Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
tìm hiểu sâu về công việc / kỹ năng nềm cần có - Coggle Diagram
tìm hiểu sâu về công việc / kỹ năng nềm cần có
Lộ trình học tập cho vị trí Lập trình viên Web (Web Developer)
Mục tiêu:
có kiến thức nền tảng về phát triển web front-end và back-end,
sử dụng các công cụ và framework phổ biến.
lô trình
giai đoạn 1:
HTML: học các thẻ của html , xây dựng sường web
CSS: tào màu cho code , login,...đăng nhập ,....
Javascript : chạy được đoạn code kết cấu trong web
giai đoạn 2:
giai đoạn 2 :
Học các thư viện và framework front-end: •
jQuery: Một thư viện JavaScript giúp đơn giản hóa việc xử lý HTML, quản lý sự kiện, và tạo hiệu ứng.• React.js / Angular / Vue.js: Các framework JavaScript hiện đại, giúp tăng tốc quá trình phát triển front-end bằng cách tạo ra các component có thể tái sử dụng và quản lý giao diện người dùng phức tạp.
giai đoạn 3 :
giai đoạn 3:
Kiến thức back-end và cơ sở dữ liệu
kiến thức
• Node.js: Một nền tảng chạy JavaScript trên server, cho phép bạn xây dựng back-end cho trang web và ứng dụng web.
• Express.js: Một framework dành cho Node.js, hỗ trợ xây dựng các ứng dụng web và API nhanh chóng.
• Cơ sở dữ liệu (MySQL, MongoDB): Kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) hoặc NoSQL (MongoDB) sẽ giúp bạn quản lý và lưu trữ dữ liệu người dùng.
Lộ trình học tập cho vị trí Phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Mục tiêu:
Mục tiêu:
cầu hiểu biết về việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tạo ra các báo cáo, biểu đồ, và dự đoán.
giai đoạn 4:
: Triển khai và bảo trì ứng dụng
• Git và GitHub: Công cụ quản lý mã nguồn giúp theo dõi các phiên bản của dự án và làm việc nhóm hiệu quả.
• Heroku / AWS / DigitalOcean: Các nền tảng triển khai ứng dụng, cho phép bạn đưa trang web của mình lên internet và kiểm thử trên môi trường thực tế.
lộ trình :
giai đoạn 1:
• Thống kê cơ bản: Hiểu các khái niệm về thống kê như trung bình, độ lệch chuẩn, phân phối chuẩn.
• Xác suất: Nắm vững kiến thức xác suất để phân tích và dự đoán các sự kiện, giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu.
giai đoạn 2:
• Excel: Thành thạo các chức năng Excel và công thức là bước quan trọng trong phân tích dữ liệu cơ bản.
• SQL (Structured Query Language): Ngôn ngữ chính dùng để truy xuất và thao tác dữ liệu trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Python hoặc R: Ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến trong phân tích dữ liệu nhờ vào các thư viện mạnh mẽ như Pandas, NumPy (Python) và ggplot2 (R).
Giai đoạn 3:
• Tableau hoặc Power BI: Các công cụ mạnh để tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu giúp bạn biến dữ liệu thành biểu đồ và dashboard dễ nhìn.
giai đoạn 4:
• Dọn dẹp và xử lý dữ liệu (Data Cleaning): Kỹ năng quan trọng để làm sạch dữ liệu, loại bỏ lỗi và dữ liệu thiếu.
• Mô hình hóa dữ liệu: Nghiên cứu các mô hình dự đoán để hiểu và dự báo xu hướng, giúp đưa ra quyết định chiến lược.
• Data Cleaning là quy trình loại bỏ dữ liệu thừa và không chính xác. Data Modeling là quy trình xây dựng mô hình dự đoán, thường ứng dụng trong các quyết định kinh doanh.
giai đoạn 5;
• Thực hành dự án thực tế: Tham gia các dự án phân tích dữ liệu từ nhỏ đến lớn để cải thiện kỹ năng và học hỏi từ kinh nghiệm thực tế.
• Git và GitHub: Quản lý mã nguồn và chia sẻ dự án với cộng đồng hoặc làm việc nhóm hiệu quả.
kỹ năng cần có :
Kỹ năng Giao tiếp
kỹ năng nói trước đám đông
kỹ năng làm việc nhóm
Kỹ năng Giải quyết vấn đề (Problem-Solving Skills)
học cách phân tích vấn đề
đặt ra 5 câu hỏi why:
thực hành qua các dự án thực tế
Kỹ năng Làm việc nhóm (Teamwork Skills)
• Tham gia các hoạt động nhóm
• Thực hành giải quyết xung đột
• Đóng góp tích cực trong nhóm:
Kỹ năng Quản lý thời gian (Time Management Skills)
• Lập kế hoạch hàng ngày
• Sử dụng công cụ quản lý thời gian
• Chia nhỏ nhiệm vụ:
