Học phân tích dữ liệu (Data Analytics) đang trở thành một lựa chọn "hot" hiện nay — không chỉ vì cơ hội việc làm rộng mở mà còn vì vai trò ngày càng quan trọng của dữ liệu trong mọi lĩnh vực
So sánh Python với C/C++ trong lập trình nhúng là một chủ đề rất thực tế, đặc biệt nếu bạn đang làm việc với các vi điều khiển, hệ thống nhúng thời gian thực, hoặc thiết bị IoT
- Trong môi trường phát triển phần mềm hiện đại – nơi tốc độ, chất lượng và trải nghiệm người dùng là yếu tố sống còn – lập trình viên không còn chỉ đơn thuần viết "code chạy được", mà còn cần tư duy về chất lượng, tính ổn định, khả năng kiểm thử và trải nghiệm thực tế của sản phẩm.
- Khóa học "Tester Mindset for Developer" ra đời để giải quyết nhu cầu đó: giúp các lập trình viên phát triển tư duy kiểm thử, hiểu đúng vai trò của QA, và nắm vững các công cụ kiểm thử phổ biến – từ đó nâng cao hiệu quả phối hợp và chất lượng đầu ra.
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến và mạnh mẽ nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu nhờ vào sự đa dạng của thư viện hỗ trợ, cú pháp dễ hiểu và cộng đồng lớn mạnh.
Danh sách các chứng chỉ phổ biến và uy tín dành cho Python, phù hợp cho người mới bắt đầu đến lập trình viên chuyên nghiệp.
Khi học Power Apps và Power Automate, nếu có nhu cầu thì bạn có thể thi một số chứng chỉ chính thức do Microsoft cấp. Dưới đây là các chứng chỉ phù hợp nhất:
1. Microsoft Certified: Power Platform App Maker Associate
2. Microsoft Certified: Power Platform Functional Consultant Associate
- Tableau mạnh về trực quan hóa dữ liệu phức tạp, tùy biến cao, phù hợp với phân tích chuyên sâu nhưng chi phí cao và khó học hơn.
- Power BI tích hợp tốt với hệ sinh thái Microsoft, dễ sử dụng, chi phí thấp, phù hợp cho doanh nghiệp vừa và nhỏ, nhưng hạn chế trong xử lý dữ liệu cực lớn và ít tùy biến hơn Tableau.
Cơ hội nghề nghiệp của lập trình viên nhúng (Embedded Developer) hiện nay rất rộng mở và ngày càng phát triển mạnh, đặc biệt trong bối cảnh xu hướng IoT, công nghiệp 4.0, xe điện, robot, AI ngày càng phổ biến.
1. Cốt lõi của Trí tuệ Nhân tạo (AI)
2. Xu hướng công nghệ toàn cầu
3. Nhu cầu tuyển dụng lớn - mức lương cao
4. Ứng dụng rộng rãi trong đời sống và công nghiệp
5. Khả năng tự động hóa và tối ưu hóa vượt trội
6. Cơ hội học thuật và nghiên cứu
7. Phát triển tư duy logic & phân tích dữ liệu
8. Khả năng tự triển khai các dự án AI thực tế