89ebook.com - Sách lập trình Quốc Tế - Sách lập trình Tiếng Việt, Thanh Xuân, Hanoi (2026)

21/08/2026

🚨 FUNDAMENTALS OF SOFTWARE ARCHITECTURE - BẢN TIẾNG VIỆT 2026 - EXPERT VERSION

📘 2nd Edition mới nhất của Mark Richards và Neal Ford
📩 Muốn đặt sách, inbox 89ebook ngay!

Có một kiểu im lặng mà dân kỹ thuật lâu năm rất dễ gặp.

“Team mình chuyển sang Microservices nhé.”

“Vì sao?”

“Để dễ scale.”

“Nhưng hệ thống có thật sự cần scale từng phần không? Dữ liệu sẽ tách thế nào? Team có đủ người vận hành không? Tại sao không bắt đầu bằng Modular Monolith?”

Đến đây thì slide kiến trúc đẹp mấy cũng khó cứu.

Bởi biết Microservices, Event-Driven hay Layered Architecture là một chuyện. Biết khi nào nên dùng, phải đánh đổi điều gì và bảo vệ được quyết định trước cả team lại là chuyện khác.

Đó cũng là tư tưởng xuyên suốt của Fundamentals of Software Architecture:

🔥 Mọi quyết định kiến trúc đều là một sự đánh đổi.

Không có kiến trúc “xịn nhất” để áp dụng cho mọi hệ thống. Chỉ có kiến trúc phù hợp nhất với bài toán, đội ngũ, dữ liệu, chi phí và khả năng vận hành tại thời điểm đó.

Bản Tiếng Việt 2026 - Expert Version giúp người đọc xây được cách tư duy ấy một cách bài bản:

✅ Hiểu kiến trúc phần mềm từ gốc: tính mô-đun, độ gắn kết, ghép nối, đặc tính kiến trúc và cách chuyển yêu cầu nghiệp vụ thành quyết định kỹ thuật.

✅ So sánh thực tế các phong cách kiến trúc: Layered Architecture, Modular Monolith, Pipeline, Microkernel, Service-Based, Event-Driven, Space-Based, Service-Oriented và Microservices.

✅ Biết rõ khi nào nên dùng, khi nào không nên dùng, rủi ro nằm ở đâu và mỗi lựa chọn phải trả giá bằng điều gì.

Điểm đáng tiền của 2nd Edition nằm ở phần cập nhật rất sát công việc hiện nay: kiến trúc nguyên khối mô-đun, điện toán đám mây, cấu trúc dữ liệu, cấu trúc đội ngũ, quản trị kiến trúc và ảnh hưởng của AI tạo sinh đến các quyết định kỹ thuật.

Cuốn sách cũng đi xa hơn chuyện vẽ sơ đồ.

Bạn sẽ học cách ghi lại quyết định bằng ADR, phân tích rủi ro kiến trúc, trình bày thiết kế để người khác hiểu, làm việc với đội phát triển và đàm phán với những bên không phải lúc nào cũng đồng ý với mình.

📌 Cuốn này đặc biệt phù hợp với:

- Senior Developer đang muốn bước lên Tech Lead hoặc Software Architect.

- Tech Lead thường xuyên phải chọn công nghệ, chia module và định hướng hệ thống.

- Software Architect muốn hệ thống hóa lại kiến thức bằng một khung tư duy hiện đại.

- Hoặc bất kỳ ai đang âm thầm làm công việc của kiến trúc sư nhưng trên danh thiếp vẫn chưa có chữ “Architect”.

Hơn 600 trang không hứa biến bạn thành kiến trúc sư sau một đêm.

Nhưng chắc chắn sẽ giúp bạn ngừng chọn kiến trúc vì “công ty lớn cũng đang dùng”, và bắt đầu trả lời được câu quan trọng hơn:

“Tại sao đây là lựa chọn phù hợp với chính hệ thống của mình?”

📘 Fundamentals of Software Architecture: A Modern Engineering Approach
✍️ Mark Richards & Neal Ford
🆕 2nd Edition 2025
🇻🇳 Bản Tiếng Việt 2026 - Expert Version
🏢 Ấn phẩm Wavi Books, phát hành tại 89ebook

📩 INBOX NGAY cho 89ebook và gửi chữ ARCHITECTURE để nhận thông tin đặt sách.

18/08/2026

🔥 LẦN ĐẦU TIÊN XUẤT HIỆN BẢN TIẾNG VIỆT: LARGE LANGUAGE MODELS: THE HARD PARTS – PHIÊN BẢN EXPERT VERSION - 2026 🔥
🚀 THỰC CHIẾN LLM: TỪ DEMO ĐẾN PRODUCTION

Đặt sách tại: https://89ebook.com/large-language-models-the-hard-parts-tharsis-souza-2026

Việc tạo ra một ứng dụng dựa trên Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để demo thì dễ, nhưng để triển khai vào môi trường vận hành thực tế (production) cấp doanh nghiệp lại là một câu chuyện hoàn toàn khác. Bạn sẽ phải đối mặt với tình trạng ảo giác của AI (hallucination), kết quả phi tất định, lỗ hổng bảo mật và bài toán chi phí suy luận (inference) khổng lồ.

Để giải quyết triệt để bài toán này, 89ebook tự hào ra mắt cuốn sách Large Language Models: The Hard Parts (Phiên bản Expert Version) – cẩm nang thực chiến không thể thiếu dành cho Data Scientist, Machine Learning Engineer và Software Engineer.

💡 Cuốn sách này mang lại giá trị gì?
Thay vì những lý thuyết bề nổi, hai chuyên gia Thársis T. P. Souza và Jonathan K. Regenstein Jr. sẽ đưa bạn đi sâu vào "lớp lộn xộn" của việc triển khai trí tuệ nhân tạo, cung cấp các quy trình mã nguồn mở thực tế để:
✔️ Vượt qua khoảng trống đánh giá (Evals Gap): Đo lường chính xác chất lượng hệ thống LLM bằng các công cụ LangSmith, Promptfoo và LightEval.
✔️ Tối ưu hóa RAG (Retrieval-Augmented Generation): Xử lý mượt mà khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, áp dụng kỹ thuật chia đoạn theo ngữ nghĩa (semantic chunking) và vector nhúng (embedding).
✔️ Kiểm soát đầu ra có cấu trúc: Áp dụng các giới hạn kiểm soát để mô hình sinh văn bản tuân thủ định dạng JSON nghiêm ngặt.
✔️ An toàn và căn chỉnh mô hình (Alignment): Tinh chỉnh LLM bằng RLHF và DPO để bảo vệ dữ liệu và bám sát chính sách hệ thống.

🎯 Phiên bản Expert Version dành cho ai?
Đây là phiên bản được tối ưu chuyên sâu, biên dịch chuẩn xác thuật ngữ chuyên ngành, thiết kế riêng cho các kỹ sư, nhà quản lý sản phẩm công nghệ và chuyên gia phân tích dữ liệu đang tìm kiếm các framework đáng tin cậy để làm chủ Generative AI và tối ưu hóa chi phí vận hành.

👉 Đừng để ứng dụng AI của bạn chỉ mãi nằm trên máy tính cá nhân. Hãy là những người đầu tiên sở hữu Bản Tiếng Việt - Phiên bản Expert Version 2026 của ấn phẩm công nghệ đình đám này!

🛒 Nhắn tin trực tiếp cho 89ebook hoặc truy cập website để đặt sách ngay hôm nay!

04/08/2026

🔥 COMBO AI ENGINEERING PRODUCTION - 3 SÁCH TIẾNG VIỆT 2026 HIẾM TRÊN THỊ TRƯỜNG
Dành cho anh em muốn đưa AI, LLM, GenAI từ demo đẹp mắt lên sản phẩm chạy thật.
📩 Inbox 89ebook gửi chữ AI PRODUCTION để đặt combo.

Có một nỗi đau mà anh em thường xuyên gặp phải

- Demo chatbot chạy ngon.
- Sếp gật gù. Team thấy có vẻ “ra gì đấy”.

*Rồi có người hỏi một câu rất thật:
“Thế bao giờ đưa vào sản phẩm được?”

Tới đây thì phần lớn anh em sẽ không biết trả lời thế nào!

Vì làm demo AI thì nhanh. Nhưng biến nó thành một sản phẩm AI dùng được mỗi ngày lại là chuyện khác hẳn.

- AI phải hiểu đúng ngữ cảnh.
- Dữ liệu nội bộ phải nối vào được.
- Người dùng hỏi lệch thì không được trả lời bừa.
- Backend phải chịu tải.
- Có log, có test, có quyền truy cập, có guardrail, có deploy.
- Và quan trọng nhất: sản phẩm đó phải giải quyết một vấn đề thật, - không phải chỉ trông cho giống đang bắt trend.

Đó là lý do combo **AI Engineering Production** đáng để anh em làm AI nghiêm túc đặt lên bàn.

📘 **Building AI-Powered Products - Marily Nika**

Cuốn này giúp anh em trả lời câu hỏi cơ bản nhất:
“AI này sinh ra để giúp User việc gì?”

Không phải cứ gắn AI vào app là sản phẩm thông minh hơn. Nhiều khi nó chỉ làm sản phẩm rối hơn, tốn tiền hơn, và khó kiểm soát hơn.

Cuốn này hợp với Product Manager, Founder, Tech Lead, AI PM hoặc bất kỳ ai phải quyết định nên đưa AI vào sản phẩm như thế nào cho đúng.

📘 **Building LLM Powered Applications**

Cuốn này dành cho đoạn bắt đầu xây sản phẩm thực tế.

Từ chatbot, prompt, embedding, RAG, dữ liệu riêng, workflow, tool-use đến AI Agent. Cuốn sách giúp anh em hiểu cách biến LLM từ một màn hình hỏi đáp thành ứng dụng có ngữ cảnh, có trí nhớ, có dữ liệu và có việc để làm.

Nói đơn giản: không chỉ hỏi ChatGPT cho vui, mà là xây ứng dụng thật quanh LLM.

📘 **Building Generative AI Services with FastAPI**

Cuốn này là điều phần lớn các team hay thiếu nhất: backend production.

FastAPI, RAG, WebSocket, SSE, async workload, database, auth, rate limit, guardrail, testing, caching, Docker, deployment.

Đây là phần biến ý tưởng GenAI thành service có thể Call được, chạy được, mở rộng được và đỡ làm team thức đêm sửa lỗi.

Nếu nhìn cả combo như một đường đi, sẽ có 1 lộ trình cực kỳ rõ ràng

🧠 Chọn đúng bài toán AI
🧩 Xây đúng ứng dụng LLM
⚙️ Đưa nó lên backend chạy thật

Bộ này hợp với backend developer, Python developer, AI engineer, product builder, founder hoặc team startup đang muốn làm AI nghiêm túc hơn.

AI bây giờ không thiếu người demo.

Cái thiếu là người biết biến demo đó thành sản phẩm có người dùng thật, dữ liệu thật, lỗi thật, áp lực thật và giá trị thật.

🔥 **Combo AI Engineering Production - 3 sách Tiếng Việt 2026 hiếm trên thị trường**
Gồm:

1. Building AI-Powered Products
2. Building LLM Powered Applications
3. Building Generative AI Services with FastAPI

📩 Muốn đặt combo bản Tiếng Việt, inbox 89ebook gửi chữ **AI PRODUCTION**.

04/08/2026

🐍 PYTHON CRASH COURSE 3RD EDITION - BẢN TIẾNG VIỆT 2026
Cuốn sách học Python bán chạy toàn cầu, hơn 3.000.000 bản đã bán.
📩 Muốn đặt sách, inbox 89ebook gửi chữ PYTHON.

Nhiều người bắt đầu học Python rất chăm chỉ.

Tải Python về.
Mở YouTube.
Xem vài bài biến, vòng lặp, hàm.
Gõ được mấy dòng `print("Hello world")` thấy cũng vui.

Rồi tới lúc muốn làm một cái gì đó thực tế, thực chiến hơn thì bắt đầu lạc lối trong 1 vòng tròn luẩn quẩn toàn các dòng code.

- Không biết học tiếp cái gì.
- Không biết code như vậy đã đúng chưa.
- Không biết làm project từ đâu.
- Học mỗi nơi một ít, cuối cùng trong đầu toàn mảnh vụn.

Đó là lý do **Python Crash Course** vẫn là cuốn rất đáng đọc cho người mới.

Cuốn sách này yêu cầu bạn ngồi đọc lý thuyết dài lê thê, mà dẫn dắt bạn đi từ những bước rất cơ bản: cài Python, dùng VS Code, viết chương trình đầu tiên, hiểu biến, list, vòng lặp, hàm, class, file, lỗi, kiểm thử...

Rồi quan trọng hơn: Cuốn sách này bắt bạn phải làm project thật.

🎮 Làm game kiểu Space Invaders
📊 Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib, Plotly
🌐 Xây web app với Django

Đây là điểm ăn tiền.

Vì học lập trình mà không làm ra dự án nào thực tế thì rất dễ nản. Học xong một đống cú pháp nhưng không ghép được thành sản phẩm nhỏ, người học sẽ có cảm giác “mình vẫn chưa biết code”.

Cuốn này xử lý đúng nỗi đau đó.

📘 **Python Crash Course - 3rd Edition**
Tác giả: Eric Matthes
Bản Tiếng Việt 2026 - Wavi Books / 89ebook

Bản 3rd Edition cập nhật theo Python hiện đại hơn, có VS Code, pathlib, pytest và các thư viện phổ biến đang được dùng nhiều.

Nếu bạn là sinh viên IT, người mới học lập trình, dân data mới bắt đầu với Python, hoặc người đi làm muốn học Python để tự động hóa công việc, cuốn này là một điểm bắt đầu rất ổn.

Không màu mè.
Không làm bạn ngợp vì thuật ngữ.
Không chỉ dạy cú pháp rồi bỏ mặc bạn tự bơi.

Cuốn sách này có thể thay thế một khóa học Python thực chiến, nhưng được đóng thành sách: đọc tới đâu, gõ tới đó, sai thì sửa, rồi dần dần có sản phẩm của riêng mình.

🔥 Lưu ý: đây là **Python Crash Course 3rd Edition bản Tiếng Việt 2026**, sách Python nhập môn rất đáng săn cho anh em muốn học bài bản từ đầu.

Muốn học Python mà đỡ lan man, đỡ bỏ cuộc giữa chừng, nên bắt đầu bằng một cuốn có lộ trình rõ.

📩 Inbox 89ebook gửi chữ **PYTHON** để đặt sách bản Tiếng Việt.

04/08/2026

🔥 COMBO SYSTEM DESIGN INTERVIEW VOLUME 1 + 2 BẢN TIẾNG VIỆT 2026 CỰC HIẾM
📩 Muốn đặt combo, bấm “Nhắn tin” và gửi chữ SYSTEM cho 89ebook.
Dành cho anh em dev đang sợ vòng phỏng vấn System Design hoặc muốn lên Backend/Senior/Tech Lead. 📘

Phỏng vấn System Design có một cái khó rất khó chịu:

Anh em không thể học thuộc máy móc được. nhất là những Doanh nghiệp Quốc tế như Goole, Meta...

Leader sẽ hỏi “thiết kế YouTube”, “thiết kế Google Drive”, “thiết kế hệ thống chat vài triệu user”... nghe thì quen, nhưng tới lúc ngồi trước interviewer là bắt đầu bí.

🧩 Database chọn kiểu gì?
⚡ Cache đặt ở đâu?
📦 File lớn lưu thế nào?
📨 Tin nhắn có được mất không?
📈 User tăng gấp 100 lần thì hệ thống còn chịu nổi không?

Nhiều anh em code rất ổn, làm task rất nhanh, nhưng cứ tới System Design là ngáo ngơ.

Không phải vì anh em không biết.

Mà vì trước giờ mình quen nghĩ theo feature, theo API, theo database table. Còn System Design bắt mình nghĩ theo tải, dữ liệu, độ trễ, điểm nghẽn, đánh đổi và cách hệ thống sống khi nó lớn lên.

Đó là lý do bộ này đáng để có.

📘 System Design Interview - Volume 1
Cuốn này giúp anh em có kiến thức gốc rễ để giải bài toán: Đưa ra yêu cầu, chốt phạm vi, ước lượng, chia hệ thống thành từng phần và giải thích sao cho người phỏng vấn hiểu mình đang nghĩ gì.

Trong Volume 1 có những bài rất kinh điển như:

🔹 Rate Limiter
🔹 Consistent Hashing
🔹 Key-Value Store
🔹 URL Shortener
🔹 Web Crawler
🔹 Notification System
🔹 News Feed
🔹 Chat System
🔹 YouTube
🔹 Google Drive

📘 System Design Interview - Volume 2
Cuốn này đi sâu hơn vào những hệ thống khó và sát thực tế hơn.

Anh em sẽ gặp các bài như:

🔸 Google Maps
🔸 Nearby Friends
🔸 Distributed Message Queue
🔸 Metrics Monitoring
🔸 Hotel Reservation
🔸 Distributed Email
🔸 S3-like Object Storage
🔸 Real-time Gaming Leaderboard
🔸 Payment System
🔸 Digital Wallet

Nói dễ hiểu:

Volume 1 giúp anh em biết cách bắt đầu một bài System Design.
Volume 2 giúp anh em nhìn được phần sâu hơn của những hệ thống lớn.

Bộ này không chỉ để đi phỏng vấn.

Bộ sách này còn giúp anh em nhìn lại hệ thống mình đang làm mỗi ngày bằng con mắt khác hơn: chỗ nào đang nghẽn, chỗ nào dễ sập, chỗ nào cần cache, chỗ nào cần queue, chỗ nào phải chấp nhận đánh đổi.

🔥 Điểm ăn tiền: Combo System Design Interview Volume 1 + 2 bản Tiếng Việt 2026 rất hiếm trên thị trường.

Nếu anh em đang chuẩn bị phỏng vấn backend, muốn lên senior, hoặc muốn hiểu system design bài bản hơn thay vì học mỗi mấy bài lẻ trên mạng, bộ này đáng để đặt về đọc nghiêm túc.

📩 Inbox 89ebook và gửi chữ SYSTEM để shop gửi thông tin combo bản Tiếng Việt.

03/08/2026

🔥 COMBO CLEAN CODE + THE CLEAN CODER BẢN TIẾNG VIỆT HIẾM TRÊN THỊ TRƯỜNG
Một cuốn dạy viết code để người khác còn muốn đọc.
Một cuốn dạy làm dev để team phối hợp cùng nhau mượt mà. 📘

Clean Code 2nd Edition bản mới nhất 2026 + The Clean Coder bản Tiếng Việt.

Anh em nào từng mở lại code mình viết 3 tháng trước rồi tự hỏi:
“Ủa ai viết cái này vậy?”
thì combo này rất đáng để đọc nhé.

Đi làm một thời gian sẽ thấy, code chạy được mới chỉ là đoạn đầu.

- Cái mệt nằm ở lúc sửa.
- Lúc thêm feature.
- Lúc bug nổ mà không biết lần theo từ đâu.
- Lúc người cũ nghỉ, người mới vào nhìn codebase như nhìn một mê cung.

Nhiều team không tan vỡ vì thiếu người giỏi.
Team đổ vỡ từ từ vì code ngày càng khó hiểu, khó sửa, khó test, rồi ai cũng ngại đụng vào.

📘 Clean Code - 2nd Edition
Bản Tiếng Việt 2026 - bản 2nd mới nhất
Tác giả: Robert C. Martin

- Cuốn này nói về phần tay nghề rất sát sườn: đặt tên sao cho đỡ lú, viết hàm sao cho gọn, tổ chức class/module, comment, format code, testing, TDD, SOLID, thiết kế đơn giản, clean architecture và cả bối cảnh mới khi AI/LLM tham gia vào việc lập trình.

Nói đơn giản: Clean Code giúp anh em viết code sạch hơn, dễ đọc hơn, đỡ làm khổ chính mình và đồng đội sau này.

📘 The Clean Coder
Bản Tiếng Việt
Tác giả: Robert C. Martin

Cuốn này không chỉ nói về code. Nó nói về cách làm nghề.
- Khi nào nên nói “không”.
- Khi nào được nói “có”.
- Ước lượng deadline sao cho đừng hứa bừa.
- Làm sao để chịu trách nhiệm với việc mình nhận.
- Và vì sao một lập trình viên chuyên nghiệp không thể chỉ biết ngồi gõ code cho xong task.

Đọc Clean Code để sửa cách viết code.
Đọc The Clean Coder để sửa cách làm dev.

Bộ này hợp với anh em developer, software engineer, tech lead, sinh viên IT hoặc bất kỳ ai đang muốn đi đường dài với nghề lập trình.

Đặc biệt trong thời AI code rất mạnh như bây giờ, người biết review, biết sửa, biết giữ chuẩn và chịu trách nhiệm với code mình viết ra lại càng đáng giá.

🔥 Lưu ý: đây là combo sách Tiếng Việt hiếm trên thị trường, gồm Clean Code 2nd Edition bản mới nhất 2026 và The Clean Coder bản Tiếng Việt.

Muốn code đỡ rối hơn, làm nghề chắc hơn, và không bị “ám ảnh” mỗi lần mở lại codebase cũ, nên có bộ này trên bàn.

📩 Inbox 89ebook để đặt combo bản Tiếng Việt.

03/08/2026

📘 SÁCH TIẾNG VIỆT 2026 - BUILDING GENERATIVE AI SERVICES WITH FASTAPI
Từ ý tưởng AI đến production service với FastAPI, RAG, WebSocket, bảo mật và Docker.
Dành cho backend developer, Python developer, AI engineer, data scientist và DevOps/MLOps engineer. 🐍🤖

Có một kiểu demo AI nhìn rất sướng.

Gõ prompt vào, model trả lời mượt. Làm thêm cái giao diện chat, quay video demo, cả team vỗ tay.

Nhưng tới lúc đưa vào backend thật thì bắt đầu xảy ra vấn đề
- request timeout
- nhiều user gọi cùng lúc, output lúc đúng lúc sai
- dữ liệu nằm trong database chưa biết nối kiểu gì
- RAG chạy chậm, WebSocket streaming lỗi giữa chừng
- auth chưa có, rate limit chưa có
- Docker chưa đóng gói, deploy lên server thì cầu nguyện.

Đây là những điều nhiều khiến nhiều dự án GenAI thất bại trong âm thầm.

Không phải vì model dở.
Mà vì service phía sau chưa đủ chắc chắn và ổn định.

📘 Building Generative AI Services with FastAPI
Phụ đề bản Việt: Từ ý tưởng AI đến production service với FastAPI, RAG, WebSocket, bảo mật và Docker
Tác giả: Alireza Parandeh
Bản Tiếng Việt 2026 - Wavi Books / 89ebook

Cuốn này đánh đúng khoảng trống mà rất nhiều developer đang gặp: làm sao biến một ý tưởng GenAI thành một dịch vụ backend có thể chạy thật, mở rộng thật và chịu được người dùng thật.

Không dừng ở prompt. Không dừng ở notebook. Không dừng ở prototype.

Sách đi vào phần “xương sống” của GenAI service:

✅ Xây backend AI bằng FastAPI, tổ chức project, endpoint, request/response và service layer
✅ Tích hợp model, xử lý tác vụ AI chạy lâu, async workload, event loop và thread pool
✅ Làm RAG, kết nối tài liệu, database, vector store và hội thoại với LLM
✅ Streaming output bằng SSE/WebSocket để người dùng thấy phản hồi theo thời gian thực
✅ Dùng Pydantic, type safety, authentication, authorization, guardrail, rate limit
✅ Kiểm thử AI service, tối ưu hiệu năng, caching, Docker và chuẩn bị triển khai production

Điểm hay của cuốn này là nói rất thẳng: GenAI chỉ có giá trị khi thực sự vận hành tốt khi đưa vào hệ thống.

Một chatbot demo có thể làm trong một buổi tối.
Nhưng một GenAI service có database, bảo mật, streaming, kiểm thử, tối ưu, Docker và deployment thì cần tư duy backend nghiêm túc hơn nhiều.

Nếu anh em đã biết Python, từng dùng FastAPI, đang muốn xây ứng dụng AI tạo sinh, RAG app, AI chatbot, AI API service hoặc hệ thống GenAI chạy trong môi trường thật, cuốn này rất đáng đọc.

AI không chỉ nằm ở câu trả lời của model.
AI nằm ở toàn bộ service giúp câu trả lời đó đến được đúng người, đúng dữ liệu, đúng quyền, đúng tốc độ và đúng lúc.

📩 Nhắn tin ngay cho 89ebook để đặt sách bản Tiếng Việt.

03/08/2026

📘 SÁCH TIẾNG VIỆT 2026 HIẾM - LẦN ĐẦU CÓ TRÊN THỊ TRƯỜNG
Building AI-Powered Products của Dr. Marily Nika đã có bản Tiếng Việt.
Dành cho PM, Product Owner, Founder, Tech Lead và những ai đang phải biến AI/GenAI thành sản phẩm thật. 🤖

Có một câu nghe rất quen trong các team product dạo này:

“Hay mình thêm AI vào app đi?”

Nghe thì hợp trend. Nhưng thêm xong để làm gì, giải quyết nỗi đau nào của user, dữ liệu có đủ tốt không, model sai thì xử lý ra sao, đo thành công bằng metric nào, dùng RAG hay fine-tuning, có cần AI Agent không... thì bắt đầu im lặng.

Vấn đề là AI không tự biến một sản phẩm bình thường thành sản phẩm có giá trị.

AI chỉ có ích khi nó được đặt đúng vào một trải nghiệm người dùng cụ thể, có dữ liệu phù hợp, có mục tiêu rõ ràng và có người đủ tỉnh để không biến sản phẩm thành một cái demo hào nhoáng.

📘 Building AI-Powered Products
Phụ đề bản Việt: Xây dựng sản phẩm AI và GenAI từ chiến lược, dữ liệu đến trải nghiệm người dùng
Tác giả: Dr. Marily Nika
Bản Tiếng Việt 2026 - Wavi Books / 89ebook

Cuốn này rất đáng chú ý vì nó nhìn AI dưới góc của Product Management, không phải chỉ dưới góc kỹ thuật.

Nói dễ hiểu: nếu engineer hỏi “model này chạy thế nào?”, thì AI Product Manager phải trả lời được các vấn đề: "tạo giá trị gì cho người dùng, đo bằng gì, rủi ro ở đâu, và có đáng để đưa vào sản phẩm không?”

Trong sách, anh em sẽ câp nhật được các kiến thức sau:

✅ Vai trò của AI Product Manager trong team sản phẩm hiện đại
✅ Vòng đời phát triển sản phẩm AI: từ ý tưởng, prototype, kiểm thử đến triển khai
✅ Kiến thức nền cần có về AI, GenAI, LLM, RAG, fine-tuning và AI Agents
✅ Cách đặt OKR, metric, đánh đổi giữa độ chính xác, tốc độ và rủi ro
✅ Cách làm việc với engineer, designer, data team và stakeholder khi xây sản phẩm AI

🔥 Lưu ý: đây là sách Tiếng Việt hiếm, lần đầu tiên có trên thị trường.

Nếu anh em đang làm Product Manager, Product Owner, Founder, Tech Lead, AI PM, hoặc đang muốn bước vào mảng AI Product Management, cuốn này rất nên có trên bàn làm việc.

📩 Nhắn tin ngay cho 89ebook để đặt sách bản Tiếng Việt.

27/07/2026

MUỐN THÀNH AI ENGINEER, ĐỪNG BẮT ĐẦU BẰNG PROMPT

Prompt là thứ dễ nhìn thấy nhất của một ứng dụng AI.

Và cũng vì dễ nhìn thấy nên nhiều bạn mới học tưởng đó là cả nghề.

Nhưng đến lúc chatbot trả sai JSON, RAG tìm nhầm tài liệu, chi phí inference tăng hoặc agent tự gọi nhầm công cụ, prompt hay mấy cũng không cứu được một hệ thống thiết kế yếu.

Nếu là developer muốn chuyển sang AI Engineer, tôi nghĩ nên đọc theo ba tầng này.

📘 TẦNG 1: HIỂU LLM ĐƯỢC XÂY NHƯ THẾ NÀO

Build a Large Language Model (From Scratch) của Sebastian Raschka bắt đầu từ tokenization, embedding, attention rồi tự tay dựng kiến trúc GPT bằng PyTorch.

Bạn không học để cạnh tranh việc huấn luyện model hàng tỷ tham số với Big Tech. Bạn học để hiểu model đã biến văn bản thành con số thế nào, vì sao context có giới hạn và fine-tuning thực sự thay đổi phần nào.

Khi hiểu chiếc máy bên trong, bạn sẽ bớt sửa mọi vấn đề bằng một prompt dài thêm ba trang.

Xem bản tiếng Việt 2026:
https://89ebook.com/build-a-large-language-model-from-scratch-2025?utm_source=facebook&utm_medium=organic_social&utm_campaign=ai_engineer_roadmap&utm_content=build_llm_20260727

📗 TẦNG 2: BIẾN MODEL THÀNH MỘT THÀNH PHẦN CÓ ÍCH

Hands-On Large Language Models của Jay Alammar và Maarten Grootendorst đi vào cách làm việc với LLM hiện đại: Transformer, embedding, RAG, fine-tuning, PEFT/LoRA và đánh giá kết quả.

Đây là đoạn nhiều dự án demo bắt đầu lộ vấn đề. Model trả lời nghe rất hay, nhưng dữ liệu lấy ở đâu, dẫn nguồn thế nào, đánh giá đúng sai ra sao thì không ai ghi lại.

Cuốn này giúp bạn chuyển từ “gọi được model” sang biết chọn kỹ thuật nào cho đúng bài toán.

Xem sách:
https://89ebook.com/hands-on-large-language-models-jay-alammar-2026?utm_source=facebook&utm_medium=organic_social&utm_campaign=ai_engineer_roadmap&utm_content=hands_on_llm_20260727

📕 TẦNG 3: CHO AI HÀNH ĐỘNG MÀ KHÔNG ĐEM PRODUCTION RA CÁ CƯỢC

AI Agents in Action của Michael Lanham dành cho giai đoạn model không chỉ trả lời, mà còn có tool, memory, planning và workflow.

Agent gửi email, gọi API hay thay đổi dữ liệu thì lỗi không còn nằm trong một ô chat. Nó có thể thành một hành động khó hoàn tác.

Vì vậy, học agent không chỉ là nối thêm công cụ. Bạn phải nghĩ về quyền tối thiểu, giới hạn số bước, log, điểm dừng và chỗ nào bắt buộc con người duyệt.

Xem sách:
https://89ebook.com/sach-cong-nghe-va-lap-trinh-ai-machine-learning-ai-agents-in-action-micheal-lanham-2025?utm_source=facebook&utm_medium=organic_social&utm_campaign=ai_engineer_roadmap&utm_content=ai_agents_20260727

🗺️ LỘ TRÌNH 12 TUẦN

Tuần 1–4: tự code một mini GPT theo Build a Large Language Model. Mục tiêu là hiểu luồng dữ liệu, không phải tạo model “thông minh”.

Tuần 5–8: làm một RAG nhỏ với dữ liệu có nguồn, dựng tập câu hỏi kiểm thử và đo cả câu trả lời sai.

Tuần 9–12: thêm một agent chỉ có một hoặc hai tool, quyền thấp và hành động dễ hoàn tác. Ghi log từng bước trước khi nghĩ đến multi-agent.

Bạn không trở thành AI Engineer chỉ vì đã gọi được API của model mới nhất.

Bạn trở thành kỹ sư khi biết hệ thống sẽ sai ở đâu, đo nó thế nào và đặt ranh giới nào trước khi trao quyền hành động cho AI.

Xem danh mục sách AI tại 89ebook:
https://89ebook.com/ai-machine-learning?utm_source=facebook&utm_medium=organic_social&utm_campaign=ai_engineer_roadmap&utm_content=category_20260727

Nhắn tin 89ebook và gửi nền tảng hiện tại của bạn. Đội ngũ sẽ tư vấn cuốn nên đọc trước, không bắt đầu bằng combo nếu một cuốn đã đủ.

26/07/2026

MUỐN THEO DATA ENGINEERING, ĐỪNG HỌC KAFKA TRƯỚC

Cứ mở một roadmap Data Engineering trên mạng là bạn sẽ gặp cả “siêu thị” công nghệ:

Python, SQL, Airflow, dbt, Kafka, Spark, Docker, Kubernetes, AWS…

Nhìn xong nhiều bạn sinh viên có cảm giác muốn chuyển ngành lần nữa. 😅

Nhưng vấn đề không nằm ở chỗ bạn thiếu công cụ. Vấn đề là chưa biết học chúng theo thứ tự nào.

Tôi nghĩ lộ trình đọc cho người mới nên đi qua 3 tầng. Mỗi tầng trả lời một câu hỏi khác nhau.

📘 TẦNG 1: DỮ LIỆU BẨN THÌ XỬ LÝ RA SAO?

Hãy bắt đầu với Python for Data Analysis, 3rd Edition của Wes McKinney.

Đây chưa phải sách dạy Data Engineering hoàn chỉnh. Nó dạy phần việc rất đời: đọc dữ liệu, làm sạch, nối bảng, xử lý giá trị thiếu, đổi định dạng và kiểm tra xem dữ liệu có đang nói dối mình không.

Một pipeline hoành tráng đến mấy mà dữ liệu đầu vào sai thì nó chỉ giúp bạn chuyển cái sai đi nhanh hơn.

Cuốn này phù hợp với sinh viên đã biết Python cơ bản nhưng còn lúng túng khi đụng pandas, NumPy và Jupyter.

Xem sách:
https://89ebook.com/sach-cong-nghe-va-lap-trinh-data-analytics-science-python-for-data-analysis-wes-mckinney-2022?utm_source=facebook&utm_medium=organic_social&utm_campaign=data_engineering_roadmap&utm_content=python_data_analysis_20260726

📗 TẦNG 2: DỮ LIỆU ĐI TỪ ĐÂU ĐẾN ĐÂU?

Sau khi đã biết “sờ” vào dữ liệu, hãy đọc Fundamentals of Data Engineering của Joe Reis và Matt Housley.

Cuốn này kéo bạn ra khỏi suy nghĩ Data Engineer chỉ là người viết ETL. Nó đặt cả vòng đời dữ liệu lên bàn: dữ liệu được sinh ra ở đâu, thu thập thế nào, lưu ở đâu, biến đổi lúc nào, phục vụ ai, ai chịu trách nhiệm về chất lượng và hệ thống sẽ tốn bao nhiêu tiền để vận hành.

Điểm tôi thích nhất ở cuốn này là nó không bắt bạn cưới một công cụ cụ thể. Nó dạy cách đặt câu hỏi trước khi chọn công cụ.

Batch hay streaming? Tự quản lý hay dùng dịch vụ cloud? Data warehouse, data lake hay lakehouse? Đây mới là những quyết định khiến một pipeline sống khỏe hoặc trở thành cục nợ.

Xem bản tiếng Việt 2026:
https://89ebook.com/fundamentals-of-data-engineering-joe-reis-matt-housley-2022?utm_source=facebook&utm_medium=organic_social&utm_campaign=data_engineering_roadmap&utm_content=fundamentals_de_20260726

📕 TẦNG 3: HỆ THỐNG DỮ LIỆU HỎNG Ở ĐÂU KHI NÓ PHÌNH TO?

Lúc này mới đến Designing Data-Intensive Applications, 2nd Edition của Martin Kleppmann và Chris Riccomini.

Đây là cuốn giúp bạn hiểu vì sao database không thể vừa nhất quán tuyệt đối, vừa luôn sẵn sàng, vừa chạy ngon trong mọi tình huống mạng chập chờn.

Bạn sẽ đi vào replication, partitioning, transaction, distributed systems, batch processing và stream processing. Nói cách khác, đây là phần kiến thức giúp một Data Engineer bước dần từ “người nối công cụ” sang người hiểu kiến trúc.

Đừng vội đọc cuốn này ngay ngày đầu rồi tự kết luận mình không hợp ngành. Nó không khó vì bạn kém. Nó khó vì nó đang trả lời những câu hỏi chỉ xuất hiện khi hệ thống đủ lớn.

Xem bản tiếng Việt 2nd Edition 2026:
https://89ebook.com/designing-data-intensive-applications-2nd-edition-martin-kleppmann-2026?utm_source=facebook&utm_medium=organic_social&utm_campaign=data_engineering_roadmap&utm_content=ddia2_20260726

🗺️ HỌC TRONG 12 TUẦN THẾ NÀO?

Tuần 1–4: dùng Python for Data Analysis để tự làm một project nhỏ. Lấy dữ liệu công khai, làm sạch, lưu lại và viết README giải thích các quyết định xử lý.

Tuần 5–8: đọc Fundamentals of Data Engineering, sau đó vẽ lại vòng đời dữ liệu cho chính project đó. Thêm bước ingestion, kiểm tra chất lượng, lịch chạy và cách theo dõi lỗi.

Tuần 9–12: đọc có chọn lọc Designing Data-Intensive Applications. Tập trung vào storage, replication, partitioning và stream processing. Mỗi chương trả lời một câu: “Nếu dữ liệu tăng gấp 100 lần, thiết kế hiện tại sẽ vỡ ở đâu?”

Học xong ba cuốn, bạn chưa tự động trở thành Data Engineer.

Nhưng ít nhất bạn đã có một thứ quan trọng hơn danh sách công cụ trên CV: biết dữ liệu đang đi đâu, vì sao hệ thống được thiết kế như vậy và phải hỏi gì khi nó bắt đầu có vấn đề.

Nếu muốn đi theo lộ trình gọn hơn, 89ebook có Combo Data Engineering Pro gồm Fundamentals of Data Engineering và Designing Data-Intensive Applications 2nd Edition:
https://89ebook.com/combo-data-engineering-pro-tieng-viet-2026?utm_source=facebook&utm_medium=organic_social&utm_campaign=data_engineering_roadmap&utm_content=combo_de_20260726

Nhắn tin 89ebook, gửi nền tảng hiện tại của bạn — sinh viên, Data Analyst hay Backend Developer — đội ngũ sẽ giúp chọn điểm bắt đầu phù hợp, không ép mua cả bộ khi chưa cần.

89ebook.com - Sách lập trình Quốc Tế - Sách lập trình Tiếng Việt

21/08/2026

18/08/2026

04/08/2026

04/08/2026

04/08/2026

03/08/2026

03/08/2026

03/08/2026

27/07/2026

26/07/2026

Address

Website

Alerts

Shortcuts

Share

Category

Listing takedown request