Trung tâm gia sư Hà Nội giới thiệu đến bạn đọc các khóa học trực tuyến miễn phí được cung cấp bởi Google:

Khóa học tăng cường thương hiệu và mạng lưới LinkedIn (Strengthen your LinkedIn network and brand): LinkedIn là mạng xã hội tập trung vào đối tượng doanh nghiệp hoặc các cá nhân chuyên nghiệp có nhu cầu kết nối tìm việc, tuyển dụng và tìm kiếm cơ hội phát triển. Nếu bạn muốn tạo một hồ sơ online tốt để giới thiệu bản thân, hoặc đã có tài khoản LinkedIn và muốn nó mang lại nhiều lợi ích hơn thì khóa học này khá hữu ích. Học viên sẽ học cách viết email để có thể nhận phản hồi.

Khóa học khởi nghiệp (Get your starup start): Khóa học như đúng tên gọi của mình, giúp bạn khởi nghiệp, tham gia khóa học trực tuyến này, bạn sẽ viết nhiệm vụ và tầm nhìn cho dự án khởi nghiệp của chính mình, tìm hiểu về cách tìm cố vấn (mentor) của dự án và cách tập hợp thành viên trong nhóm. Khóa học dạy cách tìm kiếm nguồn tài chính cho doanh nghiệp khởi nghiệp và tạo một sân chơi để thu hút khách hàng tiềm năng cho các doanh nghiệp bắt đầu khởi nghiệp.

Khóa học tiếp thị trên ứng dụng (App marketing): Khóa học hướng đến những người muốn tạo và chạy ứng dụng nhưng nó cũng hữu ích cho bất cứ ai làm tiếp thị trực tuyến, trong đó có các chủ doanh nghiệp. Chương trình học giúp thiết lập chiến lược về xác định người dùng, tìm cách kết nối với họ và những gì bạn sẽ nói khi tìm thấy họ. Nội dung khóa học gồm nghiên cứu, lập kế hoạch, thực hiện và quan trọng nhất là làm thế nào để phát triển cơ sở người dùng.

Khóa học thiết kế sản phẩm (Product Design): Khóa học này sẽ giúp bạn tinh chỉnh ý tưởng của mình, tạo mô hình, thiết kế và kết nối với khách hàng tiềm năng để xác định xem sản phẩm có khả thi trên thị trường hay không. Điều này giúp bạn tránh tình trạng dành tâm huyết và công sức để tạo ra một sản phẩm mà mọi người không sẵn sàng đón nhận. Khóa học gồm cả lý thuyết lẫn bài thực hành về giá trị sản phẩm, các bài thực hành về UI/UX (thiết kế giao diện và trải nghiệm người dùng)… Thời gian học thiết kế sản phẩm khóa mất khoảng hai tháng của học viên.

Kháo học kiếm tiền từ ứng dụng (App monetization): Khóa học dành cho những người muốn tạo ứng dụng hoặc nội dung trực tuyến miễn phí và kiếm tiền từ đó. Với nhiều ngành công nghiệp và sản phẩm, làm thế nào để kiếm tiền từ những sản phẩm miễn phí là một thách thức khá phổ biến. Khóa học có giá trị ngay cả khi bạn không muốn bán ứng dụng nào.

Biên soạn bài viết, trung tâm gia sư tại Hà Nội.

Ngôn ngữ lập trình Java
Java là một trong những ngôn ngữ lâu đời và được sử dụng nhiều nhất trên thế giới. Java đặc biệt dành riêng cho các nhà khoa học dữ liệu có triển vọng. Đôi khi, công ty yêu cầu bạn làm một nghiên cứu dữ liệu dựa trên nguồn dữ liệu trong cơ sở hạ tầng sẵn có. Điều đó có nghĩa là các mô hình thống kê của bạn phải được viết với ngôn ngữ Java để có khả năng tương tác cao. Các framework như Apache Spark, Hadoop và Hive ngày càng phổ biến trong môi trường thương mại, khiến Java trở thành một trong những ngôn ngữ được các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu.

Ngôn ngữ lập trình Python
Ngôn ngữ lập trình Python đóng nhiệm vụ quan trọng liên quan đến lập trình chung như phát triển các ứng dụng web hay máy tính để bàn. Ngôn ngữ lập trình Python cho quyền truy cập vào một loạt các thư viện phân tích dữ liệu thông qua mục Python Package như các mô-đun phổ biến NumPy và SciPy. Hai mô-đun này cho phép bạn thực hiện các nhiệm vụ cơ bản trong phân tích dữ liệu là số hóa trên các mảng và ma trận đa chiều cũng như thực hiện tính toán các tín hiệu, hình ảnh. Có nhiều thư viện Python khác giúp cho việc phân tích dữ liệu của bạn đơn giản hơn như bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK), cho phép phân tích và thống kê các ngôn ngữ tự nhiên. Tính vô hạn của các thư viện Python dành riêng cho khoa học dữ liệu khiến Python trở thành một lựa chọn tiên quyết của người mới bắt đầu và các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp.

Ngôn ngữ lập trình chương trình R
Ross Ihaka và Robert Gentleman lần đầu ra mắt ngôn ngữ R với mục đích thiết kế chương trình để thực hiện phân tích dữ liệu, thống kê và tính toán trực quan trên các tập dữ liệu lớn tốt hơn và thân thiện với người dùng. Nền tảng vững chắc của ngôn ngữ trong lĩnh vực thống kê và hiển thị dữ liệu đã khiến nó trở nên phổ biến nhanh chóng trong phân tích dữ liệu thương mại và là lựa chọn của đa số các nhà khoa học dữ liệu. Đối với người mới bắt đầu, R có cách thức hoạt động khá dễ, nguồn tài liệu mở rộng và nhiều chức năng giúp đơn giản hóa các quy trình phân tích dữ liệu phức tạp cho lập trình viên.

Ngôn ngữ lập trình Scala
Scala nổi lên trong giới khoa học dữ liệu sau khi chức năng Spark – một công cụ xử lý dữ liệu viết hoàn toàn bằng Scala được các nhà phát triển cập nhật. Spark cho phép thu thập dữ liệu một cách trực quan hơn; làm sạch, xử lý dữ liệu; ngoài ra, mã được viết bằng ngôn ngữ Scala thường vận hành nhanh hơn. Bạn có thể phân tích số lượng dữ liệu lớn nhanh hơn so với các ngôn ngữ khác. Ngoài ra, việc viết mã Scala tương đối dễ do cú pháp đơn giản, dễ dàng duy trì các kho lưu trữ lớn của mã Scala.

Ngôn ngữ lập trình Julia
Đây là ngôn ngữ lập trình được phát triển từ ứng dụng nền tảng dành riêng cho khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ hướng tới các chức năng tính toán khoa học, khai thác dữ liệu, học máy và tính toán song song. Ngôn ngữ lập trình Julia nhanh chóng trở thành một trong những ngôn ngữ với khả năng vận hành “thần tốc” trên các tập dữ liệu lớn. Chúng giải quyết bất kỳ lỗi thường gặp nào mà các ngôn ngữ lập trình khác không được thiết kế đặc biệt mà khoa học dữ liệu hay mắc phải.

Ngôn ngữ lập trình Matlab
Matlab được phát triển bởi Jack Little, Moler và Steve Bangert, người sáng lập MathWorks. Ngôn ngữ này tập hợp chức năng tính toán, hình dung và lập trình vào ứng dụng duy nhất. Điều này khiến Matlab trở thành một công cụ hữu ích để phân tích, thăm dò và hiển thị dữ liệu mà không cần thư viện hoặc mô-đun ngoài. Ngôn ngữ lập trình Matlab đã trở thành công cụ phân tích dữ liệu chính cho cộng đồng học thuật trong vài thập kỷ qua và cực kỳ hữu dụng.

Biên soạn trung tâm gia sư Hà Nội  https//:giasu.org

Để hoàn thành tốt các bài thi Matching Headings trong IELTS Reading, bạn cần chú ý 5 vấn đề sau đây để đạt kết quả tốt:

1. Chú ý đọc đề bài trước khi đọc câu hỏi: Nên đọc kỹ đề bài trước (câu hỏi). Cần xem kỹ đề những câu hỏi yêu cầu bạn tìm headings cho những đoạn văn nào. Đôi khi (không thường xuyên nhưng vẫn có thể xảy ra) có tất cả 8 đoạn văn từ A-H nhưng bạn chỉ cần làm từ đoạn B-H, đừng mất thời gian tìm headings cho cả đoạn A. Để ý kỹ xem đã có tiêu đề nào được sử dụng để làm ví dụ không và gạch luôn đi (nếu có) để tránh gây nhầm lẫn.

2. Chú ý đọc các headings và gạch chân keywords: Không nên kỳ vọng, trong bài thi sẽ có các từ giống trong đoạn văn, khoảng 90% là những từ này sẽ được paraphrase để kiểm tra khả năng sử dụng từ vựng. Một số từ chuyên ngành hay đặc thù khó paraphrase thì thường vẫn được giữ nguyên. Đề thi sẽ sắp xếp cho từ trong headings và từ trong bài đọc giống nhau để bạn có thể nhầm lẫn. “Scan meaning, not just key words” – hãy chú ý đến ngữ nghĩa của cả đoạn sẽ dễ làm bài hơn

3. Lướt qua các thông tin phụ: Lướt qua các thông tin thừa để thu thập ý chính. Một số thành phần thừa  nên đọc lướt hoặc bỏ qua như sau:
– Trong một cụm danh từ dài, bạn chỉ cần bắt được danh từ chính, bỏ đi các phần khác. Ví dụ: đọc “The significant role of parents in children development”, chỉ cần nhớ từ role, hoặc parents’ role.
– Bỏ qua phần giải thích mở rộng, ví dụ: “Different means of public transportation such as bus, train, subway…” đến đây bạn chỉ cần đọc từ public transportation và bỏ qua hết các ví dụ mở rộng vì chúng không mang thông tin chính.
– Bỏ qua các trạng từ (có đuôi -ly)
– Trong các câu phức có hai mệnh đề chỉ nguyên nhân – kết quả thì bạn chỉ chú ý đến kết quả. Ví dụ: “According to (clause 1), (clause 2)”, bạn đọc được “according to” thì ngay lập tức bỏ qua clause 1 và đi tìm clause 2 (sau dấu phẩy) mang thông tin chính.

4. Tạm cho qua các câu hỏi chưa chắc chắn: Nếu phân vân giữa 2 tiêu đề cho cùng 1 đoạn văn, hãy bỏ qua và làm các câu tiếp theo để không mất thời gian

5. Không nên tốn quá nhiều thời gian cho 1 câu hỏi: Không nên mất quá nhiều thời gian cho 1 câu hỏi, nếu quá khó hãy cho qua, làm các câu khác, sau đó quay lại câu hỏi này nếu vẫn còn thời gian.

Sưu tầm bài viết do trung tâm gia sư Hà Nội, https://giasu.org