Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
KẾ HOẠCH PHÁT TRIỂN BẢN THÂN (Nguyễn Minh Tường) - Coggle Diagram
KẾ HOẠCH PHÁT TRIỂN BẢN THÂN (Nguyễn Minh Tường)
PHẦN HIỆN TẠI (EM CỦA HIỆN TẠI)
Thông tin chung
Họ tên: Nguyễn Minh Tường
Sinh viên: Khoa CNTT - Đại học Quy Nhơn (QNU)
Quê quán: Quy Nhơn (Gia đình 4 người)
Đặc điểm tính cách
Ưu điểm (Điểm mạnh)
Kiên trì, quyết tâm (Khó bỏ dở giữa chừng)
Tư duy tối ưu hóa (Do "lười" nên luôn tìm cách nhanh nhất)
Thích chinh phục thử thách (Thể thao, Công nghệ)
Nhược điểm (Điểm yếu)
Trầm tính, ngại giao tiếp với người lạ
Không thích làm việc máy móc
Năng lực hiện có
Chuyên môn: Code cơ bản, Tư duy logic
Ngoại ngữ: Đang học Tiếng Anh (được 5 tháng)
Sở thích khác: Thể thao sức bền, đối kháng
PHẦN TƯƠNG LAI (MỤC TIÊU SỰ NGHIỆP)
Vị trí 1: AI Engineer (Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo)
Mô tả công việc
Huấn luyện mô hình (Model Training)
Xử lý dữ liệu đầu vào (Data Processing)
Triển khai mô hình lên ứng dụng (Deployment)
Yêu cầu chuyên môn
Ngôn ngữ: Python (Thành thạo), C++
Framework: TensorFlow, PyTorch, Keras
Toán nền tảng: Đại số tuyến tính, Xác suất
Kỹ năng mềm: Tư duy giải quyết vấn đề, Tự học
Công ty mục tiêu: FPT Software AI Center (Quy Nhơn), TMA Solutions
Vị trí 2: Data Engineer (Kỹ sư Dữ liệu)
Mô tả công việc
Xây dựng Pipeline dữ liệu (ETL)
Quản lý Data Warehouse / Data Lake
Tối ưu hóa truy vấn dữ liệu lớn
Yêu cầu chuyên môn
Database: SQL (Rất quan trọng), NoSQL (MongoDB)
Big Data Tools: Spark, Hadoop
Cloud Platform: AWS, Azure
Vai trò: Xây dựng hạ tầng dữ liệu để AI hoạt động
Hình ảnh bản thân (3-4 năm tới)
Trách nhiệm: Có thu nhập ổn định phụ giúp gia đình
Năng lực: Chuyên môn vững, Sức khỏe tốt
Tư duy: Học tập suốt đời (Growth Mindset) - Còn làm là còn học
PHẦN KẾ HOẠCH (HÀNH ĐỘNG CHI TIẾT)
3.1. Chương trình học tại QNU (Chính khóa)
Năm 1: Xây dựng nền tảng
Học kỳ 1
[QUAN TRỌNG] Đại số tuyến tính -> Nền tảng cho Deep Learning
[QUAN TRỌNG] Lập trình cơ bản -> Tư duy Code nhập môn
Môn khác: Giải tích, Toán logic, Tiếng Anh 1
Học kỳ 2
[QUAN TRỌNG] Hệ quản trị CSDL -> Nền tảng cho Data Engineer (SQL)
[QUAN TRỌNG] Kỹ thuật lập trình -> Nâng cao tư duy giải thuật
Môn khác: Kiến trúc máy tính, Tiếng Anh 2
Năm 2: Cơ sở ngành & Thuật toán
Học kỳ 3
[CỐT LÕI] Xác suất thống kê -> Trái tim của AI/Data Science
[QUAN TRỌNG] Lập trình hướng đối tượng (OOP) -> Tư duy thiết kế phần mềm
[QUAN TRỌNG] Toán rời rạc -> Logic thuật toán
Học kỳ 4
[CỰC KỲ QUAN TRỌNG] Cấu trúc dữ liệu & Giải thuật -> Vượt qua phỏng vấn xin việc
Tiếng Anh chuyên ngành -> Đọc tài liệu
Thực tập nhận thức
Năm 3: Chuyên sâu AI & Data
Học kỳ 5
Nhập môn Trí tuệ nhân tạo (AI) -> Hiểu khái niệm cơ bản
Công nghệ phần mềm -> Quy trình làm việc
Môn khác: An toàn thông tin, Web
Học kỳ 6 (Phân nhánh)
[QUAN TRỌNG] Học máy 1 (Machine Learning) -> Các thuật toán AI cốt lõi
[QUAN TRỌNG] Khai phá dữ liệu (Data Mining) -> Kỹ năng Data Analyst
[QUAN TRỌNG] Lập trình Python -> Ngôn ngữ chính của nghề
Môn tự chọn: Xử lý ảnh số (Computer Vision)
Năm 4: Thực chiến & Tốt nghiệp
Học kỳ 7
[QUAN TRỌNG] Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
Học máy 2, Học sâu (Deep Learning)
Thực tập chuyên môn (Tại doanh nghiệp)
Học kỳ 8
Thực tập tốt nghiệp
Khóa luận tốt nghiệp
3.2. Kiến thức Ngoài chương trình (Tự học)
Docker & Kubernetes (Container)
Thời gian: Song song Kỳ 5 (Khi học Hệ điều hành)
Mục tiêu: Đóng gói Model AI chạy mọi nơi (Tránh lỗi môi trường)
Cách học: Youtube (TechWorld w Nana), Docs gốc
MLOps (Vận hành AI)
Thời gian: Song song Kỳ 6-7
Mục tiêu: Tự động hóa quy trình huấn luyện & triển khai (CI/CD)
Cách học: Khóa học Andrew Ng (Coursera), GitHub Actions
Cloud Computing (AWS/Azure)
Thời gian: Kỳ 7 (Bổ trợ môn Điện toán đám mây)
Mục tiêu: Chứng chỉ AWS Cloud Practitioner
Cách học: GitHub Student Pack (Free Tier), Luyện đề thi
Quy trình Agile/Scrum
Thời gian: Xuyên suốt từ năm 2
Mục tiêu: Hòa nhập văn hóa công ty FPT/TMA
Cách học: Áp dụng Jira/Trello vào bài tập nhóm trên lớp
3.3. Kế hoạch Ngoại ngữ
Giai đoạn 1: Tiếng Anh (Đến 07/2026)
Mục tiêu: Fluency (Trôi chảy), Đọc tài liệu chuyên ngành tốt
Phương pháp Input (Thụ đắc):
Nghe Podcast (Sáng sớm)
Xem Youtube công nghệ không sub (Trưa)
Đọc tin tức Reddit/Medium (Tối)
Phương pháp Output (Thực hành):
Luyện phản xạ với AI (Roleplay)
Săn Tây tại Quy Nhơn (Cuối tuần)
Giai đoạn 2: Tiếng Nhật (Từ 08/2026)
Mục tiêu: N3 (Giao tiếp cơ bản để làm việc với khách Nhật)
Cách học: Áp dụng quy trình tương tự Tiếng Anh (Input trước, Output sau)
3.4. Kế hoạch Kỹ năng mềm
Kỹ năng Làm việc nhóm (Teamwork)
Giai đoạn Member (Kỳ 4-5)
Dùng công cụ quản lý (Trello/Jira)
Họp Daily Standup 15p
Giai đoạn Leader (Kỳ 6-7)
Phân chia task theo thế mạnh thành viên
Giải quyết xung đột dựa trên dữ liệu
Kỹ năng Giải quyết vấn đề (Problem Solving)
Phương pháp: Rubber Duck Debugging (Giải thích lỗi cho vịt cao su)
Thử thách: One Week - One Tech (Tự học công nghệ mới trong 1 tuần)
Tư duy: Root Cause Analysis (Tìm nguyên nhân gốc rễ bug)
Kỹ năng Tự học & Học tập liên tục
Tư duy: Google First (Tự tìm trước khi hỏi)
Thực hành: Đọc Official Documentation (Tài liệu gốc tiếng Anh)
Đóng góp cộng đồng: Trả lời câu hỏi trên StackOverflow / Group trường