thảo luận [Thảo Luận] Data Analysis, ML, DL, AI (All Levels vào đây chém gió nào)

Tùy fen định nghĩa thôi. Nhưng theo những môn học của chuyên ngành "hệ thống thông tin" hoặc "khoa học dữ liệu" các trường ĐH đang đào tạo thì hoàn toàn khác với những môn thuộc chuyên ngành "kỹ thuật phần mềm" nhé.
Quan điểm của tui là từ đó mà ra.
Các từ tui dùng là dịch từ tiếng anh chức danh và chuyên ngành ra. Fen định nghĩa khác thì tùy fen. Tui ko reply nữa.
Bác có thể chia sẻ là bác làm ở công ty nào được không ạ? Để em biết em còn né, chứ DE 4 năm ở công ty bác mà đã là Specialist chỉ biết mỗi Python thậm chí còn không phải SWE thì em thấy mấy đứa nhỏ vào xong chắc chôn chân ở đó không đi được chỗ khác luôn bác ạ :D
 
Bác có thể chia sẻ là bác làm ở công ty nào được không ạ? Để em biết em còn né, chứ DE 4 năm ở công ty bác mà đã là Specialist chỉ biết mỗi Python thậm chí còn không phải SWE thì em thấy mấy đứa nhỏ vào xong chắc chôn chân ở đó không đi được chỗ khác luôn bác ạ :D
Bây giờ 3 năm kinh nghiệm là senior hết rồi mà fen. Specialist là chuyên viên ngang với middle hoặc senior thôi. Expert mới là chuyên gia, ngang manager.
Hôm nọ có fen kia 5 năm pass DA manager của Tóp tóp, lương 140tr kìa.
Do fen kém cỏi quá nên thấy nó lạ thôi.
 
Bây giờ 3 năm kinh nghiệm là senior hết rồi mà fen. Specialist là chuyên viên ngang với middle hoặc senior thôi. Expert mới là chuyên gia, ngang manager.
Hôm nọ có fen kia 5 năm pass DA manager của Tóp tóp, lương 140tr kìa.
Do fen kém cỏi quá nên thấy nó lạ thôi.
Thế thì lỗi em nhầm rồi bác ạ. Em cứ nghĩ specialist phải trên senior cơ. Chứ như em 5 năm exp thôi nhưng mà thích thì xin cũng có cái title SA cho nó ngầu ngầu mà bác :D
Còn bác DA Manager thì oke em thấy bình thường. 5 năm exp + PhD thì mà lại còn pass Anh Quốc lương tính bằng bảng thì vua rồi còn gì nữa bác.
 
Mình engineer làm dầu khí 10 năm cho cty đa quốc gia đi đủ nước, tech thuộc dạng niche industry ko phải ngành nào cũng xài nhưng toàn đồ hightech và tool toàn mấy triệu đô nên concept về tool thiết bị vận hành phải nắm kỉ, đọc tài liều, troubleshooting chính xác nếu ko thì thiệt hại nhiều. Nay làm nghề lâu mà ngành Oil thì ko thấy expand ra và data là new oil mầu mỡ cho tất cả DN và industry nào. Mình tự học SQL trên datacamp, giải hết hackerrank SQL xong làm project trên bigquerry về ecomemerce dataset của google. Viết SQL trên bigquerry để lấy data, aggregate, join, CTEs, case when, nested, unested làm đủ. Chắc skill đang ở mức 5/10, còn lại kiếm job về DA để chu rèn thêm về industry đó để biết cần extract cái gì và agrregate cái nào theo metrics gì (này là business domain và sense).
Đang học về cách phân tích theo 1 framework nhất định về descriptive, diagnostic cho tập data thực tế để build power BI model, làm dashboard trên power BI. 1 tool BI học nhuần nhuyễn thì các BI khác thì translate qua lại được mất ít thời gian như Tableu, Qlik, Looker, GG studio.
Lấy thêm các business statistics để hiểu về phân bổ data như Central tendency, distribution, các loại hyothesis testing, Confident Interval, Significant Statistics. Mấy cái này học hết rồi từ toán cao cấp tới toán cấp 3. Giờ nó phân bổ với ra ví dụ thêm thôi cho business application.

Mình tập trung học ngày commit 8 tiếng cho 2 kỹ năng trên được 3 tháng rồi, đang tập build dashboard.
Xong sẽ quay qua xuyên hết các thể loại python và business industry nào cần apply. Mình plan 6-8 tháng cho ngày 8 tiếng cho 5 bộ skillset data: Python, SQL, Statistics, building dashboard, business domain. Tùy vào khả năng tiếp thu mỗi người thôi chứ làm về data là xu hướng rồi. Còn để lên DS thì câu chuyện khác, cần nhiều model skills, toán xịn hơn và code đỉnh hơn này thì cả PhD cũng hên xui nó phải có business sense vào thì model nó chạy và áp dụng được ko phải dễ, 10 thằng làm DS thì chắc build dc 1 model ngon ít lắm. Bây giờ DS nó chuyển qua làm khóa học hay làm nội dung dạy khóa học rồi chứ ko build model =]]]
Bác cho em hỏi tí: thông thường các bài trên hackerrank hoặc leetcode nếu không giải được bác xem gợi ý hoặc lời giải ở đâu? Em thấy giáo trình và các trang luyện code không có lời giải nên luyện nhiều khi cũng hơi mất phương hướng. Có nguồn nào ngoài ChatGPT và stackoverflow không bác?
 
Bác nào cho em hỏi roadmap cơ bản của ngành AI sẽ bắt đầu từ đâu ạ, e quyết định vào major trí tuệ nhân tạo của FPTU nma em chưa biết bắt đầu từ đâu là hợp lí.
 
Bây giờ 3 năm kinh nghiệm là senior hết rồi mà fen. Specialist là chuyên viên ngang với middle hoặc senior thôi. Expert mới là chuyên gia, ngang manager.
Hôm nọ có fen kia 5 năm pass DA manager của Tóp tóp, lương 140tr kìa.
Do fen kém cỏi quá nên thấy nó lạ thôi.
Trước h ở các môi trường em làm việc thì 3 năm vẫn chỉ là junior thôi. Expert thì có thể đi sang làm manager nhưng có những manager không phải là expert mà. Cũng thấy kì mấy người 3-4 năm kinh nghiệm mà tự cho mình làm senior làm expert không biết họ dựa vào đâu, đừng nói là số năm kinh nghiệm 🤣
 
Hiện tại em muốn bắt đầu học DA thì nên học ở trung tâm nào các bác nhỉ ? Em thấy giờ tràn lan , quảng cáo tùm lum nên ko biết chọn sao cho đúng : Mindx, Datapot ,.... Em cũng có chút kiến thức về SQL và PowerBI. Em xin cảm ơn
 
Hiện tại em muốn bắt đầu học DA thì nên học ở trung tâm nào các bác nhỉ ? Em thấy giờ tràn lan , quảng cáo tùm lum nên ko biết chọn sao cho đúng : Mindx, Datapot ,.... Em cũng có chút kiến thức về SQL và PowerBI. Em xin cảm ơn
một vote cho học thạc sĩ nhé
 
là sao em chưa hiểu bác, giờ e đang muốn đi học kiến thức DA cơ bản tới nâng cao.
fen học đh chưa, nếu chưa thì học đại học ngành Hệ thống thông tin hoặc Khoa học dữ liệu đi. Fen sẽ dc học từ cơ bản đến nâng cao.
Còn nếu muốn theo DS thì buộc phải học lên thạc sĩ. Học lên thạc sĩ cũng dễ kiếm việc lương cao nếu làm DA nữa.
Có fen kia học thạc sĩ ra, làm 5 năm đã kiếm được job DA manager lương 140tr á
 
fen học đh chưa, nếu chưa thì học đại học ngành Hệ thống thông tin hoặc Khoa học dữ liệu đi. Fen sẽ dc học từ cơ bản đến nâng cao.
Còn nếu muốn theo DS thì buộc phải học lên thạc sĩ. Học lên thạc sĩ cũng dễ kiếm việc lương cao nếu làm DA nữa.
Có fen kia học thạc sĩ ra, làm 5 năm đã kiếm được job DA manager lương 140tr á
à mình đi làm rồi, nay 29t. Mình làm Service Engineer. Giờ mình muốn qua DA làm trái ngành luôn.
 
Bác cho em hỏi tí: thông thường các bài trên hackerrank hoặc leetcode nếu không giải được bác xem gợi ý hoặc lời giải ở đâu? Em thấy giáo trình và các trang luyện code không có lời giải nên luyện nhiều khi cũng hơi mất phương hướng. Có nguồn nào ngoài ChatGPT và stackoverflow không bác?
youtube có đầy đủ hết đó b , cứ ngồi xem hiểu xong làm lại , e toàn luyện thế , cứ làm đi làm lại mấy bài đó nhiều tự nhiên tư duy mình tăng lên
 
AI năm nay sáng quá các thím ạ, thúc đẩy cả ngành PC/bán dẫn đi lên. Mà ae im ắng quá. Em xin mở bát điểm mấy thông tin.

[0] ARM lên ngôi nhờ AI (với X elite và sự support mạnh mẽ của Microsoft). Intel phải chuyển mình với thế hệ chip mới ArrowLake.
K biết là amd64 (x86_64) chỉ có 16 registers thì có phải là điểm yếu so với các cấu trúc chip khác k các thím? (btw thì arm64 và riscv64 đều có 32 integer registers). E k chuyên về vi mạch nhưng intuition của e là nhiều registers thì càng tốt.

[1] Thằng Apple năm nay có vẻ giải quyết đc vấn đề mang model lên thiết bị rồi. K ngờ là M1 cũng đc support AI, thế là con iMac ghẻ của e vẫn đu trend đc. Chi tiết: Introducing Apple’s On-Device and Server Foundation Models (https://machinelearning.apple.com/research/introducing-apple-foundation-models)

[2] My idol Andrej sau khi nghỉ việc ở OpenAI thì ra lò mấy video hướng dẫn xịn xò quá.
 
AI năm nay sáng quá các thím ạ, thúc đẩy cả ngành PC/bán dẫn đi lên. Mà ae im ắng quá. Em xin mở bát điểm mấy thông tin.

[0] ARM lên ngôi nhờ AI (với X elite và sự support mạnh mẽ của Microsoft). Intel phải chuyển mình với thế hệ chip mới ArrowLake.
K biết là amd64 (x86_64) chỉ có 16 registers thì có phải là điểm yếu so với các cấu trúc chip khác k các thím? (btw thì arm64 và riscv64 đều có 32 integer registers). E k chuyên về vi mạch nhưng intuition của e là nhiều registers thì càng tốt.

[1] Thằng Apple năm nay có vẻ giải quyết đc vấn đề mang model lên thiết bị rồi. K ngờ là M1 cũng đc support AI, thế là con iMac ghẻ của e vẫn đu trend đc. Chi tiết: Introducing Apple’s On-Device and Server Foundation Models (https://machinelearning.apple.com/research/introducing-apple-foundation-models)

[2] My idol Andrej sau khi nghỉ việc ở OpenAI thì ra lò mấy video hướng dẫn xịn xò quá.
Lạc quan thế này chắc bác không phải AI Engineer :v
 
hi các bác, chuyện là em đang quan tâm đến việc buid hệ thống dữ liệu với vai trò là 1 data engineer mà em thì chủ yếu mới biết được 1 số kiến thức về PIPELINE , etl không biết nên bắt đầu từ đâu để buid 1 hệ thống. vậy nên em muốn hỏi các bác có biết các khóa học nào, hay kênh nào để học nắm vứng được nền tảng có thể chia sẻ em với chứ em tìm toàn thấy hướng dẫn tool ko à :(
 
Back
Top