Trung Tâm Đào Tạo Lập Trình Nestech, 60 Nguyễn Đình Chiểu, Phường Đa Kao, Quận 1, Ho Chi Minh City (2026)

29/10/2022

36 SUẤT HỌC LẬP TRÌNH 0Đ
- Do thiếu nguồn lực triển khai nhiều dự án, Nestech nhận đào tạo miễn phí lập trình.Cuối khóa bên mình sẽ test và lấy các bạn đạt kết quả cao nhất nhận vào làm công ty lâu dài thu nhập 15-20tr/ tháng, các bạn còn lại thì được học kiến thức, đảm bảo kiến thức thực tế
Đăng ký nhanh : http://www.nestech.online/40suat
=================
YÊU CẦU: tham gia khóa học nghiêm túc, bạn nào thực sự nghiêm túc chủ động inbox Tên và SĐT để mình hỗ trợ đăng kí tham gia lớp đào tạo.
Tìm hiểu thêm : http://www.nestech.online/40suat

28/10/2022

100 SUẤT HỌC LẬP TRÌNH MIỄN PHÍ CHO NGƯỜI ĐI LÀM MUỐN ĐỔI CÔNG VIỆC VÀ CẢI THIỆN THU NHẬP CỦA MÌNH.
- Độ tuổi: 18 - 40 nam
- Chương trình: Học offline ứng dụng dụng công thức 8 2 thực hành 8 lỹ thuyết 2
- Học Phí được các doanh nghiệp tài trợ miễn phí học phí ( chỉ thu phụ phí cho quá trình học )
- Hình thức học: 1 lớp có giới lượng học viên từ 10 - 15 người
ĐẶC BIỆT:
Nestech giới thiệu việc làm và cấp chứng chỉ có tác dụng trong toàn lãnh thổ Việt Nam
🎯Nestech có hợp đồng chất lượng Đào tạo cho học viên khi hoàn thành khóa học
️️🎯Học lại miễn phí
Hơn 10.000 học viên của Nestech là người đi làm, Người lớn tuổi, Muốn đổi công việc hiện tại,có nhiều cơ hội thăng tiến trong công việc nhận mức lương cao.
Đăng kí ngay để thay đổi tương lại của chính mình.
>> Đăng kí tại đây : http://www.nestech.online/0d

06/10/2022

𝐃𝐎 𝐓𝐇𝐈𝐄̂́𝐔 𝐇𝐔̣𝐓 𝐍𝐇𝐀̂𝐍 𝐒𝐔̛̣ 𝐋𝐀̣̂𝐏 𝐓𝐑𝐈̀𝐍𝐇 Đ𝐄̂̉ 𝐓𝐑𝐈𝐄̂̉𝐍 𝐊𝐇𝐀𝐈 𝐂𝐀́𝐂 𝐃𝐔̛̣ 𝐀́𝐍 𝐌𝐎̛́𝐈
𝐍𝐄𝐒𝐓𝐄𝐂𝐇 𝐒𝐄̃ 𝐍𝐇𝐀̣̂𝐍 Đ𝐀̀𝐎 𝐓𝐀̣𝐎 𝐂𝐀́𝐂 𝐁𝐀̣𝐍 𝐋𝐀̣̂𝐏 𝐓𝐑𝐈̀𝐍𝐇 𝐕𝐈𝐄̂𝐍 𝐌𝐈𝐄̂̃𝐍 𝐏𝐇𝐈́ 𝐇𝐎̣𝐂 𝐏𝐇𝐈́ (𝐜𝐡𝐢̉ 𝐭𝐡𝐮 𝐩𝐡𝐮̣ 𝐩𝐡𝐢́ 𝐜𝐡𝐨 𝐪𝐮𝐚́ 𝐭𝐫𝐢̀𝐧𝐡 𝐡𝐨̣𝐜)
- Link đăng ký : http://www.nestech.click/pythonhcm
😍Cuối khóa bên mình sẽ test và lấy các bạn đạt kết quả cao nhất nhận vào làm công ty lâu dài thu nhập 15-20tr/ tháng, các bạn còn lại thì được học kiến thức, đảm bảo kiến thức thực tế
=================
YÊU CẦU: tham gia khóa học nghiêm túc, bạn nào thực sự nghiêm túc chủ động inbox Tên và SĐT để mình hỗ trợ đăng kí tham gia lớp đào tạo.

06/10/2022

KINH NGHIỆM TỰ HỌC PYTHON CƠ BẢN DÀNH CHO NEWBIE
1. Xác định rõ mục tiêu học lập trình Python để làm gì?
Trong bất kì lộ trình học tập nào không riêng gì Python, bạn cần phải xác định rõ mục tiêu trước khi bắt đầu học. Học Python để làm gì ? Học như thế nào? Học ở đâu? Sau khi đã có mục tiêu cụ thể hãy tiến hành đến bước vạch ra lộ trình học tập rõ ràng. Bạn có thể tham khảo ý kiến các chuyên gia hoặc các anh chị trong nghề để điều chỉnh lộ trình sao cho phù hợp với bản thân mình nhất. Bởi vì, Python không phải chỉ học lý thuyết suông là hiểu hay học ngày một ngày hai. Việc có mục tiêu và lộ trình sẽ giúp bạn có động lực tìm hiểu kiến thức và phát triển bản thân. Để trả lời cho câu hỏi Học Python để làm gì? Học như thế nào? Học Python ở Đâu? MCI sẽ gợi ý cho bạn một số ngành nghê sử dụng ngôn ngữ Python:trước khi bắt đầu học. Học Python để làm gì ? Học như thế nào? Học ở đâu? Sau khi đã có mục tiêu cụ thể hãy tiến hành đến bước vạch ra lộ trình học tập rõ ràng. Bạn có thể tham khảo ý kiến các chuyên gia hoặc các anh chị trong nghề để điều chỉnh lộ trình sao cho phù hợp với bản thân mì
Phát triển web, phát triển ứng dụng
Khoa học Dữ liệu và Khoa học Máy tính
Học máy (Machine Learning)
Ngành công nghiệp tài chính – Tài chính số
2. Chọn chương trình học phù hợp nhất với bản thân
Cũng giống như các ngôn ngữ lập trình khác, bạn có thể dễ dàng tìm thấy tài liệu, website để tự học Python. Hãy tham khảo các nguồn thông tin khác nhau trên internet để nâng cao trải nghiệm học tập và có nguồn kiến thức thú vị về nghề. MCI giới thiệu một số tài nguyên để tham khảo:
Udemy: Udemy có các khóa học như Complete Python Bootcamp, Python for Data Science giới thiệu kiến thức cơ bản về lập trình Python cùng các thư viện cần thiết cho Data Science. Khóa học được truyền tải dưới dạng video cùng bài tập trên Jupyter notebooks. Ngoài ra, Udemy còn cung cấp nhiều khóa học về khoa học máy tính
Datacamp và Dataquesta: Datacamp và Dataquest là những website giúp người mới học Python thực hành viết mã nguồn, cung cấp môi trường lý tưởng để người học làm quen với các khái niệm và việc viết code. Không gì hiệu quả hơn khi “học đi đôi với hành”
Blog IT: Nếu bạn muốn có thêm nhiều góc nhìn thú vị khi học Python, hãy tham khảo Blog IT. Tại đây, các blogger sẽ đưa ra nội dung dựa trên quan điểm cá nhân khi thực hiện các dự án. Bạn có thể tự lựa chọn những blog phù hợp với cách học, mục tiêu học của bản thân. Một số blog IT liên quan đến data có thể sẽ giúp ích cho bạn: Self Learn Data Science, Data Science Central hoặc KDnuggets
3. Theo dõi quá trình học tập của bạn định kỳ
Trong lộ trình học tập của bạn, hãy cố gắng lên kế hoạch càng chi tiết càng tốt. Những chi tiết nhỏ sẽ giúp bạn nắm vững các kiến thức về Python. Bạn sẽ dễ bị “ngộp thở” bởi lượng lớn kiến thức, tài liệu mà mình phải học. Vậy nên hãy đề ra những mục tiêu nhỏ và timeline để hoàn thành nó. Sau thời gian thực hiện, hãy dành 1 buổi để tổng hợp lại tất cả kiến thức bạn học được. Từ đó, dễ dàng định hướng được chương trình học tiếp theo của mình. Việc học sẽ dễ dàng hơn rất nhiều nếu bạn có kế hoạch cụ thể và chia quá trình học thành từng mốc để dễ theo dõi kết quả định kỳ.
4. Đừng quên trang bị thêm kiến thức về Agile
Đừng bỏ qua kiến thức về Agile vì nó sẽ giúp các dự án sau này của bạn suôn sẻ và đạt hiệu suất cao hơn. Theo báo cáo CHAOS – Standish Group 2015, các dự án lập trình áp dụng tư duy Agile có tỷ lệ thành công cao hơn 3 lần. Agile cũng có khả năng áp dụng vào nhiều dự án thuộc các lĩnh vực khác như nhân sự, marketing, sản xuất, giáo dục, khởi nghiệp.
5. Các tài liệu tham khảo kiến thức về Python cho Newbie.
Python cơ bản
A byte of Python
Think Python 2nd Edition.
Automate the boring stuff with Python
Marking game with Python and Pygame
Đây là những tài liệu cơ bản để một Newbie bắt đầu hành trình tự học Python, Việc bắt đầu Học Python, và đặc biệt khó khăn đối với những bạn bắt đầu tự hoc và các bạn muốn chuyển ngành, Vì thế khi học các bạn cần có một sự kiên nhẫn và niềm đam mê đặc biệt với ngành IT.
Để trở thành Data Analyst , Data Science chuyên nghiệp, ngôn ngữ lập trình Python là điều bạn không thể bỏ qua. Hãy nắm chắc các kiến thức cần thiết để bạn dễ dàng thăng tiến hơn trong sự nghiệp tương lai. Chúc bạn thành công.

05/10/2022

🤔 Những nghề phổ biến trong lĩnh vực Data Analysis ?
1. Phân tích dữ liệu – Data Analyst
công việc gì? Những người đảm nhiệm công việc này sẽ thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi chuyển chúng thành những thông tin có ích, giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để đưa ra các quyết định hay rút ra được những kết luận tốt hơn.Cụ thể là, họ sẽ tạo bảng, vẽ biểu đồ, sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu để từ những dữ liệu vô giá Phân tích dữ liệu là công việc gì? Những người đảm nhiệm công việc này sẽ thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi chuyển chúng thành những thông tin có ích, giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để đưa ra các quyết định hay rút ra được những kết luận tốt hơn.Cụ thể là, họ sẽ tạo bảng, vẽ biểu đồ, sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu để từ những dữ liệu vô giá trị, tạo ra các kết quả có ý nghĩa và hữu dụng.
Chẳng hạn như, data analyst sẽ tổng hợp một lượng thông tin lớn thông qua việc làm khảo sát với hàng ngàn khách hàng (hoặc xem lại lịch sử mua bán của khách hàng trong quá khứ…) sau đó, chắt lọc, làm báo cáo hoặc xây dựng những bản trình bày trực quan bằng nhiều cách. Doanh nghiệp sẽ căn cứ vào những thông tin này, cải thiện sản xuất, tăng doanh thu cho sản phẩm, dù sản phẩm này chỉ là một ứng dụng di động hay là một nhà máy sản xuất xe hơi cao cấp hoặc một siêu thị…
-Mức lương trung bình: 65.470 USD/năm
-Nhu cầu tuyển dụng vị trí này ngày càng tăng, nguyên nhân là do chúng ta đang sản sinh ra ngày càng nhiều dữ liệu. Điển hình là trung bình, mỗi giây, Google lại có hơn 40,000 lượt tìm kiếm (3.5 triệu lượt tìm kiếm mỗi ngày và khoảng hơn một ngàn tỷ lượt tìm kiếm mỗi năm). Con số này sẽ còn gia tăng nữa.
-Nghề phân tích dữ liệu đứng thứ 38 trong bảng xếp hạng 50 Nghề Nghiệp Tốt Nhất Hoa Kỳ, do trang web Glassdoor bình chọn năm 2018.
2. Phân tích kinh doanh – Business Analyst
Các nhà phân tích kinh doanh sẽ làm những gì? Họ có vai trò nhận dạng các mảnh dữ liệu có ý nghĩa trong toàn bộ dữ liệu thu thập được và định hướng những quyết định liên quan tới kinh doanh. Họ làm việc một cách chặt chẽ với các Phó Tổng Giám Đốc phụ trách kinh doanh và ban lãnh đạo cấp cao. Nhiệm vụ của họ có thể liên quan tới dự đoán, dựa báo, tối ưu, quản trị rủi ro và nhiều thứ khác.
- Nếu bạn quan tâm mà lại có nền tảng kiến thức về kinh doanh hay tài chính thì sẽ rất tuyệt vời khi làm vị trí này.
- Bạn không cần nhiều kiến thức chuyên môn về khoa học hay toán học như khi ở vai trò của một nhà phân tích dữ liệu truyền thống.
- Lương trung bình: 70.170 USD/năm
3. Quản lý sản phẩm – Product Manager (PM)
Những người giữ vị trí PM thì làm gì? Các nhà quản lý sản phẩm điều hành và hướng dẫn để các sản phẩm thành công từ bước lên ý tưởng tới khi ra mắt. Mỗi bước trong quá trình kể trên đều cần tới những dữ liệu được phân tích. Bạn phải phân tích thị trường để tìm kiếm xu hướng và phát hiện ra những vấn đề cần giải quyết, tận dụng thông tin sẵn có để cải thiện các tính năng, tìm ra cách thức giúp sản phẩm ngày càng hoàn thiện hơn.
- Mức lương trung bình: 108.978 USD/năm
4. Digital Marketer
Digital marketer hay còn gọi là Tiếp thị Kỹ thuật số làm những gì? Họ phải hiểu hành vi cũng như động lực của người tiêu dùng, nhận diện sự thay đổi của các xu hướng, đồng thời biết cách theo dõi các chỉ số để có thể cải thiện các mẫu quảng cáo, điều chỉnh các chiến dịch truyền thông mạng xã hội hay chiến lược SEO.
-Vị trí này thích hợp với những người có kinh nghiệm sáng tạo nội dung, có nền tảng về quảng cáo và marketing (tiếp thị) truyền thống.
-Mức lương trung bình: 67.230 USD/năm
5. Phân tích định lượng (chuyên gia phân tích dữ liệu)
Các nhà phân tích định lượng làm những gì? Họ là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Họ làm việc trong các ngành thiên về tài chính. Những người này sẽ tận dụng lợi thế mà dữ liệu và các mô hình liên quan mang lại để quản trị rủi ro, dự báo những thay đổi trong quá trình định giá cổ phiếu và trái phiếu, đồng thời sử dụng dữ liệu làm căn cứ đưa ra những quyết định đầu tư.
Điểm nhanh về nghề phân tích định lượng hay chuyên gia phân tích dữ liệu:
- Thích toán học sẽ là một lợi thế lớn của bạn trong ngành này
- Rất thích hợp với những người đang băn khoăn lựa chọn giữa công nghệ và tài chính
- Để theo nghề này bạn cần phải có bằng thạc sĩ trở lên của một trong những lĩnh vực liên quan
- Lương trung bình: 94.051 USD/năm

05/10/2022

Data Analysis là gì?
Trước tiên ta cần làm rõ khái niệm về data analysis – phân tích dữ liệu là gì.
Nói một cách ngắn gọn, data analysis hay phân tích dữ liệu liên quan tới quá trình chọn lọc dữ liệu và tìm kiếm, thu thập những thông tin quan trọng thông qua một số lượng rất lớn các thông tin hỗn độn.
Những dữ liệu chắt lọc hay còn được gọi là key insight này có giá trị rất lớn với các công ty ở mọi quy mô trong việc đưa ra các quyết định có tầm ảnh hưởng.
Một lưu ý nhỏ: data analysis hay phân tích dữ liệu và data science hay còn gọi là khoa học dữ liệu không phải là một và không giống nhau. Mặc dù chúng là anh em, nhưng data science ở cấp độ cao hơn (thiên về lập trình, xây dựng các thuật toán hay tạo ra các mô hình dự báo.)
* Dưới đây là tổng quan quy trình làm việc của một người làm phân tích dữ liệu (data analysis)
1. Trả lời câu hỏi “Bạn đang cố gắng khám phá điều gì?” và làm rõ mục tiêu phía sau công việc phân tích dữ liệu: Đồng thời, thu thập những dữ liệu chuẩn nhằm hỗ trợ giải đáp câu hỏi này.
2. Tiến hành dọn dẹp và sắp xếp để chắt lọc các dữ liệu có chất lượng, sau đó phân tích, lý giải, đưa dữ liệu vào đúng định dạng chuẩn, loại bỏ dữ liệu thừa, chỉnh sửa các lỗi chính tả…
3. Xử lý dữ liệu với Excel hay Google Sheets, bao gồm cả việc vẽ sơ đồ, lập bảng biểu …
4. Phân tích và lý giải dữ liệu thông qua các công cụ thống kê. (Tìm ra mối tương quan, các xu hướng hay các trường hợp ngoại lệ…)
5. Trình bày dữ liệu bằng nhiều cách khác nhau: biểu đồ, các công cụ trực quan hóa…Các nhà phân tích dữ liệu sẽ báo cáo những phát hiện của họ với người quản lý dự án, các trưởng bộ phận hay những người phụ trách kinh doanh ở cấp bậc lãnh đạo. Việc này sẽ giúp họ đưa ra những quyết định quan trọng và chỉ ra được những mô hình, xu hướng hiện có.

05/10/2022

DEVELOPER là gì? Công việc của DEVELOPER. Kỹ năng cần có của DEVELOPER
Developer (gọi tắt là Dev) là tên gọi chung cho các kỹ sư phần mềm. Mỗi một Developer có thể thông thạo hoặc ưa thích một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình để xây dựng nên cấu trúc dữ liệu cho phần mềm.Vậy công việc của developer là gì?
1. Frontend Developer:
Công việc chính của những lập trình viên Frontend là tập trung vào mảng phát triển xây dựng giao diện và trải nghiệm cho người dùng, là người phụ trách Công việc chính của những lập trình viên Frontend là tập trung vào mảng phát triển xây dựng giao diện và trải nghiệm cho người dùng, là người phụ trách phát triển hiển thị và trải nghiệm người dùng cho ứng dụng web.
2. Backend Developer
Lập trình viên Backend là những người chịu trách nhiệm tuyệt đối vào các hoạt động hậu trường của web. Họ tập trung phát triển việc xây dựng các mã lập trình và ngôn ngữ phía sau máy chủ web. Những công việc chính là một Backend Developer thông thường phải làm là: xác thực người dùng, kiểm soát trình tự, tối ưu hóa.
3. PHP Developer
Lập trình PHP có nhiệm vụ chính là xây dựng các ứng dụng cấp doanh nghiệp, quản lí quá trình phát triển ứng dụng bằng PHP, đồng thời tham gia vào toàn bộ quá trình phát triển sản phẩm, từ lên ý tưởng, phân tích, thiết kế đến kiểm tra, vận hành thực tế theo kế hoạch.
4. iOS Developer
Các lập trình viên iOS chính là những kỹ sư đảm nhận trách nhiệm vai trò phát triển các phần mềm chạy trên hệ điều hành iOS.
5. Android Developer
Android Developer là những người chịu trách nhiệm cho việc xây dựng, phát triển và duy trì các ứng dụng, phần mềm chạy trên nền tảng Android.

05/10/2022

🕹 Ngày nay, các ngành nghề như thương mại điện tử, nhu cầu số hóa các sản phẩm kinh doanh trở nên cực kỳ cần thiết để có thể cạnh tranh trên thị trường. Sản phẩm làm ra rất cần được kiểm tra để mang lại sự hoàn hảo nhất tới tay người dùng. Sản phẩm càng chất lượng tỉ lệ thuận với độ uy tín và doanh thu của doanh nghiệp, giúp tiết kiệm chi phí và mang lại nhiều lợi ích.
Chính vì thế, nhu cầu nhân sự Tester ngày càng “bùng nổ” với các vai trò:
- Đứng trên phương diện của người sử dụng sản phẩm xây dựng các kịch bản người dùng để kịp thời phản ánh các lỗi từ nhỏ đến nghiêm trọng trước khi sản phẩm sẵn sàng được đưa tới tay người dùng.
- Đề xuất sửa đổi để sản phẩm trở nên phù hợp hơn.Tester là người kiểm thử phần mềm để tìm kiếm các lỗi, sai sót, hay bất cứ vấn đề nào mà có thể ảnh hưởng đến chất lượng phần mềm.
--------------------
🤔 Làm Tester cần học những kiến thức gì ❓
- Kiến thức chung
Kiến thức căn bản về máy tính, biết sử dụng Excel căn bản, sử dụng internet
Automation test cần nắm vững căn bản SQL, HTML,CSS… bạn cần phải hiểu được nó để có thể viết code, chỉnh sửa code để chạy các tool tự động
Kiến thức tổng quan về kiểm thử, bao gồm các định nghĩa cơ bản , các thuật ngữ thường dùng, quy trình kiểm thử phần mềm, quy trình sản xuất phần mềm.
-Kiến thức riêng
+ Manual test:
👉Quy trình sản xuất phần mềm và quy trình kiểm thử phần mềm
👉Các thuật ngữ chuyên ngành IT, Các mô hình sản xuất và phương thức kiểm thử phần mềm phổ biến hiện nay
👉Các giai đoạn kiểm thử và thuật ngữ chuyên dùng trong kiểm thử
👉Phân tích yêu cầu , cách viết Q&A và cách viết test case bằng tiếng việt và tiếng anh cho website và mobile
👉Cách cài đặt và test ứng dụng mobile, cách giả lập thiết bị điện thoại trên máy tính (IOS, Android)
👉Biết cách cài đặt các tool để test và log bug
👉Sử dụng câu lệnh SQL, database, Server
👉 Khái niệm cơ bản về API và thực hiện Test API
+ Automation Test:
👉 Học thêm về lập trình: Java, C # là 2 ngôn ngữ căn bản cho những người làm Automation hay sử dụng, ngoài ra có các ngôn ngữ khác dùng hỗ trợ như python..
👉Học về Automation phổ biến như : Selenium, Appium, Ranorex, TestComplete
👉Các tool khác như: Jmeter, Postman
---------------

05/10/2022

🎮 Game Developer là gì?
Lập trình game chính là công việc thực hiện lập trình các sản phẩm, ứng dụng với mục đích chính là giúp người dùng giải trí. Do đó, lập trình game sẽ có đặc thù khác so với những công việc lập trình để phục vụ cho kinh doanh khác.
Vì vậy, nhân viên lập trình game – Game Developer là những nhân sự tham gia vào công việc lập trình, phát triển sản phẩm game, giải trí. Họ có thể là lập trình viên, quản lý dự án, các họa sĩ 2D, 3D tạo hình nhân vật,…
-----------------
📝 Mô tả công việc cụ thể của Game Developer
Các công việc, nhiệm vụ chính của Game Developer chủ yếu sẽ xoay quanh sản phẩm, dự án game mà mình đang được thực hiện. Cụ thể, sẽ có một số nhiệm vụ, công việc như sau:
👉 Thực hiện tham gia vào quá trình lên ý tưởng, xây dựng các câu chuyện, các tình huống,… trong trò chơi;
👉 Tham gia quá trình xây dựng nhân vật, tính cách của nhân vật trong game;
👉 Lên kịch bản cho các tình huống sẽ xảy ra trong game;
👉 Xác định, xây dựng và thiết kế các cách thức hoạt động của game, cấp độ có trong game;
👉Lập trình game bằng các cách như tạo, chỉnh sửa mã, kết hợp các yếu tố nghệ thuật vào game;
👉 Thực hiện các thao tác để tối ưu được truy cập trực tuyến, giúp người chơi có được trải nghiệm tốt nhất trong game;
👉 Thực hiện tạo các units tests, các quy trình xác nhận và ghi chép lại các thông số kỹ thuật để cải tiến trò chơi;
👉Làm việc, hợp tác với các Game Designer, Game Produces; Quality Assurance, Artists, bộ phận phụ trách âm thanh cho game;
👉 Thực hiện liên kết chặt chẽ hơn với Leader hoặc người quản lý dự án trực tiếp. Làm các báo cáo hoặc những công việc khác theo yêu cầu.
----------------------
💲 Mức lương lập trình viên Game Developer
Với sự khan hiếm về nguồn nhân lực, hiện tại mức lương được các nhà tuyển dụng đưa ra cho các Game Developer được đánh giá khá cao so với những ngành nghề khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Bạn có thể tham khảo một số thông tin về mức lương của vị trí này như sau:
- Mức lương thấp nhất: 300$/tháng;
- Mức lương trung bình: 1000 – 1500$/tháng;
- Mức lương cao nhất: 3000$/tháng.
- Mức lương trung bình đối với người chưa có kinh nghiệm: 460$/tháng;
- Mức lương trung bình đối với người đã có kinh nghiệm dưới 3 năm: 1016$/tháng.

05/10/2022

🤔 Những kỹ năng và tố chất cần thiết để trở thành AI Engineer ?
☝️ Thứ nhất, kỹ năng quan trọng nhất phải kể đến chính là khả năng học tập và chủ động trong học tập vì lĩnh vực AI còn khá mới và công nghệ AI luôn thay đổi hàng ngày.
✌️ Thứ hai, bạn phải biết lập trình hay nói đúng hơn là có nền tảng về IT. Những thứ như cấu trúc dữ liệu và giải thuật, lập trình hướng đối tượng đều quan trọng.
👉 Thứ ba, cũng không kém phần quan trọng chính là khả năng ngoại ngữ (nhất là kỹ năng đọc, hiểu) vì tài liệu về AI hầu như là tiếng Anh. Có một số người dịch sang tiếng Việt nhưng số lượng rất ít, không đáng kể.
------------------
🍀 Công việc của một AI Engineer
- Thu thập và xử lý dữ liệu hình ảnh
- Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đang có
- Thảo luận với nhóm để giải quyết vấn đề trong khi huấn luyện
- Thảo luận với Business Analyst và Project Manager để định nghĩa hướng đi đúng đắn cho mô hình
- Đánh giá mô hình
- Triển khai trên sản phẩm của công ty
Nếu sau khi triển khai mà sản phẩm gặp vấn đề hoặc hoạt động không tốt thì mình phải kiểm nghiệm lại mô hình, có thể thêm hoặc thay đổi dữ liệu. Lúc này, vòng tròn công việc được lặp lại như mình đã nói ở trên, nghĩa là phải thu thập và xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình…

05/10/2022

NHỮNG ĐẶC ĐIỂM NỔI BẬT CỦA PYTHON TRONG THIẾT KẾ WEB
• Thiết kế web với Python đơn giản: Ngôn ngữ lập trình Python sở hữu những cú pháp đơn giản, dễ đọc giúp cho người lập trình có thể dễ dàng đọc và tìm hiểu.
• Thiết kế web với Python tốc độ cao: So với các ngôn ngữ khác như PHP hay ASP thì ngôn ngữ lập trình Python có tốc độ xử lý nhanh hơn với tốc độ cao hơn.
• Thiết kế web với Python cho phép sự tương tác: Khi thiết kế web với ngôn ngữ lập trình Python, nó cho phép người dùng có thể thử nghiệm các tương tác để sửa lỗi của các đoạn mã.
• Thiết kế web với Python chất lượng tuyệt vời: Ngôn ngữ lập trình Python sở hữu những tiêu chuẩn cao cùng những khối cơ sở dữ liệu tương đối lớn. Do đó, nó có thể cung cấp một lượng dữ liệu lớn cho tất cả các cơ sở dữ liệu thương mại lớn.
• Thiết kế web với Python đem lại sự thuận tiện: Ngôn ngữ lập trình Python là ngôn ngữ lập trình thuận tiện, bởi Python được biên dịch và có thể chạy được trên tất cả các nền tảng lớn nhất ở thời điểm hiện tại.
• Ngôn ngữ lập trình Python có tính mở rộng: Tính năng mở rộng của Python giúp người dùng có thể điều chỉnh hoặc thêm các công cụ. Từ đó đem lại hiệu quả tối đa trong việc lập trình web.
• Gui Pragraming: Ngôn ngữ lập trình Python cho phép hiển thị các hình ảnh minh hoạ di động một cách tự nhiên và sống động.
• Ngôn ngữ lập trình Python có tính phổ biến: Python là ngôn ngữ lập trình có tính phổ biến rộng và đa phần là những trang web lớn ưu tiên sử dụng ngôn ngữ lập trình này.

05/10/2022

💻 Machine learning là một chủ đề được nhắc đến rất nhiều trong thời gian trở lại đây bên cạnh trí tuệ nhân tạo, nó được ứng dụng cực kỳ nhiều ở thời điểm hiện tại trong hầu hết tất cả các lĩnh vực.
-----------------
chúng dựa trên dữ liệu mẫu (training data) hoặc dựa vào kinh nghiệm (những gì đã được học). Machine learnMachine learning (ML) hay máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), nó là một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy tính có khả năng cải thiện chính bản thân chúng dựa trên dữ liệu mẫu (training data) hoặc dựa vào kinh nghiệm (những gì đã được học). Machine learning có thể tự dự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không cần được lập trình cụ thể.
Bài toán machine learning thường được chia làm hai loại là dự đoán (prediction) và phân loại (classification). Các bài toán dự đoán như dự đoán giá nhà, giá xe… Các bài toán phân loại như nhận diện chữ viết tay, nhận diện đồ vật…
----------------------------
Cụ thể từng bước trong machine learning workflow như sau như sau:
1. Data collection – thu thập dữ liệu: để máy tính có thể học được bạn cần có một bộ dữ liệu (dataset), bạn có thể tự thu thập chúng hoặc lấy các bộ dữ liệu đã được công bố trước đó. Lưu ý là bạn phải thu thập từ nguồn chính thống, có như vậy dữ liệu mới chính xác và máy có thể học một cách đúng đắng và đạt hiệu quả cao hơn.
2. Preprocessing – tiền xử lý: bước này dùng để chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ các thuộc tính không cần thiết, gán nhãn dữ liệu, mã hóa một số đặc trưng, trích xuất đặc trưng, rút gọn dữ liệu nhưng vẫn đảm bảo kết quả… Bước này tốn thời gian nhất tỉ lệ thuận với số lượng dữ liệu bạn có. Bước 1 và 2 thường chiếm hơn 70% tổng thời gian thực hiện.
3. Training model – huấn luyện mô hình: bước này là bước bạn huấn luyện cho mô hình hay chính là cho nó học trên dữ liệu bạn đã thu thập và xử lý ở hai bước đầu.
4. Evaluating model – đánh giá mô hình: sau khi đã huấn luyện mô hình xong, chúng ta cần dùng các độ đo để đánh giá mô hình, tùy vào từng độ đo khác nhau mà mô hình cũng được đánh giá tốt hay không khác nhau. Độ chính xác của mô hình đạt trên 80% được cho là tốt.
5. Improve – cải thiện: sau khi đã đánh giá mô hình, các mô hình đạt độ chính xác không tốt thì cần được train lại, chúng ta sẽ lặp lại từ bước 3, cho đến khi đạt độ chính xác như kỳ vọng. Tổng thời gian của 3 bước cuối rơi vào khoảng 30% tổng thời gian thực hiện.
-------------------------------
Machine learning được ứng dụng cực kỳ nhiều trong đời sống hiện nay trong mọi lĩnh vực:
- Tài chính – ngân hàng
- Sinh học
- Nông nghiệp
- Tìm kiếm, trích xuất thông tin
- Tự động hóa
- Robotics
- Hóa học
- Mạng máy tính
- Khoa học vũ trụ
- Quảng cáo
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Thị giác máy tính

Trung Tâm Đào Tạo Lập Trình Nestech

29/10/2022

28/10/2022

06/10/2022

06/10/2022

05/10/2022

05/10/2022

05/10/2022

05/10/2022

05/10/2022

05/10/2022

05/10/2022

05/10/2022

Address

Telephone

Website

Alerts

Contact The Business

Shortcuts

Share

Category