<p><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Dear FUNiXers,</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Thân gửi anh chị và các bạn thư mời cùng link join chương trình </span><strong style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">xTalk 175: Ngành IT trong các lĩnh vực Nhà nước</strong></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Công nghệ thông tin (CNTT) đã và đang có tác động sâu sắc đến mọi mặt của đời sống kinh tế – xã hội. Nhận thức rõ điều này, Đảng, Nhà nước ta đã và đang thực hiện mạnh mẽ chủ trương ứng dụng CNTT trong hoạt động của cơ quan Nhà nước. Chính phủ đã ban hành Nghị quyết số 26/NQ-CP, trong đó có nhiệm vụ phát triển nguồn nhân lực công nghệ thông tin, xây dựng chính sách thu hút và đãi ngộ, chế độ phụ cấp đặc thù đối với cán bộ, công chức, viên chức làm CNTT. Nhanh tay</span><span style="color: rgb(5, 5, 5);"> </span><a href="https://forms.gle/Shci3YXU7HcwS5MA" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="color: rgb(17, 85, 204);"><strong>ĐĂNG KÝ</strong></a><span style="color: rgb(5, 5, 5);"> </span><span style="color: rgb(0, 0, 0); background-color: transparent;">xTalk 174 để không bỏ lỡ những thông tin hữu ích về bối cảnh cũng như nhu cầu tuyển dụng của ngành IT trong các lĩnh vực Nhà nước nhé!</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Chi tiết:</span></p><ul><li class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent;">Thời gian: 20:00 - 21:00, </span>T<strong style="background-color: transparent;">hứ Bảy, ngày 30/03/2024</strong></li><li class="ql-align-justify">L<strong style="background-color: transparent;">INK ĐĂNG KÝ: </strong><a href="https://forms.gle/Shci3YXU7HcwS5MA8" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="background-color: transparent; color: rgb(17, 85, 204);">https://forms.gle/Shci3YXU7HcwS5MA8</a><span style="background-color: transparent;">&nbsp;</span></li><li class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent;">Meeting ID: 84678076157</span></li><li class="ql-align-justify"><strong style="background-color: transparent;">LINK THAM GIA:</strong><a href="https://funix-edu-vn.zoom.us/j/84678076157" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="background-color: transparent; color: rgb(17, 85, 204);"> https://funix-edu-vn.zoom.us/j/84678076157</a></li><li class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent;">Khách mời:</span><strong style="background-color: transparent;"> Mentor Thái Duy Quý</strong></li><li class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent;">Thông tin thêm về khách mời:&nbsp;</span></li></ul><p class="ql-align-justify"><a href="https://funix.edu.vn/chan-dung-mentor/giang-vien-cntt-gan-bo-voi-cong-viec-mentor-truc-tuyen/" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="background-color: transparent; color: rgb(17, 85, 204);">Giảng viên CNTT gắn bó với công việc mentor trực tuyến</a></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Bạn có thể xem lại các chương trình xTalk khác </span><a href="https://youtube.com/playlist?list=PLxW5jnOmXXdyf6izE9_fw9_XXJU-6lU3k" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="background-color: transparent; color: rgb(17, 85, 204);">Tại đây</a><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">.</span></p><p class="ql-align-justify"><strong style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Lưu ý:</strong><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);"> Khi tham gia xTalk, bạn vui lòng đăng nhập Zoom theo tên đăng ký + MSSV (Ví dụ: FX02197_ Nguyễn Văn A), không để tên mặc định theo tên thiết bị như Iphone, Galaxy…</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Hẹn gặp các bạn tại buổi Talk!</span></p><p class="ql-align-justify"><strong style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">BAN TỔ CHỨC XTALK</strong></p>

<p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Dear FUNiXers,</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Thân gửi anh chị và các bạn thư mời cùng link join chương trình </span><strong style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">xTalk 190: Cuộc chiến "khốc liệt" của những học sinh khối chuyên Cấp 3 chuyển ngành IT</strong></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Có thể nói, nóng bỏng tuyển sinh đầu cấp luôn “đến hẹn lại lên” vào mỗi mùa tuyển sinh từ nhiều năm qua. Những cuộc đấu căng thẳng đó xuất phát từ quan điểm phân luồng để định hướng nghề nghiệp. xTalk số 190 sẽ giúp bạn xác định khả năng tiếp cận ngành học của bản thân, mức độ chuyển ngành thành công… và giúp bạn đưa ra quyết định có nên theo đuổi nghề IT hay không. Nhanh tay truy cập vào form </span><a href="https://forms.gle/Shci3YXU7HcwS5MA" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="color: rgb(17, 85, 204);"><strong>ĐĂNG KÝ</strong></a><span style="color: rgb(0, 0, 0); background-color: transparent;"> để gửi câu hỏi tới khách mời và chương trình ngay lúc này!</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Chi tiết:</span></p><ul><li class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent;">Thời gian: 20:00 - 21:00, </span><strong>T</strong><strong style="background-color: transparent;">hứ Bảy, ngày 13/07/2024</strong></li><li class="ql-align-justify"><strong>L</strong><strong style="background-color: transparent;">INK ĐĂNG KÝ:</strong><span style="background-color: transparent;"> </span><a href="https://forms.gle/Shci3YXU7HcwS5MA8" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="background-color: transparent; color: rgb(17, 85, 204);">https://forms.gle/Shci3YXU7HcwS5MA8</a><span style="background-color: transparent;">&nbsp;</span></li><li class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent;">Meeting ID: 897 7510 5155</span></li><li class="ql-align-justify"><strong style="background-color: transparent;">LINK THAM GIA:</strong><a href="https://funix-edu-vn.zoom.us/j/82904988654" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="background-color: transparent; color: rgb(17, 85, 204);"> </a><a href="https://funix-edu-vn.zoom.us/j/89775105155?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTAAAR0kISJvPYryREN7_q02JvQcDryfSu97A279OvTBuD_bTc61Udbm2VxWavw_aem_AXNvWpK8rxBm8UCmP5AnHxJusc4VgFiXJbxhUF8e9hLpk4FcDQpE2hyuD8KPStkdxNervt8CftyYP4VirME1Rgnu" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="background-color: transparent; color: rgb(17, 85, 204);">https://funix-edu-vn.zoom.us/j/89775105155</a></li><li class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent;">Khách mời: </span><strong style="background-color: transparent;">Mentor Nguyễn Cát Tiểu Giang</strong></li></ul><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Bạn có thể xem lại các chương trình xTalk khác </span><a href="https://youtube.com/playlist?list=PLxW5jnOmXXdyf6izE9_fw9_XXJU-6lU3k" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="background-color: transparent; color: rgb(17, 85, 204);">Tại đây</a><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">.</span></p><p class="ql-align-justify"><strong style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Lưu ý:</strong><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);"> Khi tham gia xTalk, bạn vui lòng đăng nhập Zoom theo tên đăng ký + MSSV (Ví dụ: FX02197_ Nguyễn Văn A), không để tên mặc định theo tên thiết bị như Iphone, Galaxy…</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">Hẹn gặp các bạn tại buổi Talk!</span></p><p class="ql-align-justify"><strong style="background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0);">BAN TỔ CHỨC XTALK</strong></p>

<h2><strong>1. Định nghĩa và quy trình một dự án khoa học dữ liệu </strong></h2><p>Mentor Nguyễn Hải Nam Cố vấn kỹ thuật của Nhà thông minh LUMI. Là thạc sĩ Khoa học máy tính tại đại học UNICAS (Ý), anh từng đảm nhiệm vị trí Kỹ sư tối ưu tại VNPT và AI R&amp;D Team Leader tại ASILLA Japan, một start-up chuyên về AI trong lĩnh vực y tế.</p><p>Mentor Nam mở đầu chương trình với định nghĩa của Data Science (Data Science) – Ngành khoa học dữ liệu: tất cả những công việc liên quan đến thao tác, sử dụng dữ liệu: từ thu thập, dự đoán, phân tích, đến đưa ra mô hình, phát triển thành API hoặc dịch vụ, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu… Sự bùng nổ của Data Science trong những năm gần đây là nhờ có sự bùng nổ của khối lượng dữ liệu cùng sự phát triển của thuật toán và các bài báo khoa học.</p><p>Một báo cáo về Bối cảnh ngành công nghiệp IT ở Việt Nam của TopDev cho thấy Machine learning/AI, và Big Data/Data Science là hai trong số các kỹ năng sẽ được các nhà tuyển dụng mong đợi nhất, được săn đón nhất trong tương lai gần. Tuy nhiên, mentor Nguyễn Hải Nam cũng nhấn mạnh, đây không phải kỹ năng đang được tuyển dụng nhiều nhất ở Việt Nam. Do nước ta đang phát triển theo hướng trở thành một nước chuyên về gia công phần mềm, các kỹ năng được tuyển nhiều nhất vẫn là lập trình front-end, web, mobile…</p><p>Tiếp đến anh chia sẻ về 5 bước cơ bản của một quy trình khoa học dữ liệu:</p><ol><li><strong>Obtain</strong> – Thu thập/tìm kiếm dữ liệu: Bài toán Data Science nào cũng bắt đầu bằng việc thu thập data;</li><li><strong>Scrub </strong>– Làm sạch dữ liệu: Data có được trong bước 1 chỉ là dữ liệu thô, cần “làm sạch”, chuyển thành định dạng mà máy có thể đọc hiểu;</li><li><strong>Explore</strong> – Khai phá dữ liệu: Đây là một bước rất quan trọng, liên quan đến việc xử lý, tìm ra thông tin trong data;.</li><li><strong>Model</strong> – Mô hình hóa dữ liệu: Tạo ra mô hình dùng dữ liệu để đưa ra quyết định. Ví dụ như khi bạn cần quyết định đi đường nào để tránh tắc đường thì bạn cần một mô hình với các input như lưu lượng di chuyển trên mỗi con đường, số lượng người trên các con đường xung quanh…. Và output là đi con đường nào đi nhanh nhất. Việc Google Map từ chỗ chỉ có thể đưa ra đường đi ngắn nhất 5-7 năm trước đây cho đến việc có thể tính toán đường đi nhanh nhất chính là một bước tiến trong modeling.</li><li><strong>Interpret</strong> – Diễn giải dữ liệu: Ở bước này, bạn sẽ cần quan tâm đến việc khi đã có mô hình thì làm sao để đưa vào sử dụng, đặc biệt là khi số người sử dụng lên đến con số hàng triệu.</li></ol><p><img src="https://funix.edu.vn/wp-content/uploads/2020/09/zoom-talk-4-1-e1600106126200.png" height="497" width="870">5 bước của một quy trình khoa học dữ liệu (slide diễn giả)</p><p>Quy trình trên được giải thích cặn kẽ hơn trong 10 bước cụ thể. Một dự án về Data Science bắt đầu với việc hiểu rõ bài toán kinh doanh (Business understanding), tiếp đến là quyết định làm thế nào để dùng dữ liệu để giải quyết bài toán kinh doanh (Analytic approach)</p><p>Sau Yêu cầu, thu thập, hiểu, và làm sạch dữ liệu (Data requirements, Data collection, Data understanding, Data preparation), mô hình hóa, đánh giá, triển khai mô hình (Modeling, Evaluation, Deployment). Mentor Nguyễn Hải Nam Nam đặc biệt nhấn mạnh tầm quan trọng của Feedback – một bước rất quan trọng để giúp phần mềm được cải tiến. Anh cho rằng khi một phần mềm được công bố mà không có bất cứ một lỗi nào thì chứng tỏ nó đã được ra mắt quá muộn. Các nhà phát triển chỉ cần một sản phẩm phần mềm có thể sử dụng, có thể mang lại lợi ích là sẽ cho ra mắt, chứ không bao giờ chờ cho đến khi nó hoàn thiện.</p><p>&nbsp;</p><p><img src="https://funix.edu.vn/wp-content/uploads/2020/09/zoom-talk-4-2.png" height="457" width="758">Chi tiết quy trình một dự án Data Science (slide diễn giả)</p><p>&nbsp;</p><h2><strong>2. Các nhóm nghề nghiệp chính trong Data Science </strong></h2><p>Mentor Nguyễn Hải Nam đi sâu vào bốn phân ngành chính trong khoa học dữ liệu, và các mảng việc của mỗi vị trí trong một dự án.</p><p><strong>Data analyst</strong>: Vị trí phân tích dữ liệu tập trung từ bước Business understanding cho đến Data understanding, làm việc với công cụ phân tích dữ liệu như Python, Tableau… Công việc này cần đến các kỹ năng như xử lý dữ liệu, dữ liệu bảng, một số kỹ năng toán và machine learning</p><p><strong>Machine Learning/Deep learning Engineer</strong>: Kỹ sư học máy tập trung vào phần triển khai mô hình, với các bước Data Preparation, Modeling, Evaluation. Nhiệm vụ của ML/DL Engineer là phải tạo được một mô hình với đề bài mà Data Analyst đưa ra, tìm ra được một giải pháp đủ tốt cho bài toán đang được đặt ra.</p><p>Machine Learning/Deep learning có xuất phát điểm chung là Machine Learning. Nhưng 10 năm trở lại đây Deep Learning phát triển đủ mạnh về 2 nhánh (xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính) để tách riêng.</p><p>Machine Learning cần nhiều kiến thức chuyên gia trong ngành (domain expert), để phân tích những trường dữ liệu, thông tin trong dữ liệu (feature) có ích cho mô hình của các bạn. Trong khi Machine Learning cần đến các công cụ liên quan đến xác suất và tư duy, thì Deep Learning lại sử dụng một cấu trúc gọi là neural network – mạng lưới mô phỏng não bộ con người. Ngành này vận dụng các công cụ liên quan đến cách não con người vận hành, suy nghĩ và đưa ra quyết định.</p><p><strong>Data Engineer</strong>: Nhiệm vụ của một Kỹ sư dữ liệu là đưa ra yêu cầu về dữ liệu, thu thập, lưu trữ, truy xuất, xử lý… dữ liệu. Với các công ty có một khối lượng data khổng lồ như Viettel, Shopee… đây không hề là một công việc đơn giản. Đây là vị trí có nhiều việc làm nhất trong Data Science.</p><p><strong>Data Scientist</strong>: Nằm ở một “đẳng cấp” cao hơn các vị trí trên, nhà khoa học dữ liệu cần phải nắm được toàn bộ chu trình của một dự án Data Science từ A đến Z, với sự tập trung đặc biệt vào các bước: Business understanding: nắm được dự án đưa ra để giải quyết bài toán kinh doanh nào, Data understanding: hiểu rõ dữ liệu; Feedback: hiểu được vấn đề đang xảy ra ở đâu. Vị trí này cần có một tầm nhìn rộng lớn, bao quát được toàn bộ dự án.</p><p><img src="https://funix.edu.vn/wp-content/uploads/2020/09/zoom-talk-4-2-e1600106881391.jpg" height="408" width="870">4 vị trí Data Science và những kỹ năng cần thiết ở các mức độ: L – large: kỹ năng sâu, M – Medium: kỹ năng trung bình, S – kỹ năng ở mức nhập môn.</p><p>Chương trình kết thúc với rất nhiều câu hỏi khán giả dành cho mentor Nguyễn Hải Nam:</p><h2><strong>3. Câu hỏi về việc làm ngành Data Science: </strong></h2><p><strong>Công việc thường ngày của một Data Scientist là như thế nào ạ, so với phát triển phần mềm thì có code nhiều không ạ?</strong></p><p><br></p><p>Ngoài code ra thì bạn sẽ cần giao tiếp với khách hàng, sếp, đồng nghiệp. Tuy vậy, code vẫn là một tác vụ rất quan trọng. Nhưng cùng là code nhưng bạn sẽ được trả lương cao hơn các việc lập trình khác vì giá trị bạn mang lại sẽ nhiều hơn.</p><p>Anh cho em hỏi th<strong>eo như một số ý kiến trên internet, thì sinh viên Data Science mới ra trường sẽ có thể chưa làm được Data Scientist ngay mà sẽ bắt đầu từ vị trí Data Analyst hoặc Data Engineer. Anh thấy ý kiến này có đúng ko ạ?</strong></p><p><br></p><p>Ý kiến này đúng. Bạn phải rất xuất sắc, hoặc rất may mắn thì mới xin được làm Data Scientist khi vừa ra trường. Thông thường mọi người sẽ có xuất phát điểm ở ba vị trí kia: Thuần về dữ liệu thì làm Data Engineer, phân tích/xử lý dữ liệu thì Data Analyst, mô hình hóa thì làm Machine Learning Engineer. Data Scientist thì phải đủ “cứng” ở tất cả các kỹ năng trên.</p><p>Mentor cho em xi<strong>n ý kiến về nhu cầu việc làm AI so với Data Science ạ?</strong></p><p><br></p><p>Việc làm về Ai sẽ ít hơn và khó hơn về Data Science, do có ít công ty làm hơn. Ở Việt Nam, khoa học cơ bản nhận được ít sự quan tâm hơn là khoa học ứng dụng.</p><p>Để phát triển l<strong>ên Data Scientist thì theo anh nên bắt đầu công việc là Data Engineer hay Data Analyst, Machine Learning Engineer sẽ phù hợp hơn ạ? Hay mình nên trải qua hết các công việc ạ?</strong></p><p><br></p><p>Bạn nên tìm hiểu về Data Science từ 3-6 tháng rồi sau đó chọn nhánh rẽ, có thể học trước 1-2 môn đầu để xem mình hợp với cái gì, thích cái gì… Bạn thích công nhu cầu cao, không lo thất nghiệp (Data Engineer), hay nhu cầu ít nhưng vị trí tinh hoa, có thể làm việc mà người khác không làm được. Nếu là lựa chọn sau thì bạn phải chấp nhận rủi ro, thu hẹp cơ hội nghề nghiệp của mình.</p><p>Tuy nhiên để xin được việc thì bạn phải đi sâu, nếu đi rộng thì cần 2-5 năm mới đủ để xin việc.</p><p>Mentor, với lư<strong>ợng dữ liệu bao nhiêu thì một công ty có bộ phận Data Science? </strong></p><p><br></p><p>Ở Việt Nam, số lượng công ty có vị trí về Data Science không nhiều, không vượt quá 100. Phần lớn các doanh nghiệp sẽ thuê service provider. Con số các service provider, ví dụ để chạy dịch vụ dữ liệu từ nhà mạng điện thoại, thì có rất nhiều.</p><p>Em xin hỏi tu<strong>ổi nghề ngành này đến bao nhiêu tuổi vậy mentor? </strong></p><p><br></p><p>Ngành mới như Data Science thì khó mà nói về tuổi ngành. Theo mình thì tuổi tác không là vấn đề. Ví dụ như theo mình quan sát, độ “chín” của một lập trình viên ở nước ngoài là 35-40.</p><h2>4. Câu hỏi v<strong>ề việc học ngành Data Science: </strong></h2><p><br></p><p>Bắt đầu Dat<strong>a Science như thế nào? Và làm thế nào để giỏi? </strong></p><p><br></p><p>Hãy bắt đầu bằng cách tìm với Google “How to become a data scientist”, bạn sẽ tìm ra rất nhiều nguồn tài nguyên. Chương trình Machine Learning/Data Science của xSeries sẽ giúp bạn bớt thời gian tự mày mò tìm hiểu. Nhưng nếu bạn muốn đi một mình thì vẫn có thể tìm tòi và đến đích.</p><p>Để giỏi, cần nắm chắc Toán và lập trình, đây là 2 nền tảng cơ bản của Data Science.</p><p>Em kinh ng<strong>hiệm 3 năm làm thống kê, biết lập trình, database có phù hợp với Data Science không ạ? </strong></p><p><br></p><p>Toán rất tốt rồi chỉ cần cày lập trình là làm được Data Science. Data Scientist khi học thì hay gặp vấn đề về lập trình, khi làm thì hay gặp vấn đề về toán. Nếu không nắm đủ sâu về toán thì bạn sẽ không lên đc các vị trí quan trọng, không đi được xa trong ngành này.</p><p>Data Scie<strong>nce cần học tốt những mảng nào của môn Toán?</strong></p><p><br></p><p>Xác suất thống kê (cần nắm rất sâu và chắc), đại số tuyến tính (mức vừa phải), giải tích (không cần quá nhiều).</p><p>Bắt đầu <strong>học về Data Science nên luyện thuật toán trên Codewar, Hackerrank hay tập trung học các kỹ năng analysis như Numpy, Pandas?</strong></p><p><br></p><p>Lập trình là kỹ năng cơ bản của Data Science. Cá nhân mình trước khi chuyển sang Data Science thì đã bỏ ra 3 tháng “cày” để lên top của hackerrank. Nếu bạn đã rất giỏi về lập trình thì chỉ cần học về kỹ năng analysis.</p><p>Nếu xuấ<strong>t phát điểm là lập trình viên, thì phải cần bổ sung những kiến thức gì để nhảy qua được Data Scientist ạ?</strong></p><p><br></p><p>Nếu bạn là một developer giỏi, hiểu rõ về lập trình, thuật toán, database thì cần ôn kiến thức về toán là chuyển sang học Data Science được. Quan trọng là bạn phải xác định kỹ năng lập trình của mình đến đâu. Khi sếp hoặc team BA đưa ra một vấn đề, bạn mất bao lâu để biến ý tưởng của họ thành một thứ có thể chạy trên máy tính? Khoảng thời gian đó sẽ thể hiện trình độ của bạn đến đâu.</p><p>Theo t<strong>rình bày của anh thì em hiểu AI là một mảng nhỏ trong Data Science, giải quyết các bài toán khác với các bài toán trong Data Science. Em muốn học sâu về AI, khóa học Data Science của Funix có dạy sâu về AI không anh? </strong></p><p><br></p><p>Nếu quan tâm đến AI thì bạn nên học Machine Learning. Đây là một công cụ được sử dụng rất nhiều trong AI, vượt trội hẳn so với các kỹ thuật khác trong lĩnh vực này. Bạn có thể học về Machine Learning để hiểu rõ bức tranh về AI rồi chọn một hướng đi sâu hơn.</p><p>Data Science rất khác với AI. Data Science là bài toán sử dụng dữ liệu để tạo ra lợi ích, còn AI là bài toán tạo ra thực thể trên máy tính có thể mô phỏng hành vi/trí tuệ con người. Ví dụ như bài toán phân tích thị trường nhà đất, Google Map là Data Science, bài toán để máy làm các tác vụ mà con người có thể làm tốt như xe tự lái, AlphaGo là AI. Đương nhiên Ai sử dụng data như một công cụ lớn, giống như đi xe cần xăng. Nhưng dữ liệu chỉ là một phần, Ai còn rất nhiều phần khác như khoa học tư duy, khoa học ý thức, khoa học não bộ. Có những bài toán trong AI (ví dụ như cấy chip vào não bộ – Neuralink của Elon Musk) hoàn toàn không phải về Data Science.</p><p>Thưa <strong>mentor, làm về Machine Learning Engineer/AI hay Data Scientist thì đều học cả 2 khóa xSeries Machine Learning và Data Science ạ? Nên học chứng chỉ nào trước hay học cả 2 cùng lúc?</strong></p><p><br></p><p>Bạn không nên học 2 chứng chỉ cùng lúc, vì lượng kiến thức trong 1 CC đã đủ lớn để bằng một chương trình thạc sĩ. Nếu bạn chỉ muốn làm việc với dữ liệu, quan tâm đến việc làm thế nào để tạo ra lợi ích từ dữ liệu thì hãy lựa chọn Data Science. Nếu bạn hứng thú với AI, bài toán mà con người đang muốn máy móc thay thế thì hãy đi theo Machine Learning.</p><p>Sau khi tốt nghiệp Fun<strong>ix, thì mình cần trang bị thêm các chứng chỉ gì khác để hồ sơ xin việc gây được sự chú ý khi nộp cho công việc về Data Science ạ?</strong></p><p><br></p><p>Bằng cấp chỉ là tấm vé để vào cửa. Nhà tuyển dụng sẽ ít quan tâm đến bằng cấp (kể cả các chứng chỉ professional của google), mà chủ yếu là kiến thức, kinh nghiệm, dự án Data Science bạn đã làm. Muốn gây chú ý thì bạn nên có thành tích trong ngành này, thông qua việc tham gia vào các cuộc thi, đóng góp vào các open project, </p><p>repo </p><p>của riêng bạn để push thông tin, dl đủ tốt vào.</p><p>Từ nguồn nào để có <strong>thể tiếp cần được các project tuyển Data Science entry level để build kinh nghiệm cho resume?</strong></p><p><br></p><p>Ở Việt Nam có rất nhiều cuộc thi, ở nước ngoài bạn có thể vào Kaggle. Trên đó có nhiều bài toán thể hiện sự sắc bén về nhãn quan, nhạy bén với dữ liệu. Tài nguyên có rất nhiều, quan trọng là có đủ sự lỳ lợm, cứng rắn để theo đuổi không.</p><p>Table of Contents</p><ul><li><a href="https://funix.edu.vn/chia-se-kien-thuc/kham-pha-data-science-nghe-nghiep-sexy-nhat-the-ky-21/#1_dinh_nghia_va_quy_trinh_mot_du_an_khoa_hoc_du_lieu" rel="noopener noreferrer" target="_blank">1. Định nghĩa và quy trình một dự án khoa học dữ liệu </a></li><li><a href="https://funix.edu.vn/chia-se-kien-thuc/kham-pha-data-science-nghe-nghiep-sexy-nhat-the-ky-21/#2_cac_nhom_nghe_nghiep_chinh_trong_data_science" rel="noopener noreferrer" target="_blank">2. Các nhóm nghề nghiệp chính trong Data Science </a></li><li><a href="https://funix.edu.vn/chia-se-kien-thuc/kham-pha-data-science-nghe-nghiep-sexy-nhat-the-ky-21/#3_cau_hoi_ve_viec_lam_nganh_data_science" rel="noopener noreferrer" target="_blank">3. Câu hỏi về việc làm ngành Data Science: </a></li><li><a href="https://funix.edu.vn/chia-se-kien-thuc/kham-pha-data-science-nghe-nghiep-sexy-nhat-the-ky-21/#4_cau_hoi_ve_viec_hoc_nganh_data_science" rel="noopener noreferrer" target="_blank">4. Câu hỏi về việc học ngành Data Science: </a></li></ul><p>Xem video buổi talk tại đây:</p><iframe class="ql-video" frameborder="0" allowfullscreen="true" src="https://www.youtube.com/embed/asGu6pvfqxg?feature=oembed"></iframe><p><br></p>

<p>&nbsp;</p>
<table style="height: 219px; border-color: #aee6c9; background-color: #aee6c9;" width="827" cellspacing="10" cellpadding="10">
<tbody>
<tr>
<td style="border-color: #aee6c9; background-color: #aee6c9; vertical-align: top; width: 783px;">Nhằm mang đến cho người tham dự cái nhìn toàn diện về mã độc tống tiền này cũng như cung cấp những cách thức ngăn chặn kịp thời, FUNiX tổ chức xTalk mang tên<strong> “WannaCry &amp; Cách thức ngăn chặn các loại mã độc tống tiền”.</strong><br />
&#8211; Diễn giả: Anh <strong>Nguyễn Minh Đức – Founder của CyRadar </strong>(Hệ thống phát hiện mối đe dọa nâng cao của FPT), một startup trong lĩnh vực an toàn thông tin<strong><br />
</strong>&#8211; Thời gian: lúc 9h00-10h30 ngày 4/6 (Chủ nhật)<br />
&#8211; Địa điểm: <strong>iHouse Coworking Space</strong>, 131 Yên Hòa, Cầu Giấy, Hà Nội.</p>
<p style="text-align: center;"><strong><a href="https://goo.gl/pLW5PH">ĐĂNG KÝ THAM GIA NGAY TẠI ĐÂY!</a></strong></p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p><strong>12/5: WannaCry tấn công</strong></p>
<p>Ngày 12/5, nhiều bệnh viện ở Anh không thể truy cập hồ sơ bệnh án do ảnh hưởng của virus WannaCry. Đây là loại mã độc khi thâm nhập vào thiết bị, máy tính của người dùng hoặc máy tính trong hệ thống doanh nghiệp sẽ tự động mã hoá hàng loạt các tập tin theo những định dạng mục tiêu như văn bản tài liệu, hình ảnh… Tin tặc công bố thông báo tống tiền, buộc người dùng cá nhân cũng như doanh nghiệp phải thanh toán một khoản tiền trị giá 300 USD tiền Bitcoin trong 3 ngày để lấy lại quyền kiểm soát, nếu không giá sẽ tăng lên gấp đôi, và nếu tiền không được thanh toán trong 7 ngày, các dữ liệu sẽ bị xóa.</p>
<p><img class="size-full wp-image-572 aligncenter" src="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.png?w=712" sizes="(max-width: 640px) 100vw, 640px" srcset="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.png 640w, https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.png?w=150 150w, https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.png?w=300 300w" alt="wannacry funix" data-attachment-id="572" data-permalink="https://congdanso.com/2017/05/23/wannacry-va-cach-ngan-chan-cac-loai-ma-doc-tong-tien/wannacry-funix-2/" data-orig-file="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.png?w=712" data-orig-size="640,374" data-comments-opened="1" data-image-meta="{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}" data-image-title="wannacry funix" data-image-description="" data-medium-file="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.png?w=712?w=300" data-large-file="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.png?w=712?w=640" /><br />
<em>Trong vòng chưa đến 10 ngày, WannaCry đã kịp lây nhiễm tới hơn 250.000 máy tính trên toàn cầu với hơn 100 biến thể khác nhau. DarkoderCrypt0r được coi là hoàn thiện hơn cả trong số các bản sao của WannaCry. Ảnh: Internet.</em></p>
<p>Chỉ trong vài giờ, mã độc WannaCry đã ảnh hưởng tới hơn 114.000 máy tính tại ở 99 quốc gia, trở thành vụ lây nhiễm ransomware lớn nhất lịch sử. số tiền nhóm tin tặc đứng đằng sau WannaCry thu được là khoảng 30.000 USD.</p>
<p><strong>14/5: Virus “muốn khóc” lan đến 150 quốc gia</strong></p>
<p>Sau hai ngày phát hiện, cuộc tấn công sử dụng mã độc tống tiền lớn nhất từ trước đến nay WannaCry đã lây nhiễm thành công hơn 200.000 máy tính sử dụng hệ điều hành Windows, ảnh hưởng tới hơn 10.000 tổ chức tại hơn 150 quốc gia.</p>
<p>Không dừng lại, một phiên bản nâng cấp tinh vi hơn của của WannaCry là WannaCry 2.0 vừa được nhóm tin tặc phát tán và đang tiếp tục lây nhiễm sang hàng trăm nghìn máy tính trên toàn cầu.</p>
<p>Trên thế giới hiện chưa có phần mềm nào có thể giải mã ngoài chính “tác giả” của WannaCry.</p>
<p><strong>4/6: FUNiX tổ chức offline “Ngăn chặn các loại mã độc tống tiền”</strong></p>
<p>Cả thế giới đang lo sợ virus tống tiền WannaCry, Việt Nam cũng không đứng bên lề. Theo Kaspersky, chúng ta nằm trong danh sách 20 nước hàng đầu bị tấn công, bên cạnh Nga, Ukraina, Ấn Độ, Trung Quốc, Đài Loan… Trên khắp các diễn đàn, mạng xã hội, công văn, email nội bộ đều là những thông tin cập nhật cùng cảnh báo khẩn cấp về mã độc WannaCry.</p>
<p><strong>xTalk “WannaCry &amp; Cách thức ngăn chặn các loại mã độc tống tiền” </strong>sẽ diễn ra từ 9h00-10h30 ngày 4/6 tại iHouse Coworking Space, 131 Yên Hòa, Cầu Giấy, Hà Nội.</p>
<p><strong><a href="https://goo.gl/pLW5PH">ĐĂNG KÝ THAM GIA NGAY TẠI ĐÂY!</a></strong></p>
<figure id="attachment_563" class="wp-caption alignnone" data-shortcode="caption"><img class="alignnone size-full wp-image-563" src="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.jpg?w=712" sizes="(max-width: 640px) 100vw, 640px" srcset="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.jpg 640w, https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.jpg?w=150 150w, https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.jpg?w=300 300w" alt="wannacry funix" data-attachment-id="563" data-permalink="https://congdanso.com/2017/05/23/wannacry-va-cach-ngan-chan-cac-loai-ma-doc-tong-tien/wannacry-funix/" data-orig-file="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.jpg?w=712" data-orig-size="640,480" data-comments-opened="1" data-image-meta="{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}" data-image-title="wannacry funix" data-image-description="" data-medium-file="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.jpg?w=712?w=300" data-large-file="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/wannacry-funix.jpg?w=712?w=640" /><figcaption class="wp-caption-text">Sự kiện mở cửa dành cho tất cả mentor, sinh viên FUNiX. Buổi thảo luận cũng rất chào đón sự góp mặt của các bạn đang quan tâm đến WannaCry, cách thức ngăn chặn mã và những ai yêu mến FUNiX, yêu mến diễn giả.</figcaption></figure>
<p>Dưới góc độ kỹ thuật, bài nói chuyện sẽ phân tích sâu các dòng Ransomware (phần mềm gián điệp) tiêu biểu từ cách thức phát tán, cơ chế mã hóa tống tiền, kênh giao tiếp với máy chủ,… Trên cơ sở hiểu rõ các cơ chế hoạt động của Ransomware và thảo luận những biện pháp ngăn chặn hiệu quả. Ngoài ra, Hội thảo cũng sẽ chỉ ra một số thông tin về hạ tầng mạng, những kẻ đứng đằng sau các cuộc tấn công, đồng thời đề xuất một số biện pháp để ngăn chặn tối đa các dòng Ransomware tương lai.</p>
<ul>
<li>xDay là sự kiện gặp gỡ, networking hằng tháng của sinh viên FUNiX  với các chuyên gia trong ngành. Tại đây, các bạn trao đổi, chia sẻ kinh nghiệm và tìm kiếm cơ hội cho chính bản thân thông qua việc tiếp xúc với các mentor chính là nhà tuyển dụng sau này.</li>
<li>Chương trình chi tiết tại Hà Nội, xem <a href="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/xday-agenda-hn1.docx"><strong>tại đây.</strong></a></li>
<li>Tại Tp. Hồ Chí Minh, khách mời xDay tháng 6 là Mr. George Nguyễn – Country Manager 2359 Media, Founder of Google Developers Group Vietnam. Chủ đề: “Áp dụng Binh pháp Tôn Tử cho sự phát triển cá nhân”. Chi tiết chương trình, xem <a href="https://congdansoblog.files.wordpress.com/2017/05/xday-agenda-hcm.docx"><strong>tại đây.</strong></a></li>
</ul>
<div style="display: none;"
    class="kk-star-ratings kksr-valign-bottom kksr-align-right "
    data-id="5225"
    data-slug="">
    <div class="kksr-stars">
    <div class="kksr-stars-inactive">
            <div class="kksr-star" data-star="1">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star" data-star="2">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star" data-star="3">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star" data-star="4">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star" data-star="5">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
    </div>
    <div class="kksr-stars-active" style="width: 0px;">
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
    </div>
</div>
    <div class="kksr-legend">
            <span class="kksr-muted">Rate this post</span>
    </div>
</div>


<p><span class="pq6dq46d tbxw36s4 knj5qynh kvgmc6g5 ditlmg2l oygrvhab nvdbi5me sf5mxxl7 gl3lb2sf hhz5lgdu">Các xTer thân mến,</span></p>
<p>Kính mời các xTer đăng ký tham gia xCoffee cùng mentor Duy Long tại HCM, thông tin như sau:</p>
<ul>
<li> Địa điểm: The Running Bean, 115 Hồ Tùng Mậu, Bến Nghé, Quận 1, TP.HCM</li>
<li>Thời gian: 7h tối thứ 6 ngày 10/06</li>
<li>Host mentor: mentor Duy Long. Anh đã có 7 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Anh đảm nhiệm vai trò là developer tại nhiều công ty lớn như Suga, Piksal, Sendo,&#8230; Hiện nay Backend/Blockchain developer tại KardiaChain.</li>
<li>Hạn đăng ký: các bạn vui lòng đăng ký vào link này trước 12h thứ sáu ngày 10/06: <a class="oajrlxb2 g5ia77u1 qu0x051f esr5mh6w e9989ue4 r7d6kgcz rq0escxv nhd2j8a9 nc684nl6 p7hjln8o kvgmc6g5 cxmmr5t8 oygrvhab hcukyx3x jb3vyjys rz4wbd8a qt6c0cv9 a8nywdso i1ao9s8h esuyzwwr f1sip0of lzcic4wl gpro0wi8 py34i1dx" tabindex="0" role="link" href="https://forms.gle/UEgj6jBVfMMNzooW7?fbclid=IwAR33AdtAqkL2xW5U1bJihTheK6XiCWST6JpKryJMsbY633jgylnXIAWJvyQ" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://forms.gle/UEgj6jBVfMMNzooW7</a></li>
</ul>
<p style="font-weight: 400;">Đừng bỏ lỡ cơ hội được gặp gỡ, trò chuyện cùng mentor Duy Long nhé, đây sẽ là cơ hội để các bạn được tư vấn, định hướng về ngành, và giải đáp các thắc mắc nữa nhaaa.</p>
<p style="font-weight: 400;"><strong><em>Lưu ý: đây là hoạt động offline.</em></strong></p>
<p><img class=" wp-image-53398 aligncenter" src="https://funix.edu.vn/wp-content/uploads/2022/06/285694729_2097851540395993_8957242419004870259_n-1-300x251.jpg" alt="" width="494" height="413" srcset="https://funix.edu.vn/wp-content/uploads/2022/06/285694729_2097851540395993_8957242419004870259_n-1-300x251.jpg 300w, https://funix.edu.vn/wp-content/uploads/2022/06/285694729_2097851540395993_8957242419004870259_n-1-768x644.jpg 768w, https://funix.edu.vn/wp-content/uploads/2022/06/285694729_2097851540395993_8957242419004870259_n-1.jpg 940w" sizes="(max-width: 494px) 100vw, 494px" /></p>
<p style="font-weight: 400;"><strong><em>&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;</em></strong></p>
<p style="font-weight: 400;"><em>xCoffee là hoạt động giao lưu offline giữa học viên với mentor, giữa học viên với nhau tại bất kỳ địa phương nào có sinh viên và mentor của FUNiX, nhằm tạo sự gắn kết. xTers có thể hỏi mentor từ chuyện học, chuyện nghề,&#8230;mentors sẵn sàng bật mí các insights trong ngành cũng như truyền lửa cho học viên.</em></p>
<div style="display: none;"
    class="kk-star-ratings kksr-valign-bottom kksr-align-right "
    data-id="53396"
    data-slug="">
    <div class="kksr-stars">
    <div class="kksr-stars-inactive">
            <div class="kksr-star" data-star="1">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star" data-star="2">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star" data-star="3">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star" data-star="4">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star" data-star="5">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
    </div>
    <div class="kksr-stars-active" style="width: 0px;">
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
            <div class="kksr-star">
            <div class="kksr-icon" style="width: 24px; height: 24px;"></div>
        </div>
    </div>
</div>
    <div class="kksr-legend">
            <span class="kksr-muted">Rate this post</span>
    </div>
</div>


Các sự kiện liên quan

xTalk 190: Cuộc chiến "khốc liệt" của những học sinh khối chuyên Cấp 3 chuyển ngành IT

Khám phá Data Science – nghề nghiệp sexy nhất thế kỷ 21

xDay 18: WannaCry và cách ngăn chặn các loại mã độc tống tiền

Đăng ký tham gia xCofee tại TP.HCM cùng mentor Duy Long ngày 10/6/2022

Các sự kiện liên quan

xTalk 190: Cuộc chiến "khốc liệt" của những học sinh khối chuyên Cấp 3 chuyển ngành IT

Khám phá Data Science &#8211; nghề nghiệp sexy nhất thế kỷ 21

xDay 18: WannaCry và cách ngăn chặn các loại mã độc tống tiền

Đăng ký tham gia xCofee tại TP.HCM cùng mentor Duy Long ngày 10/6/2022

Khám phá Data Science – nghề nghiệp sexy nhất thế kỷ 21