Khám phá cách xây dựng một hệ thống đường ống dữ liệu (ETL pipeline) theo thời gian thực để thu thập và lưu trữ giá tiền điện tử hàng giờ bằng Python, Apache Airflow và PostgreSQL. Hướng dẫn chi tiết từng bước, biến dữ liệu khô khan thành kiến thức thú vị.
Khám phá SiliconPrimeX, hệ thống AI tự phục hồi giúp AWS Glue jobs tự động vá lỗi, phân tích nguyên nhân gốc rễ chỉ trong 10 giây thay vì hàng giờ. Tạm biệt nỗi lo thức khuya!
Tìm hiểu vì sao kỹ thuật dữ liệu (Data Engineering) lại là xương sống và chìa khóa thành công cho mọi ứng dụng AI hiện đại, từ chatbot đến phân tích dự đoán, trong năm 2025. Khám phá vai trò của Data Engineering trong chất lượng dữ liệu, khả năng mở rộng, dữ liệu thời gian thực, quản trị và hợp tác nhóm.
Khám phá vai trò không thể thiếu của Kỹ thuật Dữ liệu (Data Engineering) trong việc thúc đẩy cách mạng AI năm 2025, từ đảm bảo chất lượng dữ liệu, khả năng mở rộng, xử lý thời gian thực, đến quản trị và hợp tác nhóm, giúp bạn xây dựng giải pháp AI mạnh mẽ và đáng tin cậy.
Trong năm 2025, khi AI ngày càng bá đạo, Kỹ thuật Dữ liệu (Data Engineering) chính là xương sống không thể thiếu, đảm bảo chất lượng, khả năng mở rộng, dữ liệu thời gian thực, quản trị và sự cộng tác cho các hệ thống AI tiên tiến.
Khám phá cách Python nâng tầm các hệ thống Big Data cấp độ sản xuất. Bài viết này đi sâu vào thiết kế kiến trúc, tối ưu hiệu suất và các chiến lược vận hành thực tế, tận dụng PySpark, PyFlink, Iceberg và các dịch vụ đám mây để xử lý dữ liệu quy mô lớn, từ terabyte đến petabyte.
Khám phá DataOps là gì và làm thế nào nó đang cách mạng hóa quy trình dữ liệu bằng cách áp dụng các nguyên tắc DevOps. Bài viết so sánh DataOps và DevOps, nêu bật lợi ích và thách thức khi triển khai, cùng những công cụ quan trọng.
Bạn đang xây dựng giải pháp GenAI trên AWS nhưng lại 'bí' khoản dữ liệu? Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách biến kho dữ liệu hỗn độn thành một hệ thống thông minh, dễ quản lý, từ cấu trúc S3 đến tự động hóa với Glue, DataBrew, Textract, Lake Formation và DataZone. Khám phá bí quyết 'biến garage thành thư viện' cho dữ liệu GenAI của bạn!
Tưởng tượng dữ liệu GenAI của bạn như một cái gara đầy hộp lộn xộn? Đừng lo! Bài viết này là 'bản đồ kho báu' giúp bạn từng bước tổ chức, làm sạch và biến dữ liệu thô thành tài nguyên 'siêu chất' trên AWS, sẵn sàng cho các mô hình AI bùng nổ. Cùng tìm hiểu cách 'biến hình' dữ liệu cực vui!
Khám phá phần 2 của dự án phân tích thị trường bất động sản Ba Lan: Từ bảng điều khiển Streamlit tĩnh đến dữ liệu được biến đổi bằng dbt, những insights hấp dẫn, và các cải tiến đột phá trong tương lai. Cùng tìm hiểu cách kỹ thuật dữ liệu làm cho thị trường trở nên minh bạch và dễ hiểu hơn!
Khám phá vì sao quy trình ETL truyền thống đang lỗi thời và cách các AI Agent (LangChain, CrewAI) cùng Azure Blobs đang cách mạng hóa đường ống dữ liệu, mang lại hiệu quả tự động và real-time.
Khám phá vai trò của Kỹ sư Dữ liệu Đám mây, tại sao nó quan trọng, các xu hướng công nghệ hot nhất (Serverless, AI/ML, Multi-Cloud, Real-Time) và cơ hội nghề nghiệp bùng nổ trong tương lai.
Bạn có tưởng tượng được không, đôi khi những lời trêu chọc, những bình luận 'vô tri' tưởng chừng chỉ để cho vui trên Reddit, lại có thể bất ngờ trở thành nguồn cảm hứng "bất thình lình" cho các dự án lập trình siêu bá đạo đấy! Đúng vậy, từ một câu nói đùa, một meme hay một màn "cà khịa" tưởng chừng vô nghĩa, các lập trình viên của chúng ta lại có thể nảy ra những ý tưởng đỉnh của chóp, biến chúng thành những ứng dụng, công cụ, hoặc thậm chí là cả một trào lưu công nghệ. Đừng bao giờ đánh giá thấp sức mạnh của sự sáng tạo bất ngờ, dù nó đến từ đâu nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://images.unsplash.com/photo-1549673898-1e4e1f7c3c7e?q=80&w=2070&auto=format&fit=crop&ixlib=rb-4.0.3&ixid=M3wxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8fA%3D%3D' alt='Ý tưởng lập trình từ nguồn bất ngờ'>
Bạn đang đau đầu với dữ liệu Web3? Khám phá hành trình chinh phục Web3 data, những thử thách thực tế và cách vượt qua chúng cùng chuyên gia.