Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

Nguyễn Tường Hảo CNTT K47C - Coggle Diagram

- - - - Triết học Mác - Lênin
      - Kinh tế chính trị Mác - Lênin
      - Chủ nghĩa xã hội khoa học
      - Lịch sử Đảng Cộng sản VIệt Nam
      - Tư tưởng Hồ Chí Minh
      - Pháp luật đại cương
    - - Tiếng Anh 1
        
        Quan trọng về mặt nền tảng, là một phần cho giao tiếp bằng TA (7,8)
      - Tiếng Anh 2
      - Tiếng Anh cho CNTT
        
        Sau này đi làm, đối với dân IT thì môn này nên đầu tư (9)
      - Kỹ năng giao tiếp
        
        Học để phát triển kỹ năng mềm (10,11)
      - Khởi nghiệp
    - - Giáo dục thể chất 1, 2, 3
      - Giáo dục quốc phòng - An ninh 1, 2, 3, 4
  - - - Giải tích
      - Đại số tuyến tính
        
        Môn này cần hiểu để sau tôi làm việc với Data Scientist (14,15)
      - Xác suất thống kê
      - Toán rời rạc
      - Toán logic
      - Phương pháp tính
        
        Học để làm quan dần với thuật toán (16,17,18)
    - - Thực hành máy tính (lắp ráp, cài đặt, bảo trì).
      - Lập trình cơ bản
      - Nhập môn thuật toán
      - Cấu trúc dữ liệu
        
        Phục vụ cho việc xử lý dữ liệu ( 27, 28, 33)
      - Kỹ thuật lập trình
      - Lập trình hướng đối tượng
      - Nguyên lí hệ điều hành
      - Nhập môn mạng máy tính
      - Nhập môn cơ sở dữ liệu
      - Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
      - Giới thiệu ngành CNTT
      - Nhập môn công nghệ phần mềm
      - Lập trình Python
        
        Phục vụ cho tương lai, code nhiều: Python, Java (20,26,29,30)
      - Thuật toán nâng cao
  - - - Hiểu dữ liệu, bảo mật, an toàn dữ liệu (62, 64)
    - - Quan trọng cho việc xử lý dữ liệu (23, 63)
    - - Là kinh nghiệm thực tế, teamwork, dự án, ... (65, 66)
  - - - Nhập môn công nghệ phần mềm
      - Phân tích và đặc tả yêu cầu phần mềm
      - Thiết kế phần mềm
      - Kiểm thử và đảm bảo chất lượng phần mềm
      - Kiểm thử tự động
      - Phát triển phần mềm hướng đối tượng
      - Ngôn ngữ mô hình hóa
      - Công nghệ lập trình ứng dụng
      - Một số vấn đề hiện đại trong Công nghệ phần mềm
        
        Hỗ trợ xây dựng và đảm bảo chất lượng dữ liệu (34, 37, 38, 39, 40)
    - - Quản trị mạng Windows 1
        
        Data Engineer hay sử dụng ( 43, 44)
      - Lập trình mạng
      - An toàn và an ninh mạng
        
        Bảo mật dữ liệu, quản lý quyền truy cập ( 46, 47)
      - Quản lý mạng máy tính
      - Một số vấn đề hiện đại của Mạng máy tính
      - Quản trị mạng Windows 2
    - - Nhập môn Trí tuệ nhân tạo
      - Học máy 1
      - Lập trình Trí tuệ nhân tạo
      - Phân tích dữ liệu lớn
        
        Thường Data Engineer sẽ xây dựng 1 dữ liệu lớn ( 54)
      - Xử lý ảnh số
      - Hệ thống kinh doanh thông minh
        
        Hỗ trợ 1 phần nhỏ cho Data Engineer
      - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
      - Học máy 2
- - - - 10-15h tự học chuyên môn ngoài giờ trên lớp
      - 6-8h học Tiếng Anh ( đọc báo TA, xem tin tức, tự học trên ytb)
      - 1-2h phát triển kỹ năng mềm ( tự viết blog, đọc sách, nấu ăn,...)
      - 4-5h tự kiếm những dự án đơn giản để làm
    - - Nắm chắc DS&A
      - OOP vững
      - Học thêm SQL củng cố
      - Học kỹ năng: Git, Linux cơ bản, tập viết báo cáo
      - Tiếng Anh: 5 buổi/ tuần, học trong vòng 1-2h, học từ vựng CNTT, nghe conference talks
    - - OS (process/thread, memory, filesystem)
      - Network
      - SQL nâng cao
      - Xác suất thống kê cho dữ liệu
      - Thiết kế Dimensional Modeling
      - Có kỹ năng Docker căn bản, Airflow căn bản
      - TA: Hoàn thành 1 phần chuẩn đầu ra, luyện nói hằng tuần
      - Hè: Cloud Fundamentals, Ôn TA tăng tốc, cố gắng thực tập bán thời gian hoặc làm dự án nho nhỏ
    - - Tối ưu truy vấn, indexing/ partitioning, backup/ restore, replication
      - Spark, batch processing, partitioning,...
      - Kỹ năng: CI/CD cơ bản, chuẩn hóa README
      - TA: Viết technical blog mỗi tháng
    - - Terraform cơ bản
      - CDC/ real-time ETL
      - Thực tập hè năm 3: ưu tiến Data/ Platform Engineer ( đặt KPI: 1 feature/pineline chạy production + 1 bài retro viết bằng tay)
    - - Tối ưu truy vấn và partitioning, benchmarking Spark; thiết kế DWH cho domain cụ thể; so sánh batch với streaming
      - Tuyển dụng sớm
    - - Chọn đề tài sát Data Engineering; đặt OKR có số liệu ( throughput, cost, latency)
      - Chuẩn bị CV + GitHub + LinkedIn; mock interview; hệ thống lại dự án
      - Đầu ra: ít nhất 2 offer liên quan Data/ Platform/ ETL