TOP 10 SỰ KIỆN CÔNG NGHỆ THƯỜNG NIÊN KHÔNG NÊN BỎ LỠ

Việt Nam đã và đang trở thành một trong những quốc gia có sự bùng nổ mạnh mẽ nhất về công nghệ thông tin trong khu vực Đông Nam Á. Hàng năm, nhiều sự kiện công nghệ lớn được tổ chức nhằm mang đến cơ hội học hỏi, giao lưu và kết nối cho cộng đồng công nghệ trong nước cũng như quốc tế. Sau đây cùng điểm qua danh sách top 10 sự kiện công nghệ thường niên diễn ra tại Việt Nam mà bạn không thể bỏ lỡ.

Vietnam IT Market Report 2024 - 2025 — Theo Vietnam IT Market Report 2024 – 2025 phát hành bởi TopDev

1. Vietnam Web Summit (VWS)

Vietnam Web Summit là sự kiện Công nghệ thường niên được tổ chức bởi TopDev – Nền tảng tuyển dụng IT hàng đầu tại Việt Nam từ năm 2016.. Được biết đến như chuỗi sự kiện chuyên sâu dành cho cộng đồng công nghệ được tổ chức thường niên tại 2 thành phố lớn – Hồ Chí Minh & Hà Nội, VWS là sự kiện được tổ chức theo hình thức hội nghị kết hợp với triển lãm, quy tụ 8.000 – 10.000 người tham dự sự kiện offline,… Đây là nơi quy tụ các chuyên gia, nhà phát triển, doanh nghiệp và những người đam mê công nghệ để cùng nhau khám phá những xu hướng mới nhất, chia sẻ kinh nghiệm và tìm kiếm cơ hội hợp tác.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Tháng 12 hàng năm
Địa điểm: Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm
Quy mô: 8.000 – 10.000 người tham dự sự kiện
Đối tượng tham dự: 55% IT, 25% Business & 20% Marketing, trong đó 10% C-level & Entrepreneurs
Link đăng ký vé tham dự: https://meetup.vn/detail/Vietnam-Web-Summit2024-444

2. Vietnam Mobile Summit (VMS)

Nếu bạn là người đam mê các công nghệ di động, Vietnam Mobile Summit chắc chắn là sự kiện không thể bỏ qua. Bắt đầu được tổ chức năm 2011, sự kiện không chỉ là nơi hội tụ các chuyên gia từ các lĩnh vực như ứng dụng di động, phát triển game, và các giải pháp công nghệ cho di động, mà còn mở rộng ra tầm nhìn đến các chủ đề về kinh doanh và tiếp thị di động. Đây được coi là một cơ hội tuyệt vời để tiếp cận với những ý tưởng đột phá với xu hướng tiên phong và tầm nhìn chiến lược tương lai của công nghệ mobile.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Tháng 6 hàng năm
Địa điểm: Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm
Quy mô: 5.000 – 7.000 người tham dự sự kiện
Đối tượng tham dự: 55% IT, 25% Business & 20% Marketing, trong đó 10% C-level & Entrepreneurs

3. Vietnam Innovation Summit (VIS)

Vietnam Innovation Summit (VIS) là sự kiện thường niên được tổ chức bởi InnoLab Asia. Sự kiện là một diễn đàn toàn cầu cho các nhà lãnh đạo, chuyên gia và doanh nghiệp tiên phong trong lĩnh vực công nghệ và đổi mới sáng tạo. VIS quy tụ các nhà hoạch định chính sách, cơ quan chính phủ, các tập đoàn hàng đầu, các công ty khởi nghiệp và những người có sức ảnh hưởng từ khắp nơi trên thế giới để thảo luận chuyên sâu về công nghệ tiên phong. Một nền tảng để kết nối, nắm bắt những xu hướng mới nhất, học hỏi, tận dụng những đổi mới sáng tạo nhằm thúc đẩy xã hội tốt hơn.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Tháng 11 hàng năm
Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm
Quy mô: 1.000 – 2.000 người tham dự sự kiện
Đối tượng tham dự: Hơn 70% C-levels từ hơn 200 doanh nghiệp

4. Techfest Vietnam

Techfest là sự kiện thường niên lớn nhất dành cho cộng đồng khởi nghiệp sáng tạo tại Việt Nam được tổ chức dưới sự chỉ đạo của Bộ Khoa học và Công nghệ. Đây là sân chơi để các startup giới thiệu sản phẩm, dịch vụ của mình đến với nhà đầu tư, quỹ đầu tư và các đối tác quốc tế. Sự kiện hướng đến nâng cao nhận thức về vai trò của khởi nghiệp đổi mới sáng tạo đóng góp vào phát triển kinh tế-xã hội bền vững; khuyến khích cộng đồng chung tay đẩy mạnh các hoạt động khởi nghiệp sáng tạo và đưa hệ sinh thái này hội nhập khu vực, quốc tế.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Tháng 11 hàng năm
Địa điểm: Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm, cuộc thi startup
Quy mô: 7.000 – 10.000 người tham dự
Đối tượng tham dự: Hơn 150 startup cùng hơn 50 nhà đầu tư.

5. Vietnam Fintech Summit (VFS)

Nằm trong khuôn khổ Tuần lễ công nghệ tài chính Việt Nam (7-11/10/2024), Vietnam Fintech Summit là sự kiện Fintech (công nghệ tài chính) hàng đầu. Đóng vai trò là cuộc tụ họp đỉnh cao, tạo điều kiện cho các công ty nước ngoài thâm nhập vào Việt Nam, thúc đẩy sự kết nối giữa các công ty công nghệ tài chính trong nước và khu vực và quan trọng nhất là các cuộc thảo luận chiến lược ở cấp cơ sở về cách thúc đẩy việc áp dụng công nghệ tài chính đại trà.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Thường tổ chức vào tháng 11
Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm
Quy mô: Từ 600 – 1.000 người tham dự
Đối tượng tham dự: Các công ty khởi nghiệp, doanh nghiệp lớn trong lĩnh vực Fintech, ngân hàng, quỹ đầu tư và các chuyên gia tài chính.

6. Vietnam AI Summit (AI4VN)

Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (Vietnam AI Summit – AI4VN) là sự kiện thường niên, do Bộ Khoa học và Công nghệ chỉ đạo và Báo VnExpress tổ chức, với sự phối hợp của Câu lạc bộ Các Khoa – Trường – Viện Công nghệ Thông tin – Truyền thông Việt Nam (FISU). Bắt đầu từ năm 2018, đến nay, AI4VN đã trở thành một sự kiện khoa học tin cậy, thu hút quan tâm của đông đảo các cơ quan ban hành chính sách, quản lý, tập đoàn công nghệ, đơn vị nghiên cứu… cùng chung tay thúc đẩy sự phát triển hệ sinh thái AI tại Việt Nam.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Thường tổ chức vào tháng 8 hoặc tháng 9
Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm và cuộc thi startup
Quy mô: Từ 1.000 – 2.000 người tham dự
Đối tượng tham dự: các nhà nghiên cứu, chuyên gia, doanh nghiệp, và sinh viên công nghệ.

7. DevDay (DD)

DevDay – Ngày hội Công nghệ thông tin thường niên do công ty Axon Active Việt Nam và đại học Duy Tân tổ chức tại Đà Nẵng. Sự kiện mang đến nhiều buổi chia sẻ chuyên sâu về các ngôn ngữ lập trình, giải pháp công nghệ và kỹ năng phát triển phần mềm. Nơi kết nối các lập trình viên, nhà phát triển phần mềm cũng như mang đến những cơ hội việc làm lý tưởng cho sinh viên thông qua quá trình gặp gỡ và trao đổi với các chuyên gia và nhà tuyển dụng thuộc các doanh nghiệp lớn mạnh nhất trong nhiều lĩnh vực Công nghệ thông tin và Truyền thông.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Tháng 4 hàng năm
Địa điểm: Đà Nẵng
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm, cuộc thi và hackathon
Quy mô: Từ 1.000 – 3.000 người tham dự
Đối tượng tham dự: lập trình viên, sinh viên công nghệ thông tin, và các chuyên gia phần mềm.

8. Google I/O Extended Vietnam

Google I/O Extended Vietnam là phiên bản mở rộng của sự kiện Google I/O toàn cầu, được tổ chức tại Việt Nam để cộng đồng lập trình viên, nhà phát triển và người yêu công nghệ có cơ hội tham gia học hỏi về các công nghệ mới nhất từ Google. Sự kiện mở ra không gian networking, tạo điều kiện nâng cao kỹ năng cho các lập trình viên với những hoạt động thực hành và các cuộc thi code thực tế.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Tháng 5-6 hàng năm, song song với sự kiện chính Google I/O diễn ra tại Mỹ.
Địa điểm: Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng
Hình thức: Hội nghị kết hợp workshop trải nghiệm công nghệ
Quy mô: Từ 500 – 1.500 người tham dự sự kiện
Đối tượng tham dự: cộng đồng khởi nghiệp, các lập trình viên, sinh viên công nghệ và những người yêu thích công nghệ Google.

9. Vietnam Security Summit

Vietnam Security Summit là sự kiện về an toàn không gian mạng uy tín nhất tại Việt Nam, do Bộ Thông tin và Truyền thông tổ chức. Sự kiện tập trung vào các vấn đề bảo mật, phòng chống tấn công mạng, với sự tham gia của các chuyên gia trong ngành và các nhà cung cấp giải pháp an ninh mạng. Nơi trao đổi, thảo luận về giải pháp bảo mật tiên tiến giúp cho các tổ chức, doanh nghiệp cũng như người dân nâng cao năng lực ứng phó với các nguy cơ và thách thức an ninh mạng thế hệ mới hiện nay.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Tháng 4 hàng năm
Địa điểm: Hà Nội
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm
Quy mô: 700 – 1.000 người tham dự sự kiện
Đối tượng tham dự: 21% Governments, 70% Enterprises trong đó hơn 39% C-levels

10. Smart City Asia

Smart City Asia là sự kiện triển lãm và hội thảo quốc tế về thành phố thông minh, các giải pháp công nghệ cho hạ tầng đô thị, giao thông, năng lượng và môi trường. Đây là diễn đàn để các công ty công nghệ giới thiệu các giải pháp tiên tiến nhằm xây dựng những thành phố thông minh trong tương lai.

Thông tin chi tiết sự kiện:

Thời gian: Tháng 8 hàng năm
Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh
Hình thức: Hội nghị kết hợp triển lãm
Quy mô: 10.000 đến 16.000 người tham dự
Đối tượng tham dự: 33% acquire suppliers, 24% purchase, 23% market and trend survey and others.

Trước sự phát triển nhanh của mạng xã hội và các nền tảng số, sự kiện trực tuyến (online) đang ngày càng phổ biến và mang lại nhiều lợi ích như khả năng dễ tiếp cận, thuận tiện cho người tham dự. Nhưng những giá trị mà sự kiện trực tiếp (offline) mang lại vẫn không thể thay thế được. Sự kiện offline mang đến cơ hội tương tác chân thực, kết nối con người với nhau một cách tự nhiên và sâu sắc hơn. Tạo không gian trao đổi, thảo luận trực tiếp để thúc đẩy việc xây dựng niềm tin, mở rộng mối quan hệ và tạo dựng các giá trị lâu dài. Mang đến những trải nghiệm thực tế sống động như thử nghiệm sản phẩm, công nghệ mới mà sự kiện online khó có thể đem lại.

Vì vậy, trong bối cảnh thế giới số đang phát triển, sự kiện offline vẫn giữ một vị trí đặc biệt, giúp thúc đẩy sự gắn kết và tạo ra những cơ hội không thể tìm thấy qua màn hình máy tính. Nếu bạn đang theo đuổi sự nghiệp công nghệ, việc tham gia những sự kiện này sẽ giúp bạn mở rộng mạng lưới quan hệ và nâng cao kiến thức chuyên môn. Đừng quên note lại những thông tin về sự kiện thú vị mà bạn quan tâm nhé.

Xem thêm việc làm cho lập trình viên update mới nhất, ứng tuyển ngay!

Ngôn ngữ R là gì? Có nên chọn học ngôn ngữ lập trình R?

Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ để khai phá sức mạnh tiềm ẩn của dữ liệu hãy tìm hiểu ngôn ngữ R. Được các chuyên gia hàng đầu thế giới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và thống kê tin dùng, R không chỉ là một ngôn ngữ lập trình, mà còn là chiếc chìa khóa mở ra kho tàng tri thức vô tận. Hãy cùng khám phá ngôn ngữ R là gì và vì sao nên học ngôn ngữ lập trình R trong bài viết sau.

Ngôn ngữ lập trình R là gì?

Ngôn ngữ lập trình R là một ngôn ngữ bậc cao được thiết kế chủ yếu cho thống kê và phân tích dữ liệu.

R không phải là một ngôn ngữ lập trình đa mục đích giống như Python hay Java, nó được coi là một ngôn ngữ chuyên dụng (DSL), nghĩa là R được thiết kế cho một số lĩnh vực cụ thể như tính toán hay phân tích thống kê. Nhờ vậy, R nhanh chóng trở thành một công cụ mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu, học máy, phân tích dữ liệu và các lĩnh vực nghiên cứu khác.

R được trang bị một tập hợp lớn các chức năng cho phép tạo hình ảnh dữ liệu, giúp người dùng phân tích dữ liệu, mô hình hóa theo yêu cầu và sau đó tạo đồ thị. Ngoài các chức năng đồ họa tích hợp sẵn của ngôn ngữ, còn R tích hợp với các ngôn ngữ khác như C và C++ giúp tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ thống kê khác nhau.

Xem nhiều việc làm Data Science đãi ngộ hấp dẫn

Nguồn gốc tên gọi R

Tên gọi của ngôn ngữ R bắt nguồn từ hai người sáng lập chính của nó: Robert Gentleman và Ross Ihaka, cả hai đều có chữ cái R đầu tiên trong tên của mình.

Bên cạnh đó, tên gọi “R” cũng mang ý nghĩa là một phiên bản mở rộng của ngôn ngữ S, một ngôn ngữ lập trình khác được phát triển tại Bell Labs.

Lịch sử hình thành và phát triển ngôn ngữ R

Bắt nguồn từ việc triển khai ngôn ngữ lập trình S với những ảnh hưởng từ Scheme, R đã phát triển kể từ khi ra đời vào năm 1992, với phiên bản beta ổn định đầu tiên được phát hành vào năm 2000. Ngôn ngữ R đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển từ khi được ra mắt và chủ yếu là mã nguồn mở, cho phép cộng đồng đóng góp và mở rộng. Dưới đây là một số mốc quan trọng trong lịch sử của R:

1991: Ross Ihaka và Robert Gentleman bắt đầu phát triển một dạng mới của ngôn ngữ S như một dự án nghiên cứu tại Khoa Thống kê, Đại học Auckland, New Zealand.
1993: Lần đầu tiên R được công bố rộng rãi thông qua kho dữ liệu StatLib và danh sách gửi thư s-news.
1995: Nhà thống kê học Martin Mächler thuyết phục các nhà phát minh của R phát hành ngôn ngữ này theo giấy phép GNU General Public License, biến R trở thành mã nguồn mở và miễn phí cho người dùng.
1997: Nhóm R Core Team được thành lập, đây là nhóm duy nhất có quyền chỉnh sửa mã nguồn của R và họ sẽ xem xét và thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với ngôn ngữ này. Cùng năm đó, Mạng Lưu trữ Toàn diện về R (CRAN) được thành lập, cung cấp các gói phần mềm mã nguồn mở mở rộng cho ngôn ngữ này, hỗ trợ các chuyên gia với nhiều nhiệm vụ khác nhau.
2000: Phiên bản R 1.0.0 chính thức được phát hành công khai.
2003: Quỹ R (R Foundation) được thành lập để giữ và quản lý bản quyền phần mềm R cũng như cung cấp hỗ trợ cho dự án ngôn ngữ R.
2004: Phiên bản R 2.0.0 được phát hành.
2009: Tạp chí R Journal, một tạp chí mở về tính toán và nghiên cứu thống kê, được thành lập.
2013: Phiên bản R 3.0.0 được phát hành.
2020: Phiên bản R 4.0.0 được phát hành.
Tháng 6 năm 2023: Hiện tại, R đang ở phiên bản 4.3.1.

Các tính năng của ngôn ngữ lập trình R

Nguồn ảnh: Data Flair

Phân tích thống kê toàn diện

R được thiết kế chuyên biệt cho các công việc liên quan đến phân tích thống kê. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thực hiện các phép tính thống kê cơ bản và nâng cao như hồi quy, phân tích phương sai, và kiểm định giả thuyết. Với các hàm và thuật toán tích hợp, R hỗ trợ người dùng phân tích dữ liệu chi tiết và hiệu quả.

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao

R nổi tiếng với khả năng tạo ra các biểu đồ và đồ thị chất lượng cao, giúp trực quan hóa dữ liệu một cách sinh động. Các thư viện như ggplot2, plotly, và lattice cho phép người dùng tạo ra các biểu đồ tùy chỉnh và tương tác, từ các biểu đồ cơ bản đến biểu đồ phức tạp và chuyên nghiệp.

Các gói và thư viện mở rộng

Một trong những điểm mạnh của R là hệ thống gói mở rộng khổng lồ. Hơn 18.000 gói có sẵn trên CRAN (Comprehensive R Archive Network) cho phép người dùng dễ dàng thêm các tính năng và công cụ mới phục vụ cho nhiều lĩnh vực, từ học máy, khoa học dữ liệu đến phân tích kinh tế và y tế.

Mã nguồn mở miễn phí

R là một ngôn ngữ mã nguồn mở và hoàn toàn miễn phí, làm cho nó dễ tiếp cận với người dùng toàn cầu. Người dùng có thể tự do tải về, chia sẻ, chỉnh sửa và phân phối lại R mà không gặp phải vấn đề bản quyền, đồng thời tham gia vào việc cải thiện và phát triển ngôn ngữ này.

Hỗ trợ đa dạng hệ điều hành

R có thể hoạt động trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windows, macOS, và Linux. Khả năng độc lập nền tảng này giúp người dùng dễ dàng triển khai và sử dụng ngôn ngữ trong nhiều môi trường khác nhau mà không gặp phải các vấn đề tương thích.

Tích hợp với các ngôn ngữ khác

R hỗ trợ tích hợp mạnh mẽ với các ngôn ngữ lập trình khác như Python, C++, Java và SQL. Điều này giúp mở rộng khả năng của R và cho phép nhà phát triển kết hợp R với các công nghệ khác để tăng hiệu suất và tính năng của ứng dụng.

Xử lý và lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ

R được tối ưu hóa cho việc xử lý dữ liệu lớn, cho phép người dùng dễ dàng thực hiện các tác vụ như trích xuất, chuyển đổi, và nạp dữ liệu (ETL). R cung cấp các hàm mạnh mẽ để xử lý các tập dữ liệu phức tạp và khối lượng lớn, từ các bảng tính nhỏ cho đến các cơ sở dữ liệu khổng lồ.

Môi trường phát triển tương tác (IDE)

RStudio là môi trường phát triển tích hợp phổ biến nhất dành cho R, cung cấp giao diện dễ sử dụng và nhiều tính năng hỗ trợ cho việc phát triển và kiểm tra mã nguồn. RStudio giúp quản lý dự án, tạo báo cáo và tạo ra các tài liệu phân tích dữ liệu dễ dàng hơn.

Nghiên cứu có thể tái tạo

R hỗ trợ các quy trình khoa học có thể tái tạo, nghĩa là các phân tích và kết quả có thể dễ dàng được kiểm tra lại hoặc mở rộng. Công cụ như knitr và R Markdown cho phép kết hợp mã, phân tích và văn bản giải thích trong một tài liệu duy nhất, tạo điều kiện thuận lợi cho việc báo cáo và chia sẻ kết quả nghiên cứu.

Ứng dụng của ngôn ngữ R

Ngôn ngữ R có rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, chủ yếu tập trung vào phân tích dữ liệu, học máy, và nghiên cứu:

Phân tích dữ liệu: R được sử dụng rộng rãi để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trong các dự án nghiên cứu khoa học, tài chính, và các lĩnh vực thương mại.
Học máy (Machine Learning): Với nhiều gói hỗ trợ cho các thuật toán học máy, R là công cụ hữu hiệu để xây dựng và kiểm tra các mô hình dự đoán.
Khoa học dữ liệu: Các chuyên gia khoa học dữ liệu sử dụng R để khai thác dữ liệu, trực quan hóa và tạo ra các mô hình phân tích dự báo.
Nghiên cứu học thuật: R được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu học thuật, đặc biệt là các nghiên cứu liên quan đến sinh học, y học và kinh tế.
Tài chính và phân tích thị trường: R giúp các chuyên gia tài chính phân tích thị trường, đánh giá rủi ro và xây dựng các chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Tại sao nên sử dụng ngôn ngữ R?

R là lựa chọn tuyệt vời cho những ai làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Các lý do chính để sử dụng R bao gồm:

Chuyên môn hóa cho phân tích thống kê: R cung cấp hàng ngàn công cụ thống kê có thể giải quyết các vấn đề phức tạp trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu.
Tính linh hoạt cao: R có thể mở rộng dễ dàng, tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình khác và tích hợp được vào các hệ thống lớn.
Khả năng trực quan hóa vượt trội: Với R, bạn có thể tạo ra các biểu đồ và biểu diễn dữ liệu phức tạp một cách trực quan và đẹp mắt.
Cộng đồng lớn và hỗ trợ phong phú: R có một cộng đồng phát triển mạnh, với tài nguyên học tập dồi dào và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ các chuyên gia và tổ chức trên toàn thế giới.

>> Đọc thêm: Nên chọn R hay Python?

Hạn chế của ngôn ngữ R

Hiệu suất không cao: Khi xử lý các tập dữ liệu cực kỳ lớn, R có thể không nhanh và hiệu quả bằng một số ngôn ngữ khác như Python hoặc C++.
Độ dốc học tập: Đối với người mới bắt đầu, cú pháp của R có thể khó học và không trực quan như một số ngôn ngữ khác.
Quản lý bộ nhớ yếu: R yêu cầu bộ nhớ lớn khi xử lý dữ liệu lớn, và việc quản lý bộ nhớ không tối ưu có thể gây ra các vấn đề khi làm việc với tập dữ liệu rất lớn.

Cơ hội và mức thu nhập của R Developer

Với sự bùng nổ của ngành khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu, nhu cầu về các R Developer đang tăng mạnh. Các chuyên gia sử dụng R thường làm việc trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, công nghệ và các tổ chức nghiên cứu khoa học. R Developer có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau, từ nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, đến chuyên viên phát triển thuật toán và mô hình dự đoán.

Về thu nhập, R Developer thường nhận được mức lương rất hấp dẫn. Tùy thuộc vào vị trí, kinh nghiệm và khu vực làm việc, mức lương trung bình của một R Developer có thể dao động từ 70.000 đến hơn 120.000 USD mỗi năm tại các thị trường như Hoa Kỳ hoặc Châu Âu. Những chuyên gia có nhiều kinh nghiệm và chuyên sâu trong các lĩnh vực phân tích dữ liệu phức tạp có thể đạt mức thu nhập cao hơn.

Ở Việt Nam, các vị trí tuyển dụng Data Science, Data Analyst, Big Data có mức lương khởi điểm cho vị trí fresher từ 15 triệu đồng và nhu cầu tuyển dụng tại các công ty lớn rất nhiều, các cấp bật từ Senior trở lên không dưới 40 triệu đồng/tháng.

Xem việc làm R developer update liên tục tại TopDev

Ngôn ngữ R là công cụ mạnh mẽ dành cho các chuyên gia phân tích và khoa học dữ liệu, với khả năng xử lý dữ liệu lớn và trực quan hóa vượt trội. Dù có một số nhược điểm về hiệu suất và quản lý bộ nhớ, R vẫn là sự lựa chọn hàng đầu cho những ai làm việc với phân tích thống kê chuyên sâu. Với tiềm năng phát triển sự nghiệp và mức thu nhập cao, việc học R mở ra nhiều cơ hội hấp dẫn cho những người đam mê dữ liệu.

Ngôn ngữ lập trình SAP ABAP thu nhập khủng ít ai biết!

Bạn tình cờ lướt trang tuyển dụng và thấy vị trí SAP ABAP Developer? Có vẻ đây là một ngôn ngữ khá lạ đối với một số lập trình viên. ABAP chính là ngôn ngữ lập trình bậc cao được tạo ra bởi SAP. Bạn muốn tìm hiểu sâu và rõ hơn ABAP là gì? Hãy cùng TopDev khám phá khái niệm, đặc điểm cũng như cơ hội việc làm của ABAP trong bài viết dưới đây.

ABAP là gì?

ABAP viết tắt của Advanced Business Application Programming là một ngôn ngữ lập trình bậc cao được phát triển bởi SAP, một công ty phần mềm hàng đầu thế giới trong lĩnh vực giải pháp quản trị doanh nghiệp. ABAP được sử dụng chủ yếu để phát triển các ứng dụng trên nền tảng SAP và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh phức tạp của các tổ chức lớn.

Nhờ tính mạnh mẽ và khả năng tùy biến cao, ABAP đã trở thành công cụ không thể thiếu đối với các nhà phát triển phần mềm làm việc trong môi trường SAP.

Gói gọn ABAP trong 2 phút với video sau:

Lịch sử của SAP ABAP

Ngôn ngữ ABAP được SAP phát triển vào cuối những năm 1980. Ban đầu, nó được sử dụng chủ yếu cho các mục đích báo cáo và phát triển trong hệ thống SAP R/2. Khi SAP phát triển phiên bản R/3, ABAP được mở rộng thành ngôn ngữ chính để xây dựng và tinh chỉnh các ứng dụng kinh doanh trên nền tảng này. Từ đó, ABAP đã không ngừng phát triển và hiện là một trong những ngôn ngữ cốt lõi trong hệ thống SAP ERP.

Với sự ra đời của SAP HANA, ngôn ngữ ABAP cũng đã được điều chỉnh để tương thích và tận dụng sức mạnh của nền tảng dữ liệu này. Hiện nay, ABAP vẫn là một lựa chọn hàng đầu cho việc phát triển các ứng dụng trong môi trường SAP hiện đại, bao gồm SAP S/4HANA.

Tính năng nổi bật của ABAP

SAP ABAP có nhiều tính năng quan trọng giúp tối ưu hóa việc phát triển và quản lý các ứng dụng SAP. Dưới đây là một số tính năng chính:

Giao diện người dùng: Giao diện đồ họa thân thiện của SAP ABAP giúp việc tạo, gỡ lỗi và bảo trì chương trình trở nên đơn giản hơn bao giờ hết.
Kết nối cơ sở dữ liệu: SAP ABAP hỗ trợ các dịch vụ kết nối cơ sở dữ liệu như Open SQL, Native SQL và ADBC, giúp tối ưu hóa việc tạo và bảo trì chương trình.
Lập trình hướng đối tượng: SAP ABAP hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, giúp phát triển các ứng dụng module hóa hiệu quả hơn.
Bảo mật: Bao gồm các tính năng xác thực, ủy quyền, mã hóa và ghi nhật ký để đảm bảo an toàn cho hệ thống.
Ghi nhật ký: Cung cấp các tính năng theo dõi ứng dụng và gỡ lỗi.
Công cụ gỡ lỗi: SAP ABAP cung cấp các công cụ gỡ lỗi và theo dõi, giúp dễ dàng phát hiện và sửa lỗi trong quá trình phát triển.
Loại báo cáo: SAP ABAP hỗ trợ nhiều loại báo cáo khác nhau như ALV Grids, Lists và Queries, giúp người dùng dễ dàng truy xuất và phân tích dữ liệu.

Ưu điểm của ngôn ngữ lập trình ABAP

Tại sao nên chọn sử dụng ngôn ngữ ABAP, cùng điểm qua các ưu điểm:

ABAP có thể xử lý logic nghiệp vụ phức tạp

ABAP được thiết kế để triển khai các logic nghiệp vụ phức tạp và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu trong các ứng dụng SAP. Với khả năng tạo ra các hàm tùy chỉnh, thuật toán và các quy trình tự động, ABAP cho phép các nhà phát triển đáp ứng chính xác nhu cầu kinh doanh đặc thù của từng tổ chức.

ABAP tương tác và xử lý dữ liệu mạnh mẽ

Một trong những điểm mạnh của ABAP là khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ. ABAP hỗ trợ truy vấn cơ sở dữ liệu, ETL (trích xuất, chuyển đổi và nạp dữ liệu), cũng như các thao tác kiểm tra, chuyển đổi dữ liệu. Điều này giúp dễ dàng quản lý và thao tác dữ liệu trên các hệ thống SAP, đặc biệt là với khối lượng dữ liệu lớn.

Tích hợp liền mạch với các hệ thống khác

ABAP cung cấp khả năng tích hợp tuyệt vời giữa các module khác nhau của SAP, cũng như giữa các hệ thống bên ngoài. Nó cho phép giao tiếp với các hệ thống không phải SAP thông qua các dịch vụ web hoặc các API, tạo điều kiện thuận lợi cho việc liên kết các hệ thống và quy trình kinh doanh.

Tính tùy chỉnh và mở rộng linh hoạt

ABAP cung cấp các công cụ mở rộng như User Exits, Business Add-Ins (BAdIs) và Enhancement Spots, cho phép doanh nghiệp mở rộng và tùy chỉnh các ứng dụng SAP mà không cần sửa đổi mã nguồn gốc. Điều này giúp hệ thống dễ dàng thích nghi với các yêu cầu kinh doanh thay đổi mà vẫn giữ tính ổn định của hệ thống gốc.

Hỗ trợ lập trình hướng đối tượng (OOP)

ABAP không chỉ hỗ trợ lập trình theo thủ tục mà còn tích hợp lập trình hướng đối tượng (OO). Điều này cho phép xây dựng các ứng dụng với cấu trúc dữ liệu phức tạp hơn, dễ bảo trì và phát triển nhờ các khái niệm như lớp, đối tượng và kế thừa. OOABAP giúp tối ưu hóa các ứng dụng và dễ dàng tái sử dụng mã nguồn trong các dự án lớn.

Cú pháp đơn giản và dễ học

Mặc dù ABAP có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, cú pháp của nó tương đối đơn giản và dễ tiếp cận đối với người mới bắt đầu. Điều này làm cho ABAP trở thành một ngôn ngữ lập trình thân thiện với các lập trình viên mới. Ngoài ra, SAP cung cấp nhiều tài liệu hướng dẫn và tài nguyên học tập, giúp người dùng nhanh chóng làm quen với ngôn ngữ này.

Các loại chương trình SAP ABAP

Nguồn ảnh: GeeksforGeeks

Trong hệ thống SAP, ngôn ngữ ABAP được sử dụng để phát triển nhiều loại chương trình phục vụ các mục đích khác nhau. Dưới đây là các loại chương trình ABAP phổ biến nhất:

Report Programs (Chương trình báo cáo)

Chương trình báo cáo là loại chương trình phổ biến nhất trong ABAP. Nó được sử dụng để truy xuất và hiển thị dữ liệu từ cơ sở dữ liệu SAP dưới dạng báo cáo, giúp người dùng dễ dàng nắm bắt thông tin theo yêu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Các báo cáo có thể là báo cáo đơn giản hoặc phức tạp, bao gồm cả các tùy chọn lọc và phân tích dữ liệu.

Dialog Programs (Chương trình tương tác)

Dialog programs, hay còn gọi là Module Pool Programs, cho phép tạo các giao diện tương tác phức tạp giữa người dùng và hệ thống SAP. Các chương trình này thường dùng để thiết kế các màn hình giao dịch tùy chỉnh, nơi người dùng có thể nhập liệu và tương tác với hệ thống để thực hiện các quy trình kinh doanh phức tạp.

Function Modules (Module chức năng)

Function Modules là các chương trình độc lập cung cấp các chức năng có thể tái sử dụng, thường được gọi từ các chương trình khác. Chúng cho phép thực hiện các tác vụ cụ thể mà không cần phải viết lại mã nguồn, giúp tiết kiệm thời gian và công sức phát triển. Function Modules còn hỗ trợ tích hợp với các hệ thống bên ngoài thông qua các giao diện API.

SAPScript và Smart Forms

SAPScript và Smart Forms là các công cụ được sử dụng để thiết kế và tùy chỉnh các biểu mẫu in ấn như hóa đơn, đơn đặt hàng, phiếu giao hàng,… ABAP hỗ trợ phát triển và điều chỉnh các mẫu này, giúp doanh nghiệp tùy chỉnh nội dung in ấn theo nhu cầu riêng mà không cần sửa đổi các chương trình chuẩn của SAP.

Data Conversion Programs (Chương trình chuyển đổi dữ liệu)

Các chương trình chuyển đổi dữ liệu được sử dụng để thực hiện quá trình di chuyển và chuyển đổi dữ liệu từ hệ thống cũ sang hệ thống SAP mới hoặc giữa các phiên bản SAP. Các chương trình này thường được sử dụng trong các dự án triển khai hệ thống SAP mới hoặc khi nâng cấp hệ thống.

Enhancements (Chương trình mở rộng)

Enhancements là các chương trình cho phép mở rộng chức năng chuẩn của SAP mà không cần phải thay đổi mã nguồn gốc. Điều này bao gồm việc thêm vào các tính năng hoặc quy trình mới cho hệ thống SAP hiện có để phù hợp hơn với yêu cầu kinh doanh của doanh nghiệp. Các công cụ phổ biến để thực hiện Enhancements bao gồm User Exits, BAdIs (Business Add-Ins), và Enhancement Spots.

Business Add-Ins (BAdIs)

BAdIs là một cơ chế mở rộng mạnh mẽ trong SAP, cho phép thêm vào các chức năng bổ sung mà không cần phải can thiệp vào mã nguồn tiêu chuẩn của SAP. BAdIs được sử dụng rộng rãi trong việc mở rộng và tùy chỉnh các ứng dụng SAP, giúp các nhà phát triển thêm các tính năng mới theo yêu cầu kinh doanh mà không làm ảnh hưởng đến hệ thống gốc.

User Exits

User Exits là các điểm mở trong các chương trình chuẩn của SAP, nơi nhà phát triển có thể chèn mã ABAP để tùy chỉnh hệ thống. Điều này giúp thêm hoặc điều chỉnh các tính năng theo nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp mà không cần sửa đổi chương trình chuẩn.

Object-Oriented ABAP (OOABAP)

ABAP hỗ trợ lập trình hướng đối tượng (Object-Oriented Programming – OOP). Các chương trình OOABAP sử dụng các khái niệm của lập trình hướng đối tượng như lớp, đối tượng, kế thừa và đa hình để phát triển các ứng dụng phức tạp, dễ bảo trì và tái sử dụng mã. Lập trình hướng đối tượng giúp tổ chức mã nguồn tốt hơn và giảm bớt sự phức tạp khi mở rộng hệ thống.

ABAP học những gì?

Khi học ABAP, bạn sẽ được tiếp cận với nhiều kiến thức và kỹ năng quan trọng để phát triển trong môi trường SAP. Một số nội dung chính trong quá trình học bao gồm:

Cú pháp cơ bản của ABAP: Bao gồm cấu trúc lệnh, các loại biến, vòng lặp, và điều kiện.
Truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu SAP: Sử dụng SQL trong ABAP để truy xuất và xử lý dữ liệu trong hệ thống SAP.
Xây dựng báo cáo và chương trình tùy chỉnh: Học cách tạo các báo cáo tiêu chuẩn và tương tác với dữ liệu thông qua các module điều khiển.
Tích hợp và mở rộng hệ thống: Học cách sử dụng các công cụ như BAPI, User Exits, và BADI để tùy chỉnh hệ thống theo nhu cầu kinh doanh cụ thể.
Phát triển giao diện người dùng (UI): Tạo ra các giao diện ứng dụng phức tạp bằng cách sử dụng Module Pool và các công nghệ giao diện hiện đại của SAP.

Cơ hội nghề nghiệp và thu nhập khủng từ ABAP

ABAP hiện đang là một trong những ngôn ngữ lập trình có nhu cầu cao trong ngành công nghiệp công nghệ thông tin, đặc biệt trong các tổ chức lớn đang sử dụng hệ thống SAP ERP. Các chuyên gia ABAP có thể làm việc trong nhiều vai trò như nhà phát triển, tư vấn kỹ thuật, hoặc quản lý dự án SAP. Nhờ tính chất phức tạp và quy mô của các dự án SAP, các chuyên gia ABAP thường có mức lương và thu nhập rất hấp dẫn.

Theo thống kê, mức thu nhập của các nhà phát triển ABAP thường dao động từ 60.000 đến hơn 120.000 USD mỗi năm, tùy thuộc vào kinh nghiệm, vị trí địa lý và quy mô của dự án. Ở những vị trí tư vấn hoặc quản lý dự án, mức lương có thể còn cao hơn nữa.

Bên cạnh thu nhập cao, cơ hội thăng tiến và phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực ABAP cũng rất lớn. Với việc SAP không ngừng phát triển và mở rộng, nhu cầu về các chuyên gia ABAP ngày càng tăng, đảm bảo sự ổn định và tiềm năng lớn trong nghề nghiệp.

Xem việc làm lập trình viên ABAP hấp dẫn tại đây

ABAP là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và quan trọng đối với các hệ thống SAP ERP, mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn với mức thu nhập cao. Nếu bạn đang tìm kiếm một ngành học mang tính ứng dụng thực tế và có tiềm năng lớn về cả nghề nghiệp và thu nhập, ABAP là một lựa chọn sáng giá.

Tìm hiểu một số ngôn ngữ lập trình phổ biến: C, Python, Java,…

Nâng tầm kỹ năng JavaScript: 6 khái niệm không thể bỏ qua

Bài viết được sự cho phép của tác giả Sơn Dương

JavaScript là một ngôn ngữ lập trình phổ biến và mạnh mẽ, với nhiều tính năng nâng cao giúp lập trình viên giải quyết các vấn đề phức tạp trong quá trình phát triển ứng dụng. Những khái niệm như Proxy, Symbol, Generator, WeakMaps, và Currying có thể không xuất hiện thường xuyên trong các dự án cơ bản, nhưng chúng mang lại nhiều lợi ích trong việc tối ưu hóa hiệu suất, bảo mật và tính linh hoạt của mã nguồn. Dưới đây là những khái niệm quan trọng mà mọi lập trình viên JavaScript cần hiểu rõ.

1. Proxy: Công Cụ Theo Dõi và Kiểm Soát Tính Năng

Proxy là gì?

Proxy trong JavaScript cho phép bạn tạo ra một đối tượng đại diện cho một đối tượng khác, từ đó có thể kiểm soát các thao tác như truy cập, thiết lập hoặc xóa thuộc tính. Proxy rất hữu ích khi bạn cần theo dõi hoặc can thiệp vào các hành vi của đối tượng một cách tinh vi.

Ứng dụng: Proxy thường được sử dụng trong các trường hợp như ghi log, xác thực quyền truy cập, hoặc quản lý các trạng thái động.

const user = {
  name: "Alice",
  age: 25
};
const handler = {
  get(target, prop) {
    console.log(`Truy cập thuộc tính '${prop}'`);
    return target[prop] !== undefined ? target[prop] : `Thuộc tính ${prop} không tồn tại`;
  },
};
const proxyUser = new Proxy(user, handler);
console.log(proxyUser.name); // Truy cập thuộc tính 'name', Trả về: Alice
console.log(proxyUser.address); // Truy cập thuộc tính 'address', Trả về: Thuộc tính address không tồn tại

Lợi ích: Proxy giúp bạn theo dõi và quản lý hành vi của đối tượng một cách toàn diện, mà không cần phải thay đổi trực tiếp mã nguồn của đối tượng.

Hạn chế: Proxy có thể làm tăng độ phức tạp của mã nguồn, đặc biệt khi bạn cần theo dõi nhiều thuộc tính hoặc đối tượng.

2. Symbol: Định Danh Duy Nhất Cho Thuộc Tính

Symbol là gì?

Symbol là một kiểu dữ liệu nguyên thủy mới được giới thiệu trong ES6, dùng để tạo ra một định danh duy nhất và không thể trùng lặp. Điều này giúp tránh xung đột tên thuộc tính trong các đối tượng lớn hoặc khi tích hợp với các thư viện bên ngoài.

Ứng dụng: Symbol thường được dùng để thêm thuộc tính “ẩn” vào đối tượng mà không gây ảnh hưởng tới các thuộc tính khác.

const uniqueId = Symbol('id');
const user = {
  [uniqueId]: 123,
  name: "Alice"
};
console.log(user[uniqueId]); // 123
console.log(Object.keys(user)); // ['name'] - Symbol không xuất hiện trong danh sách thuộc tính

Lợi ích: Symbol bảo đảm tính toàn vẹn và duy nhất của tên thuộc tính trong đối tượng.

Hạn chế: Việc sử dụng Symbol có thể gây khó khăn khi cần lặp qua các thuộc tính hoặc thực hiện thao tác trên đối tượng một cách toàn diện.

7 khái niệm Javascript cơ bản không thể bỏ qua

Kinh nghiệm để viết Clean Code trong JavaScript

3. Generator: Hàm Sinh Dữ Liệu Từng Phần

Hàm Generator là gì?

Generator là một loại hàm đặc biệt trong JavaScript cho phép bạn dừng và tiếp tục quá trình thực thi tại nhiều điểm khác nhau. Chúng được sử dụng để sinh ra các chuỗi dữ liệu dài mà không cần tải tất cả dữ liệu vào bộ nhớ ngay lập tức.

Ứng dụng: Generator đặc biệt hữu ích trong các bài toán sinh dữ liệu tuần tự, như sinh dãy số hoặc xử lý các tập dữ liệu lớn.

function* fibonacci() {
  let a = 0, b = 1;
  while (true) {
    yield a;
    [a, b] = [b, a + b];
  }
}
const sequence = fibonacci();
console.log(sequence.next().value); // 0
console.log(sequence.next().value); // 1
console.log(sequence.next().value); // 1
console.log(sequence.next().value); // 2

Lợi ích: Generator giúp tiết kiệm bộ nhớ khi làm việc với các tập dữ liệu lớn, chỉ sinh ra dữ liệu khi cần thiết.

Hạn chế: Hàm Generator có thể khó sử dụng đối với những người chưa quen với cách thức hoạt động của nó.

4. Tagged Template Literals: Tăng Cường Sức Mạnh Của Template Strings

Tagged Template Literals là gì?

Tagged Template Literals cho phép bạn tạo ra các hàm để xử lý chuỗi template (template strings) một cách linh hoạt. Thay vì chỉ đơn thuần nối chuỗi, bạn có thể can thiệp vào quá trình ghép nối và áp dụng các thao tác phức tạp hơn như xử lý đầu vào từ người dùng hoặc xây dựng ngôn ngữ miền cụ thể (DSL).

Ứng dụng: Kỹ thuật này thường được sử dụng trong việc xử lý an toàn chuỗi HTML hoặc trong các thư viện như styled-components.

function sanitize(strings, ...values) {
  return strings.reduce((result, str, i) => {
    const value = values[i] ? String(values[i]).replace(/</g, "&lt;").replace(/>/g, "&gt;") : '';
    return result + str + value;
  }, '');
}
const userInput = "<script>alert('XSS')</script>";
const message = sanitize`Người dùng đã nói: ${userInput}`;
console.log(message); // Người dùng đã nói: &lt;script&gt;alert('XSS')&lt;/script&gt;

Lợi ích: Tagged Template Literals giúp tăng cường bảo mật và khả năng tùy biến khi làm việc với chuỗi.

Hạn chế: Kỹ thuật này thường không được sử dụng rộng rãi trừ khi làm việc với các ngữ cảnh chuyên biệt như an toàn dữ liệu đầu vào.

5. WeakMaps và WeakSets: Quản Lý Bộ Nhớ Hiệu Quả

WeakMaps và WeakSets là gì?

WeakMaps và WeakSets là các bộ sưu tập đặc biệt cho phép các đối tượng được lưu trữ mà không ngăn chặn việc thu hồi bộ nhớ (garbage collection) nếu không còn tham chiếu đến chúng. Đây là một công cụ hữu ích trong việc quản lý bộ nhớ hiệu quả trong các ứng dụng lớn.

Ứng dụng: WeakMaps và WeakSets thường được sử dụng để xây dựng hệ thống cache hoặc lưu trữ các đối tượng tạm thời.

let user = { name: "Alice" };
const weakCache = new WeakMap();
weakCache.set(user, "Dữ liệu tạm thời");
console.log(weakCache.get(user)); // Dữ liệu tạm thời
user = null; // Mục này sẽ bị thu hồi bộ nhớ tự động

Lợi ích: WeakMaps giúp tránh rò rỉ bộ nhớ bằng cách tự động thu hồi khi không còn tham chiếu đến đối tượng.

Hạn chế: WeakMaps không hỗ trợ lặp qua các mục, điều này làm cho việc thao tác dữ liệu trở nên khó khăn hơn.

6. Currying: Kỹ Thuật Biến Đổi Hàm Để Tái Sử Dụng

Currying là gì?

Currying là một kỹ thuật trong lập trình hàm, biến đổi một hàm nhận nhiều tham số thành chuỗi các hàm mà mỗi hàm nhận một tham số duy nhất. Điều này mang lại sự linh hoạt cao hơn trong việc tái sử dụng hàm với nhiều mục đích khác nhau.

Ứng dụng: Currying thường được sử dụng trong các thư viện lập trình hàm, hoặc khi cần tạo ra các hàm tổng quát cho nhiều trường hợp sử dụng.

const add = (x) => (y) => x + y;

const addFive = add(5);
console.log(addFive(10)); // 15

Lợi ích: Currying giúp cải thiện tính mô-đun và tái sử dụng của mã.

Hạn chế: Currying có thể làm mã trở nên khó đọc hơn đối với những lập trình viên chưa quen với lập trình hàm.

Kết Luận

Việc nắm vững những khái niệm nâng cao trong JavaScript như Proxy, Symbol, Generator, WeakMaps và Currying giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất, nâng cao bảo mật và cải thiện tính linh hoạt của ứng dụng. Tuy nhiên, cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi áp dụng các kỹ thuật này vào dự án thực tế, đảm bảo rằng chúng phù hợp với bối cảnh và yêu cầu cụ thể của dự án.

Bài viết gốc được đăng tải tại vntalking.com

Xem thêm:

Tìm việc làm IT mới nhất trên TopDev

Vietnam Web Summit 2024 – Đổi mới sáng tạo trong kỷ nguyên số

Trong thời đại số, Tech, Data & AI không chỉ là những xu hướng nhất thời mà đã trở thành nền tảng cốt lõi định hình tương lai của thế giới công nghệ. Sự kết hợp của ba yếu tố này không chỉ tạo ra những giải pháp đột phá mà còn thúc đẩy sự phát triển bền vững trên mọi lĩnh vực. Vietnam Web Summit 2024: Tech, Data & AI sẽ là nơi cộng đồng công nghệ tụ hội, cùng nhau khám phá và khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ trong kỷ nguyên mới.

Tech, Data & AI – Bộ ba quyền năng định hình tương lai

Tech, Data và AI là ba trụ cột đang định hình tương lai công nghệ toàn cầu. Công nghệ thúc đẩy đổi mới sáng tạo, data trở thành tài sản chiến lược quan trọng giúp đưa ra quyết định thông minh hơn, trong khi trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách con người làm việc và tương tác.

Bộ ba Tech, Data & AI không chỉ tác động mạnh mẽ đến từng lĩnh vực mà còn tạo ra nền tảng vững chắc cho những đổi mới mang tính đột phá. Sự kết hợp giữa công nghệ tiên tiến, khai thác dữ liệu hiệu quả và ứng dụng AI đã mở ra những tiềm năng vô tận, giúp doanh nghiệp không chỉ thích nghi với sự thay đổi mà còn dẫn đầu xu thế.

Vietnam Web Summit 2024 sẽ tập trung vào ba trụ cột này, mang đến những giải pháp thiết thực và chiến lược cho cộng đồng công nghệ Việt Nam, giúp họ tận dụng sức mạnh của Tech, Data & AI để kiến tạo tương lai.

Vietnam Web Summit 2024 – Hội nghị công nghệ không thể bỏ lỡ

Các diễn giả tham gia sự kiện năm nay là những cái tên xuất sắc đến từ các tập đoàn Công nghệ lớn tại Việt Nam như Microsoft, Intel, Nashtech, FPT, Elsa, Logitech, RMIT,… Bên cạnh đó, đồng hành cùng #VWS2024 là sự tham gia của các nhà tài trợ từ khắp các nơi trên thế giới như Dek Technologies (UK), Business Finland, HKPC (Hong Kong), Baseus, Logitech, NVIDIA, EPAM, Levinci, Aptech,… Những nhân tố quan trọng này không chỉ mang đến các giải pháp công nghệ đột phá, những góc nhìn mới mẻ mà còn truyền cảm hứng mạnh mẽ cho cộng đồng đam mê công nghệ.

Cùng với đó, sự kiện hứa hẹn sẽ thu hút hơn 8.000 người tham dự từ cả TP.HCM và Hà Nội, bao gồm 500 đại diện doanh nghiệp, 100 diễn giả hàng đầu và 400 lãnh đạo cấp cao (C-levels). Thành phần người tham dự đa dạng bao gồm các nhà phát triển, kỹ sư, chuyên gia IT, cùng với các nhà tư vấn, điều hành doanh nghiệp, và quản lý marketing. Đây chắc chắn sẽ là “điểm hẹn” thường niên cho mọi cá nhân, tổ chức lớn nhỏ đang hoạt động trong lĩnh vực công nghệ tại Việt Nam.

Khám phá các hoạt động nổi bật tại #VWS2024

Top-notch Speaker: Sự kiện quy tụ hơn 100 diễn giả hàng đầu đến từ các công ty công nghệ lớn trên thế giới, chia sẻ những kiến thức và góc nhìn quý giá về ngành.
Product Service Demo & Showcase: Hơn 100 doanh nghiệp sẽ trình bày các sản phẩm và dịch vụ tiên tiến nhất, mang đến cơ hội khám phá các công nghệ hiện đại.
Networking Area: Khu vực giao lưu dành cho cộng đồng công nghệ, tạo cơ hội kết nối và hợp tác cho các doanh nghiệp trong ngành.
Latest Technology Trends: Cập nhật những xu hướng công nghệ mới nhất như Cloud và Edge Computing, Generative AI – những yếu tố sẽ định hình tương lai.
VIP Lounge & VIP Lunch: Không gian VIP độc quyền với dịch vụ tiện nghi cao cấp và bữa trưa sang trọng. Một cơ hội tuyệt vời để mở rộng networking và xây dựng quan hệ hợp tác trong tương lai.
Startup Lounge: Khu vực dành riêng cho các công ty startup, mở ra cơ hội vàng để kết nối, mở rộng mạng lưới B2B, B2C và quảng bá thương hiệu.

Chủ đề của sự kiện Vietnam Web Summit 2024 xoay quanh 4 tracks chính

Sự kiện năm nay sẽ được chia thành 4 nhóm chủ đề chính, mỗi nhóm sẽ có nhiều hình thức chia sẻ như Lightning Talk (15′), Keynote (30′), Panel Discussion (45-60′), và Workshop (60′):

TechTalk: Tập trung vào các chủ đề như lập trình web (Python, Java, .Net, PHP, Golang, Javascript), cloud & security, thiết kế hệ thống CSDL, và các kiến trúc DevOps.
AITalk: Khám phá về AI/ML, Generative AI, ứng dụng và mô hình AI, cùng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
DataTalk: Các chủ đề xoay quanh khoa học dữ liệu (Data Science), phân tích dữ liệu (Data Analytics), và bảo mật/quyền kiểm soát dữ liệu.
GrowthTalk: Tập trung vào Startup, đổi mới sáng tạo với các chủ đề như Product Cycle, Growth Hacking, Business Model, Agile/Scrum, CX/DX, và xây dựng MVP.

Sự kiện #VietnamWebSummit2024 ra mắt 3 loại vé như sau:

Attendee Pass: Tham dự miễn phí vào tất cả các stage và booth triển lãm.
Business Pass: 499.000 VNĐ – Miễn phí tham dự vào các stage/booth triển lãm. Quyền truy cập độc quyền vào khu vực Business Lounge – không gian giao lưu, kết nối và mở rộng mạng lưới quan hệ. Miễn phí phần ăn trưa, bánh + nước và slide kèm video record bài thảo luận/phát biểu của tất cả các diễn giả sau sự kiện.
VIP Pass: 2.000.000 VNĐ – Bao gồm tất cả quyền lợi của Business Pass và độc quyền tham dự bữa trưa VIP với các đại diện nhà tài trợ và diễn giả.

[ĐĂNG KÝ THAM GIA HOÀN TOÀN MIỄN PHÍ TẠI]: https://topdev.vn/vws/vws2024-registration

________________________

THÔNG TIN SỰ KIỆN | VIETNAM WEB SUMMIT 2024

📍 Hồ Chí Minh – 06.12.2024 – Grand Palace, 142/18 Cộng Hòa, P.4, Q.Tân Bình, TP.HCM

📍 Hà Nội – 13.12.2024 – (địa điểm sẽ được cập nhật sau)

📍 Thông tin chi tiết xem tại: https://topdev.vn/vws/

Vietnam Web Summit 2024 sẽ được tổ chức với nhiều hoạt động hấp dẫn, bao gồm 3 sân khấu hội thảo quy mô lớn với sự tham gia của hơn 100 diễn giả hàng đầu, mang đến những chia sẻ và góc nhìn đa chiều về các xu hướng công nghệ. Khu vực triển lãm rộng 1,500 – 2,000m² sẽ quy tụ hơn 100 doanh nghiệp trưng bày các sản phẩm và dịch vụ tiên tiến. Các khu vực đặc biệt như VIP Lounge, Career Lounge và Startup Lounge sẽ tạo điều kiện cho các cá nhân và doanh nghiệp kết nối, mở rộng mạng lưới quan hệ và khám phá cơ hội hợp tác. Với hơn 8,000 người tham dự từ hơn 500 công ty, hiệp hội và startup, sự kiện hứa hẹn sẽ mang đến những trải nghiệm đầy giá trị cho cộng đồng công nghệ.

Tìm hiểu Laptop AI – So sánh Laptop AI với Laptop thường

Bạn đã bao giờ hình dung một chiếc máy tính có thể tự học hỏi, sáng tạo và hiểu được bạn đang nghĩ gì? Đó không còn là viễn cảnh trong phim khoa học viễn tưởng nữa, mà đã trở thành hiện thực với sự ra đời của những chiếc laptop AI. Vậy laptop AI là gì và nó có những điểm nổi bật nào so với các dòng laptop thông thường? Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá vai trò của công nghệ AI trong laptop, cùng những lợi ích mà nó mang lại trong cuộc sống hiện đại.

Laptop AI là gì?

Laptop AI là dòng máy tính được tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự động học hỏi và cải thiện khả năng làm việc của mình qua cách người dùng sử dụng. Nhờ vào việc áp dụng các thuật toán AI phức tạp, laptop AI không chỉ đơn thuần là một máy tính xách tay thông thường mà còn là một thiết bị thông minh, có khả năng tự động hóa nhiều tác vụ mà người dùng thường phải thực hiện.

Laptop AI mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho người dùng, cải thiện trải nghiệm cá nhân hóa và hiệu suất làm việc. Một trong những ưu điểm lớn nhất là khả năng xử lý hiệu quả. Các laptop AI thường được trang bị bộ vi xử lý mạnh mẽ, như Intel Core Ultra hoặc chip AMD Ryzen thế hệ mới, đi kèm với NPU (Neural Processing Unit) giúp xử lý các tác vụ AI nhanh chóng. Điều này làm cho việc chỉnh sửa video, thiết kế đồ họa, hay chạy các mô hình học sâu trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Tuy nhiên, laptop AI cũng có một vài nhược điểm. Một trong những vấn đề chính là tính khả dụng của phần mềm. Hiện tại, số lượng phần mềm được tối ưu cho NPU vẫn còn hạn chế, và nhiều ứng dụng đang sử dụng GPU thay thế cho NPU để xử lý các tác vụ AI. Điều này dẫn đến việc người dùng không thể tận dụng hết sức mạnh của laptop AI trong nhiều trường hợp.

Chức năng của laptop chip AI

Tối ưu hóa hiệu suất: AI trong laptop có khả năng học và phân tích hành vi sử dụng, từ đó tự động điều chỉnh các thành phần như CPU, GPU để đạt hiệu suất tốt nhất cho từng tác vụ. Ví dụ, khi người dùng làm việc với các tác vụ nặng như đồ họa hoặc chỉnh sửa video, AI sẽ phân bổ tài nguyên hợp lý để tối ưu hóa hiệu suất.
Tiết kiệm năng lượng thông minh: Laptop AI có khả năng tối ưu hóa mức tiêu thụ điện năng bằng cách điều chỉnh cường độ hoạt động của các linh kiện phần cứng. Điều này giúp kéo dài thời gian sử dụng pin và cải thiện tuổi thọ của máy.
Bảo mật nâng cao: Công nghệ AI giúp cung cấp các giải pháp bảo mật mạnh mẽ hơn như nhận diện khuôn mặt, vân tay và phát hiện các hoạt động bất thường để ngăn chặn nguy cơ xâm nhập trái phép.
Trợ lý ảo thông minh: Các laptop AI thường được tích hợp trợ lý ảo như Cortana, Alexa hoặc Google Assistant, giúp người dùng dễ dàng quản lý công việc, gửi email, đặt lịch hẹn hoặc tìm kiếm thông tin nhanh chóng chỉ bằng giọng nói.
Tối ưu hóa trải nghiệm đa phương tiện: AI còn giúp tối ưu hóa hình ảnh, âm thanh khi người dùng xem video hoặc chơi game, tự động điều chỉnh chất lượng hình ảnh, âm thanh để mang lại trải nghiệm giải trí tốt nhất.

So sánh laptop AI với laptop truyền thống

Khác với những chiếc laptop truyền thống, laptop tích hợp AI được trang bị các chip xử lý có khả năng hỗ trợ các tác vụ AI nhờ vào Neural Processing Unit (NPU) – một phần cứng chuyên dụng cho các thuật toán AI. Điều này giúp các máy tính xách tay này có thể thực hiện các tác vụ phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Hơn nữa, laptop AI còn giúp cải thiện trải nghiệm cá nhân hóa nhờ khả năng học hỏi từ thói quen sử dụng của người dùng, từ đó đưa ra các đề xuất phù hợp, chẳng hạn như gợi ý nội dung hoặc điều chỉnh thiết lập của máy.

Nếu như laptop truyền thống chỉ tập trung vào việc xử lý các tác vụ theo yêu cầu của người dùng một cách tĩnh, thì Laptop AI có khả năng chủ động trong việc đưa ra các giải pháp, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức.

Top 6 laptop học CNTT dưới 15 triệu đáng mua nhất

Học lập trình nên mua laptop hay PC (máy tính để bàn)?

Những con chip AI nổi bật trên laptop

Intel Core Ultra Meteor Lake

Năm 2024 chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ về công nghệ AI của Intel với sự ra mắt của dòng chip Intel Core Ultra. Chip này được sản xuất dựa trên nền tảng Meteor Lake, không chỉ mang lại hiệu năng mạnh mẽ mà còn được tối ưu hóa cho các tác vụ có sử dụng AI. Những laptop trang bị chip Intel Core Ultra có khả năng xử lý đa nhiệm tốt hơn, với 14 nhân và 18 luồng, giúp các ứng dụng nặng có thể hoạt động một cách mượt mà.

Sự khác biệt lớn nhất của Intel Core Ultra nằm ở việc tích hợp NPU, cho phép chip này xử lý nhanh chóng và hiệu quả những tác vụ liên quan đến AI. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng như học máy và phân tích dữ liệu, nơi mà khả năng xử lý song song và chính xác là rất cần thiết. Các mẫu laptop sử dụng chip này hứa hẹn sẽ mang đến trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng.

Chip Snapdragon trên Microsoft Surface

Chip Snapdragon đã trở thành một yếu tố quan trọng trong việc phát triển các thiết bị di động, đặc biệt là laptop. Microsoft Surface là một trong những dòng sản phẩm đi đầu khi tích hợp chip Snapdragon vào thiết kế của mình, đặc biệt là dòng Microsoft Surface Pro X. Chip Snapdragon, đặc biệt là các phiên bản như Snapdragon 8cx Gen 3, cung cấp khả năng xử lý nhanh chóng và hiệu quả cùng với công nghệ AI tiên tiến.

Một trong những lợi ích nổi bật của chip Snapdragon là khả năng tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng. Với cấu trúc ARM và kiến trúc dựa trên 7nm, chip này không chỉ mang lại hiệu suất xử lý ấn tượng mà còn giảm thiểu lượng năng lượng tiêu thụ, từ đó kéo dài thời gian sử dụng pin.

Ngoài ra, chip Snapdragon tích hợp nhiều tính năng AI, từ nhận diện giọng nói cho đến xử lý hình ảnh, giúp nâng cao trải nghiệm người dùng. Sự kết hợp này cho phép máy tính chạy các ứng dụng AI một cách mượt mà, cung cấp những tính năng cao cấp như trợ lý ảo, nhận diện gương mặt và tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng theo nhu cầu của người dùng. Chính vì thế, việc tích hợp chip Snapdragon không chỉ là bước nâng cấp về mặt kỹ thuật mà còn là bước đi chiến lược giúp Microsoft khẳng định vị thế của mình trong thị trường laptop.

Tiềm năng phát triển của laptop AI trong tương lai

Ứng dụng công nghệ AI trong laptop

Trong tương lai, khả năng ứng dụng công nghệ AI trong laptop sẽ ngày càng mạnh mẽ. Các nhà nghiên cứu và phát triển đang tìm cách khai thác AI để cải thiện hiệu suất làm việc và tăng cường bảo mật. Một ví dụ điển hình là việc sử dụng học máy để tối ưu hóa hiệu quả năng lượng của laptop, giúp máy tự động điều chỉnh cấu hình theo nhu cầu sử dụng.

Kỹ thuật AI cũng có thể được sử dụng để phát triển các ứng dụng sáng tạo, từ thiết kế đồ họa đến phát triển phần mềm. Một ứng dụng tiềm năng có thể là việc tự động phát hiện và sửa lỗi trong mã nguồn, giảm bớt thời gian và công sức cho các lập trình viên. Việc tích hợp AI vào laptop sẽ mở ra nhiều cánh cửa mới cho cả cá nhân lẫn doanh nghiệp, từ cảnh báo trước về bảo mật đến việc gợi ý các cách tối ưu hóa công việc.

Xu hướng phát triển của các nhà sản xuất

Các nhà sản xuất laptop đang có xu hướng đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển công nghệ AI để mở rộng danh mục sản phẩm và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng. Các hãng như Dell, HP, và Lenovo đã bắt đầu tích hợp AI không chỉ vào phần cứng mà còn vào phần mềm, nhằm tạo ra các sản phẩm toàn diện hơn.

Xu hướng này không chỉ dừng lại ở việc cải thiện hiệu năng mà còn ảnh hưởng tới thiết kế. Laptop hiện đại sẽ trở nên mỏng nhẹ hơn, đáp ứng nhu cầu di động mà vẫn đảm bảo chức năng và hiệu năng. Sự kết hợp giữa các chip AI mạnh mẽ với thiết kế hợp lý sẽ tạo ra những sản phẩm sáng tạo hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

Những lưu ý quan trọng khi mua laptop AI

Thông số kỹ thuật cần xem xét

Khi chọn mua laptop AI, người tiêu dùng cần chú ý đến các thông số kỹ thuật như bộ vi xử lý, dung lượng RAM và loại ổ cứng. Một bộ vi xử lý mạnh mẽ với NPU là điều quan trọng, vì nó sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng xử lý các tác vụ AI. Các laptop với ít nhất 16GB RAM và ổ SSD sẽ mang tới hiệu suất tốt nhất cho việc xử lý đa nhiệm và khởi động nhanh chóng.

Thời lượng pin cũng là một yếu tố không thể bỏ qua. Nên chọn những mẫu laptop có thời lượng pin từ 10 giờ trở lên để đảm bảo tính di động. Cuối cùng, hãy xem xét các tính năng AI tích hợp sẵn, như trợ lý ảo hay bảo mật sinh trắc học, để đảm bảo rằng laptop có khả năng đáp ứng nhu cầu sử dụng hàng ngày một cách hiệu quả.

Chọn thương hiệu uy tín

Lựa chọn thương hiệu uy tín là điều rất quan trọng khi mua laptop AI. Các thương hiệu lớn như Dell, HP, Lenovo, và Asus không chỉ cung cấp sản phẩm chất lượng mà còn có dịch vụ hỗ trợ khách hàng tốt. Việc chọn những thương hiệu nổi tiếng sẽ giúp bạn yên tâm hơn về chất lượng và độ bền của sản phẩm.

Một số lưu ý khác cần xem xét bao gồm khả năng bảo hành và dịch vụ sau bán hàng. Hãy tìm hiểu kỹ để chọn được nơi mua sản phẩm có chế độ bảo hành tốt và hỗ trợ kỹ thuật tốt nhất.

Khi lựa chọn đúng thương hiệu và sản phẩm, người tiêu dùng có thể tận hưởng trải nghiệm sử dụng laptop AI một cách tối ưu nhất.

Tổng kết

Laptop AI đang dần khẳng định vị thế của mình trong thị trường công nghệ với những ưu điểm vượt trội như hiệu suất mạnh mẽ, thời lượng pin ấn tượng và tích hợp các tính năng thông minh. Dù vẫn tồn tại một số nhược điểm như tính khả dụng của phần mềm và giá thành, nhưng tiềm năng phát triển của laptop AI trong tương lai là rất lớn.

Công nghệ AI sẽ ngày càng được ứng dụng một cách sâu rộng, mở ra nhiều cơ hội cho người tiêu dùng và doanh nghiệp. Việc cân nhắc kỹ lưỡng về thông số kỹ thuật và chọn thương hiệu uy tín là chìa khóa giúp người tiêu dùng lựa chọn được những sản phẩm laptop AI phù hợp nhất với nhu cầu của mình.

Xem thêm:

Việc làm cho lập trình viên update mới nhất, ứng tuyển ngay!

Cơ sở dữ liệu vector (Vector Database) – Cách sử dụng chi tiết

Bài viết được sự cho phép của tác giả Trần Ngọc Minh

Giới thiệu

Cơ sở dữ liệu vector là các cơ sở dữ liệu chuyên biệt được thiết kế cho các tình huống nơi hiểu biết về ngữ cảnh (context), độ tương đồng (similarity) hoặc các mẫu (patterns) quan trọng hơn việc khớp chính xác các giá trị. Tận dụng toán học của các vector và nguyên lý của hình học để hiểu và tổ chức dữ liệu, những khả năng này là cần thiết để tăng cường sức mạnh của trí tuệ nhân tạo phân tích và tạo sinh. Sự bùng nổ của các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) là nguyên nhân chính đằng sau sự phát triển nhanh chóng của cơ sở dữ liệu vector trong hai năm qua, mang lại giá trị lớn hơn thông qua hiệu suất, linh hoạt và chi phí.

Khác với các tiến hóa khác trong cơ sở dữ liệu, cơ sở dữ liệu vector không được tạo ra để thay thế bất kỳ công nghệ nào mà là để giải quyết các trường hợp mới mà không có giải pháp với công nghệ hiện có. Mục đích chính của bài viết này là cung cấp một cái nhìn tổng quan rõ ràng và dễ tiếp cận về cơ sở dữ liệu vector, nêu bật tầm quan trọng, ứng dụng và nguyên tắc cơ bản.

Cơ Sở Dữ Liệu Vector

Cơ sở dữ liệu vectơ là cơ sở dữ liệu chuyên dụng để lưu trữ, tìm kiếm và quản lý thông tin dưới dạng vectơ, là biểu diễn số của các đối tượng trong không gian nhiều chiều (ví dụ: tài liệu, văn bản, hình ảnh, video, âm thanh) phản ánh các đặc điểm nhất định của bản thân đối tượng đó.

Biểu diễn số học này được gọi là một nhúng vector (a vector embedding), hoặc đơn giản là nhúng (embedding), mà chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết hơn sau này.

Hình 1: Tổng quan về cơ sở dữ liệu vector

Các nhúng vector được tạo ra bằng cách sử dụng các mô hình Học Máy (ML) có khả năng chuyển đổi giá trị ngữ nghĩa và định tính của đối tượng thành một biểu diễn số học. Có nhiều mô hình ML cho mỗi loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, âm thanh, hình ảnh và các mô hình nhúng khác. Việc sử dụng một cơ sở dữ liệu vector không phải là một yêu cầu bắt buộc để có thể tạo ra hoặc sử dụng các nhúng vector. Điều này bởi vì có nhiều thư viện chỉ số vector tập trung vào việc lưu trữ các nhúng với các chỉ số trong bộ nhớ trong (in-memory indexes), nhưng cơ sở dữ liệu vector được khuyến khích sử dụng cho kiến trúc doanh nghiệp, sản xuất và khi làm việc với tải cao và khối lượng dữ liệu lớn.

Hiện nay, các cơ sở dữ liệu vector được thiết kế để hỗ trợ việc kết hợp của nhúng đó với siêu dữ liệu (metadata) của đối tượng, có thể bao gồm nhiều thông tin như định nghĩa có cấu trúc và định nghĩa đối tượng. Việc có thông tin này cùng với các vector cho phép truy vấn, lọc và quản lý phức tạp hơn, tương tự như các truy vấn được thực hiện trong cơ sở dữ liệu truyền thống. Điều này chắc chắn làm cho cơ sở dữ liệu vector có tính tích hợp, linh hoạt và dễ hiểu hơn với người dùng cuối và trong các kiến trúc dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu vector là một hệ thống hoàn chỉnh được thiết kế để quản lý nhúng ở quy mô lớn. Dưới đây là những điểm khác biệt chính và lợi ích của việc sử dụng cơ sở dữ liệu vector:

Khả năng lưu trữ và bền vững: Cho phép dữ liệu được lưu trữ trên đĩa cũng như trong bộ nhớ và cung cấp các tính năng chống lỗi như sao chép dữ liệu hoặc sao lưu định kỳ.
Sẵn có cao và đáng tin cậy: Hoạt động liên tục và cung cấp sự chịu đựng đối với các sự cố và lỗi dựa trên kiến trúc gom cụm và sao chép dữ liệu.
Khả năng mở rộng: Mở rộng theo chiều ngang qua nhiều nút.
Hiệu suất được tối ưu hóa và hiệu quả chi phí: Xử lý và tổ chức dữ liệu thông qua các vector có số chiều cao có thể chứa hàng nghìn chiều.
Hỗ trợ truy vấn phức tạp và API: Cho phép các truy vấn phức tạp kết hợp giữa tìm kiếm tương đồng vector với các truy vấn cơ sở dữ liệu truyền thống.
Bảo mật và kiểm soát truy cập: Bao gồm các tính năng bảo mật tích hợp, chẳng hạn như xác thực và ủy quyền, mã hóa dữ liệu, cách ly dữ liệu và các cơ chế kiểm soát truy cập, là yếu tố quan trọng cho các ứng dụng doanh nghiệp và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.
Tích hợp mượt mà và SDKs: Tích hợp một cách mượt mà với các hệ sinh thái dữ liệu hiện tại, cung cấp thư viện tích hợp cho nhiều ngôn ngữ lập trình, một loạt các API (ví dụ: GraphQL, RESTful) và tích hợp với Apache Kafka.
Hỗ trợ cho các thao tác CRUD: Cơ sở dữ liệu vector cho phép bạn thêm, cập nhật và xóa các đối tượng cùng với các vector của chúng. Điều này giúp người dùng không cần phải tạo lại chỉ mục cho toàn bộ cơ sở dữ liệu khi có bất kỳ thay đổi dữ liệu cơ bản nào.

Data nên lưu vào database trước rồi mới lưu vào cache hay phải làm ngược lại?

Database Clustering là gì? Khi nào nên sử dụng?

Cơ sở dữ liệu truyền thống (hoặc quan hệ) và cơ sở dữ liệu vector

Cơ sở dữ liệu truyền thống hoặc quan hệ là không thể thiếu đối với các ứng dụng đòi hỏi dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc sẽ trả về kết quả khớp chính xác với truy vấn. Những cơ sở dữ liệu này lưu trữ thông tin theo hàng hoặc tài liệu, và ở cuối mỗi hàng, có một bản ghi cung cấp thông tin có cấu trúc như thuộc tính sản phẩm, chi tiết khách hàng, v.v.

Ngược lại, cơ sở dữ liệu vector được tối ưu hóa để lưu trữ và tìm kiếm thông qua dữ liệu vector có số chiều cao sẽ trả về các mục dựa trên các phép đo tương đồng (similarity metrics) thay vì khớp chính xác.

Sự khác biệt giữa cơ sở dữ liệu truyền thống và vector

Các khái niệm chính của cơ sở dữ liệu vector

Sử dụng cơ sở dữ liệu vector đòi hỏi hiểu các khái niệm cơ bản của chúng: nhúng (embedding), chỉ mục (indexes), khoảng cách (distance) và tương tự (similarity).

Nhúng (Embeddings) và Chiều (Dimensions)

Như đã giải thích trước đó, nhúng là các biểu diễn số hóa của các đối tượng phản ánh ý nghĩa ngữ nghĩa và mối quan hệ của chúng trong không gian đa chiều bao gồm các mối quan hệ ngữ nghĩa, cách sử dụng ngữ cảnh hoặc các đặc điểm. Biểu diễn số hóa này được tạo thành bởi một mảng số trong đó mỗi phần tử tương ứng với một chiều cụ thể.

Biểu diễn nhúng

Số chiều trong các biểu diễn nhúng rất quan trọng vì mỗi chiều tương ứng với một đặc điểm mà chúng ta thu thập từ đối tượng. Nó được biểu diễn dưới dạng một giá trị số học và lượng hóa, và nó cũng xác định bản đồ chiều trong đó mỗi đối tượng sẽ được xác định.

Hãy xem xét một ví dụ đơn giản với một biểu diễn số hóa của các từ, trong đó các từ là định nghĩa của mỗi sản phẩm bán lẻ thời trang được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu giao dịch của chúng ta. Hãy tưởng tượng nếu chúng ta có phản ánh đặc điểm cốt lõi của những đối tượng này chỉ với hai chiều.

Trong Hình 6, chúng ta có thể thấy biểu diễn chiều của các đối tượng này để minh họa sự tương đồng của chúng. Áo thun gần nhau vì cả hai là cùng một sản phẩm nhưng có màu sắc khác nhau. Áo khoác gần áo thun vì chúng có các thuộc tính chung như tay áo và cổ áo. Ở phía bên phải nhất là quần jeans không chia sẻ thuộc tính với các sản phẩm khác.

Rõ ràng, với hai chiều là không đủ. Số chiều đóng vai trò quan trọng trong việc những biểu diễn nhúng này có thể nắm bắt được các đặc điểm quan trọng của các sản phẩm. Nhiều chiều có thể cung cấp độ chính xác cao hơn nhưng cũng tốn nhiều tài nguyên về tính toán, bộ nhớ, độ trễ và chi phí.

Xem thêm Việc làm database hấp dẫn trên TopDev

Tích hợp Mô hình nhúng vector (Vector Embedding Models)

Một số cơ sở dữ liệu vector cung cấp khả năng tích hợp với các mô hình nhúng, cho phép chúng ta tạo ra các biểu diễn nhúng từ dữ liệu thô và tích hợp mô hình ML vào các hoạt động của cơ sở dữ liệu một cách mượt mà. Tính năng này đơn giản hóa quá trình phát triển và ẩn đi những phức tạp liên quan đến việc tạo ra và sử dụng các biểu diễn nhúng cho cả quá trình chèn dữ liệu và truy vấn.

Bảng 1: So sánh mô hình sinh nhúng

Các ví dụ	Không tích hợp	Tích hợp
Nhập dữ liệu	Trước khi chúng ta có thể chèn từng đối tượng, chúng ta phải gọi mô hình của chúng ta để tạo ra một biểu diễn vector nhúng. Sau đó, chúng ta có thể chèn dữ liệu của chúng ta với vector.	Chúng ta có thể chèn từng đối tượng trực tiếp vào cơ sở dữ liệu vector, ủy quyền việc biến đổi cho cơ sở dữ liệu.
Truy vấn	Trước khi chúng ta thực hiện một truy vấn, chúng ta phải gọi mô hình của chúng ta để tạo ra một nhúng vector từ truy vấn của chúng ta trước tiên. Sau đó, chúng ta có thể thực hiện một truy vấn với vector đó.	Chúng ta có thể thực hiện một truy vấn trực tiếp trong cơ sở dữ liệu vector, ủy quyền việc biến đổi cho cơ sở dữ liệu.

Các Phép đo Khoảng cách (Distance Metrics) và Tương tự (Similarity)

Các phép đo khoảng cách là các đo lường và hàm toán học được sử dụng để xác định khoảng cách (tương tự) giữa hai phần tử trong không gian vector. Trong ngữ cảnh của nhúng, các phép đo khoảng cách đánh giá khoảng cách xa nhau bao nhiêu giữa hai nhúng. Một truy vấn tương tự truy vấn các nhúng tương tự với một đầu vào cụ thể dựa trên một phép đo khoảng cách; đầu vào này có thể là một nhúng vector, văn bản hoặc một đối tượng khác. Có một số phép đo khoảng cách. Các phép đo phổ biến nhất là các phép đo sau đây.

Tương tự Cosine (Cosine Similarity)

Tương tự cosine đo lường cosin của góc giữa hai nhúng vector, và thường được sử dụng như một phép đo khoảng cách trong phân tích văn bản và các lĩnh vực khác nơi độ lớn của vector ít quan trọng hơn hướng của nó.

Khoảng cách Euclid (Euclidean Distance)

Khoảng cách Euclid đo độ dài đường thẳng giữa hai điểm trong không gian Euclid.

Khoảng cách Manhattan (Manhattan Distance)

Khoảng cách Manhattan (chuẩn L1) là tổng của các hiệu số tuyệt đối các tọa độ của hai điểm.

Lựa chọn phương pháp đo khoảng cách và đo độ tương tự có ảnh hưởng sâu sắc đến hành vi và hiệu suất của các mô hình Học Máy; tuy nhiên, khuyến nghị là sử dụng cùng một phương pháp đo khoảng cách như phương pháp đã được sử dụng để huấn luyện mô hình cụ thể.

Chỉ mục Vector (Vector Indexes)

Các chỉ mục vector là các cấu trúc dữ liệu chuyên biệt được thiết kế để lưu trữ, tổ chức và truy vấn các nhúng vector đa chiều một cách hiệu quả. Các chỉ mục này cung cấp các truy vấn tìm kiếm nhanh chóng một cách hiệu quả về chi phí. Có một số chiến lược chỉ mục được tối ưu hóa để xử lý sự phức tạp và quy mô của không gian vector. Một số ví dụ bao gồm:

Gần nhất xấp xỉ (Approximate nearest neighbor – ANN)
Chỉ mục đảo ngược (Inverted index)
Băm nhạy cục bộ (Locality-sensitive hashing – LSH)

Thường mỗi cơ sở dữ liệu thực hiện một phần con của các chiến lược chỉ mục này, và trong một số trường hợp, chúng được tùy chỉnh để có hiệu suất tốt hơn.

Khả năng mở rộng (Scalability)

Cơ sở dữ liệu vector thường là các giải pháp có khả năng mở rộng cao hỗ trợ mở rộng theo chiều dọc và chiều ngang. Mở rộng theo chiều ngang dựa trên hai chiến lược cơ bản: phân chia và sao chép. Cả hai chiến lược đều rất quan trọng để quản lý các cơ sở dữ liệu quy mô lớn và phân tán.

Phân chia (Sharding)

Phân chia liên quan đến việc chia cơ sở dữ liệu thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn gọi là các phân đoạn. Mỗi phân đoạn chứa một phần con của dữ liệu cơ sở dữ liệu, làm cho nó chịu trách nhiệm về một đoạn cụ thể của dữ liệu.

Bảng 2: Ưu điểm và xem xét quan trọng của phân đoạn chính

Ưu điểm	Xem xét
Bằng cách phân phối dữ liệu trên nhiều máy chủ, phân đoạn có thể giảm tải trên mỗi máy chủ, dẫn đến hiệu suất cải thiện.	Triển khai phân đoạn có thể phức tạp, đặc biệt là trong việc phân phối dữ liệu, quản lý các phân đoạn và xử lý truy vấn trên các phân đoạn.
Phân đoạn cho phép cơ sở dữ liệu mở rộng bằng cách thêm nhiều phân đoạn trên các máy chủ bổ sung, hiệu quả xử lý nhiều dữ liệu và người dùng mà không giảm hiệu suất.	Đảm bảo phân phối đồng đều dữ liệu và tránh các điểm nóng nơi một phân đoạn nhận được nhiều truy vấn hơn so với các phân đoạn khác có thể là một thách thức.
Việc thêm các máy chủ có cấu hình vừa phải có thể mang lại hiệu quả về chi phí hơn là nâng cấp một máy chủ đơn lớn với cấu hình cao.	Số lượng truy vấn không tăng khi thêm nhiều nút phân đoạn.

Sao chép (Replication)

Sao chép liên quan đến việc tạo bản sao của cơ sở dữ liệu trên nhiều nút trong cụm.

Bảng 3: Các ưu điểm và xem xét quan trọng của sao chép

Ưu điểm	Xem xét
Sao chép đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu vẫn có sẵn cho các hoạt động đọc ngay cả khi một số máy chủ bị ngừng hoạt động.	Việc duy trì tính nhất quán của dữ liệu trên các bản sao, đặc biệt là trong môi trường ghi nhiều, có thể là một thách thức và có thể yêu cầu các cơ chế đồng bộ hóa phức tạp.
Sao chép cung cấp một cơ chế cho việc phục hồi sau thảm họa vì dữ liệu được sao lưu ở nhiều vị trí khác nhau.	Sao chép đòi hỏi thêm tài nguyên lưu trữ và mạng, vì dữ liệu được sao chép ở nhiều máy chủ.
Sao chép có thể cải thiện khả năng mở rộng đọc của hệ thống cơ sở dữ liệu bằng cách cho phép các truy vấn đọc được phân phối trên nhiều bản sao.	Trong các cài đặt sao chép không đồng bộ, có thể có sự chậm trễ giữa khi dữ liệu được ghi vào chỉ mục chính và khi nó được sao chép vào các chỉ mục phụ. Sự chậm trễ này có thể ảnh hưởng đến các ứng dụng yêu cầu tính nhất quán dữ liệu gần thời gian thực hoặc gần thời gian thực trên các bản sao.

Các Trường hợp Sử dụng

Cơ sở dữ liệu vector và nhúng là rất quan trọng đối với một số trường hợp sử dụng chính, bao gồm tìm kiếm ngữ nghĩa, dữ liệu vector trong trí tuệ nhân tạo sinh, và nhiều hơn nữa.

Tìm kiếm ngữ nghĩa

Bạn có thể truy xuất thông tin bằng cách tận dụng khả năng của các nhúng vector để hiểu và phù hợp với ngữ cảnh ngữ nghĩa của các truy vấn với nội dung liên quan. Các truy vấn được thực hiện bằng cách tính toán sự tương đồng giữa vector truy vấn và các vector tài liệu trong cơ sở dữ liệu, sử dụng một số phương pháp đo khoảng cách đã được giải thích trước đó, như tương đồng cosine. Một số ứng dụng sẽ là:

Hệ thống gợi ý: Thực hiện các truy vấn tương tự để tìm các mục phù hợp với sở thích của người dùng, cung cấp các gợi ý chính xác và kịp thời để cải thiện trải nghiệm của người dùng.
Hỗ trợ khách hàng: Lấy thông tin phù hợp nhất để giải quyết các thắc mắc, câu hỏi hoặc vấn đề của khách hàng.
Quản lý kiến thức: Tìm thông tin liên quan nhanh chóng từ kiến thức của tổ chức bao gồm tài liệu, slides, video hoặc báo cáo trong các hệ thống doanh nghiệp.

Dữ liệu Vector trong Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh (Generative AI): Tạo sinh tăng cường truy xuất (Retrieval-Augmented Generation – RAG)

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có những hạn chế nhất định khi phải được huấn luyện với một lượng lớn dữ liệu. Các quá trình huấn luyện này đặt ra chi phí cao về thời gian, tài nguyên và tiền bạc. Do đó, những mô hình này thường được huấn luyện với các ngữ cảnh tổng quát và không thường xuyên được cập nhật với thông tin mới nhất.

Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) đóng một vai trò quan trọng vì nó được phát triển để cải thiện chất lượng phản hồi trong các ngữ cảnh cụ thể bằng cách sử dụng một kỹ thuật tích hợp một nguồn thông tin ngoại vi phù hợp và được cập nhật vào quá trình tạo sinh. Một cơ sở dữ liệu vector đặc biệt thích hợp để triển khai các mô hình RAG do khả năng độc đáo của nó trong xử lý dữ liệu đa chiều, thực hiện các truy vấn tương tự hiệu quả và tích hợp một cách mượt mà với quy trình làm việc AI/ML.

Việc sử dụng cơ sở dữ liệu vector trong mô hình tích hợp RAG có những lợi ích sau:

Hiểu biết ngữ nghĩa: Các nhúng vector nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa tinh tế trong dữ liệu, dù là văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Sự hiểu biết sâu sắc này là rất quan trọng đối với các mô hình sinh ra để tạo đầu ra chất lượng cao, thực tế và có liên quan văn bản vào ngữ cảnh hoặc đầu vào.
Giảm chiều: Bằng cách đại diện cho dữ liệu phức tạp trong một không gian vector có số chiều thấp hơn, điều này nhằm mục đích giảm xuống các bộ dữ liệu lớn để làm cho nó có thể thực hiện được cho các mô hình AI xử lý và học hỏi từ đó.
Chất lượng và độ chính xác: Sự chính xác của việc tìm kiếm sự tương đồng trong cơ sở dữ liệu vector đảm bảo rằng thông tin được lấy ra để tạo sinh là có liên quan và chất lượng cao.
Tích hợp mượt mà: Cơ sở dữ liệu vector cung cấp các API, SDK và công cụ giúp việc tích hợp với các khung công cụ AI/ML khác dễ dàng. Sự linh hoạt này giúp việc phát triển và triển khai các mô hình RAG dễ dàng hơn, cho phép nhà nghiên cứu và nhà phát triển tập trung vào tối ưu hóa mô hình thay vì đối mặt với thách thức quản lý dữ liệu.
Tạo ra ngữ cảnh: Các nhúng vector nắm bắt bản chất ngữ cảnh của văn bản, hình ảnh, video và nhiều hơn nữa, giúp các mô hình AI hiểu ngữ cảnh và tạo ra nội dung mới mà có liên quan hoặc tương tự về ngữ cảnh.
Khả năng mở rộng: Cơ sở dữ liệu vector cung cấp một giải pháp có khả năng mở rộng có thể quản lý thông tin quy mô lớn mà không làm giảm hiệu suất truy xuất.

Cơ sở dữ liệu vector cung cấp nền tảng công nghệ cần thiết cho việc triển khai hiệu quả các mô hình RAG và biến chúng trở thành lựa chọn tối ưu cho việc tương tác với các cơ sở kiến thức quy mô lớn.

Các Trường hợp Sử dụng Cụ thể Khác

Ngoài các trường hợp sử dụng chính đã thảo luận ở trên là một số trường hợp khác, chẳng hạn như:

Phát hiện bất thường: Các nhúng nắm bắt các mối quan hệ và mẫu tinh tế trong dữ liệu, làm cho việc phát hiện các sự bất thường, mà có thể không rõ ràng thông qua các phương pháp truyền thống, trở nên có thể.
So sánh sản phẩm tương tự trong bán lẻ: Bằng cách chuyển đổi các đặc điểm sản phẩm thành các nhúng vector, các nhà bán lẻ có thể nhanh chóng tìm kiếm các sản phẩm có đặc điểm tương tự (ví dụ: thiết kế, chất liệu, giá cả, doanh số).

Kết Luận

Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các nguyên tắc cơ bản của cơ sở dữ liệu vector với minh họa một ứng dụng thực tế trong lĩnh vực bán lẻ thời trang. Bằng cách tùy chỉnh tập dữ liệu và các truy vấn, chúng ta có thể khám phá toàn bộ tiềm năng của cơ sở dữ liệu vector cho các tìm kiếm tương tự và các ứng dụng khác dựa trên trí tuệ nhân tạo. Điều này chỉ là điểm khởi đầu để bắt đầu khám phá thế giới của các vector. Các mô hình ML và vector đại diện cho các công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo, cung cấp một biểu diễn tinh tế và có số chiều cao của dữ liệu phức tạp.

Cơ sở dữ liệu vector không phải là một giải pháp kỳ diệu cung cấp giá trị ngay lập tức, tuy nhiên giống như rượu ngon, các nhà phát triển — cũng như các nhà máy rượu vang— phải sử dụng thử nghiệm cẩn thận, tối ưu hóa tham số và đánh giá liên tục.

Bài viết gốc được đăng tải tại ngocminhtran.com

Xem thêm:

Xem thêm tuyển dụng các vị trí IT hấp dẫn trên TopDev

Bỏ túi cheatsheet PostgreSQL hữu ích cho mọi developer

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Thành Nam

I. Tổng hợp PostgreSQL Cheatsheet

1. Cơ bản

Các lệnh dưới đây giúp bạn bắt đầu với PostgreSQL, bao gồm chuyển đổi và kết nối, liệt kê cơ sở dữ liệu, kết nối đến một cơ sở dữ liệu cụ thể, và ngắt kết nối.

# Chuyển đổi và kết nối
$ sudo -u postgres psql

# Liệt kê tất cả cơ sở dữ liệu
postgres=# \l

# Kết nối đến cơ sở dữ liệu có tên là postgres
postgres=# \c postgres

# Ngắt kết nối
postgres=# \q
postgres=# \!

⚡️ Các lệnh psql

Tùy chọn	Ví dụ	Mô tả
[-d] <database>	psql -d mydb	Kết nối đến cơ sở dữ liệu
-U	psql -U john mydb	Kết nối với một người dùng cụ thể
-h -p	psql -h localhost -p 5432 mydb	Kết nối đến một máy chủ/địa chỉ cụ thể
-U -h -p -d	psql -U admin -h 192.168.1.5 -p 2506 -d mydb	Kết nối PostgreSQL từ xa
-W	psql -W mydb	Yêu cầu nhập mật khẩu
-c	psql -c ‘\c postgres’ -c ‘\dt’	Thực thi một truy vấn SQL hoặc lệnh
-H	psql -c “\l+” -H postgres > database.html	Tạo báo cáo HTML
-l	psql -l	Liệt kê tất cả các cơ sở dữ liệu
-f	psql mydb -f file.sql	Thực thi các lệnh từ một tập tin
-V	psql -V	In phiên bản của psql

⚡️ Nhận trợ giúp: Chạy trong PostgreSQL console

Lệnh	Mô tả
\h	Trợ giúp về cú pháp của các lệnh SQL
\h DELETE	Cú pháp câu lệnh SQL DELETE
\?	Danh sách các lệnh PostgreSQL

2. PostgreSQL Working

⚡️ Recon: Các truy vấn SQL được sử dụng để thu thập thông tin về phiên bản, trạng thái hệ thống, biến môi trường, người dùng, cơ sở dữ liệu, bảng, và hàm trong PostgreSQL.

-- Hiển thị phiên bản
SHOW SERVER_VERSION;

-- Hiển thị trạng thái hệ thống
\conninfo

-- Hiển thị biến môi trường
SHOW ALL;

-- Liệt kê người dùng
SELECT rolname FROM pg_roles;

-- Hiển thị người dùng hiện tại
SELECT current_user;

-- Hiển thị quyền của người dùng hiện tại
\du

-- Hiển thị cơ sở dữ liệu hiện tại
SELECT current_database();

-- Hiển thị tất cả các bảng trong cơ sở dữ liệu
\dt

-- Liệt kê các hàm
\df <schema>

⚡️ Databases

-- Liệt kê các cơ sở dữ liệu
\l

-- Kết nối đến cơ sở dữ liệu
\c <database_name>

-- Hiển thị cơ sở dữ liệu hiện tại
SELECT current_database();

-- Tạo cơ sở dữ liệu
CREATE DATABASE <database_name> WITH OWNER <username>;

-- Xóa cơ sở dữ liệu
DROP DATABASE IF EXISTS <database_name>;

-- Đổi tên cơ sở dữ liệu
ALTER DATABASE <old_name> RENAME TO <new_name>;

⚡️ Tables

-- Liệt kê các bảng trong cơ sở dữ liệu hiện tại
\dt

-- Hoặc
SELECT table_schema, table_name FROM information_schema.tables ORDER BY table_schema, table_name;

-- Liệt kê tất cả các bảng toàn cầu
\dt *.*.

-- Hoặc
SELECT * FROM pg_catalog.pg_tables

-- Hiển thị schema của bảng
\d <table_name>

-- Hoặc
\d+ <table_name>

-- Hoặc
SELECT column_name, data_type, character_maximum_length
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE table_name = '<table_name>';

-- Tạo bảng
CREATE TABLE <table_name>(
  <column_name> <column_type>,
  <column_name> <column_type>
);

-- Tạo bảng với khóa chính tự tăng
CREATE TABLE <table_name> (
  <column_name> SERIAL PRIMARY KEY
);

-- Xóa bảng
DROP TABLE IF EXISTS <table_name> CASCADE;

⚡️ Quyền hạn (Permissions)

-- Trở thành người dùng postgres, nếu bạn gặp lỗi quyền hạn
sudo su - postgres
psql

-- Cấp tất cả quyền hạn cho cơ sở dữ liệu
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE <db_name> TO <user_name>;

-- Cấp quyền kết nối cho cơ sở dữ liệu
GRANT CONNECT ON DATABASE <db_name> TO <user_name>;

-- Cấp quyền sử dụng cho schema
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO <user_name>;

-- Cấp quyền thực thi cho các hàm
GRANT EXECUTE ON ALL FUNCTIONS IN SCHEMA public TO <user_name>;

-- Cấp quyền chọn, cập nhật, thêm mới vào tất cả các bảng
GRANT SELECT, UPDATE, INSERT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO <user_name>;

-- Cấp quyền chọn, cập nhật, thêm mới vào một bảng
GRANT SELECT, UPDATE, INSERT ON <table_name> TO <user_name>;

-- Cấp quyền chọn cho tất cả các bảng trong schema public
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO <user_name>;

⚡️ Cột (Columns)

-- Thêm cột
ALTER TABLE <table_name> IF EXISTS
ADD <column_name> <data_type> [<constraints>];

-- Cập nhật cột
ALTER TABLE <table_name> IF EXISTS
ALTER <column_name> TYPE <data_type> [<constraints>];

-- Xóa cột
ALTER TABLE <table_name> IF EXISTS
DROP <column_name>;

-- Cập nhật cột để làm khóa chính tự tăng
ALTER TABLE <table_name>
ADD COLUMN <column_name> SERIAL PRIMARY KEY;

-- Chèn dữ liệu vào bảng, với khóa chính tự tăng
INSERT INTO <table_name>
VALUES (DEFAULT, <value1>);

-- Hoặc
INSERT INTO <table_name> (<column1_name>, <column2_name>)
VALUES (<value1>, <value2>);

⚡️ Dữ liệu (databases): Các câu lệnh được sử dụng để truy vấn và thao tác dữ liệu trong PostgreSQL.

-- Chọn tất cả dữ liệu
SELECT * FROM <table_name>;

-- Đọc một hàng dữ liệu
SELECT * FROM <table_name> LIMIT 1;

-- Tìm kiếm dữ liệu
SELECT * FROM <table_name> WHERE <column_name> = <value>;

-- Chèn dữ liệu
INSERT INTO <table_name> VALUES(<value_1>, <value_2>);

-- Cập nhật dữ liệu
UPDATE <table_name>
SET <column_1> = <value_1>, <column_2> = <value_2>
WHERE <column_1> = <value>;

-- Xóa tất cả dữ liệu
DELETE FROM <table_name>;

-- Xóa dữ liệu cụ thể
DELETE FROM <table_name>
WHERE <column_name> = <value>;

⚡️ Người dùng (Users)

-- Liệt kê các vai trò
SELECT rolname FROM pg_roles;

-- Tạo người dùng
CREATE USER <user_name> WITH PASSWORD '<password>';

-- Xóa người dùng
DROP USER IF EXISTS <user_name>;

-- Thay đổi mật khẩu người dùng
ALTER ROLE <user_name> WITH PASSWORD '<password>';

⚡️ Schema

-- Liệt kê các schema
\dn

-- Hoặc
SELECT schema_name FROM information_schema.schemata;

-- Hoặc
SELECT nspname FROM pg_catalog.pg_namespace;

-- Tạo schema
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS <schema_name>;

-- Xóa schema
DROP SCHEMA IF EXISTS <schema_name> CASCADE;

⚡️ Dates

-- Hiển thị ngày hiện tại theo định dạng YYYY-MM-DD
SELECT current_date;

-- Tính tuổi giữa hai ngày
SELECT age(timestamp, timestamp);

-- Hiển thị thời gian hiện tại với múi giờ
SELECT current_time;

-- Tạo ngày sử dụng các số nguyên
SELECT make_date(2021, 03, 25);

3. PostgreSQL Commands

⚡️ Tables

Lệnh	Mô tả
\d <table>	Miêu tả bảng
\d+ <table>	Miêu tả bảng với chi tiết
\dt	Liệt kê bảng từ schema hiện tại
\dt .	Liệt kê bảng từ tất cả schemas
\dt <schema>.*	Liệt kê bảng cho một schema
\dp	Liệt kê quyền truy cập bảng
\det[+]	Liệt kê bảng ngoại trời

⚡️ Query buffer: các lệnh thường được sử dụng để chỉnh sửa và quản lý nội dung của bộ lệnh truy vấn trong PostgreSQL.

Lệnh	Mô tả
\e [FILE]	Chỉnh sửa bộ lệnh truy vấn (hoặc file)
\ef [FUNC]	Chỉnh sửa định nghĩa hàm
\p	Hiển thị nội dung
\r	Đặt lại (xóa) bộ lệnh truy vấn
\s [FILE]	Hiển thị lịch sử hoặc lưu nó vào file
\w	FILE Ghi bộ lệnh truy vấn vào file

⚡️ Thông tin

S: hiển thị các đối tượng hệ thống.
+: chi tiết bổ sung.

Lệnh	Mô tả
\l[+]	Liệt kê tất cả cơ sở dữ liệu
\dn[S+]	Liệt kê các schema
\di[S+]	Liệt kê các chỉ mục
\du[+]	Liệt kê các vai trò
\ds[S+]	Liệt kê các chuỗi số
\df[antw][S+]	Liệt kê các hàm
\deu[+]	Liệt kê các ánh xạ người dùng
\dv[S+]	Liệt kê các view
\dl	Liệt kê các đối tượng lớn
\dT[S+]	Liệt kê các loại dữ liệu
\da[S]	Liệt kê các hợp nhất
\db[+]	Liệt kê các không gian bảng
\dc[S+]	Liệt kê các chuyển đổi
\dC[+]	Liệt kê các chuyển đổi
\ddp	Liệt kê quyền mặc định
\dd[S]	Hiển thị mô tả đối tượng
\dD[S+]	Liệt kê các miền
\des[+]	Liệt kê máy chủ ngoại trời
\dew[+]	Liệt kê các bọc dữ liệu ngoại trời
\dF[+]	Liệt kê cấu hình tìm kiếm văn bản
\dFd[+]	Liệt kê từ điển tìm kiếm văn bản
\dFp[+]	Liệt kê bộ phân tích tìm kiếm văn bản
\dFt[+]	Liệt kê mẫu tìm kiếm văn bản
\dL[S+]	Liệt kê ngôn ngữ thủ tục
\do[S]	Liệt kê các toán tử
\dO[S+]	Liệt kê các so sánh
\drds	Liệt kê cài đặt vai trò mặc định
\dx[+]	Liệt kê các tiện ích mở rộng

⚡️ Kết nối (Connection)

Lệnh	Mô tả
\c [DBNAME]	Kết nối đến cơ sở dữ liệu mới
\encoding [ENCODING]	Hiển thị hoặc đặt mã hóa máy khách
\password [USER]	Thay đổi mật khẩu
\conninfo	Hiển thị thông tin

⚡️ Định dạng (Formatting)

Lệnh	Mô tả
\a	Chuyển đổi giữa chế độ không căn chỉnh và căn chỉnh
\C [STRING]	Đặt tiêu đề bảng, hoặc hủy nếu không có
\f [STRING]	Hiển thị hoặc đặt ngăn cách trường cho chế độ không căn chỉnh
\H	Chuyển đổi chế độ xuất HTML
\t [on\|off]	Hiển thị chỉ các hàng
\T [STRING]	Đặt hoặc hủy bỏ các thuộc tính thẻ HTML <table>
\x [on\|off]	Chuyển đổi đầu ra mở rộng

⚡️ Input/Output

Lệnh	Mô tả
\copy …	Nhập/xuất bảng
\echo [STRING]	In chuỗi
\i FILE	Thực thi tệp
\o [FILE]	Xuất tất cả kết quả ra file
\qecho [STRING]	Chuỗi đầu ra luồng

⚡️ Variables

Lệnh	Mô tả
\prompt [TEXT]	NAME Đặt biến
\set [NAME [VALUE]]	Đặt biến (hoặc liệt kê tất cả nếu không có tham số)
\unset NAME	Xóa biến

⚡️ Misc

Lệnh	Mô tả
\cd [DIR]	Thay đổi thư mục
\timing [on\|off]	Chuyển đổi đồng hồ
! [COMMAND]	Thực thi trong shell
! ls -l	Liệt kê tất cả trong shell

4. Miscellaneous

⚡️ Sao lưu (Backup): sao lưu cơ sở dữ liệu PostgreSQL bằng các công cụ pg_dump và pg_dumpall

# Sử dụng pg_dumpall để sao lưu tất cả cơ sở dữ liệu
$ pg_dumpall -U postgres > all.sql

# Sử dụng pg_dump để sao lưu một cơ sở dữ liệu
$ pg_dump -d mydb -f mydb_backup.sql
  -a   Dump chỉ dữ liệu, không có cấu trúc
  -s   Dump chỉ cấu trúc, không có dữ liệu
  -c   Xóa cơ sở dữ liệu trước khi tái tạo
  -C   Tạo cơ sở dữ liệu trước khi khôi phục
  -t   Dump chỉ bảng(s) được đặt tên
  -F   Định dạng (c: tùy chỉnh, d: thư mục, t: tar)

Sử dụng pg_dump -? để xem danh sách đầy đủ các tùy chọn.

⚡️ Khôi phục (Restore): khôi phục cơ sở dữ liệu PostgreSQL bằng các công cụ psql và pg_restore.

# Khôi phục một cơ sở dữ liệu với psql
$ psql -U user mydb < mydb_backup.sql

# Khôi phục một cơ sở dữ liệu với pg_restore
$ pg_restore -d mydb mydb_backup.sql -c
  -U   Chỉ định người dùng cơ sở dữ liệu
  -c   Xóa cơ sở dữ liệu trước khi tái tạo
  -C   Tạo cơ sở dữ liệu trước khi khôi phục
  -e   Thoát nếu gặp lỗi
  -F   Định dạng (c: tùy chỉnh, d: thư mục, t: tar, p: văn bản thô sql (mặc định))

Sử dụng pg_restore -? để xem danh sách đầy đủ các tùy chọn.

⚡️ Truy cập từ xa (Remote access): sử dụng để cấu hình và khởi động lại PostgreSQL để cho phép truy cập từ xa.

# Lấy vị trí của postgresql.conf
$ psql -U postgres -c 'SHOW config_file'

# Thêm vào postgresql.conf
listen_addresses = '*'

# Thêm vào pg_hba.conf (Cùng vị trí với postgresql.conf)
host  all  all  0.0.0.0/0  md5
host  all  all  ::/0       md5

# Khởi động lại máy chủ PostgreSQL
$ sudo systemctl restart postgresql

⚡️ Nhập/Xuất CSV

# Xuất bảng vào tệp CSV
\copy table TO '<path>' CSV
\copy table(col1,col1) TO '<path>' CSV
\copy (SELECT...) TO '<path>' CSV

# Nhập tệp CSV vào bảng
\copy table FROM '<path>' CSV
\copy table(col1,col1) FROM '<path>' CSV

Bài viết gốc được đăng tải tại blog.thanhnamnguyen.dev

Xem thêm:

Đừng bỏ lỡ nhiều việc làm IT hấp dẫn trên TopDev nhé!

Claude AI là gì? Tìm hiểu đối thủ đáng gờm của ChatGPT

Claude AI là một trong những nền tảng trí tuệ nhân tạo nổi bật, được xem là đối thủ cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng đa dạng, Claude AI hứa hẹn mang lại nhiều lợi thế trong các lĩnh vực từ kinh doanh, giáo dục cho đến chăm sóc sức khỏe. Vậy Claude AI là gì và tại sao nó lại được đánh giá cao trong thế giới AI? Hãy cùng khám phá chi tiết hơn trong bài viết dưới đây.

Claude AI là gì?

Claude AI là một nền tảng trí tuệ nhân tạo do Anthropic phát triển, được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hỗ trợ nhiều tác vụ tự động hóa. Được xem là đối thủ của ChatGPT, Claude AI không chỉ giúp tạo ra văn bản thông minh mà còn có khả năng tích hợp vào các hệ thống tự động hóa, chatbot và các ứng dụng khác để cung cấp nhiều giải pháp sáng tạo.

Các tính năng nổi bật của Claude AI bao gồm dự đoán, phân tích dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất, tăng cường sự tương tác với khách hàng và cung cấp các sản phẩm, dịch vụ chất lượng cao hơn. Nhờ vào những khả năng này, Claude AI đang dần trở thành một công cụ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, giáo dục và chăm sóc sức khỏe.

Các tính năng nổi bật của Claude AI

Claude AI là một trong những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hàng đầu hiện nay, được đánh giá cao về khả năng hiểu và tạo văn bản tự nhiên. Dưới đây là một số tính năng nổi bật của Claude AI:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Claude AI có khả năng hiểu và phản hồi ngôn ngữ một cách tự nhiên, cho phép giao tiếp mượt mà với người dùng trong các tình huống khác nhau. Điều này hỗ trợ trong việc tạo ra các cuộc trò chuyện tự động, tối ưu hóa chatbot và các ứng dụng tương tác.
Phân tích và dự đoán dữ liệu: Claude AI có thể phân tích dữ liệu lớn và đưa ra các dự đoán dựa trên các thuật toán học máy. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, dự đoán xu hướng và hành vi của khách hàng một cách chính xác.
Hỗ trợ đa tác vụ: ClaudeAI hỗ trợ đa tác vụ như viết lách (bài báo, thơ, kịch bản), lập trình (viết mã, kiểm tra lỗi), tóm tắt văn bản và dịch thuật. Với tính năng tùy chỉnh linh hoạt và bảo mật cao, Claude AI trở thành công cụ hữu ích trong nhiều lĩnh vực từ kinh doanh đến giáo dục.
Tính linh hoạt và tùy biến: Claude AI cung cấp nhiều phiên bản với các khả năng khác nhau, cho phép người dùng lựa chọn giải pháp phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Bên cạnh đó, Claude AI có khả năng tích hợp dễ dàng vào nhiều ứng dụng và dịch vụ khác nhau, giúp mở rộng khả năng sử dụng và tối ưu hóa hiệu quả trong nhiều lĩnh vực.

Nhập môn về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)

Cách tích hợp ChatGPT vào Google Search siêu dễ

So sánh Claude AI với ChatGPT: Nên chọn chatbot nào?

Claude AI và ChatGPT đều là các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến được phát triển để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau. Tuy nhiên, giữa hai nền tảng này có một số điểm khác biệt chính:

Nhà phát triển

ChatGPT: Được phát triển bởi OpenAI, một tổ chức đi đầu trong nghiên cứu và phát triển AI, với sản phẩm nổi bật là ChatGPT.
Claude AI: Được phát triển bởi Anthropic, một công ty nghiên cứu AI với trọng tâm là xây dựng trí tuệ nhân tạo an toàn và có đạo đức.

Về phương thức huấn luyện

ChatGPT: Sử dụng kỹ thuật học tăng cường từ phản hồi người dùng. Phương pháp này cho phép mô hình cải thiện hiệu suất của mình thông qua việc học từ các phản hồi và đánh giá của người dùng, giúp tối ưu hóa khả năng tạo ra phản hồi tự nhiên và chính xác hơn.
Claude AI: Áp dụng phương pháp tự giám sát theo khung sườn Constitutional AI của Anthropic. Khung này dựa trên việc thiết lập các nguyên tắc và quy tắc rõ ràng để hướng dẫn hành vi của mô hình trong việc đưa ra phản hồi. Thay vì chỉ dựa vào phản hồi của người dùng, Claude AI được huấn luyện để tự nhận thức về tính đạo đức và an toàn trong giao tiếp, từ đó tạo ra những phản hồi phù hợp và ít gây tranh cãi hơn.

Kiểu phản hồi

ChatGPT: Phản hồi dưới dạng cung cấp thông tin chi tiết và phong phú, hoạt động giống như một trợ lý kỹ thuật số. Mô hình này thường tạo ra các câu trả lời dài hơn, giải thích sâu về các khái niệm và cung cấp thông tin đầy đủ, nhằm giúp người dùng hiểu rõ vấn đề mà họ đang tìm kiếm.
Claude AI: Phản hồi dưới dạng trao đổi và thảo luận, thường mang tính chất tương tác và thân thiện hơn. Các câu trả lời của Claude AI thường ngắn gọn, dễ hiểu và trực tiếp, giúp tạo ra cảm giác như đang trò chuyện với một người bạn. Phương pháp này giúp người dùng dễ dàng tiếp nhận thông tin và tạo ra một cuộc đối thoại tự nhiên hơn.

Giới hạn Token

Claude AI: Có khả năng giới hạn token lớn hơn so với ChatGPT, lên tới 100.000 tokens. Điều này cho phép người dùng nhập tối đa khoảng 75.000 từ trong mỗi lời nhắc, mở rộng đáng kể phạm vi của cuộc trò chuyện và tạo ra các đoạn văn dài hơn.
ChatGPT: Mặc dù có giới hạn token thấp hơn, thường trong khoảng từ 4.000 đến 8.000 tokens tùy vào phiên bản, nhưng vẫn đủ để thực hiện nhiều cuộc trò chuyện và tác vụ khác nhau. Tuy nhiên, giới hạn này có thể khiến cho việc xử lý các nội dung dài hoặc phức tạp trở nên khó khăn hơn, buộc người dùng phải chia nhỏ thông tin hoặc tóm tắt các ý tưởng chính.

Các công cụ tích hợp

ChatGPT: Cung cấp nhiều tiện ích mở rộng đa dạng, bao gồm khả năng tạo ảnh bằng DALL·E, truy cập internet để lấy thông tin thời gian thực, và tích hợp với các API của bên thứ ba. Những tính năng này giúp ChatGPT trở thành một trợ lý kỹ thuật số mạnh mẽ, có khả năng đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau của người dùng, từ tạo nội dung sáng tạo đến cung cấp thông tin cập nhật.
Claude AI: Chỉ cung cấp những tiện ích cơ bản hơn so với ChatGPT, tập trung vào việc hỗ trợ các tác vụ chính mà không có nhiều tích hợp phức tạp.

Cách đăng ký tài khoản ClaudeAI

Để bắt đầu khám phá và sử dụng ClaudeAI, bạn cần đăng ký một tài khoản. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết:

Bước 1: Truy cập trang web chính thức của Claude. Đường link truy cập: https://claude.ai/login

Bước 2: Điền chính xác địa chỉ email của bạn vào ô “Địa chỉ email” sau đó nhấn “Tiếp tục với email”. Nếu bạn muốn dùng địa chỉ Google hiện tại có thể nhấn vào nút “Tiếp tục với Google”.
Bước 3: Kiểm tra hộp thư đến của bạn để lấy mã xác nhận từ Claude AI –> Nhập mã code vào ô “Nhập mã xác minh” –> Nhấn “Xác minh & Tạo tài khoản”.

Bước 4: Nhập số điện thoại để lấy mã xác minh –> Nhập mã xác minh vào ô tương ứng và nhấn “Xác nhận” để hoàn tất đăng ký tài khoản.

Kết luận

Claude AI đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, kết hợp khả năng xử lý ngôn ngữ tiên tiến với cam kết mạnh mẽ về đạo đức. Được phát triển bởi Anthropic, Claude không chỉ thể hiện khả năng ấn tượng trong việc hiểu và tạo ra nội dung, mà còn được thiết kế để hỗ trợ con người một cách an toàn và có trách nhiệm.

Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, những hệ thống như Claude sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương tác giữa con người và máy móc, đồng thời nêu bật tầm quan trọng của việc cân bằng giữa đổi mới và đạo đức trong quá trình phát triển AI.

Xem thêm:

Tìm kiếm việc làm IT mới nhất tại TopDev!

Xu hướng tuyển dụng IT tại Việt Nam 2024 – 2025: Đón đầu làn sóng công nghệ mới

Thị trường CNTT đang chứng kiến những biến động lớn sau giai đoạn đại dịch và suy thoái kinh tế toàn cầu. Từ sự sụt giảm trong nhu cầu tuyển dụng đến những thay đổi trong kỹ năng và công nghệ cần thiết, ngành IT không ngừng chuyển mình để thích ứng với bối cảnh mới. Năm 2024 – 2025, bức tranh tuyển dụng IT tại Việt Nam và thế giới được dự đoán sẽ có nhiều thay đổi đáng chú ý, từ sự gia tăng vai trò của các công nghệ đột phá như AI, điện toán đám mây, đến sự cạnh tranh khốc liệt trong việc thu hút nhân tài IT.

Bài viết này TopDev sẽ mang đến cái nhìn tổng quan về những xu hướng chính trong tuyển dụng IT giai đoạn 2024 – 2025, giúp các doanh nghiệp và ứng viên có cái nhìn sâu sắc để chuẩn bị cho những thách thức và cơ hội phía trước.

1. Tổng quan tình hình tuyển dụng IT tại Việt Nam

Theo báo cáo thị trường IT Việt Nam 2024 do TopDev phát hành, tuyển dụng IT tại Việt Nam đã chứng kiến sự giảm tốc rõ rệt trong năm 2023, khi gần 30% doanh nghiệp công nghệ ngừng tuyển dụng lập trình viên so với năm 2022. Điều này chủ yếu do hậu quả của suy thoái kinh tế toàn cầu, khiến các công ty phải điều chỉnh lại chiến lược và ngân sách tuyển dụng.

Các công ty từng mở rộng mạnh mẽ trong và sau đại dịch để đáp ứng nhu cầu gia tăng về các dịch vụ kỹ thuật số, nay phải thu hẹp quy mô tuyển dụng và thậm chí cắt giảm nhân sự. Năm 2024, gần 90% công ty chỉ có kế hoạch tuyển dưới 50 lập trình viên, trong khi số lượng tuyển dụng các vị trí mới cũng giảm dần.

Ngoài ra, ngân sách tuyển dụng của các doanh nghiệp cũng bị ảnh hưởng nghiêm trọng. Chỉ 6% công ty tăng ngân sách tuyển dụng cho năm 2024, trong khi 70% giữ nguyên và 24% giảm ngân sách. Tuy nhiên, dù mức độ tuyển dụng không còn sôi động như trước, thị trường vẫn ổn định hơn so với giai đoạn 2022 – 2023.

Những lĩnh vực ít bị ảnh hưởng và vẫn duy trì nhu cầu tuyển dụng cao bao gồm Thương mại điện tử, Ngân hàng & Fintech, và công nghệ Đám mây. Đây là những ngành đang được hưởng lợi từ xu hướng số hóa toàn cầu, đồng thời tạo ra cơ hội việc làm ổn định cho các lập trình viên và nhân sự IT.

2. Các vị trí và kỹ năng HOT trong thị trường việc làm IT

Theo báo cáo, dù có sự sụt giảm chung trong tuyển dụng IT, một số vị trí và kỹ năng vẫn duy trì nhu cầu cao. Các vị trí lập trình viên Back-end, Full-stack và Front-end vẫn tiếp tục chiếm ưu thế, đặc biệt trong các dự án phát triển ứng dụng web và hệ thống phần mềm phức tạp. Điều này phản ánh xu hướng ưu tiên các công nghệ web, nơi các kỹ năng lập trình liên quan đến phát triển giao diện và hệ thống nền tảng đóng vai trò then chốt trong hầu hết các dự án công nghệ.

Ngoài ra, nhu cầu về Chuyên gia DevOps và Lập trình viên di động cũng gia tăng đáng kể. DevOps trở thành một trong những vai trò quan trọng, giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quá trình phát triển và triển khai phần mềm. Trong bối cảnh các doanh nghiệp ngày càng quan tâm đến việc cải thiện quy trình tự động hóa và phân phối liên tục (CI/CD), nhu cầu về các chuyên gia DevOps có kỹ năng vững vàng về quản lý hệ thống và tích hợp công nghệ không ngừng tăng.

Bên cạnh các vị trí cụ thể, những ngôn ngữ lập trình như JavaScript, Java, PHP, C#/.Net, và Python vẫn là những kỹ năng quan trọng được các doanh nghiệp tìm kiếm. Đặc biệt, gần 80% công ty có nhu cầu tuyển dụng lập trình viên JavaScript – ngôn ngữ phổ biến cho cả phát triển Front-end và Back-end, minh chứng cho sự thống trị của các công nghệ web trong thị trường IT.

Một xu hướng mới đáng chú ý là sự gia tăng của các nền tảng đào tạo phi công nghệ. Các doanh nghiệp dần chấp nhận những ứng viên không có nền tảng chuyên ngành IT truyền thống, nhưng có kiến thức và kỹ năng từ các khóa học trực tuyến hoặc đào tạo nghề. Điều này mở ra cơ hội cho những người chuyển đổi nghề nghiệp hoặc muốn bước vào ngành công nghệ mà không cần qua con đường học thuật chính quy.

Tổng quan mức lương IT 2024: Xu hướng tăng trưởng và tương lai ngành công nghệ

Bức tranh toàn cảnh hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ Việt Nam 2024

3. Việt Nam trở thành “mảnh đất màu mỡ” cho các công ty công nghệ

Trong bối cảnh hội nhập toàn cầu và sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghệ, Việt Nam đang dần trở thành một điểm đến hấp dẫn cho các tập đoàn quốc tế tìm kiếm và tuyển dụng nhân tài IT. Đáng chú ý, Nhật Bản và Hàn Quốc hiện là hai quốc gia tuyển dụng nhiều lập trình viên Việt Nam nhất, tiếp theo là Mỹ và Singapore. Điều này phản ánh sự quan tâm ngày càng lớn của các quốc gia này đến nguồn nhân lực IT chất lượng cao tại Việt Nam.

Việt Nam không chỉ thu hút các công ty quốc tế thông qua lực lượng lao động dồi dào mà còn nhờ vào khả năng cạnh tranh về chi phí và trình độ kỹ thuật. Các công ty nước ngoài, đặc biệt trong lĩnh vực Outsourcing, tiếp tục mở rộng quy mô tuyển dụng, với 58% đến từ các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài (FDI). Ngay cả trong bối cảnh suy thoái kinh tế toàn cầu, các công ty gia công phần mềm tại Việt Nam vẫn duy trì việc tuyển dụng, thể hiện sự ổn định và sức hút của thị trường.

Hồ Chí Minh tiếp tục đóng vai trò là trung tâm công nghệ hàng đầu của Việt Nam, nơi có tới 55% nhân lực CNTT đang làm việc, và 58% cơ hội việc làm tập trung tại đây. Sự phát triển của các khu công nghệ cao và trung tâm R&D tại Việt Nam cũng góp phần thu hút các nhà đầu tư quốc tế. Những công ty lớn như Samsung, LG, Microsoft và Google đều đã thiết lập các trung tâm nghiên cứu và phát triển tại Việt Nam, thể hiện niềm tin mạnh mẽ vào khả năng của lực lượng lao động IT trong nước.

3. Tương lai của thị trường tuyển dụng IT tại Việt Nam

Trong giai đoạn 2024 – 2025, tương lai của thị trường tuyển dụng IT tại Việt Nam được dự báo sẽ tiếp tục phát triển với sự gia tăng nhu cầu về các vị trí liên quan đến các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ nhân tạo (AI), Dữ liệu lớn (Big Data), và điện toán đám mây. Những lĩnh vực này đang trở thành trụ cột của chuyển đổi số, đồng thời mang đến nhiều cơ hội việc làm mới cho các lập trình viên và chuyên gia công nghệ.

Ngoài ra, sự phát triển của các thành phố công nghệ và trung tâm dữ liệu tại Việt Nam cũng góp phần tạo ra một môi trường thuận lợi cho việc thu hút nhân tài IT từ khắp nơi trên thế giới. Các chính sách hỗ trợ từ chính phủ, cùng với đầu tư mạnh mẽ từ các tập đoàn lớn, đang mở ra nhiều cơ hội việc làm và định hướng phát triển sự nghiệp bền vững cho nhân lực công nghệ trong nước.

Đối với các công ty tuyển dụng, thách thức lớn nhất vẫn là tìm kiếm và giữ chân những tài năng IT xuất sắc trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt. Điều này đòi hỏi họ phải có chiến lược tuyển dụng hiệu quả, từ việc cải thiện chính sách lương thưởng đến tạo ra môi trường làm việc hấp dẫn với cơ hội phát triển nghề nghiệp rõ ràng.

Tổng kết

Thị trường tuyển dụng IT tại Việt Nam trong giai đoạn 2024 – 2025 đang đối mặt với nhiều biến động, nhưng đồng thời cũng mang đến những cơ hội to lớn cho cả doanh nghiệp và nhân sự công nghệ. Sự chuyển dịch mạnh mẽ về nhu cầu kỹ năng, cùng với xu hướng tuyển dụng quốc tế và sự phát triển của các công nghệ đột phá, đang định hình một bức tranh tuyển dụng mới đầy thách thức nhưng cũng rất tiềm năng.

Để nắm bắt tốt các cơ hội và chuẩn bị đối phó với những thách thức trong tuyển dụng nhân tài IT, việc hiểu rõ các xu hướng thị trường là vô cùng quan trọng. Hãy tải ngay Báo cáo Thị trường IT Việt Nam 2024 – 2025 để có cái nhìn sâu sắc và chi tiết hơn về những thay đổi trong ngành IT, giúp bạn và doanh nghiệp của mình đưa ra những quyết định chiến lược đúng đắn.

Truy cập ngay việc làm IT đãi ngộ tốt trên TopDev

8 tips hữu ích giúp BA khai thác thông tin từ stakeholder

Hello anh em. Bài này mình sẽ note lại những phương pháp moi móc thông tin của BA mà mình biết và đã từng áp dụng.

Đa phần là các phương pháp từ BABOK v3.0, bên cạnh một số dự án mình làm, và một số khác thỉnh giáo từ các bậc tiền bối 😎

Ô kê, đầu tiên là cái hình dưới đây.

11 phương pháp moi móc thông tin phổ biến của BA

Sơ bộ thì Elicitation là việc moi móc yêu cầu/ moi móc thông tin từ khách hàng.

Có “n” cách để làm việc này. Tuy nhiên, 11 cách sau đây là những cách thường được Business Analyst chúng ta dùng nhiều nhất.

1. MEETING

Đầu tiên là phương pháp cực kỳ phổ biến. Có lẽ được dùng đến 96,69% trong các dự án. Thường thì meeting sẽ được chia thành 4 loại như sau:

1.1. Interview

Phỏng vấn 1-1 hoặc phỏng vấn theo nhóm. Nói phỏng vấn vậy cho pho mồ chứ thực ra cũng là một buổi nói chuyện hay trao đổi công việc thôi.

Đây là cách mình dùng rất nhiều. Không biết thì hỏi, đơn giản mà :3

Tuy nhiên, hỏi sao cho khéo, cho đúng kịch bản mới hay. Làm interview thì dễ nhưng kỹ thuật để interview thì mới khó. Anh em có thể trao đổi với khách hàng qua email, skype hoặc gọi điện thoại.

Với mỗi cách, lại có một phương pháp khác nhau. Thậm chí, gọi điện hỏi người ta để làm rõ vấn đề. Nhưng đôi lúc gọi xong lại càng thấy rối hơn :v

1.2. Workshop

Thường thì người BA phải chuẩn bị rất kỹ và nhiều cho buổi workshop này.

Buổi workshop sẽ có sự tham gia của các stakeholders. Và BA hoặc PM sẽ là MC buổi workshop này.

Output của buổi workshop có đạt được đúng như kỳ vọng đề ra ban đầu không phụ thuộc rất nhiều vào sự chuẩn bị.

Thường thì người BA sẽ cho tổ chức một buổi pre-workshop trước đó tầm 3-4 ngày. Nhằm mục đích giới thiệu dự án và cung cấp các materials trước cho stakeholder. Để họ đỡ tốn thời gian ngâm cứu tài liệu khi buổi Workshop chính thức diễn ra.

Output của buổi workshop sẽ được BA tập hợp lại và được tiến hành phân tích theo bốn bước: Organize -> Specify -> Verify -> Validate.

tips hữu ích giúp BA khai thác thông tin từ stakeholder — Cần phải phân biệt rõ, thế nào là Interview, thế nào là Workshop, thế nào là Brainstorm và thế nào là Focus Group?

1.3. Brainstorm

Thường thì mình dùng brainstorm khi cả team đang cần ideas cho một vấn đề nào đó.

Anh em sẽ không phê phán hay reject bất cứ ideas nào hết. Và tất cả các ideas, dù củ chuối nhất cũng đều được welcome! Đó mới là brainstorm thật sự.

Lúc vô thế, cần tìm ideas thì nhiều ca oái ăm lắm. Một ý tưởng củ chuối nhưng lại không hề củ chuối tí nào. Còn 1 ý tưởng “ngỡ” là ổn thì càng bàn càng củ chuối.

Quan trọng nhất là anh em phải ghi nhận lại hết. Một là để tạo tinh thần cho đồng đội mình ra tiếp ý tưởng. Hai là còn có cái để mà bàn.

Thường thì trường hợp cả đám ngồi dòm nhau là hay xảy ra nhất. Chứ không bắn ý tưởng đùng đùng như phim ảnh đâu. Nhưng nếu làm đúng, anh em hợp rơ nhau thì brainstorm lại rất phê.

1.4. Focus Group

Hình thức giống interview theo nhóm. Nhưng Focus Group thường tập trung chuyên sâu về 1 nhóm đối tượng hoặc 1 nhóm các vấn đề. Có thể là làm rõ các chức năng, ở từng bộ phận khác nhau.

Ví dụ cần trao đổi về chức năng tích hợp với 1 hệ thống ABC thì cần tổ chức một buổi Focus Group. Với thành phần tham dự là đội ngũ IT quản trị hệ thống của hệ thống ABC, chứ không cần phải các bộ phận khác.

Nhìn chung thì 4 phương pháp: Interview, Workshop, Brainstorm và Focus Group nhìn rất giống nhau, nhưng lại có 1 mục đích khác nhau:

Interview: 1-1 hoặc 1 với 1 nùi.
Workshop: truyền đạt thông tin cho một nhóm người cùng một lúc.
Brainstorm: khi cần tìm lời giải cho một bài toán.
Focus Group: trao đổi thông tin với 1 nhóm cụ thể.

2. DATA ANALYSIS

Trong bất cứ hệ thống nào thì thông tin là thứ rất quan trọng.

Nếu anh em hiểu được information của Khách hàng gồm những gì, thì đã phần nào hiểu được cách thức hoạt động của khách hàng rồi.

Cụ thể anh em sẽ tìm hiểu về các dữ liệu mà khách hàng đang làm việc. Ví dụ: khách hàng, đơn hàng, loại đơn hàng, sản phẩm, nhóm sản phẩm, dịch vụ, hợp đồng, nhân viên bán hàng,…

Có thể chia nhỏ thành từng đối tượng, và xác định xem thử mỗi đối tượng có những dữ liệu gì.

Hoặc anh em cũng có thể tham khảo các document của khách hàng, để chắt lọc ra những dữ liệu mà họ đang làm (phần 8.4 bên dưới mình sẽ nói cụ thể).

Thường thì mình thấy phương pháp này được áp dụng trong các dự án maintain hệ thống cũ, upgrade hệ thống cũ. Hoặc thay thế một hệ thống đã lỗi thời mà doanh nghiệp đang sử dụng.

3. INTERFACE ANALYSIS

Ý tưởng cơ bản là hiểu được sự tương tác:

Giữa người dùng với hệ thống.
Hoặc giữa các component này với các component khác, phân hệ này với phân hệ khác, hoặc giữa các hệ thống với nhau.

Hiểu và phân tích sự tương tác này, anh em sẽ hình dung được process mà doanh nghiệp đang áp dụng và các dữ liệu mà họ đang lưu trữ. Chí ít là có thể hình dung mờ mờ về những thông tin đó.

Cụ thể mình có thể nói khách hàng:

“Anh ơi, mình đang triển khai hệ thống CRM, zậy thì anh cấp quyền cho em zô cái hệ thống ERP hiện tại đang chạy của mình nha, em zô em xem cái màn hình quản lý khách hàng, xem thử nó có gì ở trỏng, có dữ liệu gì lạ hông, hoặc có cái gì hay hay để em note lại…”

Ví dụ zậyyyy.

BA làm gì trong một dự án phần mềm? (P1)

6 vùng kiến thức mà Business Analyst nào cũng phải biết!

4. PROTOTYPING

Phương pháp prototyping (dịch ra tiếng Việt là tạo mẫu, là làm thử, là demo, abc, xyz…).

Phương pháp này dùng khi anh em cần cho khách hàng thấy một cái gì đó nó TRỰC QUAN hơn.

Nôm na là nói một cái gì đó tổng quan hay trừu tượng quá, khách hàng sẽ khó mà nắm bắt được.

Do đó, nên nói cụ thể kết hợp demo hệ thống sẽ giúp người ta mường tượng rõ ràng hơn. Như cái này bấm vào sẽ ra gì, tới bước nào. Để hiện cái đó thì bấm cái gì, quy trình đi ra sao.

Đó là khi chúng ta đã sử dụng phương pháp Prototyping.

Một số công cụ hỗ trợ việc thiết kế màn hình, chức năng để phục vụ việc Propotyping như: Axure, Microsoft Visio, Balsamiq Mockups. Cá nhân mình thấy thì:

Balsamiq Mockups: giao diện rất đẹp, nhưng hơi…”cartoon”. Vì nó mang tính phác thảo, “sketch” là chủ yếu nên như vậy. Dễ dùng. 100% là kéo thả.
Microsoft Visio: một tool huyền thoại cho anh em nào thích vẽ vời. Tool này mình thấy cũng ổn.
Anh em dùng Visio để vẽ sơ đồ quen rồi thì chuyển qua vẽ màn hình giao diện cũng không khó lắm. Mà có cái là kho thư viện của Visio khá cũ và không nhiều. Cần update lên bản mới hoặc tải về thêm thì dùng mới đủ áp phê.
Axure: một tool powerful so với mấy cái trên. Ngoài những điểm mạnh của các tool trên, như: dễ dùng, kéo thả, chọn được nhiều library. Thì Axure còn có điểm mạnh là “động” được. Tức là Axure cho phép anh em tạo một màn hình với nhiều nút. Khi nhấn nút này thì nó sẽ ra màn hình nào tiếp, gồm những gì. Nhấn nút tiếp thì ra gì tiếp. Mọi thứ hiển thị y chang hệ thống thật.
Điểm tuyệt vời nữa là Axure cho phép xuất file kết quả ra html. Điều này có nghĩa là anh em hoàn toàn đem file này chạy trên bất cứ máy nào mà không cần cài đặt Axure. Quá dữ!

Nhưng nhớ chỉ nên sử dụng phương pháp này đối với những requirement phức tạp và thật sự khó giải thích. Đòi hỏi độ chính xác cao cả về functional lẫn non-functional.

Nếu áp dụng prototyping một cách vô tội vạ thì nguy hiểm vô cùng.

Vì nó sẽ cuốn khách hàng vào một mớ bồng bông. Họ sẽ rối nùi lên và hỏi anh em cả nghìn thứ liên quan đến cái prototype đó, sau cùng thì mọi người sẽ dễ đi lệch đường, lệch với mục tiêu ban đầu.

Và tệ nhất là output buổi đó sẽ chả có tí gì như mình kỳ vọng ban đầu hết. Sẽ rất cực cho BA để một lần nữa, hệ thống lại solution cho họ.

Do đó, để dùng tốt phương pháp này thì anh em phải biết khi nào cần trừu tượng, khi nào cần trực quan, đó chính là Analytical Thinking 😎

Xem thêm tuyển dụng Data Analytics lương cao trên TopDev

5. BUSINESS RULES ANALYSIS

Thường thì doanh nghiệp đều có các quy định riêng.

Trong quá trình chuyển giao từ trạng thái as-is sang to-be, anh em cần phải bám theo những quy định và luật lệ này của khách hàng.

Do đó, người BA cần phải xác định được các System Rules sẽ có trong hệ thống. Các System Rules này sẽ đảm bảo hệ thống tuân thủ được đúng các policies và rules của công ty hay không.

Phương pháp này nói đến việc tham khảo và phân tích các policies và rules của khách hàng. Đây là một trong những kênh vô cùng có giá trị với Business Analyst trong quá trình moi móc thông tin.

Nắm rõ được quy định và luật của công ty, anh em sẽ tránh khả năng làm sai. Làm sai là làm hệ thống hoạt động sai. Làm rõ ngay từ đầu – đỡ cực về sau!

6. OBSERVATION

Observation là phương pháp quan sát các công việc mà end user làm hằng ngày.

Đối với phương pháp này, BA sẽ tiếp thu thông tin bằng mắt. Quan sát và chỉ quan sát. Điều này có vẻ đơn giản nhưng không đơn giản chút nào, vì những lý do sau:

6.1. Xu hướng hơi giả tạo và làm khác đi

Thường thì bà con có vẻ làm khác đi một chút khi bị người khác tập trung quan sát.

Do đó người BA cần phải có cách tiếp cận khéo léo, tránh thu hút sự tập trung của họ. Cũng như vẫn đảm bảo quan sát được toàn vẹn và đầy đủ nhất hành vi của end users.

Tránh tương tác trực tiếp. Anh em đừng nhiệt quá như là bay vô làm phụ người ta :)) Như vậy sẽ làm mất đi tinh thần “chân thật” của đối tượng.

6.2. Tốn thời gian

Phương pháp này thường sẽ không đơn giản như chúng ta nghĩ.

Bởi vì không phải chỉ quan sát 15-20 phút là xong. Đó có thể là quan sát cả một quy trình hay thậm chí có thể là cả một ca làm việc.

Và không chỉ quan sát một người. Chúng ta cần sự so sánh hành vi giữa nhiều người khác nhau trong cùng vai trò, để output có được một cách chính xác và chân thật nhất.

6.3. Tốn luôn cả năng lượng

Chắc chắn là anh em sẽ rất mệt. Có mấy lần mình qua công ty khách hàng ngồi cả ngày mà oải lắm.

Ngồi support rồi quan sát người ta làm. Liệu solution của mình có map vào thực tế được hay chưa. Lâu lâu gặp trúng mấy case oái ăm cũng ớn lắm.

Nói chung là mệt chứ không ngon ăn gì đâu. Sau đó về còn phải tổng hợp, rồi hệ thống lại toàn bộ những gì quan sát được nữa.

Do đó anh em phải cân nhắc thật kỹ nếu muốn sử dụng cách này hiệu quả.

7. BENCHMARKING

Bench là một cái bảng mẫu. Marking là đánh dấu, là cho điểm.

Nói Bench Marking cho nguy hiểm vậy thôi, chứ thực chất nó là phương pháp so sánh. So sánh nhiều đối tượng dựa trên một cách khung mẫu, bảng mẫu.

So sánh quy trình A với quy trình B, hệ thống A với hệ thống B, sản phẩm A với sản phẩm B, hay nói cách khác là solution A với solution B. Nắm rõ B, mình sẽ nắm gần rõ A. Và ngược lại. Hiểu rõ A, mình sẽ hiểu… gần rõ B.

8. CÒN LẠI

Những phương pháp này chắc cũng quá quen thuộc với anh em rồi.

8.1. Mind Mapping

Phương pháp này mình nghĩ anh em cũng hay dùng. Mình cũng vậy, nhưng đôi lúc mình thấy giống vẽ… bùa hơn là vẽ mind map :))

Mình thích dùng mind mapping vì nó rất dễ tạo cảm hứng. Người ngoài nhìn vô thấy vẽ vời quá trời, nhìn cho nó nguy hiểm 😎

8.2. Process Analysis and Modelling

Một trong những phương pháp truyền thống và cơ bản nhất.

Tức là anh em sẽ dùng Interview, Questionaire hoặc bất kỳ các phương pháp nào ở trên, để moi móc thông tin khách hàng về QUY TRÌNH NGHIỆP VỤ của họ.

Sau đó thì anh em sẽ modelling, tức là mô hình hóa nó lại bằng BPMN hoặc UML.

Cái này thì ai cũng dùng, ai không dùng… cũng được :)) nhưng có vẻ hơi hiếm. BA mà không modelling thì chắc không có đâu anh em.

8.3. Survey

Nếu cần khai thác thông tin trên diện lớn và lấy ý kiến tập thể thì Survey là phương pháp phù hợp nhất.

Nhưng vì trên diện lớn, nên chất lượng kết quả Survey có thể không đạt chất lượng cao lắm. Đòi hỏi sau giai đoạn khảo sát, anh em BA phải chịu khó ngồi lọc lại dữ liệu.

Lúc trước mình có làm một dự án cho 1 tập đoàn xăng dầu Việt Nam. Nó có tới hơn 2 nghìn điểm bán lẻ. Và mỗi điểm bán lẻ là cả mấy chục phiếu khảo sát.

Lúc khảo sát về thì không phải dữ liệu nào cũng đúng cả. Chạy số liệu thông tin ra tùm lum tùm la hết, rất là khó hiểu. Team mất gần cả tháng để xử lý mớ data này.

Dựa vào nhiều thông tin bên lề mới xác định được cái nào đúng hoàn toàn, cái nào tham khảo và cái nào là sai lệch.

Rồi sau đó mới dựa vào kết quả Survey mà đi tiếp được.

Do đó làm Survey rất cần kinh nghiệm của các bật tiền bối trong việc build bảng câu hỏi.

Bảng câu hỏi có 15 câu không có nghĩa là mình kỳ vọng 15 câu đó, người làm khảo sát sẽ trả lời đúng hết.

Có những câu mình biết họ sẽ “né” hoặc cố tình ghi sai. Nhưng hỏi sao cho họ dễ trả lời, tránh hỏi trực diện là cả một… bầu trời nghệ thuật.

8.4. Document Analysis

Phương pháp khá cổ điển. Cụ thể là anh em đọc tất cả, tuốt tuồn tuột tất cả những document mà khách hàng share cho mình.

Nhưng để làm tốt phương pháp này, anh em phải có kỹ năng đọc tốt và giữ mình không đi lạc vào mớ bòng bong của khách hàng.

Đặc biệt là tài liệu của các doanh nghiệp… nhà nước.

Cũng trong dự án làm cho công ty xăng dầu mình có kể ở trên. Công ty này có rất nhiều cửa hàng, đại lý nên việc tổ chức là không hề đơn giản tí nào.

Kéo theo đó là bộ thập cẩm các quy trình cũng rất “màu mỡ” và “phong phú”. Từ quy trình xuất kho, nhập kho, chuyển ca, sục bể, xả gió đến quy trình pha chế, tùm lum tùm la hết.

Lúc đó tụi mình đọc rất nhiều tài liệu. Nhiều lúc đọc mấy tài liệu mà mặt ngu thấy rõ. Đó là lúc dùng phương pháp Document Analysis.

9. Các bước moi móc thông tin

9.1. Prepare

Phải chuẩn bị thật tốt. Với mỗi phương pháp trên đều có cách chuẩn bị khác nhau. Chuẩn bị sao cho phù hợp và hiệu quả với từng phương pháp là cái mà mình nên hướng đến.

Chuẩn bị luôn là điều quan trọng nhất. FAIL PREPARE = PREPARE FAIL.

9.2. Conduct

Đầu tiên là luôn nắm rõ mình cần gì và mục tiêu của mình là gì. Đừng để rơi vào tình trạng: “tôi là ai và đây là đâu” thì oải lắm.

Thứ hai là mỗi phương pháp đều có cách tiếp cận riêng. Chọn cách tiếp cận sai là coi như thua.

Đúng phương pháp mà sai cách tiếp cận thì là tiêu chắc chắn. Anh em cố gắng chú ý quan sát đối tượng rồi chọn cách tiếp cận cho phù hợp.

Và, cần phải tinh chỉnh cách tiếp cận sao cho phù hợp ngay cả TRƯỚC, TRONG và SAU quá trình moi móc thông tin.

9.3. Document

Ở bước này, BA có nhiệm vụ sắp xếp lại các tài liệu thu thập được. Vì dữ liệu thu thập được là vô cùng “thập cẩm”.

Có loại thì ghi note, có loại thì hình ảnh, có loại là video hay có loại là ghi âm. Tất cả đều rất lộn xộn và chưa được hệ thống hóa. BA cần phải sắp xếp mọi thứ lại cho ngăn nắp và gọn gàng để đi đến bước tiếp theo.

9.4. Confirm

BA sẽ gửi những tài liệu này cho stakeholder để họ xác nhận: “à, đây đúng là những gì mà chúng ta đã trao đổi”.

Mục đích của bước này là đảm bảo thông tin mà chúng ta elicit thật sự chính xác. Và đảm bảo được sự đồng thuận giữa các stakeholder với nhau.

Cái này quan trọng lắm anh em.

Cái gì mà đã được confirm thì cũng đều phải document lại hết. Tránh trường hợp khách hàng “lộn cái bàn” sau này :3

That’s all. Chém gió dài quá rồi. Mình sẽ summarize lại một số phương pháp moi móc thông tin cơ bản như sau:

Interview: khi cần những thông tin chung chung hoặc nói về những painpoints lớn của khách hàng, abc, xyz…
Focus Group: nhắm tới một vấn đề cụ thể, chuyên sâu cho một nhóm đối tượng nào đó.
Brain Storming: cần sự bùng nổ về ý kiến để giải quyết vấn đề nào đó, output sẽ là một rổ ideas.
Observation: hiểu về môi trường làm việc thực tế, tận mắt chứng kiến luồng công việc và xác minh lại những thứ mà mình đang nghi ngờ khách hàng giấu hổng chịu khai.
Prototyping: mang lại sự trực quan cho khách hàng.
Surveys/ Questionaires: chỉ nên dùng trong 1 giai đoạn ngắn, khó khăn trong việc kết nối, và cần thông tin ở nhiều chiều kích khác nhau.

Bái baiii. Hẹn gặp anh em ở các bài viết sau!!!

Bài viết gốc được đăng tải tại thinhnotes.com

Xem thêm:

Xem thêm công việc CNTT hấp dẫn trên TopDev

Làm thêm giờ là tốt hay xấu? Tips OT hiệu quả hơn

Bài viết được sự cho phép của tác giả Lê Tuấn Anh

Thi thoảng mình thấy xung quanh có một vài bạn bè “khoe” về việc OT cuối tuần với sự tự hào. Có những người quản lý nhìn OT như một thang đo chất lượng công việc, nhân viên nào càng OT nhiều tức là khả năng làm việc càng tốt.

Làm thêm giờ (overtime – OT) là một trong những cách bạn chứng minh năng lực và độ cam kết trong công việc, đồng thời có cơ hội nhận về mức đãi ngộ tốt hơn. Trước khi dành thời gian làm OT, bạn cần phải chắc chắn rằng mình có được một đời sống công việc – cá nhân cân bằng, đồng thời thời gian bỏ ra làm thêm giờ phải thực sự hiệu quả. Trong bài viết này, mình muốn thảo luận về những mặt tốt và chưa tốt của việc làm giờ, tiêu chí nào giúp bạn đưa ra quyết định có đồng ý làm thêm giờ hay không?

Làm thêm giờ được hiểu như thế nào?

Làm thêm giờ hiểu đơn giản là số giờ bạn làm việc vượt khỏi số giờ thoả thuận trong hợp đồng lao động. Ví dụ bạn thoả thuận làm 40 tiếng một tuần nhưng thực tế số giờ là 60 tiếng. Tuỳ theo chính sách công ty và thoả thuận trong hợp đồng của bạn với công ty, lương làm thêm giờ có thể bằng 100%, gấp đôi hoặc gấp ba lương thông thường của bạn.

Làm thêm giờ là tốt hay xấu?

Mình từng viết một status trên LinkedIn thảo luận về việc làm thêm giờ là tốt hay xấu và nhận được nhiều ý kiến trái chiều. Có người cho rằng đó là bóc lột, chưa quản lý thời gian tốt, có người nói rằng đặc thù công việc như vậy, làm thêm giờ như vậy mới tạo ra nhiều giá trị. Thực tế tất cả những điều trên đều đúng, tuỳ thuộc vào góc nhìn và thế giới quan của người nói. Chúng ta hãy cùng nhìn nhận ở cả 2 khía cạnh:

Làm thêm giờ tốt ở điểm nào?

Thứ nhất, có thêm thu nhập, thường là gấp rưỡi hoặc gấp đôi thông thường. Có thêm tiền giúp bạn thực hiện các mục tiêu tài chính trong cuộc sống như mua nhà, mua xe, đi du lịch, chăm sóc người thân. Làm thêm giờ cũng là một cách thể hiện với quản lý và công ty rằng bạn là người rất cam kết và tâm huyết trong công việc, điều này có thể góp phần giúp bạn thăng tiến tốt hơn trong công việc.

Với doanh nghiệp, lợi ích của việc có nhân viên làm thêm giờ là không phải tốn một khoản chi phí thuê người làm mới. Nếu chính sách làm thêm giờ tốt và được thông tin đầy đủ đến nhân viên, đồng thời việc làm thêm giờ là lựa chọn không bắt buộc, việc này có thể là một điểm chạm tạo động lực và kích thích tinh thần cho nhân viên khi đi làm.

Làm thêm giờ KHÔNG tốt ở điểm nào?

Tuỳ theo từng công việc, tuy nhiên về cơ bản thì làm thêm giờ sẽ gây ảnh hưởng phần nào đến sức khoẻ thể chất và tinh thần. Ngoài ra, nó cũng làm mất đi thời gian bạn dành cho bản thân và cho những người xung quanh. Chưa kể việc quá phụ thuộc vào thời gian làm ngoài giờ trong khi thực tế thời gian chính trong giờ làm việc lại không hiệu quả. Việc này mình đã tự bản thân chứng kiến rất nhiều ở những môi trường công sở đã từng làm việc. Giờ hành chính trong tuần các bạn ngồi nói chuyện, tán dóc, lướt web, sau đó dành thời gian cuối tuần OT để giải quyết những việc đáng ra có thể làm ngay trong tuần. Với doanh nghiệp, tình trạng trên gây lãng phí về tài nguyên và nhân lực.

Chuyện OT trong ngành IT

Thà trả người mới lương cao còn hơn tăng lương cho người cũ

Dựa trên tiêu chí nào để quyết định LÀM hay KHÔNG LÀM thêm giờ?

Các bạn đi làm hỏi mình rằng “nếu doanh nghiệp hỏi em có làm thêm giờ hay không, em phải trả lời như thế nào?” Thực ra không có câu trả lời đúng hay sai cho câu hỏi trên, điều bạn cần làm là vạch ra những tiêu chí quyết định cho bản thân.

1. Bạn phải hỏi rõ chính sách của công ty

Thực tế thì việc phải làm OT một vài giờ trong tuần thì không có gì ghê gớm cả, hoặc với một số ngành nghề thì làm OT vào một khoảng thời gian nhất định trong năm là hoàn toàn bình thường. Bạn cần làm rõ với công ty rằng thời gian OT trung bình theo tuần/tháng như thế nào, đâu là khoảng thời gian cao điểm trong năm?

Cụ thể chính sách trả lương cho thời gian làm việc ngoài giờ như thế nào, quy định ở văn bản nào của công ty. Những điều trên thường dễ bị nhập nhằng và bỏ quên ở các công ty vừa và nhỏ, vì vậy bạn cần hỏi thật kỹ. Nếu chưa có văn bản từ phòng nhân sự, hãy có xác nhận qua email chứ đừng nói miệng hay chat qua Zalo.

2. Bạn phải tính toán và kiểm soát được thời gian của mình

Có 2 kiểu OT có thể xuất hiện đó là:

(1) OT nằm ngoài tầm kiểm soát của bạn, tức là sếp đột ngột giao việc và bắt làm OT. Cũng được, tuy nhiên bạn phải xác định trong 1 tuần hoặc 1 tháng, mình chấp nhận cho việc này như thế nào? Nếu bạn không thấy vấn đề gì với chuyện này, sếp kiểu gì bạn cũng chiều được – thì bạn phải chấp nhận những ảnh hưởng của việc OT đến cuộc sống cá nhân. Không có gì trọn vẹn được cả.

(2) OT trong tầm kiểm soát của bạn, tức là bạn đồng ý nhận làm một dự án và tính toán được số giờ làm việc để hoàn thành dự án đó. Ví dụ bạn tính rằng nếu làm giờ hành chính bạn tốn 2 tuần để xong, tuy nhiên vì bạn muốn gây ấn tượng với công ty, bạn sẽ hoàn thành trong 1 tuần. Để làm được việc trên, bạn chấp nhận OT thêm mỗi ngày 2 giờ cho công việc. Việc này hoàn toàn nằm trong tầm kiểm soát, và có tính toán rõ ràng. Việc có kiểm soát thời gian giúp bạn đỡ bị căng thẳng hơn.

3. Xác định khoảng thời gian nào bạn làm việc hiệu quả

OT thì có thể làm vào sáng sớm, buổi trưa hoặc buổi tối khuya. Mỗi người lại có khung giờ hiệu quả khác nhau, bạn cần quan sát cách mình làm việc mỗi ngày xem mình làm việc hiệu quả hơn vào thời gian nào. Xác định được khoảng thời gian hiệu quả trong ngày giúp bạn phân chia các công việc phù hợp hơn với từng khoảng thời gian.

Ví dụ, mình thường tập trung và sáng tạo nhất vào buổi sáng. Trong khung thời gian sáng, mình thường làm các công việc phải suy nghĩ chiến lược nhiều, dành các công việc phải giao tiếp, nói chuyện sang đầu giờ chiều.

4. Bạn đạt được mục đích gì khi làm OT?

Nếu mục đích là tiền bạc, cụ thể chính sách OT đang trả cho bạn như thế nào? Có phải con số bạn mong muốn hay không?

Nếu mục đích là để gây ấn tượng và thăng tiến với công ty, việc bạn làm OT có được ghi nhận bởi công ty hay không?

Nếu mục đích chỉ đơn giản là để giải quyết công việc tốt hơn, hãy xem lại trong thời gian hành chính bạn đã thực sự tập trung chưa, khoảng thời gian OT này là bạn đã dự liệu trước hay bạn hoàn toàn bị động?

Tips để làm thêm giờ hiệu quả hơn

Nếu bạn đã quyết định bỏ thời gian cá nhân để dành thêm cho công việc, dưới đây là một số tips để bạn tận dụng khoảng thời gian này hiệu quả hơn nhé.

1. Áp dụng phương pháp Pomodoro

Hiểu đơn giản là phương pháp tập trung 25 phút, sau đó nghỉ ngơi 5 phút (hoặc bạn có thể điều chỉnh thời gian theo đồng hồ sinh học của bản thân). Hiểu một cách đơn giản là đừng tập trung dán mắt vào màn hình trong một quãng thời gian quá dài. Sau khoảng 30 phút hoặc 1-2 tiếng, bạn nên đứng lên vận động, đi uống nước, duỗi chân duỗi tay. Việc này tránh cho bạn bị những vấn đề về mắt, thoái hoá cột sống, vân vân và mây mây. Làm OT để kiếm thêm tiền nhưng không ai muốn mang tiền đó cho bác sĩ đúng không?

2. Hỏi về sự công nhận từ cấp quản lý

Nếu mục đích của việc làm thêm giờ là tìm kiếm cơ hội tăng lương, lên chức trong công ty – bạn cần có sự công nhận rõ ràng từ cấp quản lý hoặc các phòng ban liên quan ở công ty. Bạn nên hỏi cấp quản lý và công ty mình về những cách thức ghi nhận này. Có ghi nhận đầy đủ rõ ràng thì bạn mới có động lực để đóng góp. Nếu không có những điều này, có lẽ tập trung làm việc trong thời gian hành chính là đủ.

3. Đừng bỏ quên sức khoẻ

Mình biết rằng bạn rất mê công việc, khi đã vào mood làm việc thì sẽ quên hoàn toàn những gì xung quanh: bao gồm người khác, ăn uống, tập tành. Tuy nhiên mong bạn hãy nhớ rằng, công việc có thể mất đi và tìm lại được, nhưng sức khoẻ thì rất khó. Sức khoẻ giống như cục pin điện thoại, bạn có dành thời gian sạc pin đầy đủ thì các ứng dụng trong điện thoại mới chạy trơn tru mượt mà. Vì vậy, hãy đặt lịch cho việc ăn tối, sáng, việc tập thể dục bên cạnh việc đặt lịch gặp người này, làm cái kia trong công việc.

Mình cho rằng làm thêm giờ tốt hay xấu phụ thuộc rất nhiều vào khả năng kiểm soát của bạn với việc đó. Nếu bạn hoàn toàn bị động, trong giờ làm việc không hiệu quả dẫn đến phải làm thêm giờ, đó là xấu. Nếu bạn chấp nhận làm thêm giờ ở một khoảng thời gian nhất định, giúp bạn có thêm thu nhập, có cơ hội thăng tiến và không ảnh hưởng quá nhiều đến cuộc sống cá nhân, đó là tốt. Hãy đưa ra lựa chọn khôn ngoan nhé.

Bài viết gốc được đăng tải tại anhtuanle.com

Xem thêm:

Cập nhật tin tuyển dụng IT lương cao tại TopDev

7 vị trí CNTT không cần code giỏi mà vẫn thành công

Bạn đam mê công nghệ thông tin nhưng lại không quá tự tin vào khả năng coding? Đừng lo lắng! Ngành IT vẫn mang đến rất nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn mà không đòi hỏi bạn phải là một lập trình viên chuyên nghiệp. Thực tế, có nhiều vai trò quan trọng trong ngành công nghệ thông tin không yêu cầu kỹ năng lập trình cao. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá top những công việc trong lĩnh vực IT, nơi bạn có thể phát triển sự nghiệp mà không cần quá am hiểu về lập trình.

1. Project Manager

Project Manager (PM) trong lĩnh vực công nghệ thông tin không nhất thiết phải có kỹ năng lập trình chuyên sâu, nhưng họ đóng vai trò rất quan trọng trong việc quản lý và điều phối các dự án công nghệ. Thay vì tập trung vào các chi tiết kỹ thuật hoặc code, PM đảm nhận nhiệm vụ quản lý tổng thể dự án, bao gồm lập kế hoạch, theo dõi tiến độ, phân bổ nguồn lực và giao tiếp giữa các bộ phận liên quan như nhóm phát triển, khách hàng và ban lãnh đạo.

Các kỹ năng cần thiết

Kỹ năng quản lý thời gian: PM cần đảm bảo rằng dự án được thực hiện theo đúng tiến độ đã đề ra, không bị chậm trễ.
Kỹ năng giao tiếp: Làm cầu nối giữa các bên liên quan, từ nhóm kỹ thuật đến khách hàng, đảm bảo rằng mọi người đều hiểu rõ mục tiêu và tiến độ của dự án.
Kỹ năng giải quyết vấn đề: PM cần phải xử lý các rủi ro, sự cố bất ngờ và các thay đổi trong yêu cầu dự án.
Kỹ năng tổ chức: Lập kế hoạch chi tiết, điều phối công việc và phân công nhiệm vụ cho từng thành viên trong nhóm dự án.
Hiểu biết cơ bản về công nghệ: Mặc dù không cần biết lập trình, PM vẫn cần hiểu về quy trình phát triển phần mềm và các thuật ngữ công nghệ để có thể giao tiếp hiệu quả với đội ngũ kỹ thuật.

Cơ hội nghề nghiệp

Project Manager là một trong những công việc có mức độ linh hoạt cao và nhu cầu tuyển dụng lớn trong ngành CNTT. Nhờ vào tầm quan trọng của quản lý dự án trong mọi lĩnh vực công nghệ, PM luôn được săn đón tại các công ty phần mềm, startup công nghệ, và cả các tập đoàn lớn.

2. Data Analyst

Data Analyst là người thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu nhằm rút ra các thông tin hữu ích giúp doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn. Data Analyst chủ yếu làm việc với các công cụ phân tích có giao diện thân thiện và không yêu cầu phải viết code phức tạp. Mặc dù việc biết lập trình có thể là một lợi thế trong một số tình huống, nhưng để thành công trong vai trò này, khả năng tư duy phân tích và kỹ năng giao tiếp hiệu quả mới là những yếu tố quan trọng nhất.

Các kỹ năng cần thiết

Kỹ năng phân tích và suy luận logic: Data Analyst cần có khả năng phân tích dữ liệu lớn để tìm ra các xu hướng, mô hình hoặc bất thường.
Kỹ năng làm việc với dữ liệu: Sử dụng các công cụ như Excel, SQL, hoặc các phần mềm phân tích dữ liệu khác để xử lý và quản lý dữ liệu.
Kỹ năng giao tiếp: Khả năng trình bày kết quả phân tích dưới dạng báo cáo dễ hiểu cho các bên liên quan, từ quản lý cấp cao đến nhân viên vận hành.
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các công cụ như Tableau, Power BI để tạo ra các biểu đồ, dashboard trực quan nhằm giúp người khác hiểu nhanh các thông tin từ dữ liệu.
Hiểu biết cơ bản về các công cụ phân tích: Mặc dù không cần biết lập trình chuyên sâu, Data Analyst nên quen thuộc với một số công cụ như Python hoặc R (ở mức cơ bản) để thao tác dữ liệu nhanh chóng hơn khi cần.

Cơ hội nghề nghiệp

Data Analyst là một trong những ngành nghề đang phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực công nghệ, nhờ vào sự bùng nổ của big data. Các công ty, từ startup đến các tập đoàn lớn, đều cần các chuyên gia phân tích dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược kinh doanh, cải thiện trải nghiệm khách hàng, và nâng cao hiệu suất hoạt động.

3. Tester

Tại sao không cần kỹ năng lập trình giỏi? Công việc của một Tester chủ yếu liên quan đến việc kiểm tra và đánh giá phần mềm chứ không phải phát triển nó. Bạn không cần viết code mà chỉ cần kiểm tra xem code của lập trình viên có hoạt động như mong đợi không. Dù một số kỹ năng lập trình cơ bản có thể giúp ích trong các nhiệm vụ tự động hóa kiểm thử, nhưng việc kiểm thử thủ công (manual testing) và phát hiện lỗi đòi hỏi nhiều hơn về tư duy phân tích và sự tỉ mỉ.

Các kỹ năng cần thiết

Kỹ năng phân tích và chi tiết: Tester cần có khả năng nhận biết các chi tiết nhỏ nhất trong phần mềm để phát hiện lỗi hoặc các vấn đề tiềm ẩn.
Kiến thức về quy trình kiểm thử: Hiểu về các phương pháp kiểm thử như kiểm thử chức năng (functional testing), kiểm thử tích hợp (integration testing), kiểm thử hiệu năng (performance testing), và kiểm thử tự động (automated testing).
Kỹ năng giao tiếp: Tester cần mô tả rõ ràng các lỗi phát hiện được cho nhóm phát triển phần mềm để họ có thể sửa chữa.
Kỹ năng tổ chức: Tạo và quản lý các kịch bản kiểm thử (test cases) và báo cáo lỗi một cách có hệ thống.
Khả năng sử dụng các công cụ kiểm thử: Tester làm việc với các công cụ như JIRA, Selenium, TestRail hoặc các nền tảng quản lý lỗi và kiểm thử tự động.

Cơ hội nghề nghiệp

Nhu cầu việc làm Tester ngày càng tăng do sự phát triển nhanh chóng của các sản phẩm phần mềm và ứng dụng. Công việc này phù hợp cho những người yêu thích việc tìm ra lỗi, khám phá những chi tiết nhỏ và muốn đảm bảo sản phẩm công nghệ hoạt động tốt nhất có thể. Tester cũng có thể phát triển lên các vị trí cao hơn như Test Lead hoặc QA Manager.

Không biết gì về máy tính có nên học CNTT (Giải đáp chi tiết)

Học IT có khó không? 6 khó khăn khi theo học ngành CNTT

4. Technical Support

Technical Support là người giúp đỡ và giải quyết các vấn đề kỹ thuật mà người dùng gặp phải khi sử dụng phần mềm, phần cứng hoặc hệ thống mạng. Mặc dù Technical Support cần nắm vững kiến thức về công nghệ, nhưng phần lớn công việc của họ không liên quan đến lập trình. Thay vì viết code, họ tập trung vào việc hướng dẫn người dùng, khắc phục sự cố và bảo trì hệ thống.

Các kỹ năng cần thiết

Kỹ năng giao tiếp: Chuyên viên hỗ trợ kỹ thuật thường xuyên phải giao tiếp với khách hàng và người dùng để hiểu rõ vấn đề và cung cấp hướng dẫn chi tiết để khắc phục sự cố.
Kiến thức về phần mềm và phần cứng: Hiểu biết cơ bản về hệ điều hành, các ứng dụng phổ biến, cũng như kiến thức về phần cứng máy tính là rất quan trọng trong việc hỗ trợ người dùng.
Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề: Technical Support cần khả năng nhanh chóng xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố và đưa ra các giải pháp phù hợp.
Kỹ năng tổ chức và quản lý thời gian: Đôi khi phải xử lý nhiều yêu cầu cùng một lúc, Technical Support cần khả năng ưu tiên các nhiệm vụ và quản lý thời gian một cách hiệu quả.
Kiến thức cơ bản về mạng: Hiểu biết về các vấn đề liên quan đến kết nối mạng, bảo mật mạng và máy chủ là một lợi thế.

Cơ hội nghề nghiệp

Technical Support là một vị trí không thể thiếu trong hầu hết các công ty công nghệ, đặc biệt là các doanh nghiệp cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ phần mềm. Công việc này phù hợp cho những ai thích làm việc với con người, có khả năng giải quyết vấn đề nhanh chóng và muốn làm việc trong môi trường công nghệ mà không cần kỹ năng lập trình chuyên sâu.

Tham khảo mức lương lập trình viên 2024 tại đây!

5. UX/UI Designer

UX/UI Designer là người chịu trách nhiệm tạo ra trải nghiệm người dùng (User Experience – UX) và thiết kế giao diện người dùng (User Interface – UI) cho các sản phẩm số như website, ứng dụng di động và phần mềm. Công việc này không đòi hỏi bạn phải có kỹ năng lập trình chuyên sâu, mà tập trung vào việc nghiên cứu người dùng, thiết kế giao diện hấp dẫn, thân thiện và đảm bảo trải nghiệm của người dùng mượt mà.

Các kỹ năng cần thiết

Kỹ năng nghiên cứu và phân tích người dùng (UX): UX Designer cần hiểu rõ hành vi, nhu cầu và mong muốn của người dùng để thiết kế trải nghiệm phù hợp.
Kỹ năng thiết kế giao diện (UI): UI Designer tập trung vào việc tạo ra giao diện đẹp mắt, dễ sử dụng. Bạn sẽ làm việc với màu sắc, phông chữ, hình ảnh và bố cục để tạo ra trải nghiệm trực quan và hấp dẫn.
Kỹ năng sử dụng công cụ thiết kế: Các công cụ như Figma, Adobe XD, Sketch là những công cụ không thể thiếu trong quá trình tạo mô hình và thiết kế giao diện.
Kỹ năng tư duy sáng tạo và giải quyết vấn đề: UX/UI Designer cần có khả năng tìm ra giải pháp sáng tạo để cải thiện trải nghiệm người dùng và giải quyết các vấn đề thiết kế phức tạp.
Kỹ năng giao tiếp: UX/UI Designer phải làm việc với các bên liên quan như nhà phát triển phần mềm, quản lý sản phẩm và khách hàng để đảm bảo rằng thiết kế đáp ứng được mục tiêu của dự án.

Cơ hội nghề nghiệp

Các công ty từ startup đến các tập đoàn công nghệ lớn đều cần có một đội ngũ thiết kế UX/UI để đảm bảo rằng sản phẩm của họ không chỉ hoạt động tốt mà còn mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng. Đây là một công việc phù hợp cho những người có đam mê về nghệ thuật, sáng tạo và nghiên cứu hành vi con người, nhưng không muốn tập trung vào các kỹ năng lập trình.

6. System Administrator

System Administrator là người chịu trách nhiệm quản lý, duy trì và đảm bảo hệ thống máy tính, mạng và các dịch vụ hạ tầng IT của doanh nghiệp hoạt động ổn định. System Administrator không yêu cầu phải có kỹ năng lập trình giỏi, thay vào đó, họ sử dụng các công cụ và phần mềm có sẵn để quản lý hệ thống, cấu hình máy chủ, và giải quyết các sự cố phát sinh.

Các kỹ năng cần thiết

Kỹ năng quản lý hệ thống: Quản trị viên hệ thống cần am hiểu về hệ điều hành (Linux, Windows Server), hệ thống lưu trữ và các phần mềm quản trị máy chủ.
Kỹ năng quản trị mạng: System Administrator phải có khả năng quản lý và cấu hình mạng, từ các thiết bị như router, switch cho đến việc giám sát lưu lượng và bảo mật mạng.
Kỹ năng giải quyết sự cố: Xử lý các vấn đề phát sinh trong hệ thống, chẳng hạn như sự cố máy chủ, mất kết nối mạng, hoặc lỗi bảo mật, đòi hỏi khả năng phân tích và xử lý vấn đề nhanh chóng.
Kỹ năng bảo mật: Đảm bảo an ninh hệ thống là một phần quan trọng của công việc, yêu cầu System Administrator có kiến thức về các biện pháp bảo mật như tường lửa (firewall), phần mềm diệt virus và phương pháp sao lưu dữ liệu.
Kỹ năng quản lý phần mềm và phần cứng: Quản lý và triển khai phần mềm, theo dõi tài nguyên phần cứng và đảm bảo rằng các thiết bị trong mạng luôn hoạt động tốt.

Cơ hội nghề nghiệp

System Administrator là một vị trí thiết yếu trong mọi tổ chức, từ doanh nghiệp nhỏ đến các tập đoàn lớn, nơi mà hệ thống IT đóng vai trò sống còn trong hoạt động hàng ngày. Người làm System Administrator có thể phát triển sự nghiệp lên các vai trò quản lý như IT Manager, Network Administrator, hoặc chuyên gia an ninh mạng (Security Specialist).

7. IT Business Analyst

IT Business Analyst chịu trách nhiệm phân tích, đánh giá các quy trình kinh doanh, sau đó đề xuất giải pháp công nghệ để tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. IT Business Analyst không trực tiếp phát triển phần mềm mà làm việc với dữ liệu và thông tin để xác định nhu cầu kinh doanh, sau đó phối hợp với đội ngũ lập trình viên và các bên liên quan để đảm bảo rằng các giải pháp công nghệ đáp ứng được nhu cầu đó.

Các kỹ năng cần thiết

Kỹ năng phân tích nghiệp vụ: IT Business Analyst cần có khả năng phân tích quy trình kinh doanh và xác định các vấn đề tiềm ẩn, từ đó đề xuất các giải pháp IT để giải quyết những vấn đề đó.
Kỹ năng giao tiếp: Vị trí này yêu cầu khả năng giao tiếp xuất sắc để trao đổi thông tin giữa các phòng ban, bao gồm cả các nhân viên không có nền tảng kỹ thuật và đội ngũ kỹ sư phần mềm.
Kỹ năng quản lý dự án: IT Business Analyst thường tham gia vào việc lập kế hoạch, theo dõi tiến độ và đảm bảo rằng các dự án công nghệ được hoàn thành đúng thời hạn, trong ngân sách và đáp ứng yêu cầu.
Kỹ năng phân tích dữ liệu: Hiểu biết về các công cụ phân tích dữ liệu và khả năng đọc, phân tích số liệu giúp Business Analyst đưa ra các quyết định chính xác dựa trên dữ liệu thực tế.
Kỹ năng làm việc với hệ thống IT: IT Business Analyst cần có hiểu biết cơ bản về các hệ thống phần mềm và công cụ quản lý quy trình doanh nghiệp (ERP, CRM, v.v.), mặc dù không cần phải lập trình.

Cơ hội nghề nghiệp

Với sự phát triển của chuyển đổi số và nhu cầu tối ưu hóa quy trình, cơ hội việc làm IT Business Analyst ngày càng mở rộng. Vị trí này có thể dẫn đến các cơ hội nghề nghiệp cao hơn như Product Manager, Project Manager, hoặc thậm chí là CIO (Chief Information Officer).

Tổng kết

Bài viết này đã gợi ý cho bạn 7 vị trí trong ngành CNTT không cần kỹ năng code giỏi. Mỗi vị trí đều mang lại giá trị riêng và yêu cầu những kỹ năng khác nhau. Điều quan trọng là bạn cần xác định sở thích và thế mạnh của mình để chọn con đường phù hợp. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các công việc không yêu cầu kỹ năng lập trình chuyên sâu sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội cho những ai đam mê lĩnh vực CNTT.

Xem thêm:

Xem thêm việc làm IT hấp dẫn tại TopDev

BA làm gì trong một dự án phần mềm? (P1)

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Hoàng Phú Thịnh

Hế lôôôô anh em,

Bài viết này mình sẽ hệ thống lại rõ hơn công việc của BA theo trình tự thời gian làm dự án. Từ đó anh em sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về công việc của BA.

Quy trình làm dự án

Đầu tiên sẽ là quy trình tổng quan như sau.

Như anh em thấy quy trình làm phần mềm nó gồm 6 bước:

Analysis: phân tích xem mình sẽ làm những gì
Design: mình sẽ thiết kế phần mềm như thế nào
Develop: mình sẽ code ra sao
Test: phần mềm được đem đi test
Deploy: phần mềm được đưa vào sử dụng
Maintain: giai đoạn bảo trì, hỗ trợ khách hàng sử dụng phần mềm.

Quy trình dự án về cơ bản gồm 6 bước trên, nhưng thực tế nó sẽ linh hoạt theo từng phương pháp quản lý dự án (project management methodology).

Phương pháp quản lý dự án là những thứ như: Scrum/Agile, Waterfall, Kanban, Lean…

Ví dụ đối với Waterfall thì quy trình sẽ đi theo trình tự từ trái qua phải (không đi ngược lại), mỗi bước chỉ đi qua 1 lần.

Cụ thể như analysis xong rồi, thì mới tới giai đoạn design, rồi xong design thì mới tới develop, tương tự là test >> deploy >> maintain.

Tức mình phải đợi dự án chạy từ đầu tới cuối thì mới dòm được thành phẩm cuối cùng hình dạng nó ra sao.

Còn đối với Scrum thì anh em sẽ chia nhỏ requirements ra thành các User Story, gom vào từng Sprint Backlog để làm dần dần. Tức mình chia nhỏ ra thành từng cục để làm.

Vậy thì quy trình trên sẽ không đi từ đầu tới cuối 1 lần duy nhất, mà đi nhiều lần từ analysis -> deploy, tạo thành nhiều sprint, nhiều vòng lặp. Mỗi vòng lặp sẽ làm một số tính năng nhất định, nên thời gian sẽ được rút ngắn còn khoảng từ 2-4 tuần/ sprint.

Do đó, khách hàng sẽ thấy ngay được sản phẩm của mình thành hình dần dần, từ đó góp ý để cải thiện sản phẩm ngày một phù hợp hơn với họ.

Scrum với Waterfall — Tuy phương pháp triển khai khác nhau, nhưng về cơ bản các bước làm dự án là như nhau

Mình nói đoạn này để anh em hiểu bản chất làm dự án phần mềm nó cũng chỉ gồm 6 bước thôi, dù cho có làm Scrum hay Waterfall, hay bất cứ phương pháp nào.

(mặc dù ở mỗi phương pháp nó có 1 tí râu ria liên quan khác nhau, cái này mình sẽ nói sau nhé anh em…)

Một điểm nữa là requirement sẽ đi xuyên suốt từ đầu đến cuối dự án thông qua 6 bước này. Là BA, chúng ta cũng sẽ phải đi xuyên suốt từ đầu đến cuối dự án qua 6 bước này luôn.

software development life cycle — Requirement xuyên suốt từ đầu đến cuối dự án

Giờ mình sẽ nói chi tiết về từng bước có trong dự án, và BA làm gì ở trỏng nhé anh em 😎

1. Analysis

Analysis là giai đoạn team dự án sẽ phân tích để hiểu được vấn đề của khách hàng và những gì mà họ đang mong đợi.

Đối với BA, đây chính là giai đoạn lấy yêu cầu.

Anh em sẽ làm rất nhiều bước nhỏ trong bước Analysis này để lấy yêu cầu một cách bài bản nhất (chứ không phải nói “lấy yêu cầu” là bay zô làm cái một, hỏi tùm lum tùm la là được)

Cụ thể Analysis gồm 6 bước nhỏ sau.

Thực chất mình chỉ cần focus vào 2 bước Elicitation và Analysis, vì các bước còn lại khá đơn giản, đều là những bước hiển nhiên mình phải làm.

1.1. Project Definition

Mục đích của bước này là để anh em BA chúng ta hiểu được project. Hiểu được project này làm gì, khách hàng là ai, lĩnh vực gì, vấn đề của họ ra sao, mục tiêu của họ là gì, scope dự án như thế nào…

Problem to be solved

Ví dụ như khách hàng đang dùng hệ thống SAP gặp lỗi nhiều quá, họ muốn build mới một hệ thống khác chạy ngon hơn.

Hoặc họ đang không có hệ thống quản lý kho bãi, vẫn đang tốn tiền nhân công, hiệu suất thấp, và sai sót vẫn còn xảy ra; thì đây chính là vấn đề họ cần giải quyết

Business Goal

Ví dụ họ muốn quản lý quan hệ khách hàng bằng một phần mềm nào đó. Hoặc triển khai thành công hạ tầng IoT cho 5,000 hecta cà phê đang trồng chẳng hạn.

Business Case

Là những hiện trạng cụ thể của khách hàng. Ví dụ công ty con này mới thành lập được 5 năm, hoặc công ty mới vừa bán hàng cho thị trường Châu Mỹ được gần 1 năm.

Project Scope

Phạm vi của dự án. Là BA, anh em cần phải hiểu rõ khoản này. Thường anh em sẽ chú ý tới:

Organization Scope: ví dụ dự án được thực hiện tại Head Office ở Hồ Chí Minh, địa chỉ bao nhiêu đó. Công ty con ở Đà Nẵng hay Hà Nội không được áp dụng.
Users Scope: hệ thống có bao nhiêu người dùng, thuộc những bộ phận nào.
Functional Scope: cái này quan trọng nhất – mô tả những chức năng của hệ thống mà khách hàng mong muốn.
Integration Scope: thực chất nó là 1 Non-Functional Requirement, nhưng được tách ra phần riêng, mô tả phạm vi tích hợp: hiện tại khách hàng đang dùng những hệ thống gì, cần tích hợp những components nào, tần suất ra sao, vâng vâng…
Và cuối cùng là OUT OF SCOPE: anh em xác định trước những thứ sẽ nằm ngoài phạm vi dự án, kiểu như rào trước vậy đó.

Project Plan

Anh em đã nắm được lịch dự án của PM hay chưa, có khó khăn về thời gian không, theo lịch thì có đoạn nào cần gấp, dồn sức nhiều hay không… Và cuối cùng là.

Success Criteria

Cái này anh em có thể trao đổi với PM để hiểu hơn về dự án, về khách hàng: đâu là điểm họ kỳ vọng nhất, làm họ happy nhất. Focus vào điểm đó, anh em sẽ dễ đóng dự án hơn rất nhiều!

…

Sau khi hiểu được tổng quan dự án, anh em sẽ bắt đầu vô bước MOI MÓC YÊU CẦU – Elicitation 😎

Dân BA có cần phải rành về kỹ thuật???

Check list các kỹ năng cần phải có của người làm BA (Phần 1)

1.2. Elicitation

Elicitation tức là moi móc thông tin, moi móc yêu cầu từ phía khách hàng. Moi móc nghĩa là nó không có sẵn để anh em lấy, mà phải làm tùm lum tùm la mới ra được.

Ở bước Elicitation, anh em cần nắm được các phương pháp moi móc thông tin. Phổ biến nhất có 11 phương pháp sau:

Meeting
Data Analysis
Interface Analysis
Prototyping
Business Rules Analysis
Observation
Bench Marking
Mind Mapping
Process Analysis and Modeling
Survey
Document Analysis

Sau khi nắm được 11 phương pháp, anh em sẽ đi vào quy trình Elicitation, gồm 4 bước nhỏ sau.

Mình có 2 bài note nói về nội dung này, anh em bấm vào link dưới tham khảo thêm nhé:

11 phương pháp moi móc yêu cầu
4 bước moi móc yêu cầu (như link trên)
Những lưu ý khi lấy yêu cầu

Sau bước này anh em sẽ có output là thông tin, rất nhiều thông tin.

Trong mớ thông tin này, anh em có thể có luôn yêu cầu cụ thể, yêu cầu mơ hồ, câu trả lời từ phía khách hàng; hoặc đơn giản chỉ là những thứ mà khách hàng nói với mình vì họ nghĩ những thông tin đó là cần thiết.

1.3. Analysis

Sau khi anh em đã hiểu dự án (project definition) và moi móc được một mớ thông tin (elictation), giờ anh em sẽ lấy mớ thông tin đó ra, và bắt đầu phân tích nó.

Thường thì mọi người không hiểu “phân tích” cụ thể sẽ làm những gì. Mình cũng vậy, cho đến khi mình gặp 1 anh Manager đẹp chai mà mình rất hâm mộ. Ảnh nói rằng:

Phân tích đơn giản chỉ là sắp xếp & phân loại mọi thứ lại cho đẹp đẽ, sạch sẽ mà thôi 🙂

Hay Sandhya Jane (tác giả cuốn Business Analysis: The question and answer book) cũng có nói rằng:

“Analysis means simply breaking down the information of an object, entity, process, or anything else to understand its functioning“

Sandhya Jane

Ngẫm đi ngẫm lại thì đúng là vậy anh em ạ.

Giám đốc ngân hàng yêu cầu phân tích xem: vì sao quý này nợ xấu lại tăng cao đến như vậy?

Lúc này bộ phận kinh doanh sẽ làm gì? Chẳng phải anh sếp kinh doanh ảnh sẽ yêu cầu đổ toàn bộ dữ liệu các giao dịch cho vay trong khoảng thời gian phù hợp. Rồi phân loại rõ ràng theo các tham số: đối tượng khách hàng, phân khúc sản phẩm, hạn mức, kỳ hạn trả, vâng vâng và vâng vâng…

Anh em có nhận ra anh sếp kinh doanh này đang làm gì không? Chính xác là ảnh đang sắp xếp & phân loại mọi thứ cho ra ngô ra khoai 🙂

Để từ đó ảnh mới có thể làm tiếp công việc mà ảnh được trả hàng nghìn đô một tháng để làm, đó là: nhìn số liệu >> tìm ra vấn đề >> và giải quyết.

Xem thêm tuyển dụng Data Analytics lương cao trên TopDev

…

Phân tích với BA cũng tương tự như vậy.

Khi khách hàng có vấn đề trong bộ máy hoạt động, họ sẽ tìm đến mình. Và sau một loạt các buổi elicit requirement, chúng ta sẽ lấy được rất rất nhiều thông tin từ khách hàng (hoặc không).

Nhiệm vụ của anh em là phải xác định được: Đâu mới là vấn đề thực sự của khách hàng, và đâu mới là cái họ cần nhất ngay lúc này.

Hãy tưởng tưởng từ một mớ hỗn độn thông tin lấy được, chúng ta sẽ rất khó để biết được:

Đâu mới là vấn đề thực sự của họ
Đâu là những yêu cầu thực tế
Đâu là những yêu cầu tầm bậy tầm bạ
Và đâu là những thứ khách hàng thực sự nên ưu tiên vào lúc này…

Bước Analysis sẽ giúp anh em làm rõ những điều trên. Cụ thể ở bước này anh em sẽ làm những thao tác sau.

Theo trình tự, anh em sẽ:

(1) Organize

Tức là sắp xếp, tổ chức lại các requirement.

Ví dụ: tệp ảnh ra tệp ảnh, tệp ghi âm ra tệp ghi âm, thông tin về nhóm nghiệp vụ quản lý khách hàng gom chung lại 1 chỗ, nghiệp vụ quản lý chất lượng gom chung lại 1 chỗ khác, ví dụ vậy. Để mình có cái nhìn tổng quan nhất.

(2) Functional Decompose

Bước này anh em sẽ phân rã các yêu cầu thành các yêu cầu nhỏ hơn, cụ thể hơn. Mục đích là để có cái nhìn thực tế nhất về tính khả thi của các yêu cầu này.

Ví dụ họ muốn hệ thống có khả năng nhắc nhở các buổi họp định kỳ với đối tác của khách hàng (*).

Vậy thì anh em sẽ phân rã ra, để làm được yêu cầu trên thì hệ thống phải có chỗ ghi nhận được các buổi họp định kỳ đúng không anh em? Sau đó phải có một cái job nó chạy định kỳ, cứ trước 3 ngày diễn ra cuộc họp là gửi email nhắc nhở.

Vậy thì sau khi phân rã (*), anh em sẽ có như sau:

Tính năng lưu trữ thông tin cuộc họp
Tính năng gửi email nhắc nhở dựa trên thời gian cuộc họp.

Để sau này khi ngồi lại với dev, anh em sẽ dễ dàng giải thích và cũng dễ để xác nhận với khách hàng hơn, là: “à tụi em sẽ làm như vầy, như vầy nha chị…”. Kiểu vậy.

(3) Prioritize

Bước này là bước đánh số thứ tự ưu tiên cho từng yêu cầu cụ thể của khách hàng.

Ví dụ có 3 yêu cầu sau:

Hệ thống phải lưu trữ được thông tin khách hàng (a)
Hệ thống phải tự động thông báo những khách hàng đã mua hàng trên 5,000,000đ trong tháng (b)
Hệ thống phải tạo được đơn hàng với thông tin bảng giá lấy từ hệ thống quản lý bán lẻ A Á Ớ Bờ Cờ (c)

Thì mình sẽ đánh giá mức độ ưu tiên của yêu cầu (b) thấp hơn yêu cầu (a) và (c). Vì phải có dữ liệu khách hàng và đơn hàng thì mới có thể lọc được thông tin khách mua hàng trên 5 triệu trong tháng.

Anh em có thể tham khảo một vài tiêu chí phân loại Requirements dưới đây.

prioritize-requirement — Một vài tiêu chí phân loại requirements

Tiếp theo là 2 bước Validate và Verify. 2 bước này đều là 2 bước xác nhận, nhưng nó khác nhau ở chỗ:

(4) Validate

Do the thing right

(5) Verify

Do the right thing

…

Nói về bước Analysis, anh em tham khảo thêm bài note này nhé, mình có nói chi tiết kèm ví dụ ở note này: Hiểu về Requirement như thế lào cho đúng???

Sau 3 bước quan trọng đầu tiên: Project Definition >> Elicitation >> Analysis, anh em sẽ đi tiếp tới 3 bước cuối cùng.

analysis-step-in-sdlc — Nãy giờ chúng ta đã đi được 3 bước này.

1.4. Documentation

Bước documentation nôm na nghĩa là anh em sẽ tài liệu hóa, tức là đem toàn bộ những thứ làm được nãy giờ bỏ vô tài liệu.

Tài liệu đó chính là SRS, hoặc FRD, tùy loại dự án mà mình có những loại tài liệu khác nhau nhé anh em. Nhưng mục đích chung thì vẫn là để mô tả chi tiết yêu cầu của khách hàng.

Để document thì anh em sẽ áp dụng 2 thứ sau:

Tận dụng các template có sẵn
Dùng ngôn ngữ mô hình hóa để document.

Ngôn ngữ mô hình hóa có khoảng 20 loại. Trong đó có 2 loại phổ biến nhất là BPMN và UML.

Template thì tùy công ty. Công ty của anh em dùng template gì thì anh em cứ dùng template đó thôi. Có thời gian mình sẽ share về các template này sau nhé.

1.5. Verification

Sau khi document xong, anh em sẽ chuyển cho team verify lại một lần nữa. Cụ thể là QA hoặc PM.

Họ sẽ kiểm tra lại xem thử anh em đã document đúng chưa, đủ các phần yêu cầu chưa. Đặc biệt là PM sẽ kiểm tra lại các yêu cầu của khách hàng đã được document chính xác và hợp lý hay chưa.

1.6. Management

Bước cuối cùng là management, tức là anh em sẽ quản lý các document sau khi đã xong xuôi. Quản lý ở đây là quản lý gì?

Ví dụ nếu requirement thay đổi, tức nội dung của tài liệu SRS hoặc FRD thay đổi, thì anh em phải đánh dấu version như thế nào, duyệt nội bộ rồi gửi cho khách hàng duyệt như thế nào.

Quản lý requirement sao cho dễ keep track cũng là một vấn đề khá nhức nhối :)) anh em nào có kinh nghiệm share bên dưới cho mình nhé.

Stop station…

Dừng chân recall một chút về 6 bước nãy giờ nhé anh em. Mục đích mình làm bài bản 6 bước này là để ra được 1 loại document mô tả chi tiết yêu cầu của khách hàng.

Như mình nói ở trên nó là SRS (Software Requirement Specification) hoặc FRD (Functional Requirement Document). Và có thể là 1 số loại template khác nữa, tùy công ty.

Reuirement-analysis — Output của bước Analysis đối với BA

Trong 6 bước này, anh em lấy bước Elicitation và Analysis làm trọng tâm. Vì hầu như các bộ kỹ năng cứng của BA đều nằm ở đây hết.

Cái BA mình cần deliver được sau 2 bước này chính là REQUIREMENT. Nếu nhìn xuyên suốt qua cả 2 bước, anh em sẽ thấy requirement nó đi như sau:

elicitation-to-analysis-requirement — Luồng requirement đi từ lúc “mịt mờ” đến lúc “sáng tỏ” và được analyze.

Vậy là anh em đã đi xong giai đoạn Analysis trong quy trình làm dự án.

…

Bài này dài quá nên mình sẽ cắt ra. Anh em xem tiếp tập 2 ở đây nhé: Quy trình dự án, BA làm gì ở trỏng? (P2).

Bài viết gốc được đăng tải tại thinhnotes.com

Xem thêm:

Xem thêm công việc CNTT hấp dẫn trên TopDev

BA làm gì trong một dự án phần mềm? (P2)

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Hoàng Phú Thịnh

Hế lôôô anh em, bài này mình sẽ đi tiếp quy trình làm dự án phần mềm và công việc của BA trong đó.

Ở phần trước mình đã note lại giai đoạn đầu tiên là Analysis, gồm 6 bước nhỏ: Project Definition >> Elicitation >> Analysis >> Documentation >> Verification >> Management.

Hi vọng anh em sẽ không cảm thấy khó hiểu khi đọc đến đây.

Sau bước Analysis này chúng ta đã có tài liệu mô tả yêu cầu, tức là đã biết được khách hàng cần gì. Giờ BA và team dự án sẽ đi vào giai đoạn thiết kế hệ thống sao cho đáp ứng những yêu cầu này nhé anh em 😎

2. Design

Ở bước này, tùy level, trách nhiệm, và loại dự án, mà BA sẽ tham gia vào ít hoặc nhiều.

Thực tế xảy ra là: hiếm khi BA ghi nhận các được yêu cầu một cách chi tiết ngay ở bước analysis. Nếu có thì chỉ ở mức độ high level. Còn tiểu tiết như từng User Story thì rất khó.

Do đó thường thì ở giai đoạn này (và có thể là các giai đoạn sau), BA sẽ phải trao đổi thêm với khách hàng để làm rõ các yêu cầu (những anh em nào đã kinh nghiệm, có khả năng clarify rõ ràng mọi thứ ngay từ đầu thì những giai đoạn sau này sẽ đỡ hơn rất nhiều).

Chưa kể nếu dự án triển khai theo Agile thì yêu cầu thay đổi liên tục, đòi hỏi anh em phải quản lý các requirement bài bản và làm việc với khách hàng nhiều về các yêu cầu thay đổi này.

Đó là phía mình, còn về phía khách hàng, nhiều khi họ còn chưa chắc về những yêu cầu họ đưa ra. Mà business thay đổi thì là chuyện một sớm một chiều.

Nên đây là chuyện hết sức bình thường: Requirement sẽ luôn thay đổi không ít thì nhiều xuyên suốt dự án. Đó là lý do vì sao mình vẽ đường //Requirement// màu xanh lá trên cùng chạy xuyên suốt dự án đó anh em 😎

Ở bước design, anh em sẽ can thiệp sâu một ít về kỹ thuật, bao gồm những thứ như:

Thiết kế Database
Vẽ Data Flow
Vẽ Mockup
Thiết kế UX/UI
Thiết kế Business Process Flow
Thiết kế bộ phân quyền hệ thống
Vẽ Solution Architect
…

Nghe tùm lum tùm la nhưng những điểm trên không phải một mình BA thầu hết (may quá), mà phải có sự can thiệp/ support của các anh em khác, có thể là Dev, Technical Architect, hoặc PM…

Và những thứ này sẽ linh động theo tùy loại dự án. Như những dự án triển khai thì sẽ không cần thiết kế UX/UI hay vẽ mockup.

Tuy nhiên mình thấy trong các thứ trên, hầu như BA sẽ thầu hết 70%.

Solution Architect thì TA sẽ làm. Database thì BA làm cũng được, nhưng cần có sự review từ toàn team vì nó sẽ ảnh hưởng đến những thứ trong tương lai. Còn về UX/UI thì có anh em designer làm chứ BA mình không có chuyên môn để làm phần này (và thường thì cũng chẳng có BA nào đi design UX/UI cả – trừ khi thiếu resources dữ lắm thôi).

Sau cùng cả team sẽ gom các kết quả lại để ra được thành phẩm cuối cùng là: Tài liệu thiết kế.

Để cho sang thì anh em hay gọi là SDD (Software Design Document) hoặc FDD (Functional Design Document).

…

Ô kê, vậy là qua 2 giai đoạn (Analysis và Design), chúng ta đã có được 2 tài liệu quan trọng:

Tài liệu mô tả yêu cầu (SRS/FRD)
Tài liệu thiết kế (SDD/FDD)

Có hàng nóng trong tay, anh em developer sẽ bắt đầu HIỆN THỰC HÓA sản phẩm bằng cách viết những dòng code đầu tiên.

3. Develop

Giai đoạn này anh em BA sẽ hỗ trợ Development Team trong quá trình build sản phẩm.

Ví dụ có Use Case nào chưa rõ, anh em sẽ giải thích để dev họ hiểu hơn về mục đích của Use Case. Hoặc nếu anh em làm giai đoạn Analysis và Design không kỹ, thì giai đoạn Development sẽ lòi ra những lỗi logic giữa các yêu cầu với nhau.

Ví dụ yêu cầu này conflict yêu cầu kia. Thì lúc này anh em BA phải làm việc lại với khách hàng để làm rõ vấn đề, rồi update lại cho Development Team để anh em làm tiếp.

Sau khi Development Team build xong một hoặc nhiều tính năng nào đó, chúng ta sẽ phải test các tính năng này.

6 vùng kiến thức mà Business Analyst nào cũng phải biết!

Top câu hỏi phỏng vấn vị trí Business Analyst mới nhất

4. Test

Giai đoạn test gồm 2 giai đoạn nhỏ: Internal Testing và External Testing.

4.1. Internal Testing

Internal Testing tức là nội bộ team dự án tự kiểm tra với nhau xem thử các tính năng đã được build đúng chưa, trước khi release cho khách hàng.

Đây có thể là nhiệm vụ của BA, hoặc không.

Các Software Development Team luôn có vai trò QC. QC sẽ là người chịu trách nhiệm test các tính năng vừa mới build này. Đảm bảo Dev làm đúng theo như tài liệu yêu cầu/ thiết kế, và đảm bảo team deliver đúng như những gì đã cam kết với khách hàng.

QC sẽ viết các Test Case để kiểm tra từng tính năng một.

Còn đối với các dự án triển khai, Software Implementation Team thường sẽ không có QC. BA trong team sẽ chịu trách nhiệm cho các phần test này luôn.

Vì so với những dự án build mới từ đầu, độ chính xác của các tính năng chuẩn trong các dự án triển khai sẽ cao hơn rất nhiều.

Vì triển khai là triển khai những gì đã có sẵn. Những tính năng này đều do các hãng lớn build sẵn, nên hầu như việc sai sót là không có.

BA trong các dự án triển khai chỉ cần test lại các tính năng “khác lạ so với chuẩn”. Tức là những tính năng customized mà khách hàng yêu cầu. Chứ không cần test lại toàn bộ các tính năng từ nhỏ tới lớn mà dev build như login, authorization, CRUD, import/export…

Ngoài Test Case ra, anh em BA cần phải chuẩn bị một thứ nguy hiểm hơn, đó là: Requirement Traceability Matrix (RTM).

RTM cũng không có gì quá ghê gớm. Anh em chỉ cần lấy Test Cases map với Requirements là sẽ ra được RTM.

Mục đích của Requirement Traceability Matrix là để anh em trace lại được là các Requirement đã được test hay chưa, và test thành công hay thất bại. RTM sẽ giúp anh em control được “sức khỏe” của các requirements xuyên suốt dự án.

4.2. External Testing

Sau khi team đã test nội bộ với nhau và chắc chắn rằng: “à những tính năng này đã được build đúng & build đủ”. BA sẽ thực hiện các buổi User Acceptance Test (UAT) với khách hàng.

User Acceptance Test là buổi mà một vài key-users của khách hàng sẽ ngồi test lại hệ thống từ đầu đến cuối, dựa trên Test Case mà khách hàng tự viết hoặc bên đối tác viết (cái lúc nãy).

Sau khi test xong, nếu có vấn đề gì thì anh em phải sửa lại và thực hiện UAT lại. Còn nếu mọi thứ ô tô kê thì dự án sẽ qua bước tiếp theo: Deploy cho end-users sử dụng 😎

Xem thêm tuyển dụng Business Analyst lương cao trên TopDev

5. Deploy

Đối với BA, anh em có thể hiểu Deploy nghĩa là mình sẽ làm tất cả những thứ để hệ thống sẵn sàng được sử dụng. Những thứ đó có thể là:

Build solution từ môi trường Dev lên môi trường Production.
Migrate data: là chuyển toàn bộ data hiện tại của khách hàng từ hệ thống cũ sang hệ thống mới.
Thiết lập người dùng như: phân quyền, cập nhật tài khoản, thông tin cá nhân…
Hướng dẫn người dùng sử dụng hệ thống
Và một số thứ râu ria khác tùy dự án, như: bật audit hệ thống, kích hoạt các batch job, hoặc chuẩn bị Go-Live Checklist.

deploy-output-in-sdlc — Output của bước Deploy đối với BA

Ở bước này mình muốn highlight với anh em dòng “hướng dẫn người dùng sử dụng hệ thống” như nhiệm vụ chính của BA trong giai đoạn này. Các phần còn lại, BA và anh em Developer sẽ cùng phối hợp thực hiện.

Để training end-users, anh em sẽ cần có tài liệu hướng dẫn (User Manual). User Manual có thể có nhiều dạng: tệp pdf, video, hoặc thậm chí là tài liệu prezi,… tùy nhu cầu và cách làm của mình.

user-manual-screenshot — Ví dụ về User Manual – phiên bản pdf: 1 bên là ảnh chụp màn hình, 1 bên là hướng dẫn chi tiết.

Sau khi chuẩn bị xong User Manual, anh em sẽ tiến hành training cho end-users. Sau đó anh em sẽ làm một danh sách các điểm cần chuẩn bị để tiến hành Go-live, gọi là Go-live Checklist.

Go-live-checklist — Ví dụ về Go-live Checklist – những thứ anh em cần chuẩn bị trước khi Go-live

Xong, vậy là coi như anh em đã sẵn sàng để Go-Live, cột mốc quan trọng bậc nhất trong bất kỳ dự án nào 😎

Sau giai đoạn Deploy trước giai đoạn Maintain sẽ là cột mốc Go-live. Giả dụ anh em đã Go-live thành công đi nhé, để mình qua giai đoạn tiếp theo :v

6. Maintain

Sau khi Go-live xong, tức là khách hàng đã thật sự sử dụng hệ thống, anh em sẽ vào giai đoạn cuối cùng trong quy trình làm dự án phần mềm, đó là Maintenance – Bảo trì (hoặc cũng có thể là Warranty – Bảo hành)

Thường thì các dự án mình làm sẽ bảo trì khoảng 1-3 tháng sau Go-live.

Bảo hành tức là mình sẽ hỗ trợ khách hàng, xem thử trong quá trình sử dụng họ có gặp vấn đề gì không, bug chỗ nào để mình hỗ trợ giải quyết kịp thời.

Khi có lỗi phát sinh, khách hàng sẽ gửi lỗi này lên một trang portal để BA và anh em trong team biết mà bay vô support. Hoặc đơn giản người Contact Point bên phía khách hàng sẽ tổng hợp các lỗi định kỳ hàng tuần/ tháng và gửi email cho team dự án.

maintain-output-in-sdlc — Output của bước Maintenance đối với BA

Trong giai đoạn này, các lỗi đều sẽ được log lại để theo dõi “vòng đời lỗi” (nghe hoành tráng quáaa). Tức là lỗi từ lúc phát sinh đến lúc được giải quyết, ai là người phát hiện ra lỗi, thuộc phân hệ nào, nguyên nhân ra sao, tình trạng thế nào, và thời gian ghi nhận.

Ngoài ra, nếu anh em có các hoạt động support khách hàng tại văn phòng của họ (onsite các kiểu) hoặc online meeting, thì anh em sẽ phải làm những Activity Sheet, ghi nhận những hoạt động đó, để 2 bên có thể dễ dàng quản lý, đặc biệt trong trường hợp có chi phí phát sinh.

Ô kêêê anh em đã thấy mệt chưa. Vậy là coi như chúng ta đã đi xong một quy trình làm dự án!

Cùng nhìn lại những thứ mà BA sẽ deliver xuyên suốt dự án nhé anh em.

BA-output-though-project-cycle — Những thứ mà BA sẽ deliver xuyên suốt dự án

Mình nhắc lại là tùy kiểu quản lý dự án (project management methodology) mà quy trình trên sẽ thay đổi, nhưng về bản chất nó sẽ luôn bao gồm 6 giai đoạn trên, và công việc BA cũng sẽ không khác gì mấy trong 6 giai đoạn này.

Kết bài

Hi vọng qua bài này anh em sẽ thật sự hiểu rõ về nghề BA, về Business Analyst.

Đây 100% là các công việc BA sẽ làm trong các công ty outsource hoặc service. Còn đối với các công ty client, BA sẽ làm hơi khác một chút, nhưng cơ bản thì vai trò của BA trong công ty nào cũng giống nhau hết 🙂

…

Sorry anh em dạo này nhịp độ ra bài hơi chậm, mong anh em thông cảm 😥 Mình sẽ luôn cố gắng duy trì mật độ 4 bài/ tháng, anh em cứ yên tâm nhé.

Nếu có gì cần hỏi hoặc trao đổi thêm, anh em cứ còm men bên dưới cho mình nhé. Bái bai và hẹn gặp lại!

Bài viết gốc được đăng tải tại thinhnotes.com

Xem thêm:

Xem thêm công việc CNTT hấp dẫn trên TopDev

Bức tranh toàn cảnh hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ Việt Nam 2024

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ Việt Nam đã ghi nhận những bước phát triển vượt bậc. Năm 2023, Việt Nam đã trở thành “ngôi nhà” của hơn 3.000 startup, vươn lên vị trí thứ 3 tại châu Á. Bên cạnh đó, tổng số vốn đầu tư vào các startup công nghệ đạt 529 triệu USD, dù giảm 17% so với năm trước, nhưng vẫn cho thấy sự ổn định về số lượng thương vụ với 122 giao dịch (Theo Báo cáo thị trường IT Việt Nam 2024 do TopDev phát hành).

Những con số ấn tượng này không chỉ phản ánh tiềm năng to lớn mà còn là minh chứng cho sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghệ tại Việt Nam, bất chấp những thách thức từ bối cảnh kinh tế toàn cầu. Chính phủ, các quỹ đầu tư mạo hiểm và nhà đầu tư thiên thần đã đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hệ sinh thái này, tạo nên bức tranh khởi nghiệp đầy triển vọng cho năm 2024.

Tình hình hiện tại của hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ Việt Nam

Hiện tại, hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ Việt Nam đang chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ, với số lượng startup tăng nhanh và vị thế ngày càng được cải thiện trên trường quốc tế. Việt Nam hiện có khoảng 3.000 startup, giữ vị trí thứ 3 trong khu vực châu Á, sau Singapore và Indonesia. Điều này cho thấy sự bùng nổ của hệ sinh thái khởi nghiệp tại Việt Nam, đặc biệt tại các thành phố lớn như Hà Nội, TP.HCM và Đà Nẵng – nơi các cộng đồng công nghệ và startup đang tập trung phát triển.

Xét về đầu tư, dù tổng vốn đầu tư vào các startup công nghệ trong năm 2023 giảm 17% so với năm trước, nhưng số lượng thương vụ hầu như không thay đổi. Điều này cho thấy sự ổn định và tiềm năng phát triển dài hạn của các công ty khởi nghiệp Việt Nam. Một số lĩnh vực nổi bật thu hút nhiều vốn đầu tư bao gồm chăm sóc sức khỏe, với mức tăng trưởng ấn tượng 391% so với năm trước, và giáo dục, với mức tăng 107%.

Ngoài ra, hệ sinh thái khởi nghiệp Việt Nam còn nhận được sự hỗ trợ tích cực từ chính phủ thông qua các chính sách khuyến khích đổi mới sáng tạo và chuyển giao công nghệ. Những chương trình như Đề án 844 và Luật Hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ đã góp phần đáng kể trong việc tạo điều kiện thuận lợi cho startup phát triển.

Ra mắt Báo cáo Thị trường IT Việt Nam 2024 - 2025: Cơ hội, Thách thức và Động lực Mới cho Ngành Công nghệ

Tổng quan mức lương IT 2024: Xu hướng tăng trưởng và tương lai ngành công nghệ

Những động lực thị trường cho hệ sinh thái khởi nghiệp & đổi mới công nghệ tại Việt Nam

Những động lực thị trường đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái khởi nghiệp và đổi mới công nghệ tại Việt Nam. Trước hết, sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính phủ thông qua các chính sách và chương trình đổi mới sáng tạo đã tạo nền tảng vững chắc cho các startup. Những chính sách của chính phủ tập trung vào việc khuyến khích chuyển giao công nghệ, đào tạo nhân lực, và thương mại hóa sản phẩm, giúp các startup có điều kiện phát triển thuận lợi.

Bên cạnh đó, sự gia tăng đầu tư từ cả nhà đầu tư trong và ngoài nước cũng là một động lực quan trọng. Các quỹ đầu tư lớn như VinaCapital Ventures, FPT Ventures, CMC Innovation Funds,… đã góp phần không nhỏ vào việc thúc đẩy startup phát triển, đặc biệt là trong các lĩnh vực như AI, chăm sóc sức khỏe, và giáo dục.

Hội nhập quốc tế thông qua các hiệp định thương mại tự do và quan hệ đối tác chiến lược với các quốc gia như Hoa Kỳ, Hàn Quốc và Nhật Bản cũng là một động lực mạnh mẽ. Với 15 hiệp định thương mại tự do và các mối quan hệ đối tác toàn diện, Việt Nam đã mở rộng khả năng tiếp cận các thị trường lớn như Mỹ, châu Âu, Trung Quốc, ASEAN,… Điều này không chỉ giúp các doanh nghiệp khởi nghiệp tiếp cận nguồn vốn và công nghệ tiên tiến mà còn mở ra cơ hội mở rộng kinh doanh ra quốc tế.

Ngoài ra, tiềm năng lớn từ sự phát triển của công nghệ AI và Generative AI cũng là một yếu tố thúc đẩy hệ sinh thái khởi nghiệp. Các dự án hợp tác với Google và Qualcomm nhằm phát triển nhân lực AI, cùng với việc thành lập các quỹ đầu tư dành cho Generative AI, đang tạo điều kiện thuận lợi cho sự bùng nổ của công nghệ này tại Việt Nam. Dự kiến đến năm 2030, thị trường AI toàn cầu sẽ đạt giá trị 826 tỷ USD, trong đó Việt Nam dự báo sẽ đóng góp đáng kể.

Những thức thức mà startup công nghệ Việt Nam cần phải đối mặt

Mặc dù hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, nhưng các startup vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức đáng kể. Thiếu hụt nguồn nhân lực công nghệ cao là một trong những vấn đề lớn nhất. Dù Việt Nam có nguồn nhân lực trẻ và đông đảo, nhưng khả năng đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật cao trong các lĩnh vực như AI hay Big Data còn rất hạn chế. Điều này gây khó khăn cho các startup khi cần tuyển dụng những chuyên gia có năng lực để phát triển sản phẩm công nghệ tiên tiến.

Thêm vào đó, rào cản ngôn ngữ cũng là một vấn đề lớn đối với các startup công nghệ khi họ muốn mở rộng ra thị trường quốc tế. Dù trình độ tiếng Anh của người Việt đã được cải thiện, nhưng Việt Nam vẫn xếp hạng 58/113 quốc gia không nói tiếng Anh bản xứ. Điều này khiến các startup gặp khó khăn trong việc giao tiếp, hợp tác với đối tác quốc tế và tiếp cận nguồn vốn từ các nhà đầu tư nước ngoài.

Hệ thống pháp lý và hành chính chưa thực sự thuận lợi cũng là một trở ngại cho các startup. Mặc dù chính phủ đã có nhiều nỗ lực cải thiện môi trường kinh doanh thông qua các chính sách như giảm thủ tục hành chính và hỗ trợ khởi nghiệp, nhưng vẫn tồn tại những rào cản pháp lý phức tạp, khiến việc khởi động và vận hành doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn. Điều này đôi khi dẫn đến việc các startup phải đăng ký hoạt động tại Singapore hoặc các quốc gia khác để tận dụng sự minh bạch về pháp lý và dễ dàng huy động vốn từ các quỹ đầu tư.

Tổng kết

Hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, với những tiềm năng to lớn và cơ hội vô tận dành cho các doanh nghiệp khởi nghiệp. Tuy nhiên, để có thể thành công trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và thách thức từ nguồn nhân lực, hạ tầng và pháp lý, các startup cần phải có sự chuẩn bị kỹ lưỡng và khả năng thích ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường.

Việt Nam đã và đang chứng tỏ là một điểm đến hấp dẫn cho các nhà đầu tư công nghệ với những bước tiến đáng kể trong các lĩnh vực như AI, Fintech và Edtech. Để hiểu rõ hơn về bức tranh toàn cảnh của thị trường IT Việt Nam, cũng như những cơ hội hấp dẫn và xu hướng công nghệ mới nổi, hãy tải ngay Báo cáo Thị trường IT Việt Nam 2024. Báo cáo sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn chi tiết và chính xác, giúp bạn nắm bắt được những xu hướng mới nhất và chuẩn bị cho tương lai thành công.

Truy cập ngay việc làm IT đãi ngộ tốt trên TopDev

Giải thuật Shell Sort và cách triển khai bằng ngôn ngữ lập trình Python

Các giải thuật sắp xếp kinh điển như Bubble Sort, Insertion Sort, Selection Sort hay Quick Sort hẳn không còn xa lạ gì đối với các lập trình viên. Tuy nhiên thực tế trong nhiều bài toán, việc cải tiến các giải thuật trên để áp dụng cho chương trình một cách phù hợp với từng đặc thù dữ liệu tạo ra các giải thuật mới thú vị, Shell Sort là một ví dụ như vậy. Bài viết hôm nay chúng ta cùng nhau tìm hiểu về giải thuật Shell Sort và cách triển khai bằng ngôn ngữ lập trình Python nhé.

Giải thuật Shell Sort

Shell Sort là một giải thuật sắp xếp được cải tiến từ giải thuật sắp xếp chèn (Insertion Sort), mang lại hiệu quả sắp xếp tốt hơn trong nhiều trường hợp của bài toán thực tế. Ý tưởng chính của thuật toán này là việc khi sử dụng Insertion Sort trong nhiều trường hợp, các giá trị cần đổi chỗ rất nhiều lần, mỗi lần lại chỉ đổi chỗ với phần tử kế bên gây dư thừa các bước chuyển. Ví dụ ở hình dưới, phần tử có giá trị 1 (bé nhất trong dãy) sẽ phải lần lượt đổi chỗ với 6 phần tử nằm trước đó qua 6 bước so sánh mới có thể về đầu danh sách.

Shell Sort sẽ bắt đầu với việc lựa chọn các phần tử có khoảng cách xa nhau hơn để đổi chỗ, sau đó sẽ thu hẹp khoảng cách lại qua từng bước và cuối cùng trở về khoảng cách bằng 1 (ứng với giải thuật sắp xếp chèn). Như ví dụ ở trên, phần tử có giá trị bằng 1 sẽ chỉ cần trải qua 2 bước so sánh để được chèn về vị trí đầu tiên của mảng.

Khoảng cách giữa các phần tử sẽ thực hiện đổi chỗ trong giải thuật Shell Sort được gọi là khoảng (interval) là số vị trí từ phần tử này đến phần tử khác trong mảng. Có một vài công thức được đưa ra cho việc tính toán khoảng trong Shell Sort, bao gồm:

- Trình tự nguyên gốc của Shell Sort: N/2 , N/4 , …, 1 với N là số phần tử của mảng
- Dãy tăng Knuth: 1, 4, 13, …, (3k – 1)/2 với chỉ số k bắt đầu từ 1

Dãy tăng Hibbard: 1, 3, 7, 15, 31, 63, 127, 255, 511…

Dãy tăng Papernov & Stasevich: 1, 3, 5, 9, 17, 33, 65,…

Dãy Pratt: 1, 2, 3, 4, 6, 9, 8, 12, 18, 27, 16, 24, 36, 54, 81….

Thuật toán Shell Sort sẽ có hiệu suất sắp xếp phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào cùng công thức xác định khoảng được áp dụng. Shell Sort và Insertion Sort có cùng cách thức triển khai thuật toán, chỉ khác nhau ở giá trị khoảng, với Insertion Sort thì giá trị này luôn = 1. Cũng vì thế mà Shell Sort còn được xem là giải thuật tổng quát hóa của Insertion Sort.

Tại sao phỏng vấn lại hỏi về thuật toán?

C++ algorithm: Những thuật toán cơ bản trong C++

Cách hoạt động của giải thuật

Chúng ta sẽ cùng đi vào cách hoạt động của Shell Sort bằng ví dụ sắp xếp mảng số dưới đây nhé.

Giá trị khoảng cách sử dụng công thức nguyên gốc của Shell Sort. Mảng đầu vào có độ dài N = 8, vì vậy vòng lặp đầu tiên sẽ thực hiện với khoảng = N/2 = 4. Ta sẽ có các cặp giá trị để so sánh và hoán đổi vị trí là {9, 5}, {8, 6}, {3, 4}, và {7, 1}. Kết quả thu được sẽ là:

Tiếp tục giảm giá trị khoảng = N/4 = 2, ta sẽ có được 2 danh sách con gồm {5, 3, 9, 4} và {6, 1, 8, 7}. Việc sắp xếp lúc này thực hiện tương tự như áp dụng Insertion Sort cho từng mảng con ở trên. Kết thúc vòng lặp lần này chúng ta sẽ thu được kết quả:

Cuối cùng, giá trị khoảng sau lần giảm này sẽ về = N/8 = 1. Mảng sẽ được thực hiện sắp xếp chèn một lượt để thu về kết quả đầu ra:

Triển khai giải thuật

Triển khai giải thuật Shell Sort bằng ngôn ngữ lập trình Python như sau:

# Shell sort in python
def shellSort(array, n):
    # Rearrange elements at each n/2, n/4, n/8, ... intervals
    interval = n // 2
    while interval > 0:
        for i in range(interval, n):
            temp = array[i]
            j = i
            while j >= interval and array[j - interval] > temp:
                array[j] = array[j - interval]
                j -= interval

            array[j] = temp
        print('interval', interval, ': ', array)
        interval //= 2

data = [9, 8, 3, 7, 5, 6, 4, 1]
size = len(data)
shellSort(data, size)
print('Sorted Array in Ascending Order:')
print(data)

Kết quả console in ra tương ứng các vòng lặp:

Độ phức tạp của giải thuật

Shell Sort cũng như Insertion Sort là những giải thuật không có độ ổn định (Stability) vì nó phụ thuộc lớn vào dữ liệu đầu vào, thời gian chạy có sự chênh lệch lớn giữa trường hợp dữ liệu tốt (Best case) và trường hợp dữ liệu không phù hợp (Worst case). Cụ thể về độ phức tạp thời gian:

Best: O(nlog n)
Worst: O(n2)
Average: O(nlog n), khoảng O(n1.25)

Về bộ nhớ sử dụng, Shell Sort chỉ dùng biến tạm để lưu giá trị lúc hoán đổi vị trí, vì thế độ phức tạp bộ nhớ của thuật toán này là O(1).

Nếu so sánh với Insertion Sort thì Shell Sort không có sự khác biệt nhiều về độ phức tạp ở cả thời gian và bộ nhớ sử dụng. Tuy nhiên như đã nhắc ở đầu bài, giải thuật này cho phép chúng ta tiếp cận theo đặc thù của dữ liệu đầu vào, đưa ra chuỗi giá trị khoảng hợp lý để thực hiện giải thuật. Nhờ đó nó có tính ứng dụng cao trong các bài toán cụ thể khác nhau.

Kết bài

Qua bài viết trên, hy vọng các bạn đã hiểu rõ hơn về giải thuật Shell Sort và có thể dễ dàng triển khai trong nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau. Vận dụng tốt cách thiết lập giá trị khoảng trong Shell Sort sẽ giúp bạn tối ưu hóa việc sắp xếp cho dữ liệu của bài toán mà mình cần giải quyết. Cảm ơn các bạn đã đọc và hẹn gặp lại trong bài viết tiếp theo của mình.

Tác giả: Phạm Minh Khoa

Xem thêm:

Tham khảo ngay việc làm IT mọi cấp độ trên TopDev!

Học lập trình có nên mua Macbook? TOP 5 MacBook cho lập trình viên

Macbook cho lập trình viên? Liệu có nên mua Macbook học IT?

Macbook là một chiếc laptop được các lập trình viên sử dụng khá nhiều và để sở hữu một chiếc Macbook không phải là điều dễ dàng bở giá thành đắt đỏ của nó. Vậy có nên bỏ một số tiền lớn để mua Macbook không, đặc biệt là để học lập trình? Câu hỏi này được rất nhiều bạn sinh viên CNTT quan tâm và cân nhắc kỹ lưỡng trước khi quyết định mua. Hãy cùng TopDev câu trả lời “học lập trình có nên xài macbook?” và giới thiệu một số mẫu macbook cho lập trình viên nên mua hiện nay.

Cấu hình MacBook tối thiểu cho lập trình viên, sinh viên CNTT

Khi chọn MacBook cho sinh viên CNTT và lập trình viên, bạn cần đảm bảo máy có cấu hình đủ mạnh để xử lý các tác vụ lập trình và học tập. Dưới đây là cấu hình tối thiểu mà bạn nên đầu tư cho chiếc Macbook của mình để hỗ trợ học lập trình tốt nhất

CPU

MacBook nên được trang bị CPU chip Apple M1 trở lên của nhà Táo. Các chip này cung cấp hiệu suất mạnh mẽ và tiết kiệm năng lượng, giúp bạn xử lý các tác vụ lập trình một cách mượt mà. CPU với ít nhất 8 nhân sẽ đảm bảo khả năng xử lý đa nhiệm tốt.

RAM

Khi chạy các phần mềm lập trình và môi trường phát triển sẽ chiếm rất nhiều về dung lượng bộ nhớ RAM, vì vậy bạn nên chọn MacBook có ít nhất 8GB RAM để đảm bảo hiệu suất tốt nhất, không bị giật lag khi đang sử dụng.

Tuy nhiên, nếu có điều kiện, bạn nên nâng cấp lên 16GB RAM để đảm bảo khả năng xử lý mượt mà hơn khi làm việc với các dự án lớn hoặc chạy nhiều ứng dụng cùng lúc.

Ổ cứng (Storage)

Ổ cứng SSD là lựa chọn tốt nhất cho MacBook vì tốc độ đọc/ghi nhanh, giúp khởi động hệ điều hành và các ứng dụng nhanh chóng. Mức dung lượng tối thiểu nên là 256GB, nhưng nếu bạn làm việc với nhiều dự án lớn hoặc dữ liệu nặng, hãy cân nhắc chọn ổ cứng 512GB hoặc 1TB.

Lưu ý: Khác với các dòng laptop Windows, MacBook không thể nâng cấp RAM hay ổ cứng, vì vậy bạn hãy cân nhắc thật kĩ trước khi đưa ra lựa chọn nhé!

Màn hình

MacBook luôn được biết đến với chất lượng màn hình đỉnh khỏi bàn, màn hình Retina với độ phân giải ít nhất là 2560 x 1600 sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả hơn.

Thông thường các lập trình viên thường phải ngồi nhiều giờ liền và nhìn các dòng code chằn chịt vì vậy nên chọn kích thước màn hình từ 14 inch trở lên.

Thời lượng pin dài là yếu tố quan trọng để bạn có thể làm việc cả ngày mà không cần sạc. Từ chip M1 trở lên, pin của MacBook đã trâu hơn rất nhiều, vượt xa các dòng laptop Windows với thời lượng pin từ 15 giờ trở lên sẽ giúp bạn làm việc liên tục mà không lo hết pin.

Xem tin tuyển lập trình viên iOS tại đây

MacBook chip Intel còn dùng được không?

MacBook sử dụng chip Intel vẫn có thể sử dụng được cho các tác vụ lập trình, nhưng có một số hạn chế so với các dòng MacBook mới sử dụng chip Apple Silicon (M1, M2, M3). Các hạn chế bao gồm:

Hiệu suất: Chip Apple M1, M2, M3 có hiệu suất vượt trội so với chip Intel, đặc biệt là trong các tác vụ đa nhiệm và xử lý đồ họa.Từ chip M1 trở lên, CPU hoạt động mát hơn và tiêu thụ ít điện năng hơn.
Thời lượng pin: MacBook sử dụng chip Apple Silicon có thời lượng pin dài hơn đáng kể so với các mẫu sử dụng chip Intel. Ví dụ, MacBook Air M1 có thể hoạt động lên đến 18 giờ, trong khi phiên bản dùng chip Intel chỉ có thời lượng pin khoảng 12 giờ.
Hỗ trợ phần mềm: Apple đã chuyển đổi hoàn toàn sang sử dụng chip Apple Silicon và có thể sẽ sớm ngừng cập nhật macOS cho các dòng máy sử dụng chip Intel. Điều này có nghĩa là các máy Mac sử dụng chip Intel có thể không nhận được các tính năng mới và cập nhật bảo mật trong tương lai.
MacBook sử dụng chip Intel hiện nay có giá trị thấp hơn nhiều so với các mẫu sử dụng chip Apple Silicon. Nếu bạn đang cân nhắc mua một chiếc MacBook mới, việc chọn một mẫu sử dụng chip Apple Silicon sẽ là lựa chọn tốt hơn về lâu dài.

Tóm lại, mặc dù MacBook sử dụng chip Intel vẫn có thể đáp ứng nhu cầu lập trình, nhưng việc chọn một chiếc MacBook sử dụng chip Apple Silicon sẽ mang lại hiệu suất tốt hơn, thời lượng pin dài hơn và hỗ trợ phần mềm lâu dài hơn.

>> Đọc thêm: Học công nghệ thông tin nên mua laptop hay PC?

Học lập trình có nên mua macbook? Vì sao?

Lập trình viên hay sinh siên với vào ngành IT có nên sử dụng MacBook hay không phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm nhu cầu công việc, sở thích cá nhân và ngân sách. Dưới đây là một số lý do tại sao nhiều lập trình viên chọn MacBook:

Hệ điều hành macOS

macOS là hệ điều hành dựa trên Unix, tương tự như Linux, macOS sở hữu sự mạnh mẽ và ưu việt hơn hẳn so với Windows, với nhiều công cụ cần thiết được cài đặt sẵn. macOS cũng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và công cụ phát triển phổ biến như Python, Ruby, Node.js, và Docker. Ngoài ra, macOS có tính bảo mật cao hơn so với Windows, giúp bảo vệ dữ liệu và hệ thống của bạn khỏi các phần mềm độc hại và virus.

Hỗ trợ phát triển ứng dụng trên iOS

Nếu bạn phát triển ứng dụng cho hệ điều hành iOS, MacBook là lựa chọn bắt buộc vì Xcode, công cụ phát triển chính thức của Apple, chỉ có sẵn trên macOS. Điều này giúp bạn dễ dàng kiểm tra và triển khai ứng dụng trên các thiết bị iOS.

Macbook có thể phát triển phần mềm cho bất kỳ hệ điều hành nào. Ngay cả khi bạn cần học các ngôn ngữ chỉ hỗ trợ trên Windows như C# hay .NET thì việc cài song song hai hệ điều hành MacOS và Windows trên Macbook là đều rất dễ dàng và không hề bị giật lag. Còn Win thì không thể cài được MacOS trừ khi dùng tool để cố ép nó phải chạy thì nó cũng không mang lại trải nghiệm mượt mà.

Phần cứng chất lượng cao

MacBook nổi tiếng với thiết kế tinh tế và chất lượng phần cứng cao với vỏ ngoài được làm từ nhôm nguyên khối. Màn hình Retina cung cấp độ phân giải cao và màu sắc chính xác, rất hữu ích cho việc lập trình và thiết kế giao diện người dùng. Bàn phím của MacBook cũng được đánh giá cao về độ nhạy và độ bền.

Bạn có để ý rằng những người dùng MacBook thường không dùng chuột không? Vì Touchpad của MacBook được thiết kế hoàn hảo giúp bạn có trải nghiệm tuyệt vời có thể thay thế hoàn toàn cho chuột thông thường, đây là điều mà chưa có dòng laptop nào có thể đánh bại được Apple.

Tuy nhiên, MacBook cũng có một số hạn chế như giá thành cao và khả năng nâng cấp phần cứng hạn chế. Nếu bạn có ngân sách hạn chế hoặc cần một máy tính có khả năng nâng cấp linh hoạt, các laptop Windows hoặc Linux có thể là lựa chọn tốt hơn.

>> Có thể bạn quan tâm: Build cấu hình PC cho lập trình viên

Tổng hợp các mẫu MacBook học lập trình

Như đã đề cập ở trên, các dòng MacBook từ chip M1 trở lên đều có thể sử dụng để học tập và làm việc trong ngành IT. Nhưng để bạn có những lựa chọn tố

t nhất, thì TopDev sẽ tổng hợp 5 mẫu MacBook lập trình viên phù hợp với từng như cầu từ giá cả cho đến hiệu năng làm việc.

Mẫu MacBook	CPU	RAM	Ổ cứng	Màn hình	Thời lượng pin	Cổng kết nối	Giá tiền
MacBook Air 13-inch (M1, 2020)	Apple M1 (8 nhân CPU, 7 nhân GPU)	8GB/16GB	SSD 256GB/512GB	Retina 13.3 inch, 2560 x 1600	Lên đến 18 giờ	2 cổng Thunderbolt 4	từ 18 triệu đồng
MacBook Pro 13-inch (M1, 2020)	Apple M1 (8 nhân CPU, 8 nhân GPU)	8GB/16GB	SSD 256GB (max option lên đến 1TB)	Retina 13.3 inch, 2560 x 1600	Lên đến 20 giờ	2 cổng Thunderbolt 4	từ 27.5 triệu đồng
MacBook Air 15-inch (M2, 2023)	Apple M2 (8 nhân CPU, 10 nhân GPU)	8GB/16GB	SSD 256GB/512GB	Retina 15 inch, 2880 x 1800	Lên đến 18 giờ	2 cổng Thunderbolt 4, cổng MagSafe 3	từ 27.5 triệu đồng
MacBook Pro 14-inch (M2 Pro, 2023)	Apple M2 Pro (10 nhân CPU, 16 nhân GPU)	16GB/32GB	SSD 512GB/1TB	Retina 14 inch, 3024 x 1964	Lên đến 17 giờ	3 cổng Thunderbolt 4, 1 cổng HDMI, khe cắm thẻ SDXC, cổng MagSafe 3	từ 46 triệu đồng
MacBook Pro 16-inch (M3 Max, 2024)	Apple M3 Max (12 nhân CPU, 38 nhân GPU)	32GB/64GB	SSD 1TB (nâng cấp lên 4TB)	Retina 16 inch, 3072 x 1920	Lên đến 21 giờ	3 cổng Thunderbolt 4, 1 cổng HDMI, khe cắm thẻ SDXC, cổng MagSafe 3	từ 88 triệu đồng

Ngoài cái mẫu MacBook lập trình này thì bạn có thể cân nhắc tình hình tài chính để có lựa chọn phù hợp với mình nhất. Nếu có điều kiện, bạn nên chọn các option từ 16GB và SSD từ 512GB để có thể thoải mái chạy các tác vụ nặng, vì MacBook không thể nâng cấp phần cứng.

Và nếu bạn đang tìm kiếm một chiếc laptop lập trình lý tưởng, MacBook là một sự lựa chọn hoàn hảo cho sinh viên CNTT cũng như lập trình viên lâu năm. Qua bài viết trên của TopDev chắc hẳn bạn đã có được câu trả lời cho mình về việc có nên mua macbook học lập trình không và đã có lựa chọn phù hợp cho bản thân.

Cập nhật liên tục tin tuyển dụng developer mới nhất tại TopDev

Reskill là gì? Sự khác nhau giữa Reskill và Upskill

Bạn đã bao giờ cảm thấy kỹ năng hiện tại của mình không còn phù hợp với công việc hiện tại hoặc với những cơ hội nghề nghiệp mới? Đó chính là lúc bạn cần đến reskilling. Vậy reskill là gì? Sự khác nhau giữa reskill và upskill? Và tại sao nó lại quan trọng đối với cả cá nhân và doanh nghiệp? Cùng TopDev tìm hiểu cụ thể hơn chủ đề này trong bài viết dưới đây.

Reskill là gì?

Reskilling là quá trình đào tạo lại hoặc phát triển các kỹ năng mới nhằm đáp ứng yêu cầu công việc hiện tại hoặc chuyển đổi nghề nghiệp. Trong bối cảnh kinh tế và công nghệ thay đổi nhanh chóng, khi nhiều công việc truyền thống dần bị thay thế bởi tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, reskilling trở nên ngày càng quan trọng. Ví dụ, một nhân viên văn phòng có thể học kỹ năng số hóa để áp dụng công nghệ vào công việc hàng ngày.

Dưới đây là ba nhóm đối tượng chính cần thực hiện Reskilling:

Nhân viên hiện tại: Những người đang làm việc trong môi trường mà yêu cầu công việc thay đổi nhanh chóng. Họ cần học thêm các kỹ năng mới để nâng cao hiệu quả công việc hoặc đảm nhận các vai trò khác trong doanh nghiệp.
Người lao động bị ảnh hưởng bởi thay đổi công nghệ: Công nghệ mới như AI và tự động hóa có thể thay thế các công việc truyền thống. Để tránh thất nghiệp, những người lao động này cần reskill để chuyển sang các công việc yêu cầu kỹ năng cao hơn hoặc liên quan đến công nghệ.
Người chuyển ngành: Những cá nhân muốn thay đổi sự nghiệp hoàn toàn, từ một ngành nghề không còn hấp dẫn hoặc không phù hợp với xu hướng thị trường, cần học các kỹ năng hoàn toàn mới để đáp ứng yêu cầu của ngành nghề mới.

Sự khác nhau giữa Reskill và Upskill

Reskill và Upskill là hai khái niệm quan trọng trong phát triển nghề nghiệp, nhưng có những điểm khác biệt đáng kể.

Upskill tập trung vào việc nâng cao và cập nhật các kỹ năng hiện có trong cùng một lĩnh vực hoặc vai trò, giúp người lao động thích ứng với những yêu cầu mới của công việc, đặc biệt là những thay đổi về công nghệ và quy trình. Quá trình này thường diễn ra nhanh chóng và dễ dàng hơn.

Ngược lại, Reskill đòi hỏi việc học hoàn toàn những kỹ năng mới để chuyển sang một lĩnh vực hoặc vai trò khác, thường là để đáp ứng nhu cầu mới của thị trường lao động hoặc để chuyển đổi nghề nghiệp. Reskill thường đòi hỏi nhiều thời gian và công sức hơn so với Upskill, nhưng có thể mở ra những cơ hội nghề nghiệp mới hoàn toàn cho người lao động.

Mẹo nâng cao kỹ năng xã hội để thành công trong công việc

Bàn về Problem Solving Skill

Những lợi ích từ việc Reskill là gì?

Việc reskill mang lại những lợi ích vô cùng to lớn cho cả doanh nghiệp và người lao động. Hãy cùng khám phá chi tiết hơn những lợi ích này nhé:

Đối với doanh nghiệp

Nâng cao năng suất và hiệu quả làm việc: Nhân viên được trang bị những kiến thức và kỹ năng mới nhất, giúp họ làm việc hiệu quả hơn, giải quyết vấn đề nhanh chóng và sáng tạo.
Giảm chi phí tuyển dụng: Đào tạo lại nhân viên hiện có thường ít tốn kém hơn việc tuyển dụng và đào tạo nhân viên mới.
Tăng tính linh hoạt: Khi nhân viên được đào tạo lại, họ có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau, giúp doanh nghiệp ứng phó tốt hơn với sự thay đổi trong ngành.
Nâng cao năng lực cạnh tranh: Nhờ đội ngũ nhân viên được trang bị kỹ năng mới, doanh nghiệp có thể bắt kịp hoặc dẫn đầu trong các xu hướng công nghệ và thị trường.
Nâng cao danh tiếng cho công ty: Một doanh nghiệp thường xuyên tổ chức các buổi reskill, workshop cho nhân viên sẽ giúp xây dựng hình ảnh tốt đến với các nhân viên tương lai, tăng cơ hội thu hút được nhân tài chất lượng.

Đối với người lao động

Mở rộng cơ hội nghề nghiệp: Reskilling giúp người lao động có khả năng đảm nhận các công việc mới, nâng cao cơ hội thăng tiến hoặc chuyển ngành.
Tăng tính cạnh tranh cá nhân: Học thêm kỹ năng mới giúp người lao động trở nên hấp dẫn hơn trong mắt nhà tuyển dụng và duy trì vị thế trên thị trường lao động.
Thích nghi với sự thay đổi: Trong bối cảnh công nghệ và công việc thay đổi liên tục, reskilling giúp người lao động không bị tụt hậu và duy trì sự nghiệp bền vững.
Tăng sự tự tin: Học hỏi và phát triển các kỹ năng mới giúp cá nhân tự tin hơn trong công việc, đặc biệt khi đối mặt với những thách thức mới.

Phương pháp thực hiện Reskilling cho doanh nghiệp

Để thực hiện hiệu quả quá trình Reskill cho người lao động, doanh nghiệp có thể áp dụng những phương pháp sau:

Đánh giá nhu cầu kỹ năng

Doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc phân tích những kỹ năng hiện tại của nhân viên và dự đoán các kỹ năng sẽ cần trong tương lai. Điều này giúp xác định những vị trí có nguy cơ lỗi thời và cần reskilling để bắt kịp với xu hướng thị trường.

Cá nhân hóa lộ trình đào tạo

Mỗi nhân viên có nhu cầu học tập khác nhau, vì vậy doanh nghiệp nên xây dựng lộ trình đào tạo cá nhân hóa cho từng người. Việc áp dụng chương trình cố vấn (mentorship) cũng giúp nhân viên dễ dàng áp dụng kỹ năng mới vào công việc thực tế.

Xây dựng chương trình đào tạo

Dựa trên kết quả đánh giá, doanh nghiệp có thể thiết kế các chương trình đào tạo nội bộ hoặc hợp tác với các tổ chức đào tạo bên ngoài. Các khóa học cần được điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng bộ phận.

Sử dụng phương pháp học trực tuyến

Công nghệ giúp tối ưu hóa quá trình đào tạo reskilling. Học trực tuyến (e-learning) là phương pháp linh hoạt, giúp nhân viên học tập mọi lúc, mọi nơi mà không làm gián đoạn công việc.

Theo dõi và đánh giá

Cuối cùng, việc theo dõi và đánh giá kết quả đào tạo là rất quan trọng. Doanh nghiệp nên thường xuyên đo lường tiến độ của nhân viên để điều chỉnh chương trình đào tạo sao cho hiệu quả nhất, đồng thời liên tục cập nhật theo xu hướng mới.

Tổng kết

Reskill là một quá trình quan trọng giúp cá nhân và doanh nghiệp thích nghi với những thay đổi nhanh chóng trong thị trường lao động hiện đại. Việc đào tạo lại kỹ năng không chỉ giúp người lao động mở rộng cơ hội nghề nghiệp mà còn giúp doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh và phát triển bền vững. Hãy tiếp tục theo dõi các bài viết tiếp theo của TopDev để cập nhật thêm thông tin hữu ích về những xu hướng khác trong ngành công nghệ nhé!

Có thể bạn quan tâm:

Xem thêm Top vị trí tuyển dụng IT trên TopDev

Jest là gì? Hướng dẫn thực hiện kiểm thử JavaScript với Jest

Vai trò của kiểm thử trong quá trình phát triển dự án hiện nay ngày càng quan trọng, có nhiều thư viện, framework được tạo ra để phục vụ riêng cho việc làm test. Với JavaScript, nhiều lập trình viên lựa chọn Jest làm công cụ viết unit test nhờ tính đơn giản, dễ sử dụng của nó. Bài viết hôm nay chúng sẽ sẽ cùng nhau tìm hiểu xem Jest là gì và cách để thực hiện kiểm thử JavaScript với thư viện này nhé.

Jest là gì?

Jest là một framework kiểm thử JavaScript được phát triển bởi Facebook từ năm 2011; ban đầu nó được thiết kế để dùng cho các dự án ReactJS, sau đó được team phát triển mở rộng và hiện nay đã có thể áp dụng cho nhiều dự án JavaScript khác nhau như Angular, Vue, Babel, TypeScript, Node, …

Jest thường được sử dụng cho Unit Testing (kiểm thử đơn vị). Framework này được viết theo phong cách BDD (Behavior-Driven Development – phát triển phần mềm theo hướng hành vi) tương tự như nhiều thư viện testing phổ biến hiện nay; tập trung vào việc kiểm tra trạng thái ban đầu và kết quả mong muốn của hệ thống trước và sau khi hành động hay sự kiện đó diễn ra.

Ưu điểm của Jest:

Zero config: Jest tập trung vào sự đơn giản với việc nó có rất ít bước cài đặt và cấu hình; có thể hoạt động ngay sau khi cài đặt. Bạn vẫn có thể cấu hình tùy chỉnh Jest thông qua config file nếu cần
Snapshot: Tính năng snapshot cho phép lưu lại giá trị view của phần tử để so sánh với kết quả kiểm thử.
Isolate tests: cho phép kiểm thử song song giúp cải thiện thời gian chạy, đặc biệt với các dự án lớn.

Các tính năng kiểm tra dữ liệu trong Jest

Đối với một thư viện kiểm thử, thao tác quan trọng nhất chính là việc kiểm tra dữ liệu có đúng với kết quả kỳ vọng của testcase hay không. Jest cung cấp các hàm để kiểm tra tính đúng đắn của dữ liệu đầu ra đối với từng kiểu dữ liệu khác nhau, chúng ta cùng tìm hiểu cách sử dụng nhé.

1. Kiểm tra dữ liệu đặc biệt (null, undefined, true, false,…)

expect(value).toBeNull(); // Kiểm tra biến value là null.
expect(value).toBeDefined(); // Kiểm tra biến value được định nghĩa.
expect(value).not.toBeUndefined(); // Kiểm tra biến value không phải undefined.
expect(value).not.toBeTruthy(); // Kiểm tra biến value không phải là truthy.
expect(value).toBeFalsy(); // Kiểm tra biến value là falsy.

2. Kiểm tra dữ liệu số (Number)

expect(value).toBeGreaterThan(100); // Kiểm tra giá trị lớn hơn 100.
expect(value).toBeLessThanOrEqual(100); // Kiểm tra giá trị nhỏ hơn hoặc bằng 100.
expect(value).toBe(100); // Kiểm tra giá trị bằng 100.

3. Kiểm tra dữ liệu chuỗi (String)

expect(‘TopDev’).not.toMatch(/K/); // Kiểm tra chuỗi “TopDev” không chứa ký tự “K” không.
expect(‘TopDev’).toMatch(/Dev/); // Kiểm tra chuỗi “TopDev” có chứa chuỗi “Dev” không.

4. Kiểm tra dữ liệu Object

expect(value).toEqual({ a: 1, b: 2 }); //Kiểm tra trường của object có giống nhau không

5. Kiểm tra dữ liệu mảng (Array)

expect(value).toContain(‘jest’); // Kiểm tra mảng có chứa phần tử jest không.

Tại sao chỉ cần kiểm thử với 5 người dùng?

Acceptance Test là gì? Phân loại Acceptance Testing

Thao tác với hàm trong Jest

Jest cũng cung cấp cho chúng ta các tính năng để làm việc với hàm, xử lý callback, kiểm thử các function bất đồng bộ. Ngoài ra, tính năng mocking trong Jest giúp hỗ trợ việc mô phỏng các module. Chúng ta cùng xem các ví dụ cụ thể nhé:

1. Thao tác với ngoại lệ (Exception)

expect(() => throwErrorFunc()).toThrow(‘error’); // Kiểm tra exception của hàm throwErrorFunc có trả về giá trị error không

2. Thao tác với hàm bất đồng bộ

Với các hàm bất đồng bộ trả về Promise hoặc dùng async/ await; chúng ta sử dụng cú pháp dưới đây để kiểm thử giá trị trả về:

test("test promise function", () => {
  return fetchData().then((data) => {
    expect(data).toBe("promise");
  });
});

test("test async/await", async () => {
  const data = await fetchData();
  expect(data).toBe("async/await");
});

3. Thao tác triển khai mocking function

Jest cho phép chúng ta xây dựng mô phỏng triển khai một hàm và sử dụng nó trong testcase để thực hiện tương tự như tính năng của ứng dụng khi có lời gọi đến hàm đó:

function forEach(items, callback) {
  for (let index = 0; index < items.length; index++) {
    callback(items[index]);
  }
}
const mockCallback = jest.fn();
forEach([0, 1], mockCallback);

// Hàm mock được gọi 2 lần
expect(mockCallback.mock.calls.length).toBe(2);

// Tham số thứ nhất của lời gọi hàm thứ 1 có giá trị là 0
expect(mockCallback.mock.calls[0][0]).toBe(0);

// Tham số thứ nhất của lời gọi hàm thứ 2 có giá trị là 1
expect(mockCallback.mock.calls[1][0]).toBe(1);

Tham khảo việc làm tester lương cao trên TopDev

Thực hiện kiểm thử với Jest

Để cài đặt sử dụng Jest, chúng ta sử dụng lệnh:

npm install –save-dev jest hoặc yarn add –dev jest

jest phục vụ cho việc kiểm thử nên khi cài đặt chúng ta đặt nó vào devDependencies để chỉ phục vụ cho môi trường phát triển.

Để thực hiện các test case thông qua CLI, chúng ta thêm command code dưới đây vào package.json

“scripts”: { “test”: “jest”}

Để chạy test, chúng ta sẽ sử dụng lệnh: npm run test hoặc yarn run test

Để cấu hình Jest trong dự án, chúng ta tạo mới file jest.config.js ở thư mục root.

/** @type {import('jest').Config} */
const config = {
  verbose: true,
};

module.exports = config;

Để xem thêm các cấu hình thiết lập trong Jest, các bạn có thể tham khảo ở link sau: https://jestjs.io/docs/configuration

Jest được thiết lập với mục đích chính dành cho kiểm thử đơn vị (Unit Testing), vì vậy nó tập trung vào kiểm thử các hàm, phần tử độc lập theo đơn vị file. Để thực hiện kiểm thử file index.js, chúng ta sẽ tạo file index.test.js. Ví dụ dưới đây chúng ta thực hiện kiểm thử các hàm cộng, trừ, nhân, chia hai số được khai báo trong file index.js; ở file index.test.js chúng ta thực hiện kiểm tra với 4 testcase tương ứng bằng Jest.

//file index.js
export const sum = (a, b) => a + b;
export const mul = (a, b) => a * b;
export const sub = (a, b) => a - b;
export const div = (a, b) => a / b;

//file index.test.js
import { sum, mul, sub, div } from "./math";

test("Adding 1 + 1 equals 2", () => {
  expect(sum(1, 1)).toBe(2);
});
test("Multiplying 1 * 1 equals 1", () => {
  expect(mul(1, 1)).toBe(1);
});
test("Subtracting 1 - 1 equals 0", () => {
  expect(sub(1, 1)).toBe(0);
});
test("Dividing 1 / 1 equals 1", () => {
  expect(div(1, 1)).toBe(1);
});

Thực hiện chạy test case, kết quả thu được như dưới đây:

Kết bài

Các dự án hiện nay luôn đòi hỏi lập trình viên phải viết unit test cho phần code mà mình viết ra, vừa nâng cao chất lượng code và vừa tăng kỹ năng lập trình. Thành thạo Jest sẽ là một ưu điểm lớn dành cho bạn trong ngôn ngữ lập trình JavaScript, vì vậy hãy thường xuyên tạo các test case cho những đoạn code của bạn bằng framework này nhé. Cảm ơn các bạn đã đọc bài và hẹn gặp lại trong các bài viết tiếp theo của mình.

Tác giả: Phạm Minh Khoa

Xem thêm:

Xem thêm các tin tuyển dụng IT mới nhất trên TopDev