Xin chào các bạn đọc giả, đã nhiều năm tôi không viết blog, thế giới của dữ liệu đã có nhiều bước tiến vượt bậc cả về số lượng lẫn chất lượng, đến nỗi ta còn không thể nắm bắt được hết chuyện gì đang diễn ra. Nào là Blockchain, ChatGPT, AI Art generator, Web3, Data Lakehouse, Data Mesh và hàng hà sa số open source giúp cho công việc xử lý dữ liệu ngày càng thuận lợi hơn bao giờ hết. Tôi rất mong muốn sẽ càng nhiều người được phổ cập thông tin như thế qua bài chia sẻ của mình. Nên qua năm 2023, tôi quyết định hàng tuần sẽ ra một bài blog nho nhỏ xoay quanh chuyện nghề và một bài blog hướng dẫn công nghệ mỗi tháng một lần. Hy vọng sẽ mang lại thông tin, kinh nghiệm, cũng như góc nhìn cá nhân cho các bạn đọc đang theo dõi blog tới thời điểm này.

Hiện tại, tôi có giảng dạy tại học viện AIDE thông qua hình thức online, một phần muốn “lôi kéo” nhiều bạn tham gia vào dự án hiện tại của tôi, phần khác là muốn thỏa mãn sở thích hướng dẫn, chia sẻ của mình, nhưng quan trọng vẫn là muốn giúp các bạn trẻ nhập môn và tiến nhanh hơn trong sự nghiệp của bản thân. Do đó, trong blog tuần này, tôi sẽ cung cấp một vài lý do chủ quan tại sao các bạn trẻ nên bắt đầu lĩnh vực Data với vai trò là Data Engineer.

Đây là tâm nguyện đầu tiên của mình khi trở về Việt Nam sau 1 năm học tập và nghiên cứu tại JAIST. Nhằm mong dấn thân vào trải nghiệm, thử thách bản thân mình với những công nghệ state-of-the-art trong Big Data.

Sau hơn 1 năm làm việc và nghiên cứu, trày mình tróc vảy, rốt cuộc cũng gom góp được chút ít chia sẻ cho anh chị bạn bè gần xa quan tâm và muốn ứng dụng Big Data vào tổ chức của mình.

Slide sẽ dẫn dắt mọi người đi vào cuộc hành trình của Data từ lúc còn trên giấy bút cho đến các hệ thống Business Intelligent và tại sao công nghệ Big Data là cấp thiết trong thời đại hiện nay khi muốn nâng cao khả năng sản xuất và cạnh tranh với đối thủ của mình. Các anh chị muốn lập team làm về Big Data cũng sẽ hiểu được những khó khăn và thử thách của anh em dev đang đối mặt, nhờ vậy mà có những chính sách và phúc lợi tốt hơn để bồi dưỡng đội ngũ của mình.

Đây là lần đầu mình talk trong một sự kiện lớn do TopDev kết hợp VNG tổ chức nên mình rất làm vinh dự và háo hức được chia sẻ những kiến thức cũng như kinh nghiệm học tập làm việc trong hơn 1 năm qua. Sự kiện này nhằm mục đích chính giống lên hồi chuông để mọi người ở các lĩnh vực khác nhau chú ý và quan tâm hơn đến “mỏ vàng” này.

Slide trình bày trên tóm tắt những khái niệm cơ bản về Data Science. Sau đó, các bạn sẽ biết chức danh Data scientist ra đời như thế nào. Từ đây, bạn nào quan tâm hơn về vai trò này có thể tham khảo các con đường sự nghiệp mà thị trường hiện nay đang đòi hỏi.

Chặng đường trở thành một Data Scientist khá dài, 2-3 năm thậm chí là 5 năm tuỳ năng lực của mỗi người. Có bạn chọn cho mình con đường học thuật từ cử nhân, master cho đến PhD. Có bạn học xong cử nhân thì tìm kiếm ngay cho mình cơ hội nghiên cứu ở các công ty. Có bạn lại chọn cho mình phát triển ở vị trí Data Engineer/Data Analyst chuyên phân tích dữ liệu Big Data. Dù bạn ở vị trí nào đi nữa thì điều quan trọng nhất là bạn đã đóng góp được gì cho dự án mà mình tham gia.

Trong bài viết này, tôi sẽ tản mạn một chút về quá trình học tập Machine Learning của tôi trong thời gian qua. Từ lúc tôi còn ngồi ghế nhà trường cho đến lúc đi làm. Bạn đọc ở đây có lẽ cũng có nhiều điểm chung như tôi, cũng đã từng thử qua nhiều phương pháp học Machine Learning khác nhau, cũng đã từng trải nghiệm và chọn lọc ra cách học phù hợp nhất đối với bản thân. Cách tiếp cận của tôi có lẽ không phải là cách tốt nhất nên ta chỉ tham khảo để giao lưu thêm thôi nhé.

Tiếp tục đọc “Con đường học tập Machine Learning của tôi” →

Tôi xin dành ra mục này để tổng hợp lại những phát biểu nói lên ý nghĩa của việc học. Từ đó, hy vọng chúng ta sẽ có thêm động lực để trao dồi thêm nhiều kiến thức và thực hiện nghiên cứu hằng ngày.

Được đi học chắc chắn là đỡ cực nhọc hơn rất nhiều so với việc “kiếm sống”. Quan trọng hơn, khi có kiến thức, bạn mới cảm thấy “cuộc sống này có nhiều điều tốt đẹp” và “đáng sống”.

Một nghề thì sống đống nghề thì chết.

Xã hội không dùng được kiến thức trong đầu chúng ta, chỉ khi nào ta biến kiến thức đó thành sản phẩm dùng được thì khi đó kiến thức mới thực sự có giá trị.

Học mà không hành thì học vô ích, hành mà không học thì hành không trôi chảy

Tự học là thuộc tính của trí tuệ gắn liền với bản năng sinh tồn

Tri thức tự nó là sức mạnh

Người thích tự học thường có lối sống theo lý tính hơn là sống theo cảm tính vốn thường gắn liền với các bản năng; họ nhận ra được cái giá trị của đời sống tinh thần.

Người trí thì vui, người nhân từ thì sống lâu.

Ai có khả năng tự học thường tự tin, tri túc và tự trọng.

Người tự học vì nhu cầu trí tuệ biết tự đánh giá mình nên tự chủ, dễ nhận ra rằng “càng học càng thấy mình dốt” cho nên thường khiêm tốn.

Kẻ nào không phấn phát tìm hiểu thì ta không giảng cho, không ráng lên để phát biểu ý kiến thì ta không khai phát cho, ta nêu ra một góc cạnh (của vấn đề) mà không tự suy nghĩ tìm ra ba góc kia, thì ta không dạy cho nữa. Cần trở nên năng động , sáng tạo , không ỷ lại, không phụ thuộc vào người khác

Tự học là một công việc gian khổ , đòi hỏi lòng quyết tâm và sự kiên trì .Càng cố gắng tự học con người càng trau dồi được nhân cách và tri thức của mình .Chính vì vậy tự học là một việc làm độc lập gian khổ mà không ai có thể học hộ ,học giúp. Bù lại, phần thưởng của tự học thật xứng đáng : đó là niềm vui, niềm hạnh phúc khi ta chiếm lĩnh được tri thức. Biết bao những con người nhờ tự học mà tên tuổi của họ được tạc vào lịch sử

Học tập những trải nghiệm từ sách để trở thành một người vững vàng, có tầm hiểu biết và dễ dàng vượt qua những thử thách trong cuộc sống tương lai, khi đã bước vào tuổi trưởng thành.

Có thể bạn đi sau, đi chậm hơn bạn bè nhưng không sao cả, quan trọng là cái đích bạn hướng tới. Can đảm lên bạn nhé

Bạn vẫn còn tương lai đang rộng mở ở phía trước, ánh mắt cha mẹ đang mong ngóng thành công của chính bạn và cho cuộc sống của đất nước sau này.

Bài viết này dành cho những bạn sắp bước chân vào lĩnh vực Công nghệ thông tin, hay những bạn còn đang phân vân về chuyên ngành mà mình sẽ chọn trước khi bước vào năm 3 Đại học. Đối với các bạn còn ở phổ thông, có lẽ các bạn còn mơ hồ về lĩnh vực này, nhiều bạn tưởng tượng mình sẽ học thêm về word, excel, hay sửa chữa, lắp ráp máy tính, chỉnh sửa ảnh photoshop, làm game, làm web này nọ hay cao siêu hơn là làm hacker như những phim hành động bạn thường xem và người nhà của bạn cũng nghĩ như vậy.

Trong khi đó, các bạn năm nhất ít nhiều cũng sẽ đọc được các comment hay bài viết đại loại như học khoa học máy tính là đi bán sách dạo, hệ thống thông tin thì sau này chỉ đi nhập dữ liệu, kĩ thuật phần mềm thì chỉ có mở tiệm bán đĩa CD, mạng máy tính thì đi cắt dây điện hay mở tiệm net, đọc xong nhiều bạn sẽ có suy nghĩ có lẽ khỏi đi học thì hơn.

Ngoài ra, ắt hẳn nhiều bạn sẽ đọc được bài viết thần thánh “Lập Trình Viên Không Có Gì Cao Sang”, đây là bài viết rất dễ khiến bạn nản lòng và thoái chí. Còn lỡ đọc được cuốn sách “Dạy con làm giàu” thì các bạn cũng đừng quá ảo tưởng mà đánh mất chính mình và hoài bão ban đầu khi đã quyết định dấn thân vào IT. Hãy luôn giữ vững lập trường.

Do vậy, mình sẽ liệt kê ra tất cả những ngành học mà các bạn sẽ bắt gặp khi bước chân vào lĩnh vực IT thông qua việc so sánh giữa một suy nghĩ còn non nớt (trẻ trâu) và một suy nghĩ đã từng trải. Thêm vào đó, mình chân thành đưa ra một vài lời khuyên như sau:

• Đừng sợ coding vì nó là một phần sự nghiệp của bạn, dù có né tránh cũng không được, hãy tập “yêu” việc coding.
• Đừng sợ và chán ghét toán học vì nó là một phần kĩ năng của bạn, nếu càng cố gắng né trành thì chỉ càng thêm hối hận về sau mà thôi.
• Hãy đi “học ké” nhiều lớp không thuộc chuyên ngành của mình để mở mang kiến thức và tầm nhìn của mình về thực trạng cũng như xu hướng hiện tại trong ngành. Nếu bạn đang học kĩ thuật phần mềm thì bạn có thể học ké thêm về hệ thống thông tin (thiết kế, truy vấn, và xử lý cơ sở dữ liệu), mạng máy tính (bảo mật, cài đặt, quản trị hệ thống mạng), hay khoa học máy tính (trí tuệ nhân tạo, machine learning, computer vision, natural language processing). Từ đó, bạn có thể tạo ra những ứng dụng phần mềm chất lượng cao, chạy ổn định, cũng như có nhiều nội dung AI trong đó.
• Nếu muốn học lên cao học (thạc sĩ, tiến sĩ) hay theo đuổi sự nghiệp nghiên cứu, thì các bạn nên học kĩ về toán và AI vì các kì thi đầu vào lúc nào cũng đụng đến hai môn này.
• Nếu có dự định startup thì hãy khai thác thị trường trong nước, xem quê nhà mình cần giải quyết gì để startup theo hướng đó. Đừng mơ mọng, ảo tưởng về nước Mĩ nữa.

Tiếp tục đọc “Dành cho các bạn sắp bước chân vào lĩnh vực Công nghệ thông tin” →

LaTeX là một công cụ được khuyến nghị để viết luận văn và các bài báo khoa học. Do có cơ chế quản lý nội dung văn bản mạnh mẽ, hỗ trợ đầy đủ việc hiển thị các biểu thức toán học, cộng với rất nhiều thư viện đi kèm để vẽ biểu đồ và đồ thị dạng vector nên LaTeX được các nhà khoa học trên thế giới sử dụng.

Nếu bạn đang sử dụng Word để soạn thảo luận văn, có lẽ bạn đang mất rất nhiều thời gian và công sức để canh chỉnh từng li từng tí các dòng. Trong khi nội dung các chương ngày càng nhiều và phức tạp, bạn cảm thấy mọi thứ trở nên quá rối rắm. Lúc này, LaTeX chính là công cụ cứu cánh cho bạn. Trong bài viết này, tôi xin chia sẻ cấu trúc cơ bản nhất gồm các file và folder cần thiết để tiến hành viết và quản lý luận văn bằng LaTeX.

Github: https://github.com/ongxuanhong/LaTeX-thesis-template

Tiếp tục đọc “Viết luận văn bằng LaTeX” →

Bài viết này nhắm đến đối tượng là những bạn sinh viên sẽ và đang viết luận văn tốt nghiệp. Cũng như các bạn sinh viên khác, khi tìm kiếm các hướng dẫn về viết luận văn, đa số các bài viết chỉ trình bày các thủ tục, lý do, mục đích và định dạng luận văn như thế nào. Tuy nhiên, những gì tôi tìm kiếm là những kinh nghiệm thực tế trong quá trình viết luận văn. Do vậy, trong bài viết này, tôi xin chia sẻ với mọi người một vài kinh nghiệm mà tôi đã góp nhặt được khi viết luận văn tốt nghiệp.

Github: https://github.com/ongxuanhong/latex-thesis-template

Tiếp tục đọc “Kinh nghiệm viết luận văn” →

Git là phần mềm dùng để quản lý và kiểm tra các phiên bản khác nhau trong quá trình phát triển mã nguồn. Tôi thường sử dụng Git để quản lý code cũng như để hoàn thành luận văn gần đây của mình. Trong bài viết này, tôi xin tổng hợp lại ghi chú các thao tác lệnh thường dùng trong Git.

Tiếp tục đọc “Git notes” →