Ngành trí tuệ nhân tạo từ A – Z: Tiềm năng và cơ hội nghề nghiệp

Thị Trường
Ngành trí tuệ nhân tạo từ A – Z: Tiềm năng và cơ hội nghề nghiệp
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) được xem là một trong những công nghệ quan trọng hàng đầu không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn thế giới. Sự đầu tư vào trí tuệ nhân tạo của các doanh nghiệp, tập đoàn lớn đã cho thấy tiềm năng phát triển của lĩnh vực này trong tương lai. Cùng Station D khám phá lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo Việt Nam và những cơ hội thách thức khi theo đuổi ngành này bạn nhé! Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm tạo ra các hệ thống và chương trình máy tính có khả năng tự học, tự hiểu, và tự đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mục đích của AI là tạo ra các hệ thống thông minh giúp cho con người giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, giao thông, kinh tế, giáo dục đến công nghiệp, nông nghiệp và quân sự. Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hằng ngày, trong nhiều lĩnh vực. Một số ứng dụng nổi bật có thể kể đến như: Trợ lý ảo: Các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant, Siri,… đều được xây dựng dựa trên AI. Những trợ lý ảo này sẽ giúp nâng cao trải nghiệm cho người dùng, giải quyết các vấn đề của người dùng tốt hơn. Digital Marketing: Công nghệ AI giúp việc thu thập dữ liệu và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả và chính xác hơn. Tài chính: AI có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường...

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) được xem là một trong những công nghệ quan trọng hàng đầu không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn thế giới. Sự đầu tư vào trí tuệ nhân tạo của các doanh nghiệp, tập đoàn lớn đã cho thấy tiềm năng phát triển của lĩnh vực này trong tương lai. Cùng Station D khám phá lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo Việt Nam và những cơ hội thách thức khi theo đuổi ngành này bạn nhé!

Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm tạo ra các hệ thống và chương trình máy tính có khả năng tự học, tự hiểu, và tự đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mục đích của AI là tạo ra các hệ thống thông minh giúp cho con người giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, giao thông, kinh tế, giáo dục đến công nghiệp, nông nghiệp và quân sự.

Ngành trí tuệ nhân tạo là gì?Ngành trí tuệ nhân tạo là gì?

Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hằng ngày, trong nhiều lĩnh vực. Một số ứng dụng nổi bật có thể kể đến như:

  • Trợ lý ảo: Các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant, Siri,… đều được xây dựng dựa trên AI. Những trợ lý ảo này sẽ giúp nâng cao trải nghiệm cho người dùng, giải quyết các vấn đề của người dùng tốt hơn.
  • Digital Marketing: Công nghệ AI giúp việc thu thập dữ liệu và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả và chính xác hơn.
  • Tài chính: AI có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường tài chính, tối ưu hóa các quy trình giao dịch và giảm thiểu rủi ro.
  • Y tế: AI có thể giúp trong việc chẩn đoán bệnh và thiết kế kế hoạch điều trị. Hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu y tế để dự đoán nguy cơ mắc bệnh và tối ưu hóa chẩn đoán và điều trị.
  • Giao thông: AI có thể được sử dụng để giảm thiểu tai nạn giao thông bằng cách dự đoán nguy cơ tai nạn và đưa ra cảnh báo kịp thời cho người lái xe.

Những ứng dụng này chỉ là một phần nhỏ trong những ứng dụng của AI. Có rất nhiều lĩnh vực khác mà AI có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong cuộc sống hàng ngày của con người.

Tham khảo việc làm trí tuệ nhân tạo hấp dẫn trên Station D!

Tiềm năng và cơ hội việc làm ngành trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam

Theo Forber.com (ngày 22.02.2023), chỉ số sẵn sàng cho trí tuệ nhân tạo của Việt Nam đã đạt mức 51,82/100, tăng 14 bậc so với năm ngoái và vượt qua mức trung bình toàn cầu là 47,72. Điều này cho thấy dấu hiệu tích cực về khả năng tiếp cận trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam, đồng thời cũng là thách thức khi nguồn nhân lực AI vẫn còn thiếu rất nhiều.

Các công ty hàng đầu trên thế giới như Google, Facebook. Amazon,… đang đầu tư rất nhiều kinh phí để phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo. Các startup AI cũng tăng theo cấp số nhân. Tại Việt Nam, việc đầu tư vào AI đang tăng lên, với sự xuất hiện của các công ty và tổ chức nghiên cứu như FPT AI, VinAI Research, Viettel AI và Vingroup AI Institute. Các doanh nghiệp khác cũng đang tìm kiếm nhân lực có kỹ năng AI để cải thiện hiệu quả kinh doanh của mình.

Với sự phát triển của AI, các cơ hội việc làm trong ngành này sẽ tiếp tục tăng lên trong tương lai, đặc biệt là trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, sản xuất và bán lẻ. Đây là cơ hội tuyệt vời để bạn gia nhập vào.

Ngành trí tuệ nhân tạo học những gì?

Hiện nay, ngành Trí tuệ nhân tạo tập trung chủ yếu vào hai chuyên ngành Machine learning và Deep learning. Tuy nhiên, để tiếp cận và bắt đầu học hai chuyên ngành này, người học cần phải có nền tảng về Khoa học máy tính, bao gồm kiến thức về Toán, ngôn ngữ lập trình, quản trị hệ cơ sở dữ liệu, lập trình và phát triển phần mềm, thuật toán,…

Machine learning và Deep learningMachine learning và Deep learning

Sau khi nắm vững cơ bản, người học có thể theo đuổi các kiến thức chuyên sâu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý dữ liệu hình ảnh/dữ liệu giọng nói, tạo lập phần mềm hệ thống, và nhiều môn học khác như Robot học, Mạng thần kinh nhân tạo, Kỹ thuật phần mềm, v.v. Bên cạnh đó, sinh viên học ngành Trí tuệ nhân tạo cần phải có các kỹ năng lập trình, ngoại ngữ và nghiên cứu để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này.

Lưu ý rằng còn tùy thuộc vào mỗi trường mà chương trình đào tạo ngành AI có thể sẽ khác nhau. Bạn nên xem xét kỹ về danh sách các môn học và chương trình giảng dạy trước khi quyết định đăng ký vào trường nào đó.

Một số môn học ngành AI bạn có thể sẽ phải học:

  • Nguyên tắc cơ bản của Trí tuệ nhân tạo
  • Nguyên lý lập trình và tính toán
  • Kỹ thuật phần mềm
  • Mạng thần kinh nhân tạo
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Thị giác máy tính
  • Robot học
  • Machine Learning
  • Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực cụ thể

Tố chất cần thiết để học trí tuệ nhân tạo

Để học và thành công trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, cần phải có những tố chất sau:

  • Sự tò mò và sáng tạo: Để giải quyết các vấn đề phức tạp và phát triển các giải pháp mới, cần phải có sự tò mò và sáng tạo trong tư duy.
  • Khả năng tư duy logic và phân tích: Khả năng phân tích và giải quyết vấn đề là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
  • Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm: Trí tuệ nhân tạo thường là công việc đòi hỏi sự độc lập và cộng tác với những người khác trong cùng một dự án.
  • Sự đam mê: Cần có sự đam mê với lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo để có thể học tập và phát triển thành chuyên gia trong lĩnh vực này.
  • Ngoại ngữ: Trong một số trường hợp, sự thành công trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi khả năng giao tiếp bằng một hoặc nhiều ngoại ngữ.

Làm gì sau khi tốt nghiệp trí tuệ nhân tạo?

Software EngineerSoftware Engineer

Sau khi tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo (AI), bạn có thể đi vào nhiều lĩnh vực khác nhau, tùy thuộc vào sở thích, năng lực và mục tiêu của bạn. Dưới đây là một số lựa chọn phổ biến sau khi tốt nghiệp:

  • Kỹ sư phần mềm (Software Engineer): Tập trung vào việc thiết kế cũng như chịu trách nhiệm phát triển các chương trình và hệ thống kỹ thuật số. Công việc của họ có thể bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình máy học và đánh giá hiệu quả của các mô hình đó.
  • Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer): Để trở thành một kỹ sư học máy giỏi, bạn cần sử dụng các mô hình dự đoán và có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn. Kỹ năng lập trình, kiến thức toán học và am hiểu sâu về các phương pháp phát triển agile sẽ là những yếu tố quan trọng khi ứng tuyển vào các vị trí học máy.
  • Kỹ sư siêu dữ liệu (Big Data Engineer): Big Data Engineer là người chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Để được tuyển dụng, ứng viên cần có kinh nghiệm lập trình với C++, Java, Python hoặc Scala. Ngoài ra, họ cần có kiến thức chuyên sâu và kinh nghiệm về khai thác, trực quan hóa và di chuyển dữ liệu.
  • Lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP): Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang tuyển dụng các lập trình viên có khả năng tư duy về lập trình ngôn ngữ, bởi vì sự phổ biến của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực này đang ngày càng tăng cao. Ví dụ như chatbots, trợ lý ảo trên điện thoại thông minh, và nhiều ứng dụng khác.
  • AI Researcher: Nhà nghiên cứu AI (AI Researcher) là một chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chuyên thực hiện các nghiên cứu chuyên sâu trong nhiều lĩnh vực như Machine Learning, Deep Learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot. Công việc của họ bao gồm phát triển các thuật toán mới, tạo ra nguyên mẫu phần mềm, và công bố các phát hiện quan trọng trên các tạp chí khoa học hàng đầu.
  • AI Analyst: AI Analyst là một chuyên gia đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác và phân tích dữ liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Công việc của họ bao gồm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra cái nhìn sâu sắc về hiệu suất và hiệu quả của các hệ thống và ứng dụng AI. Dựa trên những phân tích này, họ đề xuất các cơ hội cải tiến và giúp tổ chức đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Học ngành Trí tuệ nhân tạo ở đâu?

Việc chọn trường để học ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) phụ thuộc vào nhiều yếu tố như chất lượng đào tạo, cơ hội thực hành, và môi trường nghiên cứu. Dưới đây là một số gợi ý về các trường đại học nổi tiếng ở Việt Nam và quốc tế, nơi bạn có thể theo học ngành AI:

Đại học Bách khoa Hà Nội

Đại học Bách khoa Hà NộiĐại học Bách khoa Hà Nội

Đây là ngôi trường có chương trình đào tạo kỹ thuật cao, trong đó ngành Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (Data Science and AI) là một trong những ngành mũi nhọn. Chương trình được thiết kế và giảng dạy bởi các giáo sư hàng đầu trong nước và quốc tế, dạy 100% bằng tiếng Anh.

Đại học Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia TPHCM

Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia TPHCMĐại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia TPHCM

UIT là một trong những trường đại học hàng đầu Việt Nam về công nghệ thông tin. Chương trình học ngành AI được xây dựng trên nền tảng về Khoa học máy tính, tăng cường kiến thức chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo và khả năng ứng dụng liên ngành cho sinh viên.

Đại học Khoa học tự nhiên – Đại học Quốc gia TPHCM

Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia TPHCMĐại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia TPHCM

Đại học Khoa học tự nhiên là trường đầu tiên ở khu vực phía Nam đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI). Chương trình học của trường cung cấp cho sinh viên những kiến thức về các lĩnh vực cốt lõi của AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và thị giác máy tính. Trường đã mạnh dạn đầu tư hơn 70 tỷ đồng cho các phòng thí nghiệm chuyên sâu về AI, các hệ thống thông minh để hỗ trợ cho quá trình học tập của sinh viên.

Điểm chuẩn ngành Trí tuệ nhân tạo của các trường

Dưới đây là tổng hợp điểm chuẩn ngành Trí tuệ nhân tạo năm 2024 của các trường tại Việt Nam (điểm chuẩn theo phương thức xét tuyển điểm thi THPT Quốc gia):

Trường Ngành tuyển sinh Điểm chuẩn
Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TPHCM Trí tuệ nhân tạo 28.30
Đại học Bách khoa Hà Nội Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (CT tiên tiến) 28.22
Đại học Khoa học tự nhiên – ĐHQG TPHCM Trí tuệ nhân tạo 27.70
Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM Robot và trí tuệ nhân tạo (đào tạo bằng tiếng Việt) 25.66
Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội Trí tuệ nhân tạo 27.12
Đại học Kinh tế Quốc dân Trí tuệ nhân tạo (Toán hệ số 2) 34.05
Đại học Công nghiệp Hà Nội Robot và trí tuệ nhân tạo 25.01

Tổng kết

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo (AI) tuy là một ngành khá mới nhưng cơ hội việc làm trong tương lai vô cùng rộng mở. Hy vọng rằng bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về ngành trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam. Đừng quên theo dõi Station D để cập nhật thêm nhiều tin tức công nghệ mới nhất nhé!

Xem thêm:

Xem thêm tuyển dụng IT mới nhất tại Station D

Bài viết liên quan

Thị trường EdTech Vietnam- Nhiều tiềm năng nhưng còn bị bỏ ngỏ tại Việt Nam

Thị trường EdTech Vietnam- Nhiều tiềm năng nhưng còn bị bỏ ngỏ tại Việt Nam

Lĩnh vực EdTech (ứng dụng công nghệ vào các sản phẩm giáo dục) trên toàn cầu hiện nay đã tương đối phong phú với nhiều tên tuổi lớn phân phối đều trên các hạng mục như Broad Online Learning Platforms (nền tảng cung cấp khóa học online đại chúng – tiêu biểu như Coursera, Udemy, KhanAcademy,…) Learning Management Systems (hệ thống quản lý lớp học – tiêu biểu như Schoology, Edmodo, ClassDojo,…) Next-Gen Study Tools (công cụ hỗ trợ học tập – tiểu biểu như Kahoot!, Lumosity, Curriculet,…) Tech Learning (đào tạo công nghệ – tiêu biểu như Udacity, Codecademy, PluralSight,…), Enterprise Learning (đào tạo trong doanh nghiệp – tiêu biểu như Edcast, ExecOnline, Grovo,..),… Hiện nay thị trường EdTech tại Việt Nam đã đón nhận khoảng đầu tư khoảng 55 triệu đô cho lĩnh vực này nhiều đơn vị nước ngoài đang quan tâm mạnh đến thị trường này ngày càng nhiều hơn. Là một trong những xu hướng phát triển tốt, và có doanh nghiệp đã hoạt động khá lâu trong ngành nêu tại infographic như Topica, nhưng EdTech vẫn chỉ đang trong giai đoạn sơ khai tại Việt Nam. Tại Việt Nam, hệ sinh thái EdTech trong nước vẫn còn rất non trẻ và thiếu vắng nhiều tên tuổi trong các hạng mục như Enterprise Learning (mới chỉ có MANA), School Administration (hệ thống quản lý trường học) hay Search (tìm kiếm, so sánh trường và khóa học),… Với chỉ dưới 5% số dân công sở có sử dụng một trong các dịch vụ giáo dục online, EdTech cho thấy vẫn còn một thị trường rộng lớn đang chờ được khai phá. *** Vừa qua Station D đã công bố Báo cáo Vietnam IT Landscape 2019 đem đến cái nhìn toàn cảnh về các ứng dụng công...

By stationd
Bộ cài đặt Laravel Installer đã hỗ trợ tích hợp Jetstream

Bộ cài đặt Laravel Installer đã hỗ trợ tích hợp Jetstream

Bài viết được sự cho phép của tác giả Chung Nguyễn Hôm nay, nhóm Laravel đã phát hành một phiên bản chính mới của “ laravel/installer ” bao gồm hỗ trợ khởi động nhanh các dự án Jetstream. Với phiên bản mới này khi bạn chạy laravel new project-name , bạn sẽ nhận được các tùy chọn Jetstream. Ví dụ: API Authentication trong Laravel-Vue SPA sử dụng Jwt-auth Cách sử dụng Laravel với Socket.IO laravel new foo --jet --dev Sau đó, nó sẽ hỏi bạn thích stack Jetstream nào hơn: Which Jetstream stack do you prefer? [0] Livewire [1] inertia > livewire Will your application use teams? (yes/no) [no]: ... Nếu bạn đã cài bộ Laravel Installer, để nâng cấp lên phiên bản mới bạn chạy lệnh: composer global update Một số trường hợp cập nhật bị thất bại, bạn hãy thử, gỡ đi và cài đặt lại nha composer global remove laravel/installer composer global require laravel/installer Bài viết gốc được đăng tải tại chungnguyen.xyz Có thể bạn quan tâm: Cài đặt Laravel Làm thế nào để chạy Sql Server Installation Center sau khi đã cài đặt xong Sql Server? Quản lý các Laravel route gọn hơn và dễ dàng hơn Xem thêm Tuyển dụng lập trình Laravel hấp dẫn trên Station D

By stationd
Principle thiết kế của các sản phẩm nổi tiếng

Principle thiết kế của các sản phẩm nổi tiếng

Tác giả: Lưu Bình An Phù hợp cho các bạn thiết kế nào ko muốn làm code dạo, design dạo nữa, bạn muốn cái gì đó cao hơn ở tầng khái niệm Nếu lập trình chúng ta có các nguyên tắc chung khi viết code như KISS , DRY , thì trong thiết kế cũng có những nguyên tắc chính khi làm việc. Những nguyên tắc này sẽ là kim chỉ nam, nếu có tranh cãi giữa các member trong team, thì cứ đè nguyên tắc này ra mà giải quyết (nghe hơi có mùi cứng nhắc, mình thì thích tùy cơ ứng biến hơn) Tìm các vị trí tuyển dụng designer lương cao cho bạn Nguyên tắc thiết kế của GOV.UK Đây là danh sách của trang GOV.UK Bắt đầu với thứ user cần Làm ít hơn Thiết kế với dữ liệu Làm mọi thứ thật dễ dàng Lặp. Rồi lặp lại lần nữa Dành cho tất cả mọi người Hiểu ngữ cảnh hiện tại Làm dịch vụ digital, không phải làm website Nhất quán, nhưng không hòa tan (phải có chất riêng với thằng khác) Cởi mở, mọi thứ tốt hơn Bao trừu tượng luôn các bạn, trang Gov.uk này cũng có câu tổng quát rất hay Thiết kế tốt là thiết kế có thể sử dụng. Phục vụ cho nhiều đối tượng sử dụng, dễ đọc nhất nhất có thể. Nếu phải từ bỏ đẹp tinh tế – thì cứ bỏ luôn . Chúng ta tạo sản phẩm cho nhu cầu sử dụng, không phải cho người hâm mộ . Chúng ta thiết kế để cả nước sử dụng, không phải những người đã từng sử dụng web. Những người cần dịch vụ của chúng ta nhất là những người đang cảm thấy khó sử dụng dịch...

By stationd
Applicant Tracking System là gì? ATS hoạt động ra sao

Applicant Tracking System là gì? ATS hoạt động ra sao

Công nghệ phát triển hướng đến giải quyết và cải tiến cho mỗi quy trình, hoạt động của doanh nghiệp cũng như đời sống. Đối với lĩnh vực tuyển dụng, sự xuất hiện của phần mềm ATS (Applicant Tracking System) mang đến nhiều thay đổi đáng kể, cả đối với nhà tuyển dụng và ứng viên. Vậy phần mềm ATS là gì? Chúng được sử dụng ra sao? Những thắc mắc về phần mềm ATS trong tuyển dụng sẽ được Station D giải đáp tại bài viết dưới đây. Hệ thống sàng lọc ứng viên ATS (Applicant Tracking System) Applicant Tracking System là gì? Applicant Tracking System (ATS) hay còn gọi là Hệ thống quản lý hồ sơ ứng viên là phần mềm quản lý quy trình tuyển dụng từ đầu đến cuối một cách tự động hóa. ATS được thiết kế để giúp nhà tuyển dụng tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc thu thập, sắp xếp và sàng lọc hồ sơ các ứng viên. Các tính năng nổi bật của Applicant Tracking System Các tính năng nổi bật của Applicant Tracking System Applicant Tracking System (ATS) là một công cụ quan trọng giúp các công ty quản lý quy trình tuyển dụng hiệu quả hơn. Cùng chúng tôi điểm qua các tính năng nổi bật của ATS: Sàng lọc và quản lý hồ sơ ứng viên Khả năng tìm kiếm và sàng lọc ứng viên là một trong các tính năng nổi bật nhất của ATS. Với việc sử dụng từ khóa và tiêu chí cụ thể, hệ thống có thể nhanh chóng tìm kiếm và sàng lọc các hồ sơ phù hợp, tự động loại bỏ những ứng viên không đạt yêu cầu. Điều này giúp nhà tuyển dụng tập trung vào những ứng viên...

By stationd
Hiểu về trình duyệt – How browsers work

Hiểu về trình duyệt – How browsers work

Bài viết được sự cho phép của vntesters.com Khi nhìn từ bên ngoài, trình duyệt web giống như một ứng dụng hiển thị những thông tin và tài nguyên từ server lên màn hình người sử dụng, nhưng để làm được công việc hiển thị đó đòi hỏi trình duyệt phải xử lý rất nhiều thông tin và nhiều tầng phía bên dưới. Việc chúng ta (Developers, Testers) tìm hiểu càng sâu tầng bên dưới để nắm được nguyên tắc hoạt động và xử lý của trình duyệt sẽ rất hữu ích trong công việc viết code, sử dụng các tài nguyên cũng như kiểm thử ứng dụng của mình. Cách để npm packages chạy trong browser Câu hỏi phỏng vấn mẹo về React: Component hay element được render trong browser? Khi hiểu được cách thức hoạt động của trình duyệt chúng ta có thể trả lời được rất nhiều câu hỏi như: Tại sao cùng một trang web lại hiển thị khác nhau trên hai trình duyệt? Tại sao chức năng này đang chạy tốt trên trình duyệt Firefox nhưng qua trình duyệt khác lại bị lỗi? Làm sao để trang web hiển thị nội dung nhanh và tối ưu hơn một chút?… Hy vọng sau bài này sẽ giúp các bạn có một cái nhìn rõ hơn cũng như giúp ích được trong công việc hiện tại. 1. Cấu trúc của một trình duyệt Trước tiên chúng ta đi qua cấu trúc, thành phần chung và cơ bản nhất của một trình duyệt web hiện đại, nó sẽ gồm các thành phần (tầng) như sau: Thành phần nằm phía trên là những thành phần gần với tương tác của người dùng, càng phía dưới thì càng sâu và nặng về xử lý dữ liệu hơn tương tác. Nhiệm...

By stationd
Tối ưu tỉ lệ chuyển đổi với Google Optimize và Google Analytics

Tối ưu tỉ lệ chuyển đổi với Google Optimize và Google Analytics

Tối ưu tỷ lệ chuyển đổi là một trong những yếu tố quan trọng mà một Growth Marketer không thể bỏ qua. Google Analytics là công cụ hữu hiệu và phổ biến nhất giúp chúng ta theo dõi, đo lường và tối ưu tỷ lệ chuyển đổi. Số liệu từ Google Analytics giúp chúng ta nhìn ra điểm cần thay đổi để tăng tỷ lệ chuyển đổi. Theo dõi chuyển đổi là quá trình thiết yếu nhưng cũng rất “khó nhằn”. Ngày nay, mọi người đang sử dụng điện thoại di động nhiều hơn và thường xuyên hơn khi mua hàng trực tuyến. Việc tối ưu hóa website phiên bản di động rất quan trọng. Traffic đến từ mobile khá lớn và làm ảnh hưởng nhiều tới tỷ lệ chuyển đổi. Để xem website của bạn có hoạt động tốt trên mobile hay không như thế nào? Làm gì khi tỷ lệ chuyển đổi giảm? Website phiên bản di động của bạn có nội dung hấp dẫn không? Không có những nút điều hướng hành động? Trang bị lỗi …, những điều này có thể ảnh hưởng tới tỉ lệ chuyển đổi Google Analytics, hiểu được điều này, bạn sẽ có cơ sở để khắc phục và hoàn thiện website của mình. Hãy cùng đến với chủ đề “DÙNG GOOGLE ANALYTICS TỐI ƯU TỈ LỆ CHUYỂN ĐỔI TRÊN MOBILE” với sự chia sẻ của diễn giả Nguyễn Minh Đức, CEO IM GROUP tại Vietnam Mobile Day 2018 nhé

By stationd