Khóa Học Data Engineer & Big Data 2026 – Airflow, Spark, Kafka Thực Chiến

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

63 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Học phí

Liên hệ

Tổng quan nghề Data Engineer

Khóa học Data Engineer tại Cole là cách nhanh nhất để bạn đi từ nền tảng đến thực chiến — xây pipeline thật, làm việc với Airflow, dbt, Spark trên môi trường cloud thực tế tại doanh nghiệp.

Trong kỷ nguyên AI

Kỹ sư dữ liệu chính là người xây nền móng cho toàn bộ hệ thống trí tuệ nhân tạo. Không có pipeline sạch thì không có LLM nào hoạt động được. Đó là lý do vì sao nhu cầu tuyển dụng Data Engineer tăng trưởng 50% mỗi năm — vượt xa cả Data Scientist, và thị trường toàn cầu dự kiến chạm mốc 84 tỷ USD, riêng nước Mỹ đã mở hơn 260.000 vị trí trong năm 2025.

Dự kiến đến năm 2030, thị trường Big Data được dự báo chạm 862 tỷ USD, khi mọi ngành từ tài chính, y tế đến logistics đều đang chạy đua xây dựng hạ tầng dữ liệu riêng.

Mức Lương Xứng Tầm Với Độ Khan Hiếm

Tại thị trường quốc tế, mức lương Data Engineer dao động từ 90.000 đến 220.000+ USD/năm tùy theo cấp độ kinh nghiệm. Năm 2026, mức lương mid-level trên toàn nước Mỹ nằm trong khoảng 119.000–149.500 USD/năm, còn tại các trung tâm công nghệ như San Francisco có thể vượt 186.000 USD.

Tại Việt Nam, bức tranh cũng không kém hấp dẫn. Data Engineer ở TP.HCM và Hà Nội hiện đang nhận mức lương từ 35 triệu đến 110 triệu+ VNĐ/tháng — với những ai có kinh nghiệm làm việc cho công ty nước ngoài hoặc product company lớn, con số này còn cao hơn. Top 10% Data Engineer tại Việt Nam ghi nhận thu nhập lên tới 59–69 triệu VNĐ/tháng, theo dữ liệu thực tế từ Glassdoor.

Tuy Nhiên Nhu Cầu Cao Nhưng Nhân Lực Giỏi Vẫn Cực Kỳ Thiếu

Sự thiếu hụt nhân lực Data Engineer có kỹ năng thực chiến đang được ghi nhận rõ rệt — đặc biệt với những người thành thạo hệ sinh thái dữ liệu hiện đại. Thị trường không chỉ cần người biết SQL hay viết ETL cơ bản — năm 2026, các nhà tuyển dụng yêu cầu SQL tăng 18%, ETL/pipeline tăng 18%, Snowflake tăng 10%, dbt tăng 9% so với năm trước, phản ánh kỳ vọng ngày càng cao về khả năng sở hữu toàn bộ vòng đời dữ liệu.

Đặc biệt, làn sóng AI Generative đang định nghĩa lại công việc của Data Engineer: 31% tin tuyển dụng hiện tại đã yêu cầu kỹ năng GenAI, LLM hoặc xây dựng RAG pipeline — con số này gần như bằng 0 vào năm 2023. Data Engineer ngày nay không chỉ xây pipeline dữ liệu — họ còn phải cấp dữ liệu cho các hệ thống AI Agent, Vector Database và mô hình ngôn ngữ lớn đang chạy trong sản phẩm thực tế.

Đây Là Thời Điểm Để Bạn Bước Vào Nghề

Khi AI đang tiêu thụ dữ liệu với tốc độ chưa từng có, người biết xây và vận hành hạ tầng dữ liệu — từ pipeline, data warehouse đến data lakehouse — sẽ không bao giờ lo thiếu việc. Nhu cầu đặc biệt bùng nổ với những Data Engineer chuyên sâu về Cloud Infrastructure và Streaming, nhóm này đang nhận mức đãi ngộ vượt trội so với mặt bằng chung.

Tham gia Khóa học Data Engineer tại Cole là cách nhanh nhất để bạn đi từ nền tảng đến thực chiến: xây pipeline thật, làm việc với Airflow, Spark, dbt trên môi trường cloud thực tế — và sẵn sàng ngay cho thị trường tuyển dụng đang khát nhân lực chất lượng cao nhất hiện nay.

Những xu hướng chính trong lĩnh vực Big Data Engineer có thể kể đến bao gồm:

Tăng cường sử dụng công nghệ AI và Machine Learning: Các công nghệ này giúp khai thác và phân tích dữ liệu một cách tự động và thông minh, phát hiện ra những mô hình và xu hướng ẩn giấu trong dữ liệu.
Chuyển đổi dữ liệu sang nền tảng đám mây: Việc lưu trữ và xử lý dữ liệu trên các nền tảng đám mây như AWS, Google Cloud, và Azure giúp tiết kiệm chi phí, tăng cường bảo mật và linh hoạt trong quản lý dữ liệu.
Ứng dụng dữ liệu thời gian thực: Khả năng xử lý và phân tích dữ liệu trong thời gian thực ngày càng trở nên quan trọng, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với các thay đổi và sự kiện tức thời.
Tăng cường bảo mật và quản trị dữ liệu: Khi khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, việc bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư trở thành ưu tiên hàng đầu. Tại Việt Nam, các doanh nghiệp đang dần nhận thức rõ hơn về tầm quan trọng của Big Data Engineer. Nhiều công ty lớn như FPT, Viettel, VNG, BRG và các tổ chức tài chính, ngân hàng đang đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ này. Điều này dẫn đến nhu cầu ngày càng tăng về các chuyên gia Big Data, những người c ó khả năng làm việc với các công cụ và nền.

Lợi ích khóa học

Thời lượng

8 tháng - 63 buổi (Kết hợp lý thuyết + thực hành + dự án thực tế dữ liệu thật)

Địa điểm học

Online qua nền tảng Microsoft Teams

Lịch khai giảng

- Hàng tháng
- Thời gian học: Từ 20h- 22h

Công cụ

Có LMS hỗ trợ video, record, nội dung, làm bài thi, đánh giá năng lực và hơn thế nữa, tài liệu học tập

Chứng nhận

Được cấp bởi Sở GDĐT HN chứng nhận hoàn thành khóa học

Hỗ trợ

Hỗ trợ trọn đời sau khóa học qua zoom, LMS

Mục tiêu học tập

1. Nắm vững vai trò, trách nhiệm Data Engineer trong hệ sinh thái Big Data hiện đại.
2. Viết truy vấn SQL từ cơ bản đến nâng cao trên Microsoft SQL Server: CTE, Window Functions, PIVOT, ROLLUP, CUBE.
3. Thiết kế CSDL quan hệ chuẩn hóa, tối ưu hiệu năng truy vấn qua Execution Plan và Index.
4. Làm chủ Stored Procedure, Function, Transaction, Lock và xử lý Deadlock trong môi trường thực tế.
5. Xây dựng Data Warehouse hoàn chỉnh với mô hình dữ liệu đa chiều (Star / Snowflake Schema).
6. Thiết kế luồng ETL chuyên nghiệp bằng SSIS, xử lý Slowly Changing Dimension (SCD) và quản lý lỗi.
7. Sử dụng Power BI và DAX để xây dashboard, biểu đồ phân tích phục vụ ra quyết định kinh doanh.
8. Áp dụng Data Vault 1.0 & 2.0 cho mô hình hóa dữ liệu doanh nghiệp quy mô lớn.
9. Thành thạo Python và Pandas cho data wrangling, kiểm thử chất lượng dữ liệu với Great Expectations.
10. Sử dụng Unix/Linux và Shell Scripting để vận hành môi trường data engineering.
11. Triển khai hệ sinh thái Hadoop: HDFS, Hive, MapReduce, HBase, Sqoop.
12. Làm chủ Apache Spark: PySpark, SparkSQL, DataFrames, Structured Streaming, GraphX.
13. Xử lý dữ liệu thời gian thực với Kafka, tích hợp Spark Streaming và Debezium CDC.
14. Điều phối pipeline dữ liệu bằng Apache Airflow: thiết kế DAGs, scheduling và monitoring.
15. Triển khai Data Engineering trên AWS: RDS, S3, DynamoDB, Glue, Athena, Data Pipeline.
16. Xây dựng Data Lake / Lakehouse hiện đại trên Apache Iceberg và MinIO, kết hợp batch và real-time.
17. Vận hành CI/CD và DataOps cho data pipeline với Jenkins, Git, kiểm thử tự động và deploy lên server.
18. Hoàn thành 7+ project thực chiến đa lĩnh vực: bán lẻ, kho vận, clickstream, LakeHouse, AWS — sẵn sàng portfolio ứng tuyển.

Đối tượng học tập

Sinh viên, nghiên cứu sinh các ngành: Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, Toán – Tin, Điện tử – Viễn thông… muốn theo đuổi nghề kỹ sư dữ liệu.
Data Analyst, BI Developer, lập trình viên backend mong muốn nâng cấp kỹ năng để xử lý dữ liệu ở quy mô lớn và chuyển hướng sang vai trò Data Engineer.
Người đang làm việc trong doanh nghiệp tài chính, thương mại điện tử, logistic, sản xuất…, muốn học Data Engineering online để triển khai hệ thống dữ liệu nội bộ, phục vụ phân tích và ra quyết định.

Chuẩn đầu ra – Năng lực sau khóa học

Kiến thức & kỹ năng chuyên môn

Kiến thức & kỹ năng chuyên môn

• Hiểu rõ vai trò của Data Engineer trong hệ thống dữ liệu doanh nghiệp và môi trường Big Data.

• Thành thạo các công nghệ cốt lõi: SQL, Data Warehouse, ETL/ELT, Power BI, Cloud (AWS), Hadoop, Spark, Kafka, Airflow...

• Làm chủ toàn bộ quy trình xây dựng và vận hành hệ thống dữ liệu: từ thiết kế CSDL, xử lý dữ liệu, đến trực quan hóa và triển khai hệ thống.

• Làm quen cấu trúc đề và thực hành các chứng chỉ phổ biến: Databricks, AWS Data Analytics, Azure Data Engineer…

Thực chiến với hệ thống dự án

Thực chiến với hệ thống dự án

• Hoàn thành 7+ dự án thực tế, bao gồm: thiết kế cơ sở dữ liệu, xây dựng Data Warehouse, ETL pipeline, phân tích dữ liệu lớn, xử lý dữ liệu thời gian thực và triển khai hệ thống trên AWS, Iceberg, MinIO.

Năng lực làm việc & ứng dụng thực tế

Năng lực làm việc & ứng dụng thực tế

• Phân tích yêu cầu, thiết kế hệ thống dữ liệu và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu doanh nghiệp.

• Kỹ năng làm việc nhóm, tư duy hệ thống, tự học công nghệ mới và triển khai dự án theo mô hình Agile.

• Viết CV, luyện phỏng vấn và sẵn sàng ứng tuyển vào các vị trí Data Engineer, Big Data Engineer, BI Developer tại doanh nghiệp trong và ngoài nước.

Lộ trình học tập 

Module 1. Tổng quan về Big Data Engineer
- Các công nghệ trong Data Enginee
- Data Warehousing
- ETL
- SQL
- Business Intelligence
- SQL Server
- Framework ETL, ELT
- AWS
- Big Data
- Tổng quan về CSDL
- Cài đặt Microsoft SQL Server
- Cài đặt Tool SSMS
- Cơ sở của truy vấn - Ngôn ngữ SQL
- Các khái niệm, thành phần cơ bản trong SQL
- Các nhóm lệnh cơ bản trong SQL
- Kiểu dữ liệu trong SQL Server
- Select statement
- Select statement: Cú pháp câu điều kiện (DISTINCT, WHERE, IN, ORDER BY, AND, OR, NOT,...)
- SQL statement with aggregate functions (COUNT, SUM, AVERAGE , MIN, MAX, ..)
- Bài tập thực hành
- SQL statement with datetime functions practice exercises
- Truy vấn sql nâng cao với các hàm báo cáo thống kê
- GROUP BY HAVING
- ROLLUP, CUBE, PIVOT, LAG
- DDL statement
- Constraint
- DML statement
- Bài tập thực hành
Covering database design with multiple tables, foreign keys, and the JOIN operation, Relational Database Design, Normalization and Foreign Keys, Building a Physical Data Schema, Relational Database Design, SQL statement with JOIN operator (left join, right join, full join), SQL statement with UNION, 1 practice exercise
- Procedure (Thủ tục)
- Functioin (Hàm)
- If ... else ...
- case ... when ...
- vòng lặp while
- cursor (con trỏ) bảng tạm with cte Bài tập thực hành
- Ôn tập, thực hành
- View, Transaction, Lock, Deadlock
- Nguyên nhân gây chậm câu truy vấn SQL
- Công cụ turning, debug, tracing
- Tối ưu hóa câu lệnh SQL
- Execution plan (Kế hoạch thực thi)
- Bài tập thực hành
Thiết kế cơ sở dữ liệu và xây dựng các báo cáo cần thiết, chủ đề tùy chọn:
- bán hàng online
- book phòng khách sạn
- đặt vé sự kiện
- quản lý nhân sự...
- Tổng quan về DW
- Tổng quan về ETL
- Extract
- Transform
- Load
- SSIS
- Xây dựng OLAP trên SQL server
- Thực hành SSIS
- Xây dựng data warehouse, luồng ETL xử lý dữ liệu và trực quan hóa bằng PowerBI cho bài toán bán hàng, mua hàng, kho vận (hoặc tự chọn chủ đề)
- Tổng quan về phân tích dữ liệu
- Tổng quan trực quan hóa dữ liệu
- Lấy dữ liệu vào power BI
- Xây dưng các biểu đồ
- Data Analysis Expression
- Khai thác dữ liệu và hệ thống báo cáo
- Overview
- AWS console
- IAM
- Các dịch vụ dữ liệu của AWS
- Các loại cơ sở dữ liệu được RDS hỗ trợ
- Cách tạo RDS và kết nối tới database
- Giám sát trạng thái hoạt động của server
- Backup dữ liệu định kỳ
- Bài tập thực hành
- Cách tạo bucket, upload, download file lên S3
- Sử dụng công cụ aws-cli để upload/download file
- Sử dụng athena để truy vấn dữ liệu trên S3
- Bài tập thực hành
- Cách tạo và kết nối database
- Một số cú pháp truy vấn cơ bản
- Backup định kỳ
- Bài tập thực hành
- Giới thiệu về AWS Glue
- Data Catalogue
- Crawler
- Visual ETL
- Bài tập thực hành
- Visual ETL Basic
- Các phép biến đổi dữ liệu thông dụng
- Bài tập thực hành
- Xây dựng pipeline để tổng hợp và khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn
- Chạy job theo lịch, sử dụng trigger, workflow
- Xây dựng pipeline để tổng hợp và khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn
- Giới thiêu và hướng dẫn đồ án module aws
- Kéo dữ liệu từ nhiều nguồn
- Xây dựng Data warehouse, data lake on AWS
- Getting Started with Python
- Basic Programming Constructs
- Predefined Functions
- User Defined Functions
- Overview of Collections - list and set
- Overview of Collections - dict and tuple
- Finding Datasets
- Jupyter Notebooks and Loading Data
- Pandas vs Numpy
- Creating DataFrames
- Saving and Serialising
- Inspecting DataFrames
- Introduction and super basic plots
- Pandas vs Matplotlib
- Visualising 1D distributions
- Visualising 2D distributions
- Styling Pandas Table outputs
- Higher dimension visualisations
- Introduction, Labelling and Ordering
- Slicing and Filtering
- Replacing and Thresholding
- Removing and adding data
- Apply, map and vectorised functions
- Introduction and motivation
- Basic grouping syntax
- Intelligent imputation
- Grouping aggregation
- Introduction and basic syntax
- Different types of merging
- Helpful merging functions
- Introduction and basic MultiIndexes
- MultiIndex II - MultiIndex Strikes Back
- Stacking and Unstacking
- Pivoting
- Pivot Margins
- Data Vault 1.0 Modeling
- Data Vault 2.0 Modeling
- Prerequisites
- Getting Started
- File Management
- Directory Management
- File Permission / Access Modes
- Environment
- Printing, Email
- Pipes and Filters
- Processes Management
- Network Communication Utilities
- The vi Editor Tutorial
- Shell Scripting
- What is Shells?
- Using Shell Variables
- Special Variables
- Using Shell Arrays
- Shell Basic Operators
- Shell Decision Making
- Shell Loop Types
- Shell Loop Control
- Shell Substitution
- Big Data Overview
- Big Data Solutions
- Introduction
- Enviornment Setup
- HDFS Overview
- HDFS Operations
- Command Reference
- MapReduce
- Streaming
- Multi-Node Cluster
- Hive, HBase and Sqoop
- Utilize the Sqoop command to transfer data from an RDS instance into a designated HBase table.
- Perform a bulk data import on your EMR cluster, targeting your HBase table using the next two files in your dataset with appropriate scripts.
- Develop MapReduce code to process and analyze the downloaded files on your EMR instance.
- Use the Sqoop export command to transfer the output from each MapReduce task back to your RDS instance. Visualize the data by connecting the RDS instance to a dashboarding tool, such as Google Data Studio, Tableau, or PowerBI.
- Getting Started with Spark.
- Spark Basics and the RDD Interface.
- SparkSQL, DataFrames, and DataSets.
- Running Spark on a Cluster.
- Spark Streaming, Structured Streaming, and GraphX.
- Spark project to ingest and transform data in the Big Data.
- Your task, essentially, would be to build a batch ETL pipeline to read transactional data from MySQL to HDFS, transform it using PySpark and then load it into HBase Tables, after which you will have to perform some analytical queries on the loaded data.
- Starting Kafka.
- CLI (Command Line Interface) 101.
- Kafka with Pyhon.
- Intergration of Kafka and Spark.
- This project is designed to assess your proficiency with real-time data processing tools covered throughout the course. The primary focus will be on Apache Kafka and Apache Spark Streaming, both of which are essential tools widely utilized in the industry for real-time data handling and analysis.
- Start Zookeeper
- Start Kafka
- Start a MySQL database
- Start a MySQL command line client
- Start Kafka Connect
- Integration with Spark
- What is Airflow?
- Workflows as code
- Why Airflow?
- Why not Airflow?
- Example Pipeline definition
- It’s a DAG definition file
- Importing Modules
- Default Arguments
- Instantiate a DAG
- Operators
- Tasks
- Jenkins
- Automated Testing in Big Data
- Version Control and Configuration Management
- Deployment Pipelines for Data Applications
- Python and Pyspark package management
In this project, you'll work with both real-time and batch data ingestion frameworks to load data into tables. After completing the ingestion, you'll write queries to extract valuable insights from the data. In the following sections, you’ll explore the problem statement in greater depth.
The project involves handling two data types: clickstream data and batch data.
- Clickstream Data: This real-time data, captured in Kafka, is consumed by a streaming framework, which loads it into Hadoop. Once ingested into the stream processing layer, the data is synced to an HDFS directory for further processing.
- Batch Data: This consists of bookings data stored in an RDS instance. This data needs to be ingested periodically into Hadoop for analysis and processing.
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Thạc Sĩ - Nguyễn Thế Anh

Data Architecture tại Tập đoàn BRG

  • 15+ năm kinh nghiệm làm việc thực tế về chuyển đổi số, tham gia phát triển nhiều dự án CNTT lớn. Tham gia đánh giá, tư vấn hỗ trợ trong việc mua sắm phần mềm cho doanh nghiệp.
  • Đã có kinh nghiêm làm việc chuyển đổi số trong và ngoài nước (Mỹ và Malaysia) - Tập đoàn BestBuy.Com với vai trò là key chính (kỹ sư dữ liệu).
  • Đã chuyển đổi số trong nhiều lĩnh vực từ doanh nghiệp nước ngoài, chính phủ, và doanh nghiệp tư nhân
  • Làm việc với nhiều vai trò khác nhau từ nhân viên, thầy giáo, tư vấn, quản trị dự án, lãnh đạo CNTT trong doanh nghiệp, chủ doanh nghiệp, làm các dự án startup.
  • Đã làm các dự án phần mềm (chuyển đổi số) cho chính phủ (Chính phủ điện tử Đà Nẵng, Một cửa quốc gia, Chính phủ điện tử cho bộ Y tế, Bộ giao thông vận tải, Văn phòng chính phủ…).
  • Đã đào tạo đội làm chính phủ điện tử bên VNPT , đào tạo STEM và có đưa team học sinh Việt Nam đi thi đấu tại Indonesia.
  • Hiện tại phụ trách phần mềm, EA (enterprise architecture) của Tập đoàn BRG (Công ty đa ngành sở hữu ngân hàng SeaBank, Golf, Khách sạn, BDS, Dược phẩm……)
  • Tốt nghiệp kỹ sư CNTT ngành ngành Toán - Tin Đại học Bách khoa Hà Nội.
  • Từng làm giảng viên tại Aptech.
Xem thêm
Chuyên gia Tạ Minh Tùng

Senior Data Analyst - Business Inteligence tại Corp360

Senior Data Analyst - Business Inteligence tại Corp360

Xem thêm
Thầy Đỗ Đình Tấn

Principal Engineer tại IX - Công ty chuyển đổi số hàng đầu Nhật Bản

- Xây dựng các hệ thống Data Warehouse, Big Data tại tập đoàn Mynavi (công ty tuyển dụng lớn nhất Nhật Bản)              
- 5 năm kinh nghiệm làm việc trực tiếp tại Nhật Bản                        
- 12 năm kinh nghiệm làm chuyển đổi số khách hàng Nhật Bản

Xem thêm
Thầy Huỳnh Ngọc Phiên

Data Architect at Bosch Digital

  • 7+ năm kinh nghiệm xây dựng và phát triển Big Data Platform tại ACB Bank và Bosch.
  • 2+ năm phát triển và vận hành quy trình tự động hóa với vai trò RPA Engineer tại FPT và Bosch.
  • Chứng chỉ:
    - Big Data Specialization - Đại học California, San Diego.
    - BI Foundations with SQL, ETL and Data Warehousing - IBM.
Xem thêm

Dự án học viên

Feedback học viên 

Nguyễn Thùy Linh

Intern Data Engineer tại tập đoàn FPT

Tôi xuất phát điểm là một lập trình viên backend, chủ yếu làm việc với Java và API, gần như không có kinh nghiệm thực tế với hệ thống dữ liệu lớn. Ngay từ đầu, tôi đã khá e ngại vì nghĩ rằng Big Data và các công cụ như Spark, Kafka hay Airflow là quá tầm với mình. Nhưng thật sự, khóa học Data Engineer Fullstack tại Cole đã thay đổi hoàn toàn suy nghĩ đó.

Ngô Thái Huy

Fresher Data Engineer tại Viettel

Chương trình học được xây dựng rất logic, bắt đầu từ việc củng cố kiến thức SQL và tư duy dữ liệu, sau đó dần đưa mình tiếp cận các công nghệ chuyên sâu như xây dựng Data Warehouse, viết pipeline bằng PySpark, xử lý dữ liệu thời gian thực với Kafka – tất cả đều được gắn liền với các dự án thực tế nên rất dễ hiểu và áp dụng.

Thái Thùy Trang

Junior Data Engineer tại CMC

Mỗi dự án đều như một nấc thang giúp mình lên trình rõ rệt. Có lúc tưởng chừng không theo kịp, nhưng được giảng viên hướng dẫn tận tình, cộng đồng học viên hỗ trợ rất mạnh, nên mình chưa từng bị bỏ lại. Điều khiến mình ấn tượng nhất là sau khoá học, mình có thể tự thiết kế và triển khai hệ thống xử lý dữ liệu đầu cuối – điều mà trước đây mình không dám nghĩ đến.

Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1

Câu hỏi thường gặp

Khóa học có yêu cầu trình độ đầu vào không?
Không. Khóa học Data Engineer này không yêu cầu đầu vào. Tuy nhiên nếu bạn có nền tảng về lập trình, CNTT sẽ là một lợi thế lớn.
Có. Sau khi hoàn thành khóa học, tham gia đủ số lượng buổi học yêu cầu và làm project đầy đủ thì các học viên sẽ được cấp giấy chứng nhậy theo cấp bậc đánh giá tổng quan của giảng viên.
Có. Học viên sẽ được tham giá nhóm kín có giảng viên và các bạn trợ giảng, các bạn hỗ trợ giải đáp các câu hỏi chuyên môn và những vấn đề liên quan đến khóa học.
Có. Nếu bạn bận và bỏ lỡ một buổi học nào đó thì bạn vẫn có thể xem lại video record. Nếu bạn bảo lưu dài hạn, trung tâm sẽ hỗ trợ bạn học lại khóa sau bất cứ khi nào bạn sẵn sàng. Nếu chưa nắm vững kiến thức vẫn có thể học lại lớp sau miễn phí.
Có. Các buổi học của Cole.vn đều được record cho học viên xem lại vĩnh viễn.
Có. Đối với các học viên đăng ký gói hỗ trợ việc làm, Cole sẽ cam kết giới thiệu việc làm và hỗ trợ việc làm đến khi có việc làm.
Khóa học Data Engineer tại Cole sẽ học Online qua nền tảng Microsoft Teams hoặc Zoom tùy vào khóa học. Các học viên cần chuẩn bị máy tính RAM >=8GB, CPU i5 trở lên, SSD >= 256GB để đảm bảo quá trình học tập và làm Project được mượt hơn.
Project hoặc bài Test của mỗi khóa học đều được dựa trên bài học mà mục tiêu khi xây dựng khung chương trình đào tạo có sẵn. Vì vậy các học viên hoàn toàn có thể hoàn thiện được Project để đạt được 1 kỹ năng cụ thể nào đó. Tự tin Apply công việc sau khóa học.
Có. Cole có đội ngũ chuyên gia hàng đầu tại đang đi làm tại các tổ chức doanh nghiệp, ngoài ra Cole có hoạt động mentoring, hỗ trợ giúp ứng viên đánh giá/ Review CV để thi tuyển vào các công ty và tổ chức. Các hoạt động kết nối nhà tuyển dụng, giới thiệu việc làm chia sẻ cơ hội nghề nghiệp cho ứng viên.
Tìm hiểu ngay
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

Hoặc để lại thông tin

COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+

Học viên theo học

30%

Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học

Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+

Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số

300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng

Hình ảnh lớp học