Pipelines on Google Cloud
    Khóa học hướng dẫn cách xây dựng các pipeline dữ liệu theo phương pháp batch processing trên Google Cloud. Bạn sẽ tìm hiểu về các phương pháp nạp dữ liệu như EL, ELT và ETL, cách sử dụng Dataproc để chạy Hadoop, cách tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu với Dataflow, và cách quản lý pipeline bằng Data Fusion và Cloud Composer.
  • Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud
    Khóa học tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống real-time streaming analytics. Bạn sẽ học cách quản lý dữ liệu sự kiện bằng Pub/Sub, viết và chạy các streaming pipelines, cũng như tích hợp Dataflow, BigQuery và Pub/Sub để phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
  • Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
    Khóa học cung cấp kiến thức về machine learning và AI trên Google Cloud. Bạn sẽ học cách phân biệt giữa ML, AI và deep learning, sử dụng ML API để phân tích dữ liệu phi cấu trúc, chạy BigQuery từ notebook, và xây dựng mô hình ML bằng SQL trong BigQuery mà không cần lập trình với Vertex AI AutoML.
  • Preparing for your Professional Data Engineer Journey
    Khóa học này giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi Google Cloud Professional Data Engineer. Nội dung bao gồm danh sách các chủ đề chính trong kỳ thi, hướng dẫn đánh giá lỗ hổng kiến thức, và cung cấp các tài nguyên bổ trợ để giúp bạn tự tin hơn khi tham gia kỳ thi.

Khóa học Data Engineer trên LinkedIn Learning

Khi lần đầu truy cập vào LinkedIn Learning, bạn có thể bị choáng ngợp bởi số lượng lớn khóa học về Data Engineering đến từ nhiều giảng viên khác nhau. Làm sao để biết đâu là khóa học phù hợp với trình độ của bạn? Đừng lo! Phần này sẽ giúp bạn phân loại và nhóm các khóa học theo từng cấp độ, từ cơ bản đến nâng cao, giúp bạn dễ dàng tìm kiếm và lựa chọn được lộ trình học tập phù hợp nhất nhé.

Yêu cầu chung của các khóa học Data Engineer trên LinkedIn Learning

  • Vì Data Engineer cũng không phải là một công việc cho người mới bắt đầu nên yêu cầu người học phải có nền tảng cơ bản về cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu và tối thiểu một ngôn ngữ lập trình (Python, SQL, v.v.). Nếu bạn cũng muốn tìm hiểu về Python và SQL thì hãy xem thêm các bài viết khác của ITviec nhé.
  • Trình độ tiếng Anh đủ để nắm bắt nội dung video và tài liệu (nếu khóa học bằng tiếng Anh).

Các chương trình học Data Engineer của LinkedIn Learning chia làm 6 nhóm theo nhu cầu học khác nhau:

Lộ trình học tập chuyên sâu về Data Engineering

  • Nội dung: Cung cấp kiến thức từ cơ bản đến nâng cao thông qua thực hành, giúp xây dựng hệ thống pipeline và tối ưu dữ liệu lớn.
  • Đối tượng: Phù hợp với những ai muốn dành nhiều thời gian để đầu tư vào một chương trình học chi tiết, từ đó xây dựng nền tảng vững chắc và tư duy (mindset) đúng đắn về Data Engineering. Đây là lựa chọn lý tưởng cho người mới cần tìm hiểu toàn diện về ngành hoặc các chuyên viên dữ liệu muốn có cái nhìn bài bản, hệ thống hơn.

Các lộ trình bao gồm:

Các khóa học nền tảng về Data Engineering

  • Nội dung: Những khóa học ngắn, đi thẳng vào một vấn đề trọng tâm, giúp trang bị kiến thức cốt lõi về kiến trúc dữ liệu, pipeline, và các công cụ phổ biến trong Data Engineering, hoặc hướng dẫn thực hành một kỹ năng cụ thể còn thiếu.
  • Đối tượng: Trình độ cơ bản – trung cấp, phù hợp cho người muốn bổ sung mảng kiến thức chưa vững.

Các khóa học bao gồm:

Các khóa học nâng cao và thực hành chuyên sâu

Đây là tập hợp các khóa học tập trung vào ứng dụng thực tế ở mức cao hơn, bổ trợ và mở rộng kỹ năng cho những ai đã có nền tảng tốt và muốn “lên tầm” chuyên sâu. Nâng cao kỹ năng với các công nghệ hiện đại như SQL, Apache Spark, Google Cloud, Python, và AI trong Data Engineering.

Người học sẽ có cơ hội tiếp cận kỹ thuật nâng cao, tham gia dự án thực tế, và học cách tối ưu quy trình dữ liệu ở môi trường sản xuất.

Các khóa học bao gồm:

Các dự án thực hành chuyên sâu

Giúp học viên áp dụng kiến thức vào các dự án thực tế, sử dụng nền tảng như Databricks, Snowflake, Azure Fabric.

Chứng chỉ và kỳ thi chuẩn bị

Các chứng chỉ và khóa học chuẩn bị thi là bước cuối cùng để khẳng định năng lực, giúp bạn có lợi thế cạnh tranh khi ứng tuyển hoặc thăng tiến. Việc sở hữu chứng chỉ từ Google, Microsoft hay các tổ chức uy tín sẽ tạo độ tin cậy cho hồ sơ cá nhân trong lĩnh vực Data Engineering.

Các khóa học Data Engineer dưới đây hỗ trợ học viên thi chứng chỉ chuyên môn như Google Cloud Professional Data Engineer, Microsoft Azure DP-203.

Các khóa học bổ trợ về Big Data và AI

Để làm việc hiệu quả trong lĩnh vực Data Engineering, bạn nên tìm hiểu thêm về Big Data, AI/ML và những công cụ liên quan. Các khóa học bổ trợ này mở rộng kiến thức về Big Data, AI, Airflow, và quản lý chất lượng dữ liệu trong hệ thống lớn, giúp bạn nhanh chóng nắm bắt xu hướng mới trong công nghệ dữ liệu. 

Câu hỏi thường gặp về khóa học Data Engineer

Các khóa học Data Engineer này phù hợp với ai?

Các khóa học dành cho những ai muốn theo đuổi sự nghiệp Data Engineer, bao gồm sinh viên IT, lập trình viên, chuyên viên dữ liệu muốn chuyển hướng hoặc bất kỳ ai có nền tảng kỹ thuật và đam mê làm việc với dữ liệu.

Tôi cần có kiến thức nền tảng gì trước khi tham gia khóa học Data Engineer?

Tùy thuộc vào khóa học mà bạn chọn, yêu cầu nền tảng sẽ khác nhau. Một số khóa học yêu cầu kiến thức lập trình (Python, SQL) hoặc hệ thống dữ liệu, trong khi những khóa học nhập môn thường không có yêu cầu đầu vào.

Sau khi hoàn thành khóa học, tôi có thể xin việc ngay không?

Điều này phụ thuộc vào mức độ học tập và thực hành của bạn. Khóa học chỉ cung cấp kiến thức nền tảng và hướng dẫn thực hành, nhưng để tăng cơ hội việc làm, bạn nên tham gia thêm các dự án thực tế hoặc thực tập.

Tôi có thể học khóa này nếu tôi không có bằng đại học IT không?

Có thể, nếu bạn có khả năng tự học tốt và sẵn sàng rèn luyện các kỹ năng lập trình, SQL và hệ thống dữ liệu. Tuy nhiên, bạn có thể cần thêm thời gian để làm quen với các khái niệm kỹ thuật.

Tổng kết

Hành trình trở thành Data Engineer không hề dễ dàng, nhưng nếu bạn kiên trì học tập và thực hành, bạn sẽ đạt được mục tiêu. Hãy:

  • Học từ tài nguyên miễn phí
  • Thực hành với các dự án thực tế
  • Đọc blog và tài liệu chuyên sâu
  • Cân nhắc chứng chỉ để tăng lợi thế cạnh tranh

Bạn đã sẵn sàng bắt đầu chưa? Hãy chia sẻ bài viết này nếu bạn thấy hữu ích nhé!

Đọc thêm: Lương Data Engineer 2025: Làm thế nào để nâng cao lương?