Ngôn ngữ lập trình

Một sinh viên Khoa học máy tính năm thứ nhất hỏi tôi: “Em nên học ngôn ngữ lập trình nào để có được việc làm tốt trong công nghiệp máy tính? Em sợ điều em học ở trường hôm nay có thể lỗi thời vào lúc em tốt nghiệp. Xin thầy lời khuyên.”

Đáp: Nếu em giỏi một ngôn ngữ lập trình, em có thể học ngôn ngữ lập trình khác một cách nhanh chóng. Theo một điều tra gần đây của Hội máy tính (ACM), ngày nay Python đã vượt qua Java là ngôn ngữ được dùng hàng đầu trong công nghiệp máy tính. Hiện thời, nhiều đại học Mĩ đang chuyển sang Python như ngôn ngữ dạy chính thức, nhưng Java vẫn là ngôn ngữ ưa chuộng ở nhiều nơi. Sự kiện Python được dạy rộng rãi vì nó là ngôn ngữ được dùng trong Thông minh nhân tạo, Khoa học dữ liệu và Học máy. Nhưng Java và JavaScript vẫn là phổ biến trong phát triển web và tính toán vạn năng.

Có nhiều việc làm tốt trong công nghiệp máy tính, tuỳ theo kĩ năng của em và điều em muốn làm. Chẳng hạn, làm việc như Nhà khoa học dữ liệu, Người phân tích dữ liệu, hay Kĩ sư dữ liệu, em sẽ cần có kĩ năng trong Python, NonSQL, MapReduce, Machine Learning, Khai phá dữ liệu, Phân tích doanh nghiệp và Quản lí dự án.

Để làm việc như người thiết kế Web, em sẽ cần có kĩ năng trong Java, JavaScript, Thiết kế giao diện người dùng, thiết kế đồ hoạ, kiến trúc thông tin và HTML 5.

Để làm việc như Kĩ sư phần mềm, em sẽ cần có kĩ năng trong C hay C++, Java, Tính toán mây, vòng đời phát triển phần mềm, phát triển Agile như Scrum; SQL và Quản lí dự án.

Bên cạnh kĩ năng kĩ thuật, em cũng cần ít nhất một ngoại ngữ (tiếng Anh được ưa chuộng hơn) và kĩ năng mềm như trao đổi, làm việc tổ, trình bày, dịch vụ khách hàng, lãnh đạo và chiến lược doanh nghiệp.

—English version—

Programming Languages

A first-year Computer Science student asks me: “Which programming language I should know to get a good job in the computer industry? I am afraid what I learn in school today maybe obsolete by the time I graduate. Please advise.”

Answer: If you are good in one programming language, you can learn another language quickly. According to a recent survey by the Association for Computing Machinery (ACM), today Python has surpassed Java as the top language used in the computer industry. Currently, many U.S. universities are switching to Python as the official teaching language, but Java is still a favorite language in many places. The fact that Python is widely taught because it is the language used in Artificial Intelligence, Data Science, and Machine learning. But Java and JavaScript are still popular in web development and general purpose computing.

There are many good jobs in the computer industry, depending on your skills and what you want to do. For example, to work as Data Scientist, Data Analyst, or Data Engineer, you will need to have skills in Python, NonSQL, MapReduce, Machine Learning, Data Mining, Business Analyst, and Project Management.

To work as a Web Designer, you will need to have skills in Java, JavaScript, User Interface Design, Graphic design, Information architecture, and HTML 5.

To work as Software Engineer, you will need to have skills in C or C++, Java, Cloud computing, Software development life cycle, Agile development such as Scrum; SQL and Project management.

Beside technical skills, you also need at least one foreign language (Prefer English) and soft-skills such as communication, teamwork, presentation, customer service, leadership, and business strategy.

11/11/2017

https://science-technology.vn/?p=5619

==============

Learning Big data

20/11/2016

Một sinh viên viết cho tôi: “Em là sinh viên năm thứ hai học về Quản trị kinh doanh ở đại học Mĩ. Em muốn làm việc như người phân tích Big Data hay nhà khoa học Dữ liệu. Làm sao em bắt đầu chuẩn bị cho việc làm có nhu cầu cao này? Xin thầy lời khuyên.”

Đáp: Cả hai vị trí phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đều yêu cầu bằng cấp chuyên sâu (thạc sĩ và tiến sĩ) trong khoa học máy tính. Là sinh viên kinh doanh, bạn cần học một số lớp máy tính để phát triển nền tảng mạnh rồi xin vào học trường sau đại học chuyên môn hoá trong Khoa học dữ liệu. Gần đây, nhiều đại học đã bắt đầu cung cấp đào tạo trong các lĩnh vực này, nhưng bạn cần chọn đại học tốt để theo học. Vì đây là “lĩnh vực nóng” hấp dẫn nhiều trường tuyên bố rằng họ có thể dạy Big data nhưng bạn cần nghiên cứu cẩn thận về giáo trình của họ và chất lượng đào tạo. “Big data” nghĩa là giải quyết với khối lượng dữ liệu rất lớn, cả có cấu trúc và không cấu trúc mà không thể thu nhận, lưu giữ, và xử lí bằng công cụ và kĩ thuật truyền thống.

Có giải pháp thay thế khác. Bạn có thể học Big Data từ Các môn học trực tuyến mở cho đại chúng – Massive Open Online Courses (MOOCs). Có nhiều môn học xuất sắc từ Harvard, Stanford, và Berkeley mà bạn có thể ghi danh để phát triển tri thức và kĩ năng của bạn. Đồng nghiệp của tôi dạy các môn này bảo tôi rằng mỗi lớp họ thường có hàng nghìn người ghi danh nhưng chỉ không đầy một trăm người hoàn thành chúng. Mặc dầu các môn này không khó, nhiều sinh viên không muốn làm bài tập về nhà hay áp dụng để giải quyết vấn đề. Việc học trong MOOCs yêu cầu cam kết và quyết tâm mà nhiều người trong số họ không có. Lời khuyên của tôi là MOOCs là giải pháp tuyệt vời để học những kĩ năng này, nhưng bạn phải dành thời gian để học và đầu tư nỗ lực của bạn vào hoàn thành môn học, nếu không bạn sẽ làm phí thời gian của bạn.

Sau khi hoàn thành một số môn học, bạn có thể tìm việc làm như kĩ sư dữ liệu cho công ti đang gặp khó khăn thuê người có kĩ năng này vì họ sẵn lòng thuê ai đó không bằng cấp nhưng có kĩ năng.

—English version—

Learning Big Data

A student wrote to me: “ I am a second-year student studying Business Administration in a U.S. college. I want to work as Big Data Analyst or Data Scientist. How do I get started preparing for this high demanding job? Please advise.”

Answer: Both Data Analyst and Data Scientist positions require an advanced degree (Master and Ph.D.) in Computer Science. As a business student, you need to take some computer classes to develop a strong foundation then apply to a graduate school that specializes in Data Science. Recently, many universities have begun to provide training in these fields, but you need to select a good university to study. Because this is a “hot field” that attract many schools to claim that they can teach Big data but you need to investigate carefully about their curriculum and training quality. “Big data” means to deal with a very large amount of data, both structured and unstructured that cannot be acquired, stored, and processed by traditional tools and techniques.

There is another alternative solution. You can learn Big Data from Massive Open Online Courses (MOOCs). There are several excellent courses from Harvard, Stanford, and Berkeley that you can enroll to develop your knowledge and skills. My colleagues teaching these courses told me that each class they often have thousands of people enrolled but only less than a hundred completed them. Although these courses are not difficult, many students did not want to do homework or apply them to solve problems. Learning in MOOCs requires commitment and determination that many of these people do not have. My advice is MOOCs is an excellent solution to learn this skills, but you must spend the time to learn and invest your effort to complete the course, else you just waste your time.

After complete some courses, you may look for a job as a data engineer for companies that have difficulty hiring people with these skills as they are willing to hire someone without the degree but have the skills.

https://science-technology.vn/?p=5102