Tag: ngành nghề

15 ngành nghề không bao giờ bị AI thay thế!
Như chúng tôi đã đề cập, có ba loại ngành nghề AI chưa thể thay thế, ít nhất là trong tương lai gần. Vậy cụ thể là những ngành nghề gì? Hãy cùng tìm hiểu 15 ngành nghề không bao giờ bị AI thay thế!

Máy móc không thể thay thế con người!

Máy móc thông minh, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển đáng kể trong những năm gần đây và có thể thực hiện một số tác vụ một cách hiệu quả hơn cả con người. Tuy nhiên, vẫn có một số lý do mà máy móc thông minh không thể hoàn toàn thay thế con người.
1. Khả năng sáng tạo: Con người có khả năng sáng tạo và tư duy linh hoạt hơn so với máy móc thông minh. Con người có thể sáng tạo ra những ý tưởng mới và phát triển các giải pháp không được lập trình cho trước. Máy móc thông minh chỉ có thể thực hiện những tác vụ mà được lập trình sẵn.
2. Khả năng tương tác xã hội: Con người có khả năng tương tác xã hội và giao tiếp với nhau một cách tự nhiên và hiệu quả. Máy móc thông minh hiện tại vẫn chưa thể tương tác với con người một cách tự nhiên như vậy.
3. Tính nhân văn và đạo đức: Con người có khả năng đánh giá và quyết định dựa trên các giá trị nhân văn và đạo đức. Máy móc thông minh chỉ có thể đánh giá và quyết định dựa trên các thuật toán được lập trình sẵn.
4. Tính linh hoạt và thích nghi: Con người có khả năng thích nghi và linh hoạt trong các tình huống khác nhau. Máy móc thông minh chỉ có thể thực hiện những tác vụ được lập trình sẵn và không thể thích nghi với các tình huống mới.
Tóm lại, máy móc thông minh có thể giúp đỡ con người trong nhiều tác vụ, nhưng vẫn còn nhiều lĩnh vực mà con người vẫn là không thể thay thế.

Những ngành nghề không bao giờ bị AI thay thế

Bác sĩ

Các loại máy móc chỉ là sự hỗ trợ cho ngành y tế chứ không thể hoàn toàn thay thế con người. Đặc thù công việc này rất cần sự tương tác giữa bác sĩ và bệnh nhân, quá trình theo dõi bệnh thực tế, khám chữa bệnh trực tiếp,…, đây là những việc máy móc không thể thực hiện hoàn toàn.

Giáo viên

Giáo viên ngoài kiến thức chuyên môn cần có kĩ năng mềm như kĩ năng thuyết trình, giảng dạy, truyền đạt bằng cảm xúc và sự quan tâm chăm sóc học sinh của mình. Do đó, ngành nghề này sẽ không bao giờ bị thay thế bởi máy móc.

Quản lý nhân sự

Công việc quản lý nhân sự yêu cầu cao về tính linh hoạt, nhạy bén khi giải quyết các vấn đề. Trong khi đó máy móc chỉ làm được những công việc theo lập trình có sẵn, hoàn toàn không có khả năng linh hoạt như con người.

Sáng tạo nội dung

Sáng tạo là một trong những khả năng con người làm tốt hơn máy móc. Trên thực tế, máy móc thông minh có chức năng sáng tạo dựa vào những dữ liệu được thu thập. Tuy nhiên, phạm vi sáng tạo của máy móc thông minh rất hạn chế, nên với công việc sáng tạo nội dung, máy móc không bao giờ có thể thay thế con người.

Marketing

Công việc liên quan đến quảng bá sản phẩm cần dựa trên sự quan sát và đánh giá thực tế sao cho phù hợp với doanh nghiệp, với đối tượng khách hàng,.., điều này chỉ có con người mới làm được.

Thiết kế đồ hoạ

Đây cũng là một trong những ngành đang rất hot trên thị trường, đòi hỏi trí tưởng tượng, khả năng sáng tạo và cảm xúc của con người. Trong khi đó, chức năng của máy móc không đủ đáp ứng yêu cầu của công việc này.

Kế toán

Máy tính lưu trữ thông tin tài chính nội bộ của doanh nghiệp nhưng không có khả năng cân đối, xử lý thông tin cho phù hợp tình hình thực tế như con người. Ngoài ra máy tính cũng không thể quản lý thu chi linh hoạt như con người.

Luật sư

Luật sư là ngành nghề bắt buộc cần sự góp mặt của con người. Bởi công việc này đòi hỏi phân tích, tư duy dựa trên tình hình thực tế và khả năng thuyết trình với nhiều sắc thái trước đám đông.

Tư vấn viên

Nghề tư vấn đòi hỏi rất cao về kĩ năng giao tiếp của con người. Máy móc hiện nay tuy rằng có tích hợp tiếng nói nhưng cũng chỉ nói dựa trên cài đặt sẵn của con người. Đó là lý nghề tư vấn viên chỉ có con người mới có thể làm tốt.

Kỹ sư máy tính

Máy móc phụ thuộc vào sự cài đặt của con người chứ không tự nhiên hoạt động được. Công việc này đòi hỏi việc nghiên cứu liên tục để nâng cấp máy móc. Do đó, các ngành kỹ sư máy tính luôn là ngành hot không bao giờ bị thay thế.

Hướng dẫn viên du lịch

Công việc của một hướng dẫn viên du lịch yêu cầu rất cao về kĩ năng giao tiếp, điều phối cảm xúc dựa trên tình hình thực tế và chỉ con người mới làm được điều đó.

Đầu bếp

Vị giác là yếu tố quan trọng nhất của người đầu bếp và vị giác cũng chỉ có con người mới có được. Hiện nay, robot được con người chế tạo biết nấu nướng theo lập trình có sẵn nhưng khả năng cảm nhận hương vị cũng sẽ không linh hoạt như con người.

Pháp y

Ngành pháp y yêu cầu cao về khả năng phân tích đánh giá dựa trên tình hình thực tế. Do đó, đối với ngành pháp y, máy móc không đủ năng lực thay thế con người.

Đạo diễn

Nghề đạo diễn chỉ có con người mới làm được do đặc thù công việc cần sự sáng tạo, khả năng sắp xếp, điều hành.

Diễn viên

Nghề diễn viên luôn đòi hỏi về cảm xúc, về khả năng diễn xuất và năng khiếu bẩm sinh trong khi đó máy móc không có năng lực để thay thế con người thực hiện
14/05/2023
Ba loại ngành nghề AI chưa thể thay thế!
Giáo viên, bác sĩ, giám đốc kinh doanh, nhà văn… là những nghề khó có thể bị trí tuệ nhân tạo (AI) thay thế trong tương lai. Nhưng có những nhóm ngành nghề mà trong tương lai gần thì AI (trí tuệ nhân tạo) chưa thể thay thế được.

Nói là “ngành nghề AI chưa thể thay thế” chứ không phải là “không thể thay thế”. Vì có thể trong tương lai xa thì các ngành nghề này cũng sẽ được AI làm thay con người. Hiện giờ tuy trí tuệ nhân tạo (TTNT) chỉ có thể thay thế người trong ¼ tổng số công việc, nhưng ai nấy đều có cảm giác rồi đây mình sẽ bị mất việc do TTNT.

Mời bạn tham khảo thêm 15 ngành nghề không bao giờ bị AI thay thế!

Ba loại ngành nghề AI chưa thể thay thế!

Theo Martin Ford, tác giả cuốn sách “Rule of the Robots: How Artificial Intelligence Will Transform Everything”, có 3 loại ngành nghề mà TTNT chưa đụng đến, đó là:
- Nghề đòi hỏi sự sáng tạo cao, tìm ra các ý tưởng mới, làm ra các công cụ mới. Nhưng không có nghĩa những người làm nghề nầy sẽ an toàn tuyệt đối, thí dụ người thiết kế đồ họa hay nghệ thuật hình ảnh sẽ ra đi sớm. Lý do là AI tổng hợp được kho dữ liệu khổng lồ của nó về hình ảnh và tạo ra các hình ảnh có nghệ thuật cũng như các đồ họa hữu hiệu. Còn những người làm trong khoa học, y học và luật học vẫn tiếp tục sáng tạo ra những cái mới mà AI chưa nghĩ ra được.
- Loại nghề thứ hai là những nghề đòi hỏi mối quan hệ người-người khá phức tạp. Thí dụ nghề điều dưỡng, tư vấn về kinh doanh, và phóng viên điều tra. Các nghề nầy đòi hỏi một sự hiểu biết sâu về con người. AI chưa làm được đến mức đó, ít ra trong một thời gian ngắn.
- Loại nghề thứ ba là nghề đòi hỏi sự di động cao với sự khéo tay thay đổi theo từng trường hợp, không có tính đồng nhất của công việc. Đó là nghề ta gọi là “thợ”, như thợ điện, thợ ống nước, thợ hàn…Tính chất công việc thay đổi theo từng hoàn cảnh sẽ khó có thể tự động hóa được.
Quan hệ người-người là thứ AI khó thay thế, không như quan hệ người-vật. Thí dụ trong y khoa, máy móc sẽ thay thế người trong chẩn đoán bệnh ung thư, nhưng người bệnh vẫn cần gặp bác sĩ, và bác sĩ là người thích hợp nhất để báo tin và tư vấn cho người bệnh, chứ không phải báo tin và trả lời bằng máy! Nhân viên ngân hàng hầu hết đã được thay thế bằng máy, nhưng vẫn cần có người nói chuyện và tiếp xúc với khách hàng. Một điều lý thú là người ít học sẽ giữ được việc hơn người học cao, thí dụ: tài xế xe taxi hay Uber vẫn cần cho đến khi chúng ta hoàn thiện được xe tự lái, và các cô dọn phòng trong khách sạn chắc còn khá lâu để nhường cho máy làm (vì rẻ hơn).
14/05/2023
JD là gì?
JD là viết tắt của cụm từ Job Description, có nghĩa là bản mô tả công việc mà một người đang làm hoặc sẽ làm trong một công ty hoặc tổ chức.

JD là gì?

JD là viết tắt của tên Job Description, nghĩa là mô tả công việc. Một JD là một tài liệu mô tả chi tiết công việc mà một người đang làm hoặc sẽ làm trong một công ty hoặc tổ chức. Nó bao gồm các yêu cầu công việc, trách nhiệm, nhiệm vụ, kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết để hoàn thành công việc tốt nhất. JD cũng có thể bao gồm thông tin về mức lương, chế độ lương, các lợi ích khác và các yêu cầu khác của công việc đó.

JD được sử dụng trong quá trình tuyển dụng và để giúp người lao động hiểu rõ về công việc mình sẽ làm và các yêu cầu đối với họ.

Vai trò của JD là gì?

Vai trò của một JD là rất quan trọng trong quá trình tuyển dụng và quản lý nhân sự. Một JD có thể giúp công ty hoặc tổ chức:
1. Xác định yêu cầu và trách nhiệm của một công việc cụ thể: Điều này giúp công ty hoặc tổ chức xác định những người có thể hoàn thành công việc tốt nhất và có thể định hướng các ứng viên vào các vị trí phù hợp.
2. Tuyển dụng và chọn lựa nhân sự phù hợp: JD cung cấp cho các ứng viên thông tin về yêu cầu công việc và các kỹ năng cần thiết, giúp họ đánh giá xem mình có phù hợp với công việc đó không. Nó cũng giúp công ty hoặc tổ chức đánh giá xem các ứng viên có đủ yêu cầu và kỹ năng không.
3. Định hướng và hướng dẫn công việc: JD cung cấp cho người lao động thông tin về nhiệm vụ, trách nhiệm và mục tiêu của công việc, giúp họ hiểu rõ hướng dẫn và hướng dẫn công việc của mình.
4. Đánh giá hiệu suất: JD cũng có thể được sử dụng để công ty, tổ chức làm căn cứ để đánh giá hiệu quả làm việc của nhân viên.
Tựa như CV xin việc làm, JD có vai trò vô cùng quan trọng đối với các nhà quản trị, vì thông qua nó họ có thể dễ dàng theo dõi chất lượng, hiệu quả công việc cũng như vạch định các kế hoạch phát triển công ty và điều chỉnh lại một cách hợp lý.

Đối với mỗi vị trí công việc tuyển dụng, JD được xem là căn cứ giúp các ứng viên có thể đối chứng năng lực của mình hiện tại có phù hợp với những tiêu chí công việc mà nhà tuyển dụng đưa ra hay không.

Cách viết JD như thế nào?
- Tên vị trí công việc: phần này thể hiện rõ chức danh công việc và cho biết vị trí này nằm trong khuôn khổ quản lý của bộ phận nào.
- Mô tả công việc: đây là phần mà người xem có thể nhìn bao quát được toàn bộ quá trình làm việc của vị trí này thông qua việc mô tả về cách thức nghiệp vụ hàng ngày, thời gian hoàn thành, tuân thủ quy định ra sao.
- Trách nhiệm trong công việc: được xem là khá quan trọng để nhận biết được nhiệm vụ cốt lõi mà vị trí công việc đảm nhận. Điều này có ảnh hưởng lớn đến chất lượng làm việc của cả một tập thể cùng vận hành theo đúng quỹ đạo ban đầu mà cấp trên đã vạch định.
- Yêu cầu kinh nghiệm chuyên môn: là điều kiện cần cho một vị trí, bởi nhìn chung một kinh nghiệm làm việc phù hợp mới có thể đảm nhiệm tốt được yêu cầu công việc đặt ra.
- Trình độ học vấn: là yêu cầu cần thiết phải đặt ra do tính chất công việc đòi hỏi người đạt đủ các bằng cấp chuyên ngành thuộc lĩnh vực tuyển dụng mới có thể đảm nhiệm tốt được.
- Quyền hạn vị trí công việc: phần này sẽ nêu rõ quyền hạn của vị trí công việc này với những bộ phận quản lý nào nhằm phân luồng quản trị hợp lý trong cơ cấu tổ chức doanh nghiệp
- Thu nhập: tương ứng với vị trí công việc thì bản JD sẽ đưa ra mức lương cụ thể, bao gồm lương cơ bản, phụ cấp và các khoản thưởng( nếu có) khi hoàn thành tốt công việc được giao.
16/12/2022
Caddie, Caddy là gì?

Caddy là nhân viên hướng dẫn, phục vụ khách chơi golf (gôn) tại các sân golf trong khu nghỉ dưỡng hoặc sân golf độc lập.

Caddy là gì?

Caddy, hay caddie, là người mang túi và gậy của golfer, đồng thời đưa ra lời khuyên và hỗ trợ tinh thần cho người chơi.

Tại các sân golf, hầu hết những người đảm nhận công việc này là phụ nữ. Đây là một nghề để phục vụ cho những khách chơi golf.

Caddy là làm gì?

Caddie báo cáo mỗi sáng sớm tại “Caddy Shack”, nơi họ đợi cho đến khi chủ caddie giao chúng cho một người chơi golf. Khi đó, họ lấy túi của người chơi golf (thường là từ phòng để túi) và chờ gặp người chơi golf ở một khu vực thoáng. Đôi khi caddie đến muộn vào buổi sáng để chỉ làm việc vào buổi chiều.

Thu nhập của nghề caddie có cao không?

Thu nhập của các caddie tương đối cao. Ở Việt Nam, mỗi fee – “phi” (18 lỗ), thường được boa từ 10 đến 30 USD, thu nhập của một nhân viên cỡ khoảng 10 triệu đồng/tháng. Trên thực tế, caddy không có bất cứ ràng buộc nào với sân golf ngoài việc lãnh tiền lương cho mỗi fee là 165.000 đồng (trung bình một caddy làm mỗi ngày được một “phi”, tiền công lao động tính vào cuối tháng).

Caddy không có bảo hiểm lao động, không có phần thưởng, tai nạn xảy ra khi làm việc đều phải tự chịu trách nhiệm… Với những nhân viên này, không được ra sân đồng nghĩa với việc không có lương, không có tiền boa. Và phải đi nhổ cỏ trên sân golf trong một tháng bị phạt, một số sân golf còn áp dụng hình phạt tiền với những nhân viên quên tắt điện, quạt, hay cả việc bật bóng đèn ban ngày trên ký túc xá cũng bị phạt.

12/12/2022
Học ngành Marketing ra trường làm gì?
Marketing là một ngành vô cùng hấp dẫn, cơ hội việc làm rộng mở. Sinh viên ngành Marketing không chỉ cần kiến thức chuyên ngành, kỹ năng nghề nghiệp mà còn cần ngoại ngữ và kỹ năng mềm để thu hút nhà tuyển dụng.

Học ngành marketing ra trường làm gì?

Người học Marketing sau khi tốt nghiệp sẽ có đủ năng lực đảm nhận các vị trí từ chuyên viên cho đến quản lý tại các bộ phận, có khả năng cạnh tranh ở các vị trí như:
- Các vị trí marketing chủ chốt trong công ty như: Giám đốc Marketing, trưởng Phòng Marketing, Nhân viên Marketing PPC, Nhân viên thiết kế tối ưu hóa chuyển đổi, Nhân viên SEO Website…
- Chuyên viên tại các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực Marketing như: doanh nghiệp sản xuất, doanh nghiệp thương mại – dịch vụ, các cơ quan, tổ chức phi lợi nhuận…
- Chuyên viên nghiên cứu thị trường, phát triển sản phẩm.
- Chuyên viên chăm sóc khách hàng, quan hệ công chúng.
- Chuyên viên phát triển thương hiệu.
- Giảng dạy và nghiên cứu về Quản trị Marketing.
- Cán bộ nghiên cứu phát triển chiến lược Marketing.
- Giảng viên dạy, nghiên cứu về quản trị kinh doanh, marketing tại các trường đại học, cao đẳng, trung cấp chuyên nghiệp.
Học ngành Marketing làm việc ở đâu?
- Doanh nghiệp hoạt động với các loại hình khác nhau như: liên doanh, liên kết, TNHH, công ty, tập đoàn đa quốc gia…
- Các công ty quảng cáo (Advertising agency)
- Công ty truyền thông (Media agency)
- Công ty nghiên cứu thị trường (Market research agency)
- Các trường đại học, cao đẳng, trung cấp, trung tâm chuyên nghiệp có đào tạo ngành Marketing…
Học ngành Marketing thi khối nào?

Mỗi trường học đều có quy chế và các lựa chọn những tổ hợp môn xét tuyển khác nhau.

Các trường tuyển ngành Marketing thường sử dụng những tổ hợp môn phổ biến như khối A00 (Toán – Lý – Hóa), A01 (Toán – Lý – Anh), D01 (Văn – Toán – Anh), C01 (Toán, Văn, Lý), C00 (Văn – Sử – Địa) hoặc D09, D03.

Hiện nay, đa số các trường đại học sẽ tuyển sinh ngành Marketing bằng 1 trong 3 phương thức xét tuyển sau đây:
- Xét tuyển theo học bạ THPT trong 3 năm cấp 3;
- Xét tuyển thẳng;
- Xét tuyển trên kết quả cuối cùng của kỳ thi Tốt nghiệp THPT (trước đây gọi là THPT quốc gia).
Các trường đại học đào tạo ngành Marketing

Để có được nền tảng nghề nghiệp vững chắc, kinh nghiệm vững vàng khi bước ra thực tế để làm việc, thí sinh cần chọn đúng trường đào tạo nhằm đảm bảo cơ hội nghề nghiệp tốt nhất khi ra trường.

Hiện nay các trường ĐH khối Kinh tế, Tài chính đều có tuyển sinh ngành Marketing. Một số trường ĐH các em học sinh có thể tham khảo như:
- Học Marketing ở Hà Nội có các trường: Đại học Kinh tế Quốc dân, Đại học Ngoại thương, Đại học Thương mại, Học viện Công nghệ Bưu chính viễn thông, Học viện Báo chí và Tuyên truyền, Đại học FPT, Đại học Công nghiệp Hà Nội, Đại học Hà Nội,
- Học tại Đà Nẵng có các trường: Đại học Duy Tân, Đại học Kinh tế Đà Nẵng, Đại học Đông Á
- Học Marketing ở TP. Hồ Chí Minh có các trường: Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh, Đại học Tài chính – Marketing, Đại học Kinh tế – Tài chính, Đại học Kinh tế – Luật, Trường Đại học Hoa Sen…
- Học Marketing tại các trường quốc tế: Đại học RMIT, Đại học Anh Quốc Việt Nam BUV, Đại học Swinburne Việt Nam, Đại học Fulbright Việt Nam, Đại học Quốc tế Hồng Bàng,…
20/07/2022
Ngành Data Science là gì?
Data Science (hay còn gọi là Khoa học dữ liệu) trở thành một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ 21.

Data Science là gì?

Data Science được định nghĩa là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra được ý nghĩa, giá trị ẩn đằng sau số liệu. Sau đó trực quan hóa chúng cho các bên liên quan, để đưa ra các hành động, chiến lược phù hợp.

Ví dụ, một doanh nghiệp kinh doanh trên mạng xã hội sẽ thu thập thông tin tất cả các bài viết, hình ảnh, chương trình ưu đãi, giờ đăng,… Sau khi đã thu thập, họ sẽ phân tích và đưa ra được những nội dung khách hàng thích nhất, giờ đăng hiệu quả nhất để lên kế hoạch kinh doanh.

Vai trò của ngành Data Science

Các Data Scientist sẽ nghiên cứu các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.

Data Science được coi là một trong những mảng có tính ảnh hưởng đến sự phát triển của các doanh nghiệp và có tính ứng dụng trong thực tế rất cao.
- Đối với ngân hàng, Data Science giúp cho các ngân hàng phân tích các dữ liệu trong Big Data của mình để tìm ra vòng đời giá trị khách hàng, phân tích hành động của các nhóm khách hàng, phân tích chống gian lận,…. Chính những dữ liệu sau khi được phân tích sẽ giúp các ngân hàng có kế hoạch phát triển, và có sức cạnh tranh với các đối thủ khác.
- Đối với lĩnh vực tài chính, ngành Data Science có vai trò quan trọng để giúp các công ty tự động hóa các công việc trong nghiệp vụ tài chính kế toán. Hoặc dựa vào các thông tin cá nhân của khách hàng để phân tích dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai, từ đó đưa ra những dịch vụ, sản phẩm phù hợp.
- Trong sản xuất, Data Science sẽ giúp cho doanh nghiệp có thể tự động hóa quy trình sản xuất, từ đó cải thiện được khả năng sản xuất ra sản phẩm với chi phí thấp hơn, hiệu suất cao hơn đồng thời tăng doanh thu và lợi nhuận.
- Trong ngành giao thông vận tải, bằng cách phân tích dữ liệu từ bản đồ, đường phố, hành vi người lái, công ty sẽ tạo ra những công nghệ như xe tự lái, tự động cảnh báo nguy hiểm,… Nhiều công ty vận tải như Grab, Goviet,… đều đang sử dụng Data Science để điều chỉnh giá cả, nâng cao trải nghiệm khách hàng. Những công cụ dự đoán qua số liệu cực kỳ hiệu quả đã giúp họ nắm bắt thông tin về người truy cập, giá dịch vụ qua đồng hồ đo và mật độ lưu thông trên đường.
- Nhờ sự phát triển của ngành Data Science mà các nhà khoa học có thể phân loại được những bệnh bẩm sinh do gen quyết định, các phản ứng của cơ thể và gen đối với thuốc chữa bệnh. Cũng nhờ những dữ liệu phân tích được mà họ có thể điều chế ra những loại thuốc mới trong thời gian ngắn, với tỉ lệ thành công cao. Data Science cũng hỗ trợ phân tích và chuẩn đoán các bệnh nhờ việc tổng hợp, phân tích dữ liệu của dấu hiệu bệnh.
- Trong ngành E-Commerce: E-commerce là ngành đang có tốc độ phát triển nhanh nhất hiện nay. Data Science được sử dụng để tìm ra những khuyết điểm của sản phẩm, dịch vụ, từ đó những người sản xuất sẽ đưa ra giải pháp giúp công ty tiến hành cải tiến chất lượng. Với Data Science, các doanh nghiệp đưa ra được mức giá phù hợp cho từng phân khúc khách hàng.
Các công việc trong ngành Data Science

Nếu bạn mới chỉ nghe đến Data Analyst hay Business Intelligence Analyst dạo gần đây trên các phương tiện truyền thông trong lĩnh vực Data Science và còn băn khoăn chưa biết mình sẽ làm gì khi làm Data thì bài viết này dành cho bạn.

1. Data Scientist

Các chuyên gia khoa học dữ liệu là các chuyên gia phân tích, chịu trách nhiệm tìm kiếm những hiểu biết và mô hình trong dữ liệu. Một Data Scientist chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu thô, phân tích dữ liệu, thực hiện các quy trình thống kê khác nhau, trực quan hóa dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ nó.

Họ là các nhà khoa học giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học với độ khó cao để đóng khung một vấn đề, xác định phương pháp và công cụ cần thiết để giải quyết vấn đề đó, khám phá những gì hiệu quả và thử lại các mô hình. Họ là một nhân tố vô cùng quan trọng trong việc dự đoán tương lai của một tổ chức, công việc kinh doanh.

Họ biến dữ liệu thô thành những sản phẩm có ý nghĩa. Một Data Scientist cũng chịu trách nhiệm xử lý cả thông tin có cấu trúc và không cấu trúc.

Một Data Scientist phải có kiến thức về các công cụ khác nhau như Hadoop, R, Python, SAS, v.v. Kiến thức về tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và dự đoán là một trong những yêu cầu quan trọng của một Data Scientist.

Vậy bước đầu tiên cho bạn nếu muốn bắt đầu công việc trong mảng khoa học dữ liệu – Tìm hiểu về Hadoop.

2. Data Analyst

Mọi doanh nghiệp trong bất kể lĩnh vực nào, đều thu thập thông tin liên tục về chi phí hoạt động và lợi nhuận của mình. Dữ liệu này phải được phân tích và nghiên cứu, sử dụng các kỹ thuật khác nhau, sau đó được áp dụng để cải thiện chức năng của một công ty và nâng cao lợi nhuận của nó. Đây chính là bắt nguồn công việc của Chuyên viên phân tích dữ liệu.

Các chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ dịch thông tin thống kê sang ngôn ngữ hàng ngày mà mọi người có thể hiểu và sử dụng làm cơ sở để đưa ra các quyết định thực tế. Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để giúp tìm nguồn nguyên liệu hợp lý hơn, giảm chi phí vận chuyển liên quan đến việc vận hành hoặc để theo dõi các vấn đề đang tiêu tốn quá nhiều tiền của công ty.

Xem thêm Chuyên viên phân tích dữ liệu Data Analyst là gì?

3. Data Architect

Do kết quả của việc kinh doanh online ngày càng phát triển, các trang web mới được tạo lập ngày một nhiều nhằm cung cấp các sản phẩm và dịch vụ cải tiến hàng ngày. Tất cả các trang web này đều cần người kiến tạo và phân tích dữ liệu sâu rộng để hoạt động hiệu quả với tỷ suất lợi nhuận cao, đảm bảo hệ thống dữ liệu của họ không bị quá tải.

Data Architect chịu trách nhiệm triển khai các bản thiết kế của nền tảng dữ liệu của công ty. Bản thiết kế hoặc kiến trúc này mô tả các mô hình, chính sách, quy tắc khác nhau chi phối việc lưu trữ dữ liệu cũng như việc sử dụng nó trong các tổ chức.

Data Architect còn có thể tổ chức và quản lý dữ liệu cả ở cấp độ vĩ mô cũng như cấp vi mô. Một số công cụ quan trọng được Data Architect sử dụng là XML, Hive, SQL, Spark và Pig. Mức lương trung bình của một Data Architect là $ 123,680 mỗi năm.

4. Data Engineer

Kỹ sư dữ liệu làm nhiệm vụ kiểm tra, đánh giá và cải tiến các giải pháp do kiến trúc sư dữ liệu thiết kế. Một Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu lớn để các nhà khoa học dữ liệu làm việc. Kỹ thuật dữ liệu liên quan đến kiến thức về các chủ đề liên quan đến dữ liệu cũng như kiến thức về các nguyên tắc công nghệ phần mềm.

Một kỹ sư dữ liệu phải thành thạo cả dữ liệu có cấu trúc cũng như không cấu trúc. Một kỹ sư dữ liệu không chỉ chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu mà còn duy trì, quản lý và kiểm tra nó.

Kiến thức về các mô hình cơ sở dữ liệu và ETL là hai trong số các yêu cầu thiết yếu nhất đối với Data Engineer. Data Engineer chịu trách nhiệm mô hình hóa các hệ thống xử lý quy mô lớn bằng các công cụ như SQL, Hive, Pig, Python, Java, SPSS, SAS, v.v.

5. Data Administrator

Data Administrator là người chịu trách nhiệm quản trị và vận hành các hoạt động liên quan đến cơ sở dữ liệu như lên kế hoạch, cài đặt, cấu hình, tối ưu, backup, security, v.v. nhằm đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng cho người dùng truy cập. Người quản trị cơ sở dữ liệu chịu trách nhiệm về nhiệm vụ quan trọng là lưu trữ và sao lưu thông tin này trong không gian vật lý và ảo.

Cần phải trải qua những vị trí nào để trở thành DBA?

Thường thì career path của DBA sẽ như thế này: Database Developer-> Quản trị cơ sở dữ liệu Database Administrator-> Database Administrator Team Leader. Database Administrator Team Leader là vị trí cao nhất mà DBA có thể thăng tiến.

Trong trường hợp xảy ra sự cố với phần mềm gốc hoặc cách thức lưu trữ nó, quản trị viên cơ sở dữ liệu đảm bảo rằng những người cần nó có thể dễ dàng truy cập dữ liệu này nhưng đồng thời được giữ an toàn trước những truy cập trái phép. Về cơ bản, họ đóng vai trò là người gác cổng và bảo vệ thông tin quan trọng giúp giữ cho doanh nghiệp hoạt động thành công.

6. Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analyst (BIA) tạm dịch: nhà phân tích tình báo kinh doanh. Đây được hiểu là những cá nhân thành thạo về ngôn ngữ lập trình, công nghệ, hệ thống Business Intelligence nhằm phân tích, đánh giá quá khứ và dự đoán tương lai của doanh nghiệp.

Các Business Intelligence Analyst thường không yêu cầu có nhiều hiểu biết về công nghệ nhưng cần trang bị kiến thức sâu sắc về các quy trình liên quan đến việc điều hành một doanh nghiệp thành công.

Những nhà BIA sử dụng hệ thống phần mềm và các công cụ tiên tiến để xác định những yêu cầu, ưu tiên quan trọng trong kinh doanh, xác định KPI, thực hiện các chiến lược liên quan đến dữ liệu, hệ thống BI. Có thể xem BIA là tổng hòa giữa kỹ thuật và kinh tế, giữa kỹ sư lập trình và chuyên viên phân tích kinh doanh. Họ chính là sợi dây gắn kết nhiều bộ phận liên quan hoạt động chặt chẽ, có trình tự nhằm mang đến hiệu quả cho doanh nghiệp.

7. Data and Analytics Manager

Trong khi các nhà khoa học dữ liệu khác chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu cụ thể (chẳng hạn như kiến trúc dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, phân tích thống kê), Analytics Manager chịu trách nhiệm về tất cả các công việc xử lý dữ liệu, chỉ đạo và giám sát các nhà khoa học dữ liệu khác để đạt được mục tiêu chung.

Các nhà quản lý và phân tích dữ liệu không chỉ là huấn luyện viên mà thường là những người cổ vũ cho đồng đội của mình.

Analytics Manager cũng phải có khả năng truyền đạt với các trưởng bộ phận khác để đảm bảo rằng các thành viên luôn đi đúng hướng. Đây là một công việc có trách nhiệm cao, đòi hỏi nhiều năm kinh nghiệm và học vấn.
03/07/2022
Chuyên viên phân tích dữ liệu Data Analyst là gì?
Khoa học dữ liệu (Data Science) đang được cả thế giới quan tâm vì tầm quan trọng của nó đến doanh nghiệp. Nhưng để doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa những lợi thế về dữ liệu, ngoài Data Scientist ra, Data Analyst cũng là một nhân tố cốt lõi không thể thiếu.

Hãy cùng tìm hiểu Chuyên viên phân tích dữ liệu Data Analyst là gì?

Data Analyst là gì?

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là người thực hiện các phân tích sâu dữ liệu (deep dive analytics) ở dạng đồ thị, biểu đồ, sơ đồ, bảng biểu và báo cáo; sau đó sử dụng các dữ liệu đó để xác định xu hướng và tạo mô hình dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai.
- Những bạn với 1-2 năm kinh nghiệm làm Data Analyst hoàn toàn có thể thỏa thuận lương lên đến USD \$1000/tháng hoặc cao hơn.
- Công việc Data Analyst không yêu cầu quá cao về phần lập trình (technical). Nhưng bạn sẽ cần rất nhiều đến sự sáng tạo và khả năng giao tiếp của mình.
- Muốn bắt đầu nghề Data Analyst, bắt buộc phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Data Visualisation)
- Công việc chính của Data Analyst gồm: thu gom và tổ chức lại dữ liệu; phân tích dữ liệu và thiết kế các báo cáo theo yêu cầu; trình bày kết quả và giải trí
- Cơ hội nghề nghiệp cho tương lai: kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hoặc nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist).
Muốn làm Data Analyst bạn phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Data Visualisation)

Xem thêm 15 Cuốn sách học Python miễn phí.

Data Analyst là làm gì?
- Sử dụng các công cụ lắng nghe Internet để thu thập dữ liệu từ các nguồn tin tức và mạng xã hội
- Phân tích dữ liệu và viết báo cáo:
  - Phân tích thông tin về thương hiệu và các vấn đề xã hội
  - Dự báo và nắm bắt xu hướng trong tương lai
  - Trình bày các nội dung trên bằng bảng số liệu, biểu đồ, bản đồ và đề xuất các hình thức minh hoạ hợp lý khác
  - Tối ưu các chiến dịch Marketing, Sales dựa trên dữ liệu đã thu thập được.
- Báo cáo thường xuyên cho quản lý và tương tác trực tiếp với khách hàng về diễn biến các sự kiện liên quan tới thương hiệu khách hàng.
Yêu cầu của Data Analyst
- Tốt nghiệp Đại học các ngành liên quan như Digital Marketing, Market Research, Toán, Khoa học máy tính, Quản trị thông tin, Công nghệ thông tin, Thống kê,…
- Kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và code cơ bản để xử lý các mô hình dự báo (predictive models);
- Kỹ năng sử dụng các công cụ visualize để chuyển hóa dữ liệu thành graphics;
- Kỹ năng chuyển hóa dữ liệu thành actionable insight;
- Có kỹ năng phân tích sắc bén, khả năng thu thập, tổ chức, phân tích và phổ biến lượng lớn thông tin một cách chi tiết và chính xác;
- Kỹ năng lập kế hoạch, kiểm soát việc thực hiện kế hoạch;
Data Analyst theo hướng BI

Ở vị trí này, công việc chủ yếu của bạn là hỗ trợ cho các bộ phận khác nhau, nhận yêu cầu lấy dữ liệu của bộ phận đó để xây dựng dashboard. Đối với kiểu này các task chính sẽ là:
1. Tạo meeting để collect requirements từ các bộ phận, hiểu được requirements và business needs của bộ phận đó;
2. Kiểm tra dữ liệu bên dưới có phù hợp để thực hiện các requirements không. Kiểm tra với dev in charge domain dữ liệu đó để đảm bảo Data Quality;
3. Sau khi có đủ dữ liệu, thực hiện viết query và xây dựng dashboard (có thể xây theo mockup). Review lại với team đưa yêu cầu và tài liệu hóa flow lấy dữ liệu (data lineage). Maintain flow dữ liệu để đảm bảo data không bị sai/thiếu.
Data Analyst theo hướng DA domain

Là phân tích chuyên biệt cho một tính năng nhất định, phân tích hiệu suất của chức năng đó. Ví dụ: DA cho team Marketing. Đối với kiểu này các task chính sẽ là:
1. Hiểu được các KPI quan trọng của team. Xây dựng dashboard để measure các KPI theo ngày/tuần/tháng. Tạo các cuộc họp weekly / monthly để trao đổi về sự biến động của KPI. Đưa ra các phân tích để giải thích cho tính biến động của KPI;
2. Dựa trên sự biến động của KPI, thực hiện các phân tích chuyên sâu để chỉ ra các yếu tố làm ảnh hưởng đến KPI (Ví dụ: tuần này chỉ số cost per product sold lên khá cao so với những tuần trước, nguyên nhân là do đâu?);
3. Làm việc cùng với team, đưa ra các chiến lược dựa trên data để có thể cải thiện được KPI (Ví dụ: % user sử dụng promotion tháng này giảm so với tháng trước dẫn đến doanh thu giảm, nên xem xét đưa ra các loại promotion hấp dẫn hơn hoặc bắn notification để nhắc user sử dụng promotion).
03/07/2022
Làm IT là gì?
Hiện có rất nhiều người muốn đổi việc chuyển sang “làm IT” nhưng rất mơ hồ vì không hiểu làm IT là làm gì và phải chuẩn bị những gì. Cứ nghĩ có IT passport hoặc FE hoặc viết được vài dòng code HTML là có thể làm nghề được.

Làm IT là gì?

IT là một lĩnh vực siêu rộng và mình không tự tin trả lời hết các hướng đi của nó. Nó không đơn thuần chỉ là ngồi trước màn hình và gõ các dòng lệnh, vì mình không code được 1 dòng nào cả.Có thể liệt kê vài hướng đi như sau:
- Lập trình viên: Những người học các ngôn ngữ lập trình, giải thuật,… Công việc là viết các programe, phát triển phần mềm. Trong nhóm này còn có thể chia ra 7749 nhóm nhỏ theo từng định hướng phát triển hay lĩnh vực họ quan tâm (mobile/web/nhúng/AI/…)
- Kỹ sư Infra: Những người học về cơ sở hạ tầng mạng (on premise/cloud/hybrid). Công việc là xây dựng các cơ sở hạ tầng phục vụ cho hệ thống được phát triển hoặc vận hành.
- Tester: Không yêu cầu kiến thức về lập trình quá cao… Công việc là kiểm thử chương trình chạy có đúng với đặc tả yêu cầu hay không?
- BA/IT Consultant: Tìm hiểu về nghiệp vụ của khách hàng và đưa ra giải pháp phù hợp nhất để khắc phục vấn đề của khách. Ví dụ, khách hàng muốn số hóa việc chấm công và quản lý nhân sự, BA/consultant sẽ tìm hiểu về đặc thù của doanh nghiệp đó cần có hệ thống quản lý nhân sự HRM như thế nào, và đưa ra phương án số hóa phù hợp (thường là sử dụng các solution có sẵn và customize, training khách sử dụng).
- Comtor/BrSE: Đây là các role có trong mô hình offshore/nearshore – các công ty gia công phần mềm cho 1 nước khác – chiếm số lượng đông đảo trong các bài đăng tuyển dụng nhân sự gần đây.
MỖI HƯỚNG ĐI SẼ CẦN NHỮNG KỸ NĂNG KHÁC NHAU. Có người “làm IT” nhưng không cần biết tí kiến thức nào về PHP hay JAVA, tùy thuộc vào mục đích và yêu cầu công việc của họ.

Xem thêm Ngành Công nghệ thông tin là gì? CNTT học những gì?

Bắt đầu làm IT thì nên học gì?

Như đã nói ở trên, mỗi một hướng đi cần 1 bộ kỹ năng khác nhau, nên câu trả lời là cần phải xác định làm cái gì trong làm IT trước rồi mới tìm skill set phù hợp.

Ví dụ: Đi theo hướng làm lập trình viên phần mềm (coder/programer) thì bỏ qua IT Passport mà nên bắt đầu bằng FE nếu xác định làm ở Nhật (vì FE cần để xin visa). Còn ở Việt Nam thì cũng nên học FE nhưng có thể sờ vào lĩnh vực mình muốn làm để học trước (ví dụ làm frontend thì HTML, CSS, làm backend thì PHP, JAVA,…)

Các kỹ năng cần thiết của BrSE

Còn đi theo hướng non-tech như comtor/tester/sales rồi đi lên BA thì có thể bắt đầu bằng IT passport và logical thinking vì những role này cần các kiến thức nền và softskill nhiều hơn.

NHỮNG BẠN MUỐN LÀM BrSE MÌNH CŨNG KHUYÊN CHÂN THÀNH LÀ NÊN HỌC IT PASSPORT. Vì BrSE là role connect team phát triển và khách hàng, cũng cần biết overall về business model của khách, quản lý team,… Nhưng đối với mình, một BrSE tiêu chuẩn phải là một người có thể làm được SE (System Engineer – kỹ sư hệ thống) và Bridge (cây cầu) nên chỉ IT passport là không đủ (và thực tế cũng không phải là bắt buộc phải có) mà bạn BrSE nên có kỹ thuật chắc và năng lực giao tiếp ổn.

IT Passport là gì?

IT Passport (IP) đơn giản chỉ là một chứng chỉ kiểm tra kiến thức nền tảng của những người sử dụng IT cho công việc. Nó hoàn toàn không có gì cao siêu cả. Nội dung của IP có 3 phần:
- Chiến lược kinh doanh (đứng trên cương vị 1 CEO điều hành 1 doanh nghiệp);
- Quản lý dự án (đứng trên cương vị 1 Leader chạy 1 dự án cùng project team);
- Kỹ thuật (Những kiến thức nền về IT mà bất kì ai cũng nên biết.
Ai nên học IT Passport?

Như đã nói – đây là chứng chỉ dành cho những ng sử dụng IT cho công việc nên tất cả 社会人 đều nên trang bị. Nhưng với các bạn làm service như khách sạn/du lịch/điều dưỡng/giáo dục/… thì mình thấy nó cũng không có value lắm.

Vì thế, những bạn nào đang làm việc ở các doanh nghiệp theo hướng chạy dự án プロジェクト中心 hoặc các bạn sinh viên dự kiến sẽ vào các doanh nghiệp kiểu này (công ty khối sản xuất và thương mại) nên học, không riêng gì công ty IT.

Đặc biệt, highly recommend các bạn đang muốn làm những vị trí non-tech (comtor/tester) vì đây là 1 điểm cộng rất lớn trong mắt nhà tuyển dụng khi các bạn không có kinh nghiệm để chọi với những ứng viên khác.

IT Passport có vai trò như thế nào?

Chứng chỉ IT Passport không đủ để giúp đổi sang visa kỹ sư IT hay xin điểm 高度人材, nhưng nếu bạn biết vận dụng kiến thức của nó thì công việc sẽ rất có lợi, hoặc CV có thêm dòng IT Passport sẽ được đánh giá khá cao.

Ví dụ: Hiện FPT đang tuyển dụng nhân sự làm SAP BA/Consultant và việc có IP + Boki là 1 điểm cộng lớn. Nếu bạn đang làm Comtor/Tester thì chắc chắn, bất cứ công ty offshore nào cũng muốn bạn học IP vì bạn sẽ nắm được base các khái niệm, yếu tố mà công việc đó cần.

Học IP như thế nào, kinh nghiệm thi mời bạn tham khảo trong bài Kinh nghiệm thi IT Passport
20/05/2022
Kinh nghiệm thi IT Passport
Kì thi IT Passport là gì?

Nhiều người nói IT Passport (ITP) là cấp bậc cơ bản của các chứng chỉ liên quan đến IT, sau ITP là đến FE,… Nhưng cá nhân mình cho rằng, các kỳ thi này hướng đến đối tượng khác nhau.

Cấu trúc đề thi FE có 70% liên quan đến kỹ thuật, chiến lược và quản lý chia nhau 30% còn lại. Trong khi ITP thì lượng câu hỏi được chia cho các phần gần như là đồng đều. Điều này có nghĩa là những kiến thức liên quan đến strategy và management được chú trọng nhiều hơn ở chứng chỉ này.

Vì thế, ITP phù hợp cho những bạn làm các vai trò tổng quan như khối văn phòng, sales, comtor,… tiếp xúc nhiều với khách hàng, hỗ trợ PM để chạy dự án suôn sẻ hơn là các bạn coder. (ý kiến cá nhân)
Thực tế tại phòng thi, mình cũng thấy số lượng thí sinh nữ chiếm số lượng áp đảo, và các bạn đến từ nhiều ngành nghề khác nhau không liên quan đến IT.

Kiến thức của IT Passport

Phạm vi kiến thức của kỳ thi này được chia thành 3 lĩnh vực chính:

① 戦略 (Chiến lược – strategy)

Phần này có cảm giác như mình được học để trở thành 1 CEO điều hành 1 tổ chức với những kiến thức rất căn bản. Ví dụ như:
- Các định nghĩa nền của nền liên quan đến doanh nghiêp;
- Các phương pháp phân tích dữ liệu để hoạch định chiến lược;
- Các khái niệm liên quan đến tài nguyên trong doanh nghiệp và các thuật ngữ liên quan,…
- Kiến thức thô sơ về sales, về marketing,…
② 管理 (Quản lý – Management)

Phần này gần giống như mình sẽ đóng vai 1 PM (Project Manager) để học về các khái niệm liên quan đến chạy dự án. Dự án thì có 7749 loại khác nhau, kiến thức phần này để chạy bất kỳ 1 project thuộc bất cứ lĩnh vực nào nhưng nói thật, đọc kiểu moẹ gì cũng thấy nó dính đến IT.

Một số khái niệm ngay thời điểm này nhảy số trong đầu mình.
- 要件定義　Định nghĩa yêu cầu
- システム設計 Thiết kế hệ thống (内部設計・外部設計)
- リスク管理　Quản lý rủi ro
- PDCA (Plan Do Check Action) bla bla bla
③ 技術 (Kỹ thuật – Technical)

Với những ai chưa học ITP và non-tech thì thường nghĩ phần này khó nhất. Nhưng thực sự, kiến thức của phần tech trong level ITP thuộc dạng căn bản cưỡi ngựa xem hoa và nhiều nội dung gần gũi với cuộc sống nên không khó như tưởng tượng.

Mình thấy phần này toàn lý thuyết, học thuộc là được. Còn các kiến thức liên quan đến giải thuật, tính toán,… tương đương với toán cấp 2, khó nhất là dịch được đề và áp dụng công thức vô tính.
Lúc mình thi, mình vứt luôn 1 câu phần này vì quên mất công thức tính… tổ hợp.

Cách thức thi IT Passport
- Thi trên máy tính (Computer Based Tesing) tại địa điểm thi.
- 100 câu làm trong 120 phút.
- 3 phần thi (ở trên) lấy điểm trung bình.
- Điểm đỗ: 600 và không phần nào dưới 300.
- Đăng ký thi: Online
Lưu ý:
- Ở Nhật thì kỳ thi tổ chức hàng tháng nhưng vì số lượng người đông nên đăng ký sớm khoảng 2 tháng để giữ chỗ.
- Ở Việt Nam thì hình như chỉ thi được vào tháng 4 và tháng 10 – đề thi bằng tiếng Anh với bản dịch tiếng Việt level Google Translate.
Cách ôn thi IT Passport

Tài liệu ôn thi IT Passport
- ①　令和2年いちばんやさしいITパスポート絶対合格の教科書　
- ②　ITパスポート過去問題集かんたん合格
Sách viết đơn giản, nội dung cũng đơn giản, giải thích cũng đơn giản. Nhưng phù hợp với bạn nào đã đi làm và trực tiếp trải nghiệm các nội dung đó. Với những bạn sinh viên hoặc chưa có kinh nghiệm làm ở công ty IT sẽ khá khó để có thể hình dung nếu không có người hỗ trợ.

Kiến thức trong 2 cuốn này chỉ đủ để đỗ – không thể đỗ được điểm cao. Vì đề thi thường cập nhật theo trend. Còn có câu hỏi liên quan đến đối sách của chính phủ Nhật, nếu không đọc tin tức về lĩnh vực này sẽ không thể làm được.

Thời gian biểu ôn thi IT Passport

Nội dung sách 1 gồm 15 chương, nên chia 1 chương học trong 3 buổi, mỗi buổi 1.5 tiếng. Trong đó có 2 buổi đầu học lý thuyết, buổi thứ 3 chữa bài tập liên quan. Chỉ cần gần 2 tháng là học xong 2 quyển kia.
Kiến thức toàn những cái căn bản. Sự khó của ITP là nhiều thuật ngữ và nhiều cái không đi làm trải nghiệm qua rồi không hiểu. Hoàn toàn có thể tự học được. Với những bạn sinh viên hoặc từ các ngành không liên quan thì nên tìm một người hướng dẫn.

Trước tiên hãy đọc qua toàn bộ kiến thức bằng tiếng Nhật, nếu không hiểu hãy search Google bằng tiếng Nhật tiếp. Khó quá mới search tiếng Việt nhé.

Vì làm theo phương thức này, không chỉ bạn nắm vững được kiến thức mà level tiếng Nhật sẽ được tăng lên. Bạn thử nghĩ xem nếu ai đó hỏi DHCP là gì bằng tiếng Nhật mà bạn không giải thích được bằng tiếng Nhật(mặc dù bạn vẫn hiểu ý nghĩa của nó) thì 意味ない nhé.

Làm đề thi các năm trước

Sau khi đã nắm bắt được phần nào đó kiến thức thì việc tiếp theo là cày đề thi các năm cũ.
- Link đề thi các năm cũ miễn phí ở đây
- Sách chọn lọc đề các năm cũ ở đây
- App luyện thi đề thi các năm trước cho điện thoại IOS hoặc Android
20/05/2022