Góc công nghệ

Automation Test là một phần trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm và được xem như cánh tay phải hỗ trợ đắc lực trong việc kiểm tra chương trình, source code. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất, giảm thiểu thời gian, lỗi, cũng như sự nhàm chán so với kiểm thử thủ công (Manual Test). Vậy Automation Test là gì và Tester cần những kỹ năng gì để làm được Automation Test trong dự án; bài viết hôm nay chúng ta cùng nhau trả lời cho câu hỏi trên nhé.

Automation Test là gì?

Để thực hiện được công việc kiểm thử một cách tự động thì chúng ta cần sử dụng đến các công cụ kiểm thử gọi là Automation Testing Tool; sau đó viết các đoạn mã (script) tùy theo từng công cụ để cung cấp đầu vào theo từng testcase; phần mềm kiểm thử tự động sẽ hỗ trợ chạy chương trình và thực hiện việc kiểm thử, sau đó cho đầu ra với kết quả tương ứng PASS/FAIL theo từng testcase.

Một số phần mềm kiểm thử tự động nổi tiếng hiện nay gồm:

• Selenium: phần mềm mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí, hỗ trợ hoạt động trên trình duyệt với nhiều nền tảng khác nhau như MacOS, Windows, Linux, … cho các ứng dụng Web. Selenium hỗ trợ bạn viết script bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau từ Java, JavaScript, Python,…
• Appium: là phần mềm kiểm thử tự động mã nguồn mở dành cho các ứng dụng di động, hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Java, Python, C#, …. Appium có thể sử dụng cho việc kiểm thử các ứng dụng chạy trên nền tảng Android, iOS cho cả các thiết bị giả lập và thiết bị thực.
• Cypress: là một công cụ kiểm tra giao diện người dùng cho các ứng dụng Web, chạy được trên Windows, Linux và macOS giúp thực thi được nhiều loại test như End-to-End, test tích hợp hay Unit Test.
• Postman: Postman được biết đến là một công cụ cho phép chúng ta thao tác với API, phổ biến là REST API. Ngoài ra thì Postman cũng là một công cụ kiểm tra tự động hóa được sử dụng khi kiểm thử API đồng thời tích hợp các công cụ CI/CD phổ biến.
• Apache Jmeter: một công cụ mã nguồn mở nổi tiếng dành cho việc kiểm thử hiệu suất 1 cách tự động, chủ yếu dành cho các ứng dụng Web.

Quy trình thực hiện kiểm thử tự động

Việc quyết định có lựa chọn Automation Test để thực hiện việc kiểm thử trong quá trình thực hiện dự án hay không phụ thuộc chủ yếu vào tính chất, đặc thù của dự án và khả năng đáp ứng của các thành viên trong team dự án. Kiểm thử tự động đòi hỏi tester cần có kỹ năng viết code hay script cho các công cụ Auto Test.

Sau khi xác định lựa chọn Automation Test cho dự án, các bước tiếp theo sẽ được thực hiện để đảm bảo quy trình kiểm thử tự động được thực hiện:

1. Lựa chọn phần mềm kiểm thử

Kiểm thử tự động sẽ được thực hiện bởi một phần mềm (công cụ) kiểm thử nhất định, mỗi phần mềm sẽ có những đặc thù và phục vụ cho những ứng dụng khác nhau; vì vậy bạn nên cân nhắc những điểm sau khi lựa chọn phần mềm:

Ngôn ngữ mà phần mềm hỗ trợ: Java, JavaScript, Python,….

Phần mềm hỗ trợ những loại kiểm thử nào: kiểm thử tích hợp, kiểm thử đơn vị, kiểm thử hệ thống,…

Phần mềm hoạt động trên nền tảng nào: Web, Desktop app, Mobile app, …

Chức năng báo cáo của phần mềm hay xuất dữ liệu đầu ra có đảm bảo để phù hợp với yêu cầu của dự án

2. Xác định phạm vi test tự động

Kiểm thử tự động sẽ phù hợp với những bài toán có những đặc điểm như dưới đây:

• Lượng dữ liệu cần kiểm thử lớn
• Khả năng sử dụng lại các testcase cao ở nhiều màn hình hay chức năng
• Sự phức tạp của yêu cầu kiểm thử mà Manual Test khó thực hiện được; chẳng hạn như yêu cầu về số lượng truy cập lớn cùng 1 thời điểm
• Tính khả thi về mặt logic kiểm tra kết quả: chẳng hạn như rất khó để sử dụng Auto test cho việc xác định về mặt UX của ứng dụng

Từ những đặc điểm trên chúng ta sẽ xác định ra được phạm vi mà Automation Test nên được áp dụng vào dự án của mình.

3. Lên kế hoạch thiết kế testcase, viết script (code) thực thi

Giai đoạn này, kiểm thử tự động sẽ dựa trên các testcase cụ thể và chuyển nó thành source code hay script cho phần mềm kiểm thử tương ứng. Nó khá giống với việc chúng ta lập trình viết ra ứng dụng. Việc phát triển source code kiểm thử tự động cũng có thể phát triển thành các bộ kiểm thử tự động có khả năng tái sử dụng trong các dự án, chức năng, màn hình sau này.

4. Thực thi kiểm thử tự động 

5. Cập nhật và bảo trì

Như đã đề cập ở trên, mỗi tập hợp Automation Test case đều có thể xem là một dự án nhỏ. Để tối ưu hóa và tái sử dụng một cách hiệu quả, đội kiểm thử cần có sự cập nhật chỉnh sửa và bảo trì thường xuyên đáp ứng được nhu cầu và sự thay đổi của phần mềm, ứng dụng.

Tester cần kỹ năng gì để làm Automation Testing?

Nếu bạn đang là một Tester và muốn trở thành một Automation Tester; hãy cứ cố gắng trước hết để nắm được các kiến thức liên quan đến kiểm thử; các loại kiểm thử; các kỹ thuật kiểm thử. Bất cứ kỹ thuật nào trong Automation Test đều dựa trên những kiến thức cơ bản về kiểm thử, vì vậy hãy xem AutoTest như một công cụ để phát triển, mở rộng khả năng nghề nghiệp hơn là một hướng đi riêng biệt.

Với một Automation Tester, bạn cần được trang bị thêm các kiến thức như sau:

• Nguyên lý nhận dạng objects: cách để tìm kiếm và lấy ra đúng phần tử cần thao tác trên ứng dụng thông qua HTML hay Xpath
• Lựa chọn sử dụng phần mềm kiểm thử tự động: Mặc dù mỗi phần mềm kiểm thử tự động sẽ có cách viết khác nhau, tuy nhiên nguyên lý hoạt động đều khá tương đồng. Bạn nên bắt đầu bằng những phần mềm phổ biến như Selenium cùng sự hỗ trợ lớn từ cộng đồng
• Sử dụng tốt một ngôn ngữ lập trình cho việc viết source code autotest
• Các kỹ năng về coding, debugging và cách sử dụng các IDE
• Thường xuyên học hỏi, update các kiến thức mới, công nghệ, phần mềm liên quan đến Automation Testing.

Kết bài

Kiểm thử tự động là một mảng con trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm và đang có xu hướng phát triển và ngày càng có vai trò quan trọng hơn trong phát triển dự án. Trở thành một Automation Tester có thể là hướng đi tốt dành cho sự nghiệp của bạn. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu được Automation Test là gì và bạn sẽ cần trang bị kỹ năng gì để làm được kiểm thử tự động. Cảm ơn các bạn đã đọc và hẹn gặp lại trong các bài viết tiếp theo của mình.

Kỹ sư cầu nối là một vị trí thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin và đang ngày càng có nhu cầu tuyển dụng nhiều hơn. Cùng VietIS Edu tìm hiểu về kỹ sư cầu nối là gì ngay sau đây nhé.

1. BrSE là gì ?

Kỹ sư cầu nối Tiếng Anh là Bridge System Engineer (BrSE). Như tên gọi, đây là vị trí đóng vai trò làm cầu nối giữa khách hàng và đội ngũ phát triển sản phẩm trong các dự án Công nghệ thông tin hợp tác cùng Nhật Bản. Trong mỗi dự án, BrSE Tiếng Nhật cần đảm bảo sự thông hiểu nhau giữa các bên, quản lý tiến độ các công việc. 

Trên thị trường tuyển dụng ngành IT, Kỹ sư cầu nối (BrSE) là một vị trí đặc biệt và luôn thiếu nhân lực trầm trọng, do nó yêu cầu người trong ngành vừa phải biết về ngôn ngữ để giao tiếp với khách hàng, lại vừa phải biết về công nghệ, để có thể tư vấn, đề xuất, trao đổi với khách hàng, người trong nội bộ công ty về các sản phẩm phần mềm.

Để thực hiện vai trò này, kỹ sư cầu nối cần có kiến thức vững về kỹ thuật cùng khả năng giao tiếp bằng tiếng Nhật, ít nhất là ở trình độ N2 trở lên.

2.Tất tần tật những điều cần biết về kỹ sư cầu nối

2.1.Tại sao cần đến Brse – kỹ sư cầu nối

Trong bất cứ giai đoạn nào kỹ sư cầu nối cũng cần có mặt và kết nối giữa khách hàng và đội phát triển. Công việc của nghề này được chia thành nhiều nhánh khác nhau. Hiệu quả công việc thay đổi theo từng giai đoạn quy mô, tính chất công việc. Chính vì vậy, vai trò của kỹ sư cầu nối là gì đã được chúng tôi tóm tắt như sau:

Bridge System Engineer (BrSE) = Developer + Business Analyst + Tester + Project Manager (PM)

Trong giai đoạn chào hàng, các công ty thường sẽ không xây dựng một team chuyên môn hóa cao. Điều này vốn dĩ là không cần thiết, nếu có thành lập cũng sẽ dẫn đến việc thừa nhân lực. Trong giai đoạn này, kỹ sư cầu nối hay Brse có thể làm từ A đến z. Brse sẽ chủ động liên hệ khách hàng, lên kế hoạch, trực tiếp code và gửi test sản phẩm demo để chào hàng.  Như vậy chúng ta có thể gói gọn công việc của kỹ sư cầu nối trong giai đoạn này là:

BrSE = BA + PM + Dev + Tester

2.2.Công việc của một kỹ sư cầu nối là gì?

Công việc hàng ngày

Bạn có thắc mắc công việc hằng ngày của một BrSE là gì không? Kỹ sư cầu nối tùy thuộc vào mỗi lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp mà có công việc khác nhau. Tuy nhiên đa phần là cần thực hiện khá nhiều công việc hàng ngày bao gồm:

• Quản lí và xử lý email, công việc liên lạc với khách hàng.
• Lập kế hoạch hàng ngày.
• Theo sát và đảm bảo tiến độ dự án.
• Đánh giá công việc.
• Và báo cáo hàng tuần, hàng tháng tiến độ dự án.

Có thể nhận thấy công việc của một kỹ sư cầu nối luôn luân phiên giữa công ty của mình và khách hàng để đảm bảo cả hai có sự thống nhất và hợp tác chặt chẽ. Đồng thời luôn luôn cập nhật tình hình công việc để cả hai bên đều nắm rõ.

Công việc trong mỗi dự án

Nếu những thông tin phía trên là công việc hằng ngày vậy công việc trong dự án của BrSE là gì? Trên thực tế, công việc của mỗi kỹ sư cầu nối sẽ thay đổi khá nhiều khi bắt tay tiến hành vào dự án và đồng thời nó cũng sẽ thay đổi trong từng giai đoạn riêng của dự án. Công việc cụ thể sẽ được chia ra như sau:

Bắt đầu dự án: Nghiên cứu, lên kế hoạch và chuẩn bị sẵn sàng mọi thứ.

Tiến hành dự án: Quản lý và giám sát các hoạt động cụ thể của dự án, thay đổi các chiến lược, phương pháp để tăng năng suất và chất lượng dự án.

Kết thúc dự án: Tổng kết, thử nghiệm sản phẩm trước khi gửi đến khách hàng.

Công việc của những người kỹ sư cầu nối khá vất vả và yêu cầu người kỹ sư phải thật linh hoạt, nhạy bén để thích ứng với từng điều kiện, hoàn cảnh cụ thể nhằm đạt hiệu quả cao trong công việc.

2.3.Tố chất để trở thành BrSE là gì?

Kiến thức chuyên môn

Một số vị trí BrSE đặc biệt chỉ thiên về thông dịch sẽ không yêu cầu kỹ năng code. Tuy nhiên, để trở thành một BrSE đích thực, có thể đảm nhận những dự án trị giá triệu đô thì bạn buộc phải biết code, thậm chí là code giỏi để có thể hiểu tường tận mọi quá trình và có thể tự mình thực hiện/giám sát quá trình đó.

Khả năng ngoại ngữ

Tùy thị trường (khách hàng của bạn ở đâu), bạn sẽ phải giỏi loại ngôn ngữ tương ứng. Tuy nhiên, thông thạo ít nhất 2 ngoại ngữ (Tiếng Anh và ngôn ngữ của khách hàng) sẽ giúp ích cho bạn vô cùng nhiều trong quá trình làm việc.

Kỹ năng giao tiếp

Là người đóng vai trò cầu nối, bạn bắt buộc phải có kỹ năng giao tiếp để duy trì mối quan hệ hòa hảo, tốt đẹp giữa 2 bên, tránh mọi xung đột có thể xảy ra.

Kỹ năng mềm

Không ai là “giáo sư biết tuốt” và trong công việc không ai có trách nhiệm phải dạy bạn cách làm việc. Thế nên, kỹ năng tự vô cùng quan trọng đối với một kỹ sư cầu nối. Tự học qua sách vở. tài liệu, tự học thông qua quan sát và học hỏi từ những đàn anh, đàn chị trong nghề. Nói tóm lại, cách thức nào có thể giúp bạn học hỏi bạn đều phải tận dụng một cách tối đa.

2.4.Lương kỹ sư cầu nối

Thông thường, để trở thành một BrSE bạn phải có ít nhất 3 năm kinh nghiệm, những kỹ sư cầu nối mới vào nghề đều được coi là Fresher. Lúc đó bạn sẽ được làm việc với các BrSE có kinh nghiệm với mức lương khoảng 2000 đô la/tháng.

– Khi có 1-2 năm kinh nghiệm, bạn sẽ trở thành kỹ sư cầu nối cấp độ 1 và có thể tự mình đảm nhận các công việc. Mức lương của bạn cũng sẽ tăng lên mức 2000-3000 đô la/tháng.

– Ở cấp độ 2 – tương đương một trưởng phòng nhỏ, BrSE cần phải nâng cao kỹ năng xử lý tình huống và kỹ năng giao tiếp, mức lương cho cấp độ này rơi vào khoảng 3000-4000 đô la/tháng.

– Đến cấp độ 3, BrSE không chỉ đủ năng lực làm việc cá nhân mà còn có khả năng lập kế hoạch, làm việc với khách hàng và tham gia ký kết hợp đồng. Mức lương khoảng 4000-6000 đô la/tháng.

– Khi đã có nhiều năm kinh nghiệm trong nghề và đạt được những thành tựu nhất định, bạn chính là BrSE cấp 4, có đủ khả năng và điều kiện để thành lập công ty của riêng mình. Lúc này, mức lương của BrSE sẽ dựa trên lợi nhuận thu được từ các dự án.

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) được coi là một trong những công nghệ quan trọng hàng đầu, giúp con người giải quyết nhiều vấn đề trong cuộc sống. Nếu bạn quan tâm đến ngành trí tuệ nhân tạo, cùng tìm hiểu về ngành học, điểm đến du học tiềm năng và cơ hội nghề nghiệp của ngành trong bài viết dưới đây của VietIS Edu.

1. Trí tuệ nhân tạo là gì ?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính nhằm tạo ra các hệ thống hoặc chương trình có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh như con người. Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính có khả năng tự học hỏi, suy luận, giải quyết vấn đề, tự thích nghi, giao tiếp,... như con người.

2. Ưu,nhược điểm của AI

Ưu điểm

• Làm tốt các công việc theo định hướng một cách chi tiết
• Giúp giảm tải thời gian cho các tác vụ nhiều dữ liệu
• Mang lại kết quả nhất quán
• Các tác nhân ảo của AI luôn sẵn sàng hỗ trợ.

Nhược điểm

• Giá thành đắt đỏ
• Yêu cầu chuyên môn cao về mặt kỹ thuật
• Nguồn cung các nhân sự con người có trình độ cao để xây dựng các công cụ AI còn ít
• Ai chỉ có thể biết được những gì mà nó đã được hiển thị
• Thiếu khả năng bao quát hóa từ nhiệm vụ này sang nhiệm vụ khác.

3. Có bao nhiêu loại công nghệ AI ?

Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)

Một trong những thành công đầu tiên có thể kể đến trong lĩnh vực nghiên cứu AI là chương trình Deep Blue do IBM tạo ra, chương trình đã đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry Kasparov bằng cách xác định và dự đoán những nước đi của đối thủ, từ đó lập luận để đưa ra những bước đi phù hợp nhất. Tuy nhiên do những hạn chế về công nghệ của những năm 90 mà Deep Blue của IBM không có ký ức cũng như không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ trong tương lai để tiếp tục phát triển. Tuy nhiên đây cũng được xem là một thành công lớn trong lĩnh vực nghiên cứu về AI của IBM.

Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế

Đây được xem là một trong những thành công lớn khi ứng dụng thành công AI trong một số lĩnh vực và sản phẩm công nghệ khác như xe không người lái, máy bay drone hoặc những tàu ngầm hiện đại. Công nghệ AI này khắc phục được những nhược điểm của của AI phản ứng, chúng có thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra những quyết định trong tương lai. Công nghệ AI này thường được kết hợp với nhiều cảm biến môi trường xung quanh để dự đoán những tình huống có thể xảy ra và đưa ra những quyết định tốt nhất cho thiết bị. Vì dụ như các xe hơi không người lái, chúng được phát triển với nhiều cảm biến xung quanh xe, một cảm biến ở đầu xe có thể tính toán được khoảng cách của xe với xe phía trước, AI sẽ dự đoán nguy có thể xảy ra va chạm, từ đó điều chính tốc độ xe để đảm bảo an toàn và tránh gây tai nạn giao thông.

Loại 3. Lý thuyết trí tuệ nhân tạo

Công nghệ AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Hiện nay, công nghệ AI này vẫn chưa trở thành một phương án khả thi.

Loại 4. Tự nhận thức

Công nghệ AI này có khả năng tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí, chúng còn có thể bộc lộ cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người. Đây được xem là bước phát triển cao nhất của công nghệ AI và đến thời điểm hiện tại, công nghệ này vẫn chưa khả thi.

3. Ứng dụng AI trong cuộc sống

Trí tuệ nhân tạo đã xâm nhập vào nhiều ngành nghề hiện nay. Dưới đây là một số ví dụ điển hình về các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo Ai. 

Trong ngành vận tải

Sử dụng AI để tự động điều khiển xe trong các điều kiện giao thông nhất định, giúp giảm nguy cơ tai nạn và cải thiện hiệu suất lái xe.

Phát triển công nghệ xe tự lái, đã thử nghiệm thành công tại nhiều thành phố ở Mỹ.

Trong sản xuất

Có thể nói ngành sản xuất đã và đang đi đầu trong việc sử dụng robot trong quy trình làm việc. Ví dụ, các robot công nghiệp đã từng được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ và tách khỏi con người. Ngày càng có nhiều hoạt động sử dụng robot. Ví dụ như các robot đa nhiệm sẽ hợp tác với con người và đảm nhận nhiều công việc trong các nhà kho hay nhà máy.

Trong y tế

Sử dụng AI để phân tích dữ liệu y tế và hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh và đưa ra các phương pháp điều trị.

Trong giáo dục

Trong ngành giáo dục thì AI có khả năng chấm điểm tự động. Việc này sẽ giúp cho các giáo viên có thêm nhiều thời gian cho các công việc khác. Nó có thể đánh giá học sinh và thích ứng với nhu cầu của họ, giúp họ làm việc tốt hơn. 

Các gia sư AI có thể hỗ trợ thêm cho sinh viên, đảm bảo họ luôn đi đúng hướng. Và nó có thể giúp thay đổi chỗ học cũng như cách thức học của học sinh, thậm chí có thể dạy học và thay thế giáo viên giảng bài.

Trong truyền thông

Sử dụng AI để dự đoán nhu cầu hàng hóa, tối ưu hóa kho bãi và giao hàng. Các hệ thống này còn giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng thông qua các gợi ý sản phẩm.

Cung cấp các công cụ AI giúp các doanh nghiệp nhỏ phân tích dữ liệu khách hàng và tối ưu hóa chiến lược marketing.

Trong ngành dịch vụ

Công nghệ AI giúp ngành dịch vụ hoạt động tối ưu hơn và góp phần mang đến những trải nghiệm mới mẻ hơn và tốt hơn cho khách hàng. Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, công nghệ AI có thể nắm bắt thông tin về hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng, từ đó mang lại những giải pháp phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.

Trong thời đại công nghệ hiện nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất, tạo ra những tiến bộ vượt bậc trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. AI đã và đang đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện các sản phẩm, dịch vụ và các quy trình sản xuất, đưa ra những giải pháp hiệu quả cho các vấn đề xã hội và kinh doanh. Điều này cũng đồng nghĩa với việc những công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay đã được phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của xã hội.

Dưới đây là top 9 công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất hiện nay. Mời bạn cùng tham khảo.  

1. Natural Language Generation (Sinh ngôn ngữ tự nhiên)

Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là một nhánh nhỏ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chủ yếu tập trung tạo ra văn bản giống với những nội dung mà con người soạn thảo như báo, email, kịch bản, tác phẩm nghệ thuật,… Hiện nay có rất nhiều phương thức tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, trong đó không thể không nhắc đến việc sử dụng mô hình học máy và học tập dữ liệu lớn của văn bản và hệ thống mã. Từ mô hình này, những văn bản sau sẽ được tạo ra dựa trên mẫu mà hệ thống máy đã học và lưu trữ.

2. Natural Language Understanding (Hiểu ngôn ngữ tự nhiên)

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là công nghệ được phát triển dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc hiểu được ngôn ngữ của con người. Công nghệ này sắp xếp các phát âm sai, ngữ pháp sai, từ sai chính tả và câu để xác định ý định thực sự của một người. Để làm được điều này, NLU phải phân tích các từ, cú pháp cũng như ngữ cảnh và ý định đằng sau các từ đó.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) kết nối với ý nghĩa và mục đích sâu sắc hơn trong giao tiếp của con người, chẳng hạn như cảm xúc, mục tiêu hoặc động lực. NLU sử dụng thuật toán và công nghệ trí tuệ nhân tạo AI, được hỗ trợ bởi các kho dữ liệu khổng lồ, để giải thích ngôn ngữ của con người.

3. Speech Recognition (Nhận dạng giọng nói)

Nhận dạn giọng nói cũng là một nhánh quan trọng của công nghệ trí tuệ nhân tạo AI thông minh, hỗ trợ chuyển đổi giọng nói của con người thành định dạng hữu ích và đảm bảo các trình duyệt, ứng dụng trên máy tính có thể hiểu được. Công nghệ này được đánh giá là cầu nối tương tác giữa máy tính với con người, mang đến những trải nghiệm thú vị. Chẳng hạn như sự thành công của ứng dụng Siri trên iPhone là một minh chứng điển hình của công nghệ nhận biết giọng nói. 

4. Nền tảng học máy (Machine Learning)

Học máy là một trong những công nghệ trí tuệ nhân AI thông minh nhất hiện nay, cho phép máy học hiểu được tập dữ liệu mà không cần thông qua lập trình. Bên cạnh đó, công nghệ này còn giúp doanh nghiệp đưa ra lựa chọn sáng suốt nhờ hàng loạt phân tích hữu ích theo mô hình thống kê và thuật toán. Công nghệ này được ứng dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế – chăm sóc sức khỏe (phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán bệnh và đưa ra phác đồ điều trị phù hợp), tài chính – ngân hàng (đề xuất lựa chọn đầu tư, phòng ngừa rủi ro), bán hàng (phân tích sở thích, hành vi của khách hàng để tư vấn phù hợp). 

5. Trợ lý ảo

Trợ lý ảo (VA) là một ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính hoặc robot tương tác với con người bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. VA có thể giúp đáp ứng nhu cầu của khách hàng, cung cấp hỗ trợ khách hàng, giải đáp các câu hỏi và thực hiện các tác vụ đơn giản. Trong thời đại hiện nay, công nghệ trí tuệ nhân tạo – trợ lý ảo được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, quản lý nhân sự và giáo dục.

6. Quản lý quyết định (Decision Management)

Quản lý quyết định (Decision management) là công nghệ trí tuệ nhân tạo AI thông minh cho phép người dùng, nhà nghiên cứu tổ chức và quản lý các quyết định của mình bằng cách ứng dụng mô hình phân tích dữ liệu và thuật toán học máy. Công nghệ này còn hỗ trợ cá nhân, tổ chức đưa ra quyết định chính xác, kịp lúc trong những trường hợp cấp bách, phân vân giữa những lựa chọn. Hiện nay, quản lý quyết định là công nghệ AI được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, sản xuất,… 

7. Học sâu ( Deep learning )

Các nền tảng học sâu là các công nghệ trí tuệ nhân tạo cho phép các nhà phát triển tạo ra các mô hình học sâu và xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Các nền tảng này cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc tạo ra các ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần phải lo lắng về việc triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng. Các nền tảng học sâu được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và sản xuất.

8. Tự động hóa bằng Robot

Công nghệ trí tuệ nhân tạo cũng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực để tự động hóa các quy trình khác nhau. Mặc dù robot thủ công có khả năng hoàn thành công việc nhưng nó thiếu tính năng tự động hóa cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ mà không có sự can thiệp của con người.

Tuy nhiên điều quan trọng mà bạn cần lưu ý là ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI trong lĩnh vực tự động hóa không nhằm mục đích thay thế con người mà chỉ là công cụ hỗ trợ.

9. Phân tích văn bản

Phân tích văn bản có thể được định nghĩa là phân tích cấu trúc văn bản. Hệ thống công nghệ trí tuệ nhân tạo thông minh sử dụng phân tích văn bản để diễn giải và tìm hiểu cấu trúc, ý nghĩa và ý định của văn bản mà chúng có thể gặp.

Những hệ thống như vậy được tìm thấy trong các hệ thống phát hiện gian lận và bảo mật. Hệ thống được hỗ trợ bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo AI có thể phân biệt giữa hai loại mẫu văn bản bất kỳ mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Sự độc lập này làm cho một hệ thống như vậy trở nên hiệu quả, năng suất và nhanh hơn so với các hệ thống tương tự của con người.

Trên đây là top 9 công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay. Các công nghệ này đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau và đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động của các tổ chức và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết để phát triển các công nghệ trí tuệ nhân tạo ngày càng tốt hơn và đáp ứng được các nhu cầu của xã hội và doanh nghiệp trong tương lai.  

Khi xu hướng chuyển đổi số ngày càng lớn mạnh, cộng hưởng với những làn sóng như bigdata, blockchain thì cũng là lúc từ khóa " Data Analytics " được nhắc tới ngày càng nhiều. Vậy Data Analytics là gì, hãy cùng VietIS Edu cùng tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây nhé

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì?

Phân tích dữ liệu là một quá trình toàn diện, bắt đầu từ việc xác định mục tiêu rõ ràng và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng. Sau khi dữ liệu được thu thập, trải qua quá trình xử lý kỹ lưỡng, bao gồm làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị cho phân tích. Giai đoạn phân tích chính sử dụng các kỹ thuật thống kê, thuật toán học máy và công cụ phân tích tiên tiến để khám phá các mô hình và thông tin ẩn trong dữ liệu.

Kết quả phân tích sau đó được trực quan hóa thông qua biểu đồ, bảng và hình ảnh để dễ dàng hiểu và chia sẻ. Quá trình này không dừng lại ở việc phát hiện mô hình mà còn bao gồm việc diễn giải kết quả trong ngữ cảnh kinh doanh và đưa ra các khuyến nghị hành động cụ thể. Phân tích dữ liệu là một quá trình lặp đi lặp lại, liên tục được cập nhật và tinh chỉnh để đảm bảo giá trị và tính phù hợp của nó trong việc hỗ trợ ra quyết định.

Phân tích dữ liệu diễn ra như thế nào?

Phân tích dữ liệu là một quá trình bao gồm nhiều bước liên kết chặt chẽ với nhau để đưa ra kết quả chính xác và hữu ích. Trong quá trình thực hiện các bước này, nhà phân tích dữ liệu thường xuyên phối hợp với các nhà khoa học dữ liệu để đạt được hiệu quả tốt nhất.

1. Thu thập dữ liệu

Có hai phương pháp chính để thu thập dữ liệu.

Phương pháp thứ nhất là xác định dữ liệu cần thiết cho phân tích và sau đó tập hợp dữ liệu đó. Nếu dữ liệu đến từ nhiều hệ thống nguồn khác nhau, nhà phân tích dữ liệu sẽ cần phải tích hợp các dữ liệu này. Điều này có thể bao gồm việc làm sạch, biến đổi và hợp nhất dữ liệu để tạo thành một tập dữ liệu nhất quán.

Phương pháp thứ hai là trích xuất một tập hợp con của dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, chỉ cần sử dụng một phần nhỏ của tập dữ liệu tổng thể. Nhà phân tích sẽ tiến hành các bước để trích xuất tập hợp con này và chuyển nó sang một ngăn riêng biệt trong hệ thống. Cách làm này cho phép phân tích tập hợp con mà không ảnh hưởng đến toàn bộ tập dữ liệu.

2. Điều chỉnh chất lượng dữ liệu

Bước tiếp theo là xác định và khắc phục các vấn đề về chất lượng dữ liệu trong dữ liệu đã thu thập. Điều này đòi hỏi phải chuẩn bị dữ liệu theo tiêu chuẩn của công ty cho mô hình phân tích. Các vấn đề về chất lượng dữ liệu bao gồm sự không nhất quán, lỗi và các mục nhập trùng lặp. Chúng được giải quyết bằng cách thực hiện các tác vụ lập hồ sơ dữ liệu và làm sạch dữ liệu.

Nhà phân tích dữ liệu cũng sẽ thao tác và sắp xếp dữ liệu theo yêu cầu của mô hình phân tích mà họ định sử dụng. Nhiệm vụ cuối cùng liên quan đến chất lượng dữ liệu là thực hiện các chính sách quản trị dữ liệu. Những chính sách này đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách chính xác và tuân thủ các tiêu chuẩn của công ty.

3. Xây dựng mô hình phân tích

Trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn, việc xây dựng mô hình phân tích trở thành một cuộc phiêu lưu trí tuệ đầy thú vị. Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, như những kiến trúc sư của thông tin, cùng nhau thiết kế những công trình phân tích tinh vi. Họ sử dụng một bộ công cụ đa dạng, từ các phần mềm phân tích tiên tiến đến những ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ như Python, Scala, R và SQL, để tạo ra những mô hình có khả năng đào sâu vào biển dữ liệu và khai thác những thông tin quý giá.

Quá trình này không khác gì việc tinh chế một viên kim cương thô. Mô hình ban đầu, như một phác thảo đầu tiên, được đưa vào thử nghiệm với bộ dữ liệu mẫu. Kết quả thu được sẽ được các chuyên gia xem xét kỹ lưỡng, từ đó họ tiến hành mài giũa, điều chỉnh để mô hình ngày càng hoàn hảo. Đây là một quá trình lặp đi lặp lại, đòi hỏi sự kiên nhẫn và tỉ mỉ, cho đến khi mô hình hoạt động một cách mượt mà, chính xác như ý muốn.

4. Trình bày

Giai đoạn cuối cùng trong hành trình phân tích dữ liệu là màn trình diễn đỉnh cao, nơi những con số khô khan được biến đổi thành câu chuyện hấp dẫn và đầy sức thuyết phục. Đây là thời khắc mà nhà phân tích dữ liệu hóa thân thành một nghệ sĩ kể chuyện, vẽ nên bức tranh toàn cảnh từ những mảnh ghép thông tin.

Khi cần trình bày về vấn đề cuối cùng, nhà phân tích không chỉ đơn thuần trình bày dữ liệu, mà còn kể một câu chuyện – câu chuyện về những insight ẩn sau những con số, về những cơ hội và thách thức mà doanh nghiệp đang đối mặt. Qua đó, họ biến những thông tin phức tạp thành những quyết định sáng suốt, những chiến lược đột phá.

Cần gì để phù hợp với ngành Data Analytics

Để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu xuất sắc, cần có sự kết hợp tinh tế của ba phẩm chất quan trọng: tư duy logic tốt, tinh thần tò mò không ngừng và sự kiên trì cẩn trọng.

Tư duy logic là nền tảng, giúp chuyên gia phân tích dữ liệu điều hướng qua biển thông tin mênh mông. Nó cho phép các chuyên gia nhìn thấu suốt qua hàng triệu con số, phát hiện những mẫu hình ẩn giấu và rút ra những kết luận sâu sắc. Khả năng này không chỉ giúp họ xử lý dữ liệu hiệu quả mà còn chuyển hóa những phát hiện thành những báo cáo mạch lạc, thuyết phục, tạo cơ sở vững chắc cho việc ra quyết định của lãnh đạo.

Tinh thần tò mò và dám đặt câu hỏi khó là động lực thúc đẩy sự đổi mới và khám phá trong lĩnh vực này. Chuyên gia phân tích dữ liệu luôn phải đặt ra những câu hỏi sâu sắc về bản chất, nguồn gốc và giới hạn của dữ liệu. Họ không chỉ áp dụng công thức một cách máy móc mà còn tìm hiểu bối cảnh, lịch sử của từng bộ dữ liệu. Sự tò mò này giúp họ không ngừng cải thiện phương pháp, tạo ra những bộ dữ liệu chất lượng hơn và đưa ra những phân tích sâu sắc, đột phá.

Các nhà làm phân tích phải có khả năng tập trung cao độ trong thời gian dài, xử lý hàng loạt số liệu phức tạp mà không bỏ sót chi tiết nào. Sự cẩn trọng trong từng dòng code, từng phép tính là điều kiện tiên quyết để đảm bảo độ chính xác của kết quả. Đồng thời, sự kiên trì giúp họ vượt qua những giai đoạn khó khăn, đặc biệt là trong quá trình làm sạch và chuẩn bị dữ liệu – một công đoạn đòi hỏi nhiều thời gian và công sức.

Cơ hội việc làm cho ngành phân tích dữ liệu

Ngành phân tích dữ liệu được đánh giá đang trải qua một giai đoạn phát triển bùng nổ, mở ra một thế giới đầy cơ hội nghề nghiệp đa dạng và hấp dẫn. Hiện nay có rất nhiều vị trí tuyển dụng mở ra cơ hội rộng cho những bạn có mong muốn theo đuổi hoặc đang theo nghề.

Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Công việc của những nhà phân tích dữ liệu bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu “thô” – những thông tin chưa qua xử lý từ nhiều nguồn khác nhau. Sau đó, họ dùng các công cụ và kỹ thuật phân tích tinh vi để “giải mã” những dữ liệu này, tìm kiếm những mẫu hình, xu hướng và mối quan hệ ẩn giấu bên trong. Quá trình này đòi hỏi không chỉ kỹ năng kỹ thuật mà còn cả sự sáng tạo và trực giác nhạy bén.

Nhưng công việc của Data Analyst không dừng lại ở việc phân tích. Họ còn phải diễn giải những phát hiện của mình, biến chúng thành những thông tin có ý nghĩa và giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp. Ví dụ, từ dữ liệu nghiên cứu thị trường, họ có thể vẽ nên bức tranh về xu hướng và thị hiếu của người tiêu dùng, giúp doanh nghiệp định hình chiến lược sản phẩm và dịch vụ trong tương lai.

Kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ những ứng dụng hay hệ thống được tạo ra bởi Kỹ sư phần mềm. Để hoàn thiện và phát triển nguồn dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu phải cải tiến các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.

Là người thiết kế và phát triển các hệ thống và cấu trúc lưu trữ dữ liệu nhằm đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ một cách an toàn, hiệu quả và có thể truy xuất dễ dàng. Và còn là người chịu trách nhiệm thu thập và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các cơ sở dữ liệu, các ứng dụng và các hệ thống bên ngoài. Đây là ngành nghề hiện nay được nhiều ngân hàng săn đón.

Chuyên gia phân tích kinh doanh

Không đơn thuần là những người phân tích số liệu, mà là những nhà tiên tri của thế giới kinh doanh, sử dụng dữ liệu như một chiếc la bàn ma thuật để định hướng cho những quyết định then chốt. Những chuyên gia này luôn được các ngân hàng, bảo hiểm săn đón với mức lương cao không ngờ tới.

Với khả năng đọc hiểu dữ liệu sắc sảo như những nhà giải mã cổ văn, họ biến những con số khô khan thành những câu chuyện đầy ý nghĩa về thị trường, khách hàng và xu hướng. Họ kết hợp một cách tài tình giữa trí tuệ phân tích sắc bén và hiểu biết sâu sắc về ngành, tạo nên một tầm nhìn độc đáo và toàn diện.

Có thể thấy có rất nhiều cơ hội rộng mở cho ngành Data Analytics nhưng cũng đòi hỏi cao, yêu cầu những người muốn theo đuổi ngành phân tích dữ liệu cần có kiến thức về kinh doanh cao và nắm bắt được tình hình kinh tế cũng như dự đoán được những xu hướng xảy ra.

Data Analytics thường xuyên làm việc chặt chẽ với các bộ phận như Sales và Marketing, đóng vai trò như một cầu nối giữa số liệu và chiến lược. Họ không chỉ cung cấp thông tin mà còn đề xuất những hướng đi chiến lược dựa trên những phân tích sâu sắc của mình.