Góc công nghệ

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.

Với sự phát triển không ngừng, ngành công nghiệp chip bán dẫn ngày càng khẳng định vị trí quan trọng không chỉ đóng vai trò trung tâm trong việc thúc đẩy sự tiến bộ công nghệ mà còn mang lại nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn cho những người muốn tham gia vào cuộc cách mạng công nghệ này. Dưới đây là một số lý do tại sao ngành chip bán dẫn đang là một lĩnh vực hấp dẫn cho việc làm đặc biệt tại Việt Nam:

1. Nhu cầu về phát triển Công Nghệ toàn cầu: Với sự phát triển của AI, IoT, 5G và các công nghệ mới khác, nhu cầu về chip bán dẫn ngày càng tang toàn cầu. Ngành này đang trở thành một trọng điểm của cuộc cách mạng công nghệ, tạo ra nhiều cơ hội nghề nghiệp mới cho các chuyên gia kỹ thuật, nhà thiết kế và kỹ sư chip trong xu hướng phát triển tự động hóa, xây dựng hệ thống bảo mật bền vững, phát triển tối ưu hóa cho một thế giới kết nối tốc độ cao, linh hoạt và đa dạng…
2. Ưu thế của Việt Nam: Trong bối cảnh các chuỗi giá trị bán dẫn dần dịch chuyển sang các nước Đông Nam Á, VN có đầy đủ điều kiện và yếu tố cần thiết để phát triển công nghiệp bán dẫn như hệ thống chính trị ổn định, vị trí địa lý thuận lợi, cơ chế chính sách ưu đãi đầu tư hấp dẫn, nguồn nhân lực kỹ thuật - công nghệ dồi dào, cơ sở hạ tầng số ngày càng phát triển
3. Sự quyết tâm và và định hướng của chính phủ Việt Nam: Chính phủ Việt Nam đặt ra quyết tâm cao trong việc theo đuổi phát triển ngành công nghiệp bán dẫn, đã và đang thu hút ngày càng nhiều tập đoàn lớn trong ngành này đến VN. Nhiều tập đoàn lớn trong ngành điện tử, bán dẫn đã hiện diện và có kế hoạch mở rộng đầu tư tại VN như Intel, Samsung, Synopsys, Qualcomm, Infineon, Amkor... Điều này minh chứng cho vai trò then chốt và ngày càng quan trọng của VN trong chuỗi cung ứng bán dẫn toàn cầu
4. Bài toán nguồn lực về ngành Chip tại Việt Nam:  Bức tranh kế hoạch xây dựng nguồn nhân lực cho ngành công nghiệp bán dẫn của VN đến năm 2030 với mục tiêu đào tạo được 50.000 nhân lực trong ngành công nghiệp bán dẫn. Nguồn nhân lực này sẽ cung cấp đủ nhân lực cho các DN bán dẫn trong nước và xuất khẩu sang các thị trường phát triển khác
5. Tính toán cầu hóa của ngành Chip: Ngành công nghiệp chip bán dẫn có tính toàn cầu hóa cao, với các công ty và dự án được triển khai trên khắp thế giới. Điều này mang lại nhiều cơ hội cho những người muốn làm việc ở nhiều quốc gia và tận dụng kiến thức và kinh nghiệm của mình trong một môi trường đa văn hóa.
6. Tính Đa Dạng Của Công Việc: Công việc trong ngành chip bán dẫn không chỉ giới hạn ở việc thiết kế và sản xuất chip mà còn bao gồm nhiều lĩnh vực khác như nghiên cứu và phát triển, kiểm tra và đánh giá sản phẩm, quản lý dự án và tiếp thị. Điều này tạo ra nhiều lựa chọn nghề nghiệp cho những người muốn tham gia vào ngành này.

Ngành nghiệp chip bán dẫn không chỉ là một trọng điểm của cuộc cách mạng công nghệ mà còn mang lại nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn cho những người muốn thúc đẩy sự tiến bộ công nghệ và đóng góp vào sự phát triển của xã hội thông tin.Tuy nhiên, để tham gia vào ngành chip bán dẫn, cá nhân cần xác định rõ ràng đam mê vời ngành và kế hoạch học tập để có kiến thức vững chuyên sâu về lĩnh vực này, cụ thể từ kỹ năng thiết kế và mô hình hóa chip đến kiến thức về vật lý học và điện tử…

I. Chất bán dẫn là gì?

Chất bán dẫn (Semiconductor) là chất có độ dẫn điện ở mức trung gian giữa chất dẫn điện và chất cách điện. Chất bán dẫn hoạt động như một chất cách điện ở nhiệt độ thấp và có tính dẫn điện ở nhiệt độ phòng. Chúng có thể là các nguyên tố tinh khiết (silicon, germanium) hoặc các hợp chất (gallium arsenide, cadmium selenide). Tính bán dẫn có thể thay đổi khi có tạp chất và nó phụ thuộc vào loại tạp chất thêm vào

II. Tính chất của chất bán dẫn?

• Tính chất vật lý: Khi nhiệt độ tăng, các electron hóa trị nhận năng lượng và có thể di chuyển khỏi vị trí ban đầu của mình, tạo thành electron tự do và giúp chất bán dẫn dẫn điện.
• Tính chất hóa học: Chất bán dẫn có khả năng hấp thụ các nguyên tử ngoại lai, quá trình này gọi là “làm độc”. Quá trình làm độc giúp tăng cường hoặc điều chỉnh tính chất dẫn điện của chất bán dẫn. Ví dụ, việc thêm các nguyên tử phosphor vào silicon sẽ tạo thành chất bán dẫn loại n, trong khi thêm nguyên tử bor sẽ tạo thành chất

III. Tại sao gọi là chất bán dẫn?

Tên gọi “bán dẫn” xuất phát từ tính chất điện của chất bán dẫn, nằm giữa hai loại vật liệu khác nhau: chất dẫn điện và chất cách điện.

• Chất dẫn điện: Những vật liệu này dẫn điện tốt vì chúng có nhiều electron tự do di chuyển dễ dàng trong vật liệu, ví dụ như kim loại.
• Chất cách điện: Những vật liệu này không dẫn điện, vì electron của chúng bị giam giữ chặt chẽ và không thể di chuyển. Ví dụ như cao su hoặc gốm

Chất bán dẫn nằm ở vị trí trung gian giữa hai loại trên. Ở nhiệt độ thấp, chất bán dẫn hoạt động giống như chất cách điện, vì ít electron tự do và họ không dẫn điện tốt. Tuy nhiên, khi nhiệt độ tăng hoặc áp dụng một lượng năng lượng ngoài (như ánh sáng), số lượng electron tự do trong chất bán dẫn sẽ tăng lên và chúng trở thành dẫn điện tốt hơn.

Vì chất bán dẫn không dẫn điện tuyệt đối giống như kim loại và cũng không hoàn toàn cách điện như cao su, chúng có tên là “bán dẫn”, có nghĩa là chúng có khả năng dẫn điện ở mức trung bình

IV. Chất bán dẫn được phân loại như thế nào?

• Chất bán dẫn tinh khiết (chất bán dẫn thuần) là chất bán dẫn không có tạp chất, điển hình là Silicon hay Germanium. Chúng còn được gọi là chất bán dẫn nguyên tố nhóm IV. Mỗi nguyên tử của nguyên tố nhóm IV có 4 electron ở lớp ngoài cùng liên kết các nguyên tử Si khác bằng liên kết cộng hóa trị tạo nên chất bán dẫn trung hòa về điện ở điều kiện nhiệt độ thấp.
  • Điện trở suất của chất bán dẫn thuần rất cao khi ở nhiệt độ thấp và giảm nhanh khi nhiệt độ tăng.
  • Độ dẫn điện của chất bán dẫn tinh khiết tỷ lệ thuận với nhiệt độ
  • Hệ số nhiệt điện trở của chất bán dẫn thuần có giá trị âm.

• Chất bán dẫn pha tạp chất
  • Chất bán dẫn loại P: (chất bán dẫn dương Positive) có tạp chất là các nguyên tố thuộc nhóm III, xảy ra khi tạp chất như boron chỉ có ba electron trong lớp vỏ hóa trị. Khi một lượng nhỏ được chất có hóa trị III được tích hợp vào tinh thể, nguyên tử chất đó có thể liên kết với bốn nguyên tử silicon theo liên kết cộng hóa trị. Tuy nhiên, vì nó chỉ có ba electron để cung cấp nên một lỗ trống được tạo ra. Lỗ này này mang điện tích dương nên chất bán dẫn pha tạp theo cách này được gọi là chất bán dẫn loại P
  • Chất bán dẫn loại N: (chất bán dẫn âm Negative) có tạp chất là các nguyên tố thuộc nhóm V, xảy ra khi tạp chất là một nguyên tố có năm electron trong lớp vỏ hóa trị. Khi một lượng nhỏ chất có hóa trị V như photpho được thêm vào cấu trúc tinh thể của silic, mỗi nguyên tử sẽ liên kết với bốn nguyên tử silicon liền kề. Vì photpho có 5 electron trong vỏ hóa trị của nó nên chỉ sẽ có bốn trong số đó được liên kết với các nguyên tử silic lân cận theo liên kết cộng hóa trị còn electron hóa trị thứ năm bị bỏ lại không có gì để liên kết, trở thành điện tử tự do. Chất bán dẫn được tạo ra theo cách này mang điện tích âm và được gọi là chất bán dẫn loại N

V. Chất bán dẫn thường được sản xuất từ những vật liệu gì?

• Silicon (Si): Là vật liệu bán dẫn phổ biến và thống trị nhất trong công nghiệp chế tạo vi mạch. Silicon có ưu điểm về sự ổn định, tính chất cơ học và dễ sản xuất ở quy mô lớn
• Germanium (Ge): Trước khi Silicon trở nên phổ biến, Germanium đã được sử dụng rộng rãi. Ngày nay, nó vẫn được sử dụng trong một số ứng dụng cụ thể và trong các hợp chất bán dẫn
• Gallium Arsenide (GaAs): Có tốc độ hoạt động nhanh hơn nhiều so với Silicon, thích hợp cho các ứng dụng yêu cầu tốc độ cao như viễn thông
• Indium Phosphide (InP): Cũng thường được sử dụng trong viễn thông và các ứng dụng yêu cầu tốc độ cao.
• Gallium Nitride (GaN): Được sử dụng trong các ứng dụng năng lượng cao và tần số cao, cũng như trong các diode phát sáng LED màu xanh và trắng.
• Silicon Carbide (SiC): Đặc biệt phù hợp với các ứng dụng chịu nhiệt độ cao và điện áp cao.
• Các hợp chất bán dẫn khác: Bao gồm các vật liệu như GaP, GaN, AlAs, và nhiều loại khác được sử dụng trong các ứng dụng cụ thể

VI. Chất bán dẫn dùng để sản xuất chip bán dẫn?

• Chất bán dẫn được sử dụng để sản xuất chip vì bản chất độc đáo của chúng trong việc kiểm soát dòng điện. Trái ngược với chất dẫn điện, chất bán dẫn cho phép kiểm soát dòng điện thông qua việc điều chỉnh cường độ và hướng dòng chảy, điều này tạo ra một cơ sở lý tưởng cho việc tạo ra các mạch điện tử phức tạp
• Khi kích thước của các thiết bị điện tử giảm, cần có khả năng kiểm soát chính xác dòng điện ở mức cực nhỏ, và chất bán dẫn làm được điều đó. Hơn nữa, tính năng của chất bán dẫn có thể được điều chỉnh thông qua quá trình “dop” (thêm các nguyên tử khác vào cấu trúc vật liệu) cho phép các nhà thiết kế chip tạo ra một loạt các tính năng khác nhau trên một chip duy nhất

VII. Những lĩnh vực nào ứng dụng của chất bán dẫn?

1. Trong thiết bị điện tử hàng ngày: máy tính, máy xách tay để bàn, điện thoại…
2. Trong y học: Nhiều thiết bị y tế, từ máy quét MRI, CT đến máy đo nhịp tim, sử dụng chất bán dẫn để tăng cường độ chính xác và hiệu suất, phục vụ cảm biến chuẩn đoán từ xa
3. Trong công nghiệp ô tô: Chất bán dẫn giúp hỗ trợ và tăng cường nhiều tính năng trên xe, từ hệ thống điều khiển động cơ, hệ thống phanh ABS đến các hệ thống giải trí cũng như các thông tin xuất hiện trên bảng điều khiển. Ngoài ra, chất bán dẫn cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển xe điện và xe tự lái, giúp chúng trở nên an toàn và hiệu quả hơn.
4. Trong viễn thông: Với sự giúp đỡ của chất bán dẫn, chúng ta có thể truyền dữ liệu ở tốc độ cao hơn, với băng thông rộng hơn và độ tin cậy cao

Sưu tầm