Tech Radar · AI news
Cole Blog giúp bạn theo kịp xu hướng công nghệ, hiểu sâu cách ứng dụng AI/data/software trong công việc, và xây lộ trình nghề nghiệp bền vững tại thị trường Việt Nam.
Mỗi chuyên mục được thiết kế như một cluster nội dung: từ giải thích nền tảng, hướng dẫn thực hành đến góc nhìn chuyên gia.
Tin mới, xu hướng AI, công cụ developer đáng thử.
24 bàiAI/Data, IT Core, thuật ngữ và công cụ kỹ thuật.
67 bàiAI cho công việc, automation, no-code và dữ liệu.
16 bàiLộ trình học, portfolio, phỏng vấn và chuyển nghề.
22 bàiCase study, best practices và bài học từ chuyên gia.
14 bàiHướng dẫn end-to-end từ kiến trúc, code Python đến deploy lên Kubernetes, kèm những bài học khi hệ thống phục vụ 100k người dùng/ngày.
Data Mining (khai phá dữ liệu) là quá trình phân loại, sắp xếp và phân tích các tập hợp dữ liệu lớn…
Data Mining (khai phá dữ liệu) là quá trình phân loại, sắp xếp và phân tích các tập hợp dữ liệu lớn nhằm xác định…
Machine Learning Engineer (MLE) là kỹ sư chuyên biệt có nhiệm vụ đưa các mô hình machine learning từ giai đoạn nghiên cứu/thử nghiệm của…
CV Data Engineer là tài liệu hồ sơ xin việc chuyên biệt cho vị trí kỹ sư dữ liệu — cần thể hiện rõ năng…
Python cho Data Science là việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu và xây dựng…
Review khóa học Data Analyst hiện nay trên Google trả về hàng nghìn kết quả khác nhau. Từ các khóa học ngắn hạn miễn phí,…
Xem cách các đội kỹ thuật Việt Nam triển khai AI, data platform, automation và sản phẩm số trong doanh nghiệp thật.
Dùng AI để viết, phân tích, lập kế hoạch và hỗ trợ ra quyết định.
Tự động hóa quy trình lặp lại bằng workflow và API.
Xây công cụ nội bộ nhanh bằng Airtable, Make, Zapier.
Thiết kế dashboard, metric và thói quen dùng dữ liệu.
Từ tóm tắt insight khách hàng đến tạo brief nội dung, đây là các workflow đã thử trong doanh nghiệp Việt Nam.
Tập trung SQL, Python, pipeline, cloud và portfolio thực chiến.
Từ prompt, RAG, eval đến cách đưa mô hình vào sản phẩm.
Cách đọc API, model dữ liệu và viết requirement ít gây hiểu nhầm.
Framework đặt câu hỏi, trade-off kỹ thuật và ưu tiên roadmap.
Đội kỹ thuật mạnh không phải vì dùng công nghệ mới nhất, mà vì biết công nghệ nào đủ tốt cho bài toán kinh doanh hiện tại.
AI chỉ tạo ra giá trị khi được gắn vào workflow cụ thể. Nếu không đo được thời gian tiết kiệm, đó vẫn chỉ là demo đẹp.
Phân tích cách team cân bằng latency, chi phí inference và chất lượng recommendation.
Bài học về template requirement, review API và quản trị thay đổi trong tổ chức lớn.