Các khóa học AWS, Azure và GCP tốt nhất cho kỹ sư dữ liệu đám mây tương lai

Nếu bạn tìm kiếm một khóa học kỹ sư dữ liệu đám mây, bạn có thể choáng ngợp bởi số lượng tài nguyên khổng lồ và không chắc nên học nhà cung cấp nào trong “big 3”, hoặc học bao nhiêu là đủ. Câu trả lời mà cộng đồng thường thống nhất là bắt đầu với một nhà cung cấp duy nhất và chỉ học nhà cung cấp thứ hai khi lựa chọn đầu tiên đã trở nên quá quen thuộc. Nếu giờ bạn tự hỏi nên chọn cái nào, dưới đây là khung ra quyết định dành cho bạn:

• Học AWS trước nếu bạn muốn có nhiều tin tuyển dụng nhất
• Học GCP trước nếu công việc bạn nhắm tới tập trung nhiều vào BigQuery và Dataflow
• Học Azure trước nếu công ty bạn đã chạy SQL Server và Power BI.

Danh sách này dành cho những người chuyển sang vai trò kỹ sư dữ liệu đám mây: nhà phân tích muốn sở hữu pipeline, kỹ sư phần mềm chuyển sang nền tảng dữ liệu, và kỹ sư dữ liệu đang chạy Spark on-premises nay cần Glue, Synapse hoặc Dataflow. Tôi chọn các tài nguyên này dựa trên việc giáo trình có bám sát đề cương chứng chỉ thực tế (CLF-C02, AZ-900, DP-203, Professional Data Engineer của Google), bao quát các dịch vụ dữ liệu thay vì chỉ quản trị đám mây tổng quát, và được người thực hành khuyến nghị.

Tôi giả định bạn biết một chút Python và SQL. Nếu không, khoảng trống đó quan trọng hơn việc chọn đám mây nào. Trước khi chọn đám mây, hãy lấp khoảng trống đó với lộ trình nghề nghiệp Associate Data Engineer in SQL của DataCamp, xây dựng nền tảng SQL và ETL/ELT mà mọi dịch vụ Spark quản lý đều ngầm định.

TL;DR

1. DataCamp: Khóa Understanding Cloud Computing

Khóa Understanding Cloud Computing là điểm khởi đầu đúng đắn nếu bạn chưa từng có tài khoản AWS, Azure hay GCP và muốn có vốn từ vựng chung trước khi bắt đầu nhấp chuột trong console. Khóa học mang tính khái niệm hơn là thực hành, và đó chính xác là điều bạn cần ở giờ học đầu tiên.

Khóa bao quát các mô hình dịch vụ (IaaS, PaaS, SaaS), mô hình triển khai (public, private, hybrid), sự khác biệt giữa các nhà cung cấp lớn, và ranh giới trách nhiệm về bảo mật và quản trị giữa bạn và nhà cung cấp. Vì trung lập nhà cung cấp, bạn có thể đọc một hướng dẫn AWS Glue và một hướng dẫn Azure Data Factory và thấy rằng chúng giải quyết cùng một vấn đề với những danh từ khác nhau. #

Khóa chạy trên trình duyệt, nên không cần cài đặt cục bộ và không phát sinh hóa đơn đám mây khi bạn học. Gói cá nhân có giá khoảng 25 đến 33 đô la mỗi tháng, thanh toán theo năm, cho quyền truy cập không giới hạn vào toàn bộ các khóa DataCamp trong danh sách này.

• Trình độ: Mới bắt đầu, không cần tài khoản đám mây
• Hình thức: Khóa học tương tác, không yêu cầu tiền đề về mã
• Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích và người chuyển nghề cần hiểu khái niệm đám mây trước khi vào console

2. DataCamp: Lộ trình kỹ năng AWS Cloud Practitioner (CLF-C02)

Nếu đồng thuận của r/dataengineering chỉ bạn tới đám mây của Amazon, lộ trình AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) là cách rẻ nhất để đưa bức tranh dịch vụ vào đầu bạn theo một lượt học có cấu trúc. Nó được xây quanh đề cương bài thi CLF-C02 thay vì một chuyến dạo ngẫu nhiên qua console.

Bạn sẽ học các khái niệm đám mây, dịch vụ cốt lõi của AWS (bao gồm S3, EC2 và IAM), bảo mật và mô hình trách nhiệm chia sẻ, cùng phần tính phí và giá cả mà đa số người mới thường bỏ qua cho đến khi để một cụm EMR chạy qua cuối tuần. Với kỹ sư dữ liệu, các chương về chi phí là xứng đáng: kiểm soát chi phí là một phần mô tả công việc, không phải thứ nghĩ sau.

CLF-C02 là chứng chỉ nền tảng, nên sẽ không dạy bạn viết job Glue hay mô hình hóa schema Redshift. Hãy coi nó như bản đồ, rồi chuyển sang lộ trình AWS Skill Builder Data Engineer ở mục 6 để làm pipeline thực tế.

• Trình độ: Mới bắt đầu, bám sát đề cương bài thi CLF-C02
• Hình thức: Lộ trình kỹ năng, gồm nhiều khóa tương tác
• Phù hợp nhất cho: Người học cam kết AWS trước vì độ rộng thị trường việc làm

3. DataCamp: Lộ trình kỹ năng Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)

Bắt đầu ở đây thay vì lộ trình AWS nếu công ty bạn đã chạy SQL Server, Power BI và Active Directory, điều vốn khá phổ biến ở các đội dữ liệu doanh nghiệp. AZ-900 là điểm vào mà Microsoft thiết kế chính xác cho tình huống này.

Lộ trình Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) đi qua các khái niệm cốt lõi Azure, các nhóm dịch vụ chính, quản trị và quản lý, cũng như các tùy chọn giá và hỗ trợ. Bạn sẽ gặp Azure Blob Storage và Data Lake Storage như tên dịch vụ, đủ bối cảnh để tài liệu DP-203 trở nên dễ hiểu thay vì khó nắm bắt.

Một lưu ý thực tế về chi phí: học là một hóa đơn, chứng chỉ là hóa đơn khác. Bài thi AZ-900 có giá khoảng 99 đến 120 đô la, tùy khu vực, và bạn không cần thi để nhận được giá trị từ lộ trình. Tôi chỉ trả tiền thi nếu tin tuyển dụng hoặc quy trình thăng tiến nội bộ yêu cầu cụ thể.

• Trình độ: Mới bắt đầu, yêu cầu tối thiểu
• Hình thức: Lộ trình kỹ năng bám theo các miền AZ-900
• Phù hợp nhất cho: Chuyên gia dữ liệu trong tổ chức dùng hệ Microsoft

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Danh sách phát YouTube miễn phí của Savill là lý do bạn không nhất thiết phải trả tiền cho khóa nền tảng Azure. Chuỗi học AZ-900 và AZ-104 của ông được nhắc đến rộng rãi như một điểm khởi đầu miễn phí nhưng chất lượng.

Tài liệu AZ-104 tập trung vào quản trị, và đó là điều một kỹ sư dữ liệu cần: danh tính, mạng, tài khoản lưu trữ và quản trị — những thứ bạn sẽ phải xử lý khi pipeline Data Factory không thể tới được private endpoint. Ông cũng tổ chức các buổi học trực tiếp và giải thích trên bảng trắng nhiều khi còn tốt hơn nhiều video trả phí.

Điều bạn sẽ không có ở đây là học tương tác hay thiết kế pipeline. Không có mô hình hóa chiều trong Synapse, không có pattern nạp dữ liệu tăng dần, và không có dbt. Hãy dùng danh sách phát để củng cố lớp hạ tầng, rồi dành thời gian học cho lộ trình DP-203.

• Trình độ: Từ mới bắt đầu đến trung cấp
• Hình thức: Danh sách phát YouTube miễn phí và các buổi học trực tiếp
• Phù hợp nhất cho: Người học Azure không có ngân sách cần nền tảng hạ tầng

5. DataCamp: Khóa Introduction to GCP

Chọn khóa Introduction to GCP của DataCamp nếu công việc mục tiêu thiên về phân tích, vì GCP liên tục được khen ngợi trong các chủ đề r/dataengineering nhờ bộ công cụ dữ liệu và vì BigQuery đòi hỏi rất ít thủ tục so với việc dựng một cụm Redshift.

Khóa giới thiệu bức tranh dịch vụ GCP, các tùy chọn lưu trữ và tính toán, và cách BigQuery hòa vào stack phân tích. Lý do tôi đặt nó lên trước tài liệu nhà cung cấp là trình tự: các lab của Google Cloud Skills Boost giả định bạn đã biết project, service account và region là gì, và khóa học này cung cấp điều đó trong vài buổi.

Hạn chế thực tế là độ sâu. Bạn sẽ không bước ra khỏi một khóa nhập môn với khả năng thiết kế pipeline streaming bằng Pub/Sub và Dataflow, và bạn cũng không nên kỳ vọng vậy. Đó là mục tiếp theo sẽ đảm nhiệm.

• Trình độ: Mới bắt đầu
• Hình thức: Khóa học tương tác, chạy trên trình duyệt
• Phù hợp nhất cho: Nhà phân tích và kỹ sư hướng tới công việc dữ liệu xoay quanh BigQuery

6. DataCamp: Lộ trình kỹ năng Google Cloud Data Engineer

Lộ trình Google Cloud Data Engineer trên DataCamp là con đường trực diện nhất trong danh sách từ “Tôi biết chút SQL” đến “Tôi có thể xây một pipeline trên GCP”, và đây là lộ trình tôi sẽ chỉ cho phần lớn người chuyển nghề. Nó tập trung vào dịch vụ dữ liệu thay vì lạc sang quản trị đám mây tổng quát.

Trọng tâm là phần việc của kỹ sư dữ liệu trên GCP: lưu trữ, BigQuery và di chuyển dữ liệu qua các pipeline, cùng vùng nội dung chứng chỉ Google Professional Data Engineer bao phủ với BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer và Dataproc. Học trên trình duyệt nghĩa là bạn không phải xoay xở cảnh báo tính phí và lỗi IAM trong khi lần đầu học tổng hợp theo cửa sổ.

Một điều bạn nên biết: Khóa giả định bạn biết Python và SQL, và nếu còn yếu ở một trong hai, bạn sẽ tốn thời gian gỡ lỗi cú pháp thay vì học thiết kế pipeline. DataCamp cũng có lộ trình nghề nghiệp Associate Data Engineer in SQL để lấp khoảng trống trước khi đi sâu vào GCP.

• Trình độ: Trung cấp, giả định biết Python và SQL
• Hình thức: Lộ trình kỹ năng, nhiều khóa và dự án tương tác
• Phù hợp nhất cho: Kỹ sư dữ liệu tương lai đã chọn GCP và muốn thực hành, không phải slide

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Khóa SAA-C03 của Cantrill liên tục được cộng đồng bình chọn là nền tảng AWS tốt nhất, và danh tiếng đó đến từ chiều sâu ở “đường ống” hơn là bề rộng qua các dịch vụ hào nhoáng. 

Với kỹ sư dữ liệu đám mây, giá trị tập trung ở các phần mà khóa dữ liệu khác thường lướt qua: vai trò và chính sách IAM, mạng VPC và endpoint, các lớp lưu trữ và quy tắc vòng đời, cùng mã hóa với KMS.

Đây là khóa trả phí bán trực tiếp trên trang của Cantrill, giá đặt tại đó và thay đổi theo khuyến mãi, và là một cam kết dài tính theo tuần chứ không phải vài buổi tối. Nó cũng không phải khóa kỹ sư dữ liệu, nên hãy coi là lớp nền bên dưới mục 11 thay vì thay thế.

• Trình độ: Trung cấp, giả định nền tảng CNTT cơ bản
• Hình thức: Khóa video trả phí với lab và sơ đồ kiến trúc
• Phù hợp nhất cho: Kỹ sư muốn hiểu vì sao pipeline AWS hỏng, không chỉ cách xây

8. Google Cloud Skills Boost: Lộ trình Data Engineer

Nền tảng đào tạo của Google là nơi tốt nhất để thực hành GCP trực tiếp mà không tự cấp phát gì, vì các lab trong Lộ trình Data Engineer cung cấp cho bạn một project tạm thời với API đã bật sẵn. Một số khóa và lab là miễn phí.

Lộ trình kỹ sư dữ liệu bao phủ BigQuery cho kho dữ liệu và phân tích SQL, Dataflow cho biến đổi batch và streaming, Pub/Sub cho thu nhận sự kiện, Cloud Composer cho điều phối dựa trên Airflow, và Dataproc cho Spark được quản lý. Danh sách dịch vụ này về cơ bản là đề cương bài thi Google Professional Data Engineer, nên lộ trình cũng dùng để ôn chứng chỉ.

Chi phí thay đổi theo tuyến. Lab và quest miễn phí bao phủ nhiều nội dung, trong khi các phiên bản do đối tác lưu trữ thường ở mức thuê bao 39 đến 79 đô la mỗi tháng, nên hãy kiểm tra xem lộ trình miễn phí đã cho bạn đủ chưa trước khi trả tiền gấp đôi cho cùng giáo trình.

• Trình độ: Trung cấp
• Hình thức: Khóa của nhà cung cấp kèm lab thực hành có giới hạn thời gian, có tầng miễn phí và trả phí
• Phù hợp nhất cho: Người học GCP muốn thực hành console mà không cần tài khoản thanh toán cá nhân

9. Grow Data Skills: Các lộ trình Kỹ sư Dữ liệu cho AWS, Azure và GCP

Grow Data Skills có các lộ trình tự học riêng theo từng đám mây, và điểm bán là sản phẩm danh mục đầu tư chứ không phải số giờ bài giảng. Với người chưa có kinh nghiệm làm việc trên đám mây, các dự án quan trọng hơn chứng chỉ.

Mỗi lộ trình bắt đầu với nền tảng như mô hình dữ liệu, kho dữ liệu, và phân biệt batch với stream, rồi chuyển vào các mô-đun theo đám mây về thu nhận, lưu trữ, biến đổi và điều phối. Phần dự án là điểm khác biệt: pipeline end-to-end và kiến trúc lakehouse bạn có thể đưa vào repository và trình bày trong phỏng vấn.

Đây là lộ trình trả phí với giá hiển thị lúc thanh toán và thay đổi theo khu vực và khuyến mãi, và giả định bạn biết cơ bản Python và SQL, cùng quen thuộc một chút về đám mây. Nếu bạn chưa hoàn thành lộ trình cho người mới, hãy làm trước; nếu không, bạn sẽ chỉ chép lệnh mà không hiểu.

• Trình độ: Trung cấp
• Hình thức: Video tự học kèm dự án hướng dẫn, trả phí
• Phù hợp nhất cho: Người chuyển nghề cần ba hoặc bốn pipeline cho danh mục, không cần thêm chứng chỉ

10. Smart Data Learning: Data Engineering With Azure, AWS & GCP

Đây là chương trình trực tuyến 14 tuần bao phủ cả ba đám mây trong một giáo trình, và là lựa chọn nên cân nhắc nếu video tự học đã thất bại với bạn hai lần. Deadline và học theo nhóm phù hợp với một số người, và giả vờ như không phải là lời khuyên tệ.

Cấu trúc chạy các khái niệm kỹ sư dữ liệu cốt lõi trước, rồi triển khai theo từng đám mây: S3, Glue, Redshift và EMR trên AWS; Data Lake, Data Factory và Synapse trên Azure; BigQuery, Dataflow và Pub/Sub trên GCP. Bài tập và lab chạy song song với buổi học trực tiếp, nên có chấm điểm thay vì chỉ xem thụ động.

Kinh nghiệm Python và SQL được khuyến nghị, và thực ra là bắt buộc. Học phí là mức cố định liệt kê trên trang khóa học và thay đổi theo khu vực, kém minh bạch hơn tôi mong muốn; hãy yêu cầu báo giá bằng văn bản trước khi cam kết 14 tuần.

• Trình độ: Trung cấp; khuyến nghị có kinh nghiệm lập trình, Python và SQL
• Hình thức: Cohort trực tuyến theo lịch, 14 tuần, có bài tập và lab
• Phù hợp nhất cho: Người học cần lịch học cố định và muốn học cả ba đám mây trong một lượt

11. AWS Skill Builder: Lộ trình AWS Certified Data Engineer – Associate

Lộ trình học này trên AWS Skill Builder là nơi người học AWS nên đến sau CLF-C02, vì đây là tài nguyên AWS duy nhất trong danh sách được xây dựng dành riêng cho dịch vụ kỹ sư dữ liệu thay vì kiến trúc nói chung. Đây là nền tảng đào tạo của chính Amazon, nên nội dung bám sát hướng dẫn bài thi hiện hành.

Lộ trình xoay quanh các dịch vụ bạn sẽ được trả tiền để vận hành: AWS Glue cho ETL, Lake Formation cho data lake có quản trị, Amazon Redshift cho kho dữ liệu, EMR cho tác vụ Spark và Hadoop, và Kinesis cho thu nhận streaming. Giá là hỗn hợp, với một phần đáng kể đào tạo số miễn phí và gói thuê bao cá nhân Skill Builder khoảng 29 đô la/tháng hoặc 299 đô la/năm cho lab và tài liệu luyện thi.

Độ khó nhảy vọt từ CLF-C02 là có thật. Tài liệu này nhắm độ sâu cấp độ thi và giả định bạn đã điều hướng console, đọc chính sách IAM và suy luận về vị trí VPC, nên đừng bắt đầu ở đây nếu đây là lần đầu bạn tiếp xúc AWS.

• Trình độ: Nâng cao; khuyến nghị sau CLF-C02 và một ít kinh nghiệm thực hành
• Hình thức: Lộ trình học từ nhà cung cấp, khóa miễn phí kèm tầng thuê bao trả phí
• Phù hợp nhất cho: Kỹ sư nhắm tới bài thi AWS Certified Data Engineer – Associate

12. Microsoft Learn: Lộ trình Azure Data Engineering (DP-203)

Giáo trình nâng cao miễn phí tốt nhất về kỹ sư dữ liệu Azure đến từ chính Microsoft, và lộ trình DP-203 là thứ bạn nên học sau khi đã nắm vững AZ-900. Tất cả mô-đun Learn đều miễn phí để đọc và thực hành.

Phạm vi bao trùm là stack dữ liệu Azure đúng nghĩa: Azure Data Lake Storage, Synapse Analytics cho kho dữ liệu và cụm Spark, Data Factory cho điều phối và hoạt động sao chép, Stream Analytics cho truy vấn streaming, và Azure Databricks cho biến đổi dựa trên notebook. Nếu đội của bạn đang chuẩn hóa khối lượng công việc Synapse thời Fabric, đây là tài liệu gần nhất với công việc hàng ngày.

Có hai vấn đề thực tế. Microsoft Learn nặng đọc và có thể giống tài liệu kèm thanh tiến độ, nên hãy kết hợp với thuê bao của riêng bạn và tự xây thứ gì đó thay vì bấm Next. Và lệ phí thi DP-203 khoảng 165 đô la, mục đắt nhất trong danh sách tính theo giờ học.

• Trình độ: Nâng cao; khuyến nghị sau AZ-900 và một ít kinh nghiệm thực hành
• Hình thức: Mô-đun tự học miễn phí, bài thi trả phí
• Phù hợp nhất cho: Kỹ sư dữ liệu Azure muốn nội dung chính xác từ nhà cung cấp với chi phí khóa học bằng 0

13. Chuỗi thảo luận chọn đám mây trên r/dataengineering

Tài nguyên miễn phí hữu ích nhất trong danh sách không phải là khóa học: subreddit r/dataengineering. Những chủ đề như “Nhà cung cấp đám mây nào tốt nhất để học cho người mới bắt đầu trong lĩnh vực Kỹ sư Dữ liệu?” và “Kỹ sư dữ liệu trên GCP, Azure hay AWS là tốt nhất để nâng cấp kỹ năng và chuyển việc” là nơi quyết định thực sự được đưa ra, và những người trả lời là các thực hành viên ngồi trong hội đồng tuyển dụng.

Các quan điểm lặp lại đủ nhất quán để tóm tắt: AWS được coi là khoản đầu tư nghề nghiệp an toàn nhất vì thị phần, GCP được khuyến nghị cho công việc nặng dữ liệu và ML nhờ sức mạnh của BigQuery và Dataflow, còn Azure thắng khi nhà tuyển dụng thiên về Microsoft hoặc thị trường địa phương như vậy. Lời khuyên lặp lại khác là chọn một đám mây, học cho vững, rồi mới thêm đám mây thứ hai.

Hãy đọc các chủ đề để nắm chi tiết theo khu vực mà không giáo trình nào có. Việc tin tuyển dụng tại thành phố bạn nhắc Synapse hay Snowflake là câu hỏi chỉ người làm địa phương trả lời được, và nó nên lấn át mọi khuyến nghị khác ở đây.

• Trình độ: Mọi trình độ
• Hình thức: Thảo luận cộng đồng miễn phí
• Phù hợp nhất cho: Quyết định cam kết đám mây nào trước khi chi tiền cho đào tạo

Kỹ năng cần có của một Kỹ sư Dữ liệu Đám mây

Một kỹ sư dữ liệu đám mây thiết kế, xây dựng và vận hành pipeline dữ liệu trên AWS, Azure hoặc GCP, trên thực tế là các job ETL và ELT nạp vào data lake và kho dữ liệu, cùng các lớp bảo mật và kiểm soát chi phí xung quanh. Công việc nằm giữa kỹ thuật phần mềm và phân tích, và danh sách kỹ năng phản ánh điều đó.

• Lập trình và truy vấn: Python và SQL, không thể thương lượng
• Lưu trữ đối tượng: Amazon S3, Azure Blob và Data Lake Storage, hoặc Google Cloud Storage
• Kho dữ liệu và engine phân tích: Redshift, BigQuery hoặc Synapse, và Snowflake khi làm đa đám mây
• Điều phối: Airflow, cùng các bộ lập lịch gốc (AWS Step Functions, pipeline Azure Data Factory, Cloud Composer)
• Streaming: Kinesis, Azure Event Hubs hoặc Pub/Sub, và Kafka khi đội tự vận hành broker
• Hạ tầng như mã: Terraform, CloudFormation hoặc Bicep
• Vận hành cơ bản: Linux, mạng, Git và thoải mái với shell

Với nội dung cấp chứng chỉ ở phần sau của danh sách, hãy kỳ vọng 6 đến 12 tháng kinh nghiệm thực hành đám mây làm nền. Lộ trình DP-203 và AWS Data Engineer sẽ không “dễ chịu” với bạn trước mốc đó.

Lộ trình học gợi ý

Dưới đây là thứ tự tôi sẽ theo nếu hôm nay tôi bắt đầu là một nhà phân tích và muốn đi phỏng vấn cho vai trò kỹ sư dữ liệu đám mây trong vòng một năm.

Giai đoạn 1: Nắm từ vựng và chọn một đám mây

Học Understanding Cloud Computing, rồi đọc vài chuỗi thảo luận chọn đám mây trên r/dataengineering với trang tin tuyển dụng địa phương mở cạnh bên. Cam kết với một nhà cung cấp trước khi mua bất cứ thứ gì khác.

Giai đoạn 2: Học bài bản nền tảng của một nhà cung cấp

Học lộ trình AWS Cloud Practitioner (CLF-C02), lộ trình Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900), hoặc Introduction to GCP cộng với vài khóa đầu trong lộ trình Google Cloud Data Engineer, tùy vào giai đoạn 1. Nếu bạn chọn Azure, không có ngân sách, và không cần nội dung tương tác, danh sách phát AZ-900 và AZ-104 của John Savill bao phủ cùng nội dung miễn phí.

Giai đoạn 3: Đi sâu vào dịch vụ dữ liệu của đám mây đó

Đây là lúc bạn trở nên sẵn sàng đi làm.

• Người học GCP nên hoàn thành lộ trình Google Cloud Data Engineer rồi chạy các lab BigQuery, Dataflow và Pub/Sub miễn phí trên Google Cloud Skills Boost.
• Người học AWS chuyển sang lộ trình Skill Builder Data Engineer cho Glue, Lake Formation, Redshift và Kinesis.
• Người học Azure chuyển sang lộ trình Microsoft Learn DP-203 miễn phí cho Data Lake Storage, Synapse và Data Factory.

Giai đoạn 4: Xây dự án và củng cố lớp hạ tầng

Triển khai hai hoặc ba pipeline end-to-end bạn có thể giải thích, thông qua các mô-đun dự án của Grow Data Skills hoặc tự làm với Terraform và Airflow. Song song, khóa SAA-C03 của Cantrill lấp các lỗ hổng IAM, VPC và mã hóa mà các khóa chỉ về dữ liệu để lại. Nếu deadline mới là vấn đề thật sự thay vì nội dung, hãy thay giai đoạn này bằng cohort 14 tuần của Smart Data Learning.

Kết luận

Với đa số người đọc, chuỗi phù hợp là Understanding Cloud Computing, tiếp theo là lộ trình nền tảng của một nhà cung cấp, rồi đến lộ trình dịch vụ dữ liệu cho nhà cung cấp đó. Hai tuần học khái niệm sẽ tiết kiệm cho bạn một tháng bối rối về sau, và chọn một đám mây luôn tốt hơn thử cả ba.

Một lưu ý: Lệ phí thi có thể thay đổi, và mức 99 đến 120 đô la cho AZ-900, 165 đô la cho DP-203, và 299 đô la mỗi năm cho AWS Skill Builder là con số tại thời điểm viết, không phải cam kết.

Một cảnh báo quan trọng khác là điều mà không ai bán khóa học muốn nói to. Không tài nguyên nào trong số này tự nó giúp bạn được tuyển; thứ giúp bạn có cuộc phỏng vấn là hai hoặc ba pipeline bạn tự xây, từng làm hỏng và có thể giải thích, tốt nhất là có Terraform trong repository. Chứng chỉ giúp vượt qua vòng sàng lọc; dự án giúp bạn thắng vòng kỹ thuật.