NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Những ai không phù hợp với ngành khoa học dữ liệu

on .

Vì ngành Khoa học Dữ liệu (Data Science) không chỉ cần giỏi kỹ thuật, mà còn đòi hỏi tư duy logic, kiên trì, và khả năng thích nghi cao.
Dưới đây là những nhóm người có thể không phù hợp hoặc gặp nhiều khó khăn khi theo ngành này (nếu không thay đổi được thói quen hoặc tư duy)

1. Người thiếu kiên nhẫn và không thích thử–sai

  • Khoa học dữ liệu là quá trình liên tục thử nghiệm, sai và sửa: thu thập dữ liệu, xử lý, chọn mô hình, đánh giá, lặp lại.

  • Nếu bạn mong muốn “công thức cố định” hoặc “kết quả nhanh”, bạn sẽ dễ nản.
    → Đây là nghề cho người chịu khó mày mò và thích học từ thất bại.

2. Người ngại làm việc với con số và xác suất

  • Data Science gắn liền với thống kê, xác suất, đại số tuyến tính, giải tích.

  • Nếu bạn ghét toán hoặc sợ dữ liệu lớn, rất khó để hiểu bản chất mô hình hay đánh giá kết quả.
    → Không cần “thiên tài toán học”, nhưng phải thoải mái với số liệu và công thức.

3. Người không thích lập trình

  • Công cụ chính là Python, R, SQL, đôi khi thêm Spark, TensorFlow, v.v.

  • Nếu bạn không hứng thú với code, debug, hay đọc tài liệu kỹ thuật, bạn sẽ thấy công việc khô khan.
    → Cần tư duy logic và tính hệ thống chứ không chỉ “biết code cho đủ”.

 4. Người chỉ muốn làm theo khuôn mẫu có sẵn

  • Ngành này đòi hỏi tư duy phản biện và sáng tạo: dữ liệu thực tế luôn bẩn, thiếu, lệch, hoặc không đúng như kỳ vọng.

  • Nếu bạn chỉ muốn “làm theo hướng dẫn 100%”, bạn sẽ sớm bị thay thế bởi AI hoặc automation.
    → Phù hợp với người thích đặt câu hỏi và tìm giải pháp riêng.

5. Người không quan tâm đến ngữ cảnh thực tế

  • Dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi được hiểu trong bối cảnh kinh doanh, xã hội hoặc khoa học.

  • Nếu bạn chỉ muốn mô hình hóa mà không hiểu “dữ liệu nói về điều gì”, bạn sẽ khó tạo giá trị thật.
    → Cần tư duy ứng dụng và khả năng trao đổi với người không chuyên.

6. Người ngại giao tiếp và làm việc nhóm

  • Dự án khoa học dữ liệu thường cần hợp tác với kỹ sư dữ liệu, chuyên gia lĩnh vực, nhà quản lý.

  • Nếu bạn chỉ muốn “làm việc một mình trong im lặng”, bạn sẽ bỏ lỡ phần quan trọng của công việc.
    → Phù hợp hơn nếu bạn có thể trình bày ý tưởng rõ ràng, có logic.

7. Người thiếu kiên định trong học tập dài hạn

  • Công nghệ, framework, và mô hình mới xuất hiện liên tục (học máy, deep learning, generative AI...).

  • Nếu bạn chỉ muốn học vài khóa rồi “xong nghề”, bạn sẽ tụt hậu rất nhanh.
    → Ngành này cần học suốt đời và thích cập nhật.

Các kỹ năng quan trọng của SV ngành CNTT là gì?

on .

Sinh viên ngành Công nghệ thông tin (CNTT) không chỉ cần giỏi lập trình, mà còn cần nhiều kỹ năng khác để học tốt, làm việc hiệu quả và phát triển lâu dài.

Chia theo 3 nhóm: chuyên môn – tư duy – mềm, cho dễ hình dung 

 I. KỸ NĂNG CHUYÊN MÔN (Technical Skills)

  1. Lập trình (Programming)

    • Thành thạo ít nhất 1–2 ngôn ngữ cốt lõi (Python, Java, C++, hoặc JavaScript).

    • Hiểu rõ cấu trúc dữ liệu, giải thuật, và tư duy tối ưu.

  2. Kiến trúc & Hệ thống máy tính

    • Hiểu hệ điều hành, mạng máy tính, cơ sở dữ liệu, bảo mật cơ bản.

    • Biết cách thiết kế hệ thống và triển khai ứng dụng thực tế.

  3. Phát triển phần mềm (Software Development)

    • Biết dùng Git/GitHub, CI/CD, test, debug.

    • Hiểu SDLC (Software Development Life Cycle), Agile, Scrum.

  4. Cơ sở dữ liệu (Database)

    • SQL (MySQL, PostgreSQL) và NoSQL (MongoDB).

    • Biết thiết kế CSDL, tối ưu truy vấn.

  5. Web / App / AI / Cloud (tùy hướng chuyên sâu)

    • Web: HTML, CSS, JavaScript, React, Node.js.

    • App: Flutter, Kotlin, Swift.

    • AI/Data: Python, Pandas, TensorFlow, scikit-learn.

    • Cloud: AWS, Azure, Docker, Kubernetes.

II. KỸ NĂNG TƯ DUY (Thinking & Cognitive Skills)

  1. Tư duy logic và thuật toán – nền tảng cho mọi bài toán CNTT.

  2. Tư duy phản biện (Critical Thinking) – đặt câu hỏi “vì sao”, “làm cách nào tốt hơn”.

  3. Tư duy hệ thống (Systems Thinking) – nhìn thấy mối liên hệ giữa các phần trong hệ thống.

  4. Giải quyết vấn đề (Problem Solving) – phân tích vấn đề, đề xuất nhiều hướng giải pháp.

  5. Tự học và học suốt đời (Self-learning) – rất quan trọng trong ngành thay đổi nhanh.

 III. KỸ NĂNG MỀM (Soft Skills)

  1. Làm việc nhóm (Teamwork) – phối hợp hiệu quả trong nhóm lập trình, dự án.

  2. Giao tiếp (Communication) – trình bày ý tưởng kỹ thuật rõ ràng, dễ hiểu.

  3. Quản lý thời gian & kỷ luật cá nhân – tự kiểm soát tiến độ, deadline.

  4. Tư duy sản phẩm (Product Mindset) – hiểu nhu cầu người dùng, không chỉ viết code.

  5. Tiếng Anh chuyên ngành – đọc tài liệu, giao tiếp với đồng nghiệp quốc tế.

Gợi ý định hướng cho sinh viên

  • Năm 1–2: Tập trung nền tảng lập trình – giải thuật – cơ sở dữ liệu.

  • Năm 3: Làm dự án thực tế, học teamwork, Git, Agile ...

  • Năm 4: Chọn chuyên ngành (Khoa học dữ liệu, AI, Web, Mobile, Cloud, An ninh mạng, v.v.), thực tập thực tế.

 
 

Châu Âu siết quy định với thiết bị 5G có nguồn gốc từ Trung Quốc

on .

Châu Âu đang chuẩn bị thực hiện các biện pháp cứng rắn hơn nhằm loại bỏ thiết bị 5G có nguồn gốc từ các nhà cung cấp Trung Quốc như Huawei và ZTE.

Nếu quy định được Châu Âu áp dụng, các thiết bị 5G có nguồn gốc tại Trung Quốc sẽ bị loại bỏ khỏi cơ sở hạ tầng di động và cố định của các quốc gia thành viên Liên minh Châu Âu (EU).

 Thiết bị 5G của Trung Quốc sắp không còn đất sống trên khắp Liên minh Châu Âu

Thiết bị 5G của Trung Quốc sắp không còn đất sống trên khắp Liên minh Châu Âu

Theo nhiều báo cáo, Ủy ban Châu Âu (EC) đang nỗ lực biến những khuyến nghị trước đây, được biết đến với tên gọi “Hộp công cụ 5G”, thành các mệnh lệnh pháp lý bắt buộc. Mục tiêu là tạo ra sự đồng nhất trong tiêu chuẩn và tốc độ triển khai mạng giữa các quốc gia.

Cuộc tranh luận về vấn đề này không phải là mới, nhưng đã trở nên căng thẳng hơn trong thời gian gần đây. Một số quốc gia tại EU đã cấm hoàn toàn thiết bị của các nhà sản xuất này khỏi mạng lưới cốt lõi, trong khi một số khác vẫn duy trì một phần thiết bị, đặc biệt thiết bị truy cập mạng vô tuyến. Điều này đã tạo ra một bức tranh không đồng đều mà EC đang tìm cách khắc phục.

EC đang xem xét việc chuyển đổi các hướng dẫn “Hộp công cụ 5G" thành các nghĩa vụ pháp lý, bao gồm cả việc đặt ra thời hạn để thay thế thiết bị có nguy cơ cao trong mạng lõi và cả mạng truy cập trong một số trường hợp. Họ cũng đang nghiên cứu các cơ chế giám sát và chế tài đối với các quốc gia không tuân thủ hoặc các nhà khai thác vẫn duy trì thiết bị bị hạn chế trong các dịch vụ nhạy cảm.

Mặc dù chưa có văn bản chính thức hay lịch trình cụ thể, các dự thảo hiện tại cho thấy một phương pháp tiếp cận từng bước với một số ngoại lệ hạn chế nhằm giảm thiểu chi phí và gián đoạn dịch vụ. Đồng thời, EC cũng đang điều chỉnh chiến lược này để phù hợp với các quy định khác như Chỉ thị An ninh Mạng và Hệ thống Thông tin (NIS 2) cũng như các mục tiêu kết nối của Thập kỷ Số.

 Đã đến lúc các nhà cung cấp dịch vụ tại Châu Âu tính chuyện tháo dỡ các thiết bị 5G có nguồn gốc từ Trung Quốc

Đã đến lúc các nhà cung cấp dịch vụ tại Châu Âu tính chuyện tháo dỡ các thiết bị 5G có nguồn gốc từ Trung Quốc

Đức dẫn đầu, Trung Quốc đáp trả

Đức là một trong số các quốc gia EU đã có lập trường cứng rắn hơn khi đặt ra lộ trình rút dần các linh kiện Trung Quốc khỏi mạng lõi 5G trước năm 2026 và mạng truy cập vô tuyến trước năm 2029. Phản ứng trước các hành động này, Trung Quốc cũng đã hạn chế hợp đồng với Nokia và Ericsson trên thị trường của mình.

Với việc EC biến các khuyến nghị thành luật, điều này có thể dẫn đến một số cơ hội và rủi ro cho các doanh nghiệp: Nokia và Ericsson có thể chiếm ưu thế tại Châu Âu, trong khi Huawei và ZTE sẽ phải rút lui khỏi thị trường mà họ nhận được rất nhiều hợp đồng.

Câu hỏi đặt ra là, liệu các hạn chế mà EC đưa ra có thời hạn, phạm vi chính xác cũng như các miễn trừ và hỗ trợ thay thế đối với các quốc gia thành viên bị ảnh hưởng hay không. Dù kết quả ra sao, EC đang gửi đến các nhà mạng trong khu vực rằng: hãy chuẩn bị đẩy nhanh việc tháo dỡ thiết bị có nguy cơ cao trên toàn khu vực.

CTV Kiến An/VOV.VN (biên dịch) Theo GearRice

Nguồn: https://baomoi.com/chau-au-siet-quy-dinh-voi-thiet-bi-5g-co-nguon-goc-tu-trung-quoc-c53742836.epi

Phân biệt kỹ thuật lập trình và nghệ thuật lập trình

on .

Đây là cách phân biệt kỹ thuật lập trình và nghệ thuật lập trình, và sự khác nhau giữa kỹ thuật và nghệ thuật nói chung.

Kỹ thuật lập trình là gì?

Kỹ thuật lập trình (programming techniques) nhấn mạnh vào cách làm đúng và làm được:

Các Đặc điểm

  • Dựa trên quy tắc, cấu trúc, thuật toán, khuôn mẫu (patterns).

  • Có thể dạy, học, đo, kiểm thử.

  • Tập trung vào:

    • Cú pháp ngôn ngữ

    • Giải thuật (algorithm)

    • Tối ưu hoá hiệu năng

    • Cấu trúc dữ liệu

    • Quy trình phát triển phần mềm

    • Debug, kiểm thử, viết code sạch

Ví dụ

  • Áp dụng nguyên tắc SOLID.

  • Viết code theo mô hình MVC.

  • Dùng stack, queue, tree, graph.

  • Viết sort O(n log n).

Tóm lại: Kỹ thuật lập trình = “làm đúng, làm chắc, làm được việc.”

Nghệ thuật lập trình là gì?

Nghệ thuật lập trình (the art of programming) hướng đến cách làm hay, làm tinh tế, làm đẹp, làm tối giản.

Các Đặc điểm

  • Nhấn mạnh cảm quan, tư duy, phong cách cá nhân.

  • Tìm cách giải quyết đẹp, tinh gọn, thanh lịch (elegant).

  • Khả năng tư duy sáng tạo, chọn giải pháp tối ưu nhất, nhìn bài toán theo góc độ mới.

Ví dụ

  • Chọn thuật toán không chỉ chạy đúng mà còn đẹp và tinh tế, dễ đọc.

  • Giải quyết bài toán bằng cách đổi mô hình tư duy, chứ không chỉ cắm đầu code.

  • Thiết kế code tạo cảm giác “rõ ràng ngay từ cái nhìn đầu tiên”.

  • Tạo ra API dễ dùng đến mức người khác “mỉm cười” khi dùng.

Tóm lại: Nghệ thuật lập trình = “làm hay, làm đẹp, làm thông minh.”

Giống như Donald Knuth nói:“Lập trình là nghệ thuật kết hợp giữa logic và sự sáng tạo.”

3. Kết luận cô đọng

Kỹ Thuật đưa bạn đến mức làm được.

Nghệ thuật đưa bạn đến mức làm xuất sắc.

Dữ liệu lớn vs dữ liệu nhỏ

on .

Câu hỏi này rất “đúng chất nghiên cứu” 

Dữ liệu nhỏ (small data) không hề thua kém dữ liệu lớn; Ngược lại, trong nhiều bài toán nó còn vượt trội rõ rệt. Ta phân tích theo bản chất bài toán, không theo “mốt big data”.

1. Khi tri thức quan trọng hơn số lượng

Bài toán dựa trên cấu trúc – quy luật – nguyên nhân
Chẩn đoán y khoa chuyên sâu
Cơ học, vật lý, hóa học, sinh học hệ thống
Kinh tế học lý thuyết, tài chính định lượng
 
=> Small data + mô hình đúng > Big data + mô hình mù
 
Ví dụ
100 ca bệnh có gán nhãn cực chuẩn bởi chuyên gia > 1 triệu hồ sơ bệnh án nhiễu
Mô hình sinh lý học tim mạch dựa trên phương trình > ML thuần từ big data

2. Khi dữ liệu hiếm hoặc không thể thu thập nhiều

Các hiện tượng hiếm (rare events): Tai nạn hạt nhân, bệnh hiếm, gian lận tinh vi, sự cố kỹ thuật nghiêm trọng
 
Big data không tồn tại, nên:
Small data + Bayesian
Small data + causal inference
Small data + expert knowledge
 
=> là con đường duy nhất khả thi

3. Khi mỗi mẫu rất đắt

Dữ liệu chi phí cao:  Thí nghiệm y sinh, thử nghiệm lâm sàng, thử nghiệm vật liệu mới, dữ liệu vệ tinh độ phân giải cao
 
Ở đây:
50 mẫu có kiểm soát tốt > 500.000 mẫu thu thập đại trà
 
=> Thiết kế thí nghiệm (DoE) + small data là tối ưu

4. Khi cần giải thích – minh bạch – trách nhiệm

Bài toán cần explainability: Y tế, Pháp lý, Chính sách công, Tài chính – ngân hàng
 
Small data cho phép:
Mô hình tuyến tính
Mô hình nhân quả
Luật quyết định rõ ràng
 
Big data + deep learning: Dự đoán tốt nhưng không giải thích được
 
=> Trong nhiều lĩnh vực, không giải thích = không được dùng

5. Khi môi trường thay đổi nhanh

Concept drift cao: Thị trường tài chính, an ninh mạng, hành vi con người
 
Big data quá khứ:
+ Dễ lạc hậu
+ Dễ overfit lịch sử
 
Small data mới – đúng bối cảnh:
+ Phản ứng nhanh hơn
+ Dễ cập nhật mô hình
 

6. Khi tri thức chuyên gia đóng vai trò trung tâm

Human-in-the-loop
+ Chẩn đoán bác sĩ
+ Phân tích tình báo
+ Đánh giá rủi ro chiến lược
 
Small data:
+ Dễ kết hợp với hiểu biết con người
+ Dễ kiểm soát sai lệch
 
Big data:
Có xu hướng “lấn át” tư duy chuyên gia
 

7. Khi bài toán mang tính nhân quả, không chỉ tương quan

Big data rất giỏi:
“Cái gì thường đi cùng cái gì”
Small data + thiết kế tốt:
“Cái gì gây ra cái gì”
 
Các lĩnh vực:
+ Y học cá thể hóa
+ Chính sách xã hội
+ Kinh tế phát triển
+ Giáo dục
 

8. Bảng tổng hợp nhanh

Tiêu chí Small data thắng:
+ Dữ liệu hiếm 
+ Mẫu đắt 
+ Cần giải thích 
+ Dựa trên lý thuyết 
+ Nhân quả 
+ Thay đổi nhanh 
+ Kiểm soát chất lượng 
 
Big data thắng khi:
+ Hành vi phổ biến
+ Tín hiệu yếu nhưng lặp lại nhiều
+ Không cần giải thích sâu (quảng cáo, gợi ý, nhận diện ảnh)
 

9. kết luận (rất quan trọng)

Big data mạnh ở “thống kê”,
Small data mạnh ở “trí tuệ”.
Trong nghiên cứu nghiêm túc (đặc biệt y – khoa học tự nhiên – chính sách),
small data mới là “đẳng cấp cao”, còn big data chỉ là công cụ khuếch đại.

Các bài khác...