🏆 Module 14 / 14 · 3-4 tuần

Dự án thực chiến & Lộ trình chứng chỉ

Capstone project end-to-end kết hợp toàn bộ khoá học, và tổng quan các chứng chỉ Databricks nên nhắm tới.

CapstoneChứng chỉ

📌 Vì sao module này quan trọng

Kiến thức rời rạc từng module chỉ thực sự "dính" khi được ghép lại thành một hệ thống hoàn chỉnh chạy được từ đầu đến cuối. Module này là bài tổng hợp cuối khoá, đồng thời vạch ra lộ trình chứng chỉ chính thức nếu bạn muốn xác nhận năng lực bằng bằng cấp được công nhận rộng rãi trong ngành — bổ sung tốt cho portfolio đã xây ở AI Engineer Master Course.

🎯 Mục tiêu học tập

Hoàn thành 1 dự án capstone end-to-end tích hợp toàn bộ 13 module trước đó
Biết lộ trình chứng chỉ Databricks phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp của mình
Có một dự án đủ chất lượng để đưa vào portfolio xin việc Data/AI Engineer

Capstone Project — Lakehouse RAG Platform hoàn chỉnh

Đề bài gợi ý: xây dựng một nền tảng nội bộ hoàn chỉnh xử lý dữ liệu tài liệu công ty (chính sách, FAQ, tài liệu kỹ thuật) từ nạp thô đến phục vụ chatbot hỏi-đáp, gồm đầy đủ:

Ingestion (Module 6): Auto Loader nạp tài liệu mới từ cloud storage vào Bronze
Transform (Module 3, 4, 6): Lakeflow pipeline làm sạch, chunk, tổng hợp vào Silver/Gold, có expectations kiểm tra chất lượng
Governance (Module 5): Unity Catalog phân quyền theo phòng ban, tag dữ liệu nhạy cảm
Orchestration (Module 7): Workflow chạy pipeline hàng ngày, alerting khi lỗi
AI (Module 10): Vector Search đồng bộ từ bảng Gold, endpoint RAG qua Model Serving
Vận hành (Module 11, 12): theo dõi chi phí qua system tables, secret management đúng chuẩn
CI/CD (Module 13): toàn bộ triển khai qua Databricks Asset Bundles, có test tự động

README của dự án nên có kiến trúc tổng thể (sơ đồ), lý do chọn từng thành phần, và số liệu vận hành thật (chi phí ước tính, độ trễ pipeline, kết quả eval RAG) — đúng chuẩn portfolio đã hướng dẫn ở Module 14 khoá AI Engineer.

Lộ trình chứng chỉ Databricks

Chứng chỉ	Phù hợp với
Databricks Certified Data Engineer Associate	Xác nhận nền tảng: Delta Lake, Spark cơ bản, Lakeflow, Workflows — nên thi sau khi hoàn thành Module 1-7
Databricks Certified Data Engineer Professional	Nâng cao: tối ưu hiệu năng, CI/CD, kiến trúc production phức tạp — nên thi sau khi hoàn thành toàn bộ khoá học và có kinh nghiệm thực tế
Databricks Certified Machine Learning Associate	Tập trung MLflow, vòng đời model — phù hợp nếu thiên hướng ML hơn GenAI
Databricks Certified Generative AI Engineer Associate	Tập trung Mosaic AI, RAG, Agent trên Databricks — phù hợp nhất với người theo hướng AI Engineer như bạn

💡 Gợi ý lộ trình

Với người xuất phát từ hướng AI Engineer (đã học {RELATED_COURSE_NAME}), lộ trình hợp lý nhất: Data Engineer Associate (nền tảng bắt buộc) → Generative AI Engineer Associate (đúng chuyên môn hướng tới) — không nhất thiết cần cả 4 chứng chỉ, chọn theo đúng mục tiêu nghề nghiệp cụ thể.

🏋️ Bài tập thực hành

Hoàn thiện & công bố Capstone

Hoàn thành capstone project mô tả ở trên, đẩy lên GitHub với README chuẩn công nghiệp. Đăng ký thi thử (practice exam, thường có miễn phí trên trang Databricks Learning) cho chứng chỉ Data Engineer Associate để tự đánh giá độ sẵn sàng trước khi thi thật.

📚 Tài nguyên học tập

Databricks Certification — OverviewTrang chính thức tổng quan các chứng chỉ Databricks
Trang chính thức
Databricks AcademyKhoá học & tài liệu ôn thi chính thức
Học tập

✅ Tự đánh giá hoàn thành

Hoàn thành capstone project tích hợp toàn bộ khoá học, có README chuẩn công nghiệp
Xác định được chứng chỉ Databricks phù hợp nhất với mục tiêu nghề nghiệp của mình
Đã thử ít nhất 1 bài thi thử (practice exam) để tự đánh giá độ sẵn sàng

← Trước đó

Module 13: CI/CD với Databricks Asset Bundles

Hoàn thành →

Về trang chủ