Kmin Academy - Học viện Khoa học Máy tính

🔥 CSE Lab x ISE Studio – Họp mặt thành viên 2026 🔥

Nhằm tăng cường kết nối giữa các thành viên cũng như định hướng phát triển trong thời gian tới, CSE Lab và ISE Studio tổ chức buổi họp mặt dành cho toàn bộ thành viên với nhiều nội dung chia sẻ thiết thực và cập nhật.

Chương trình là cơ hội để mọi người hiểu rõ hơn về cấu trúc hoạt động, các dự án đang triển khai cũng như định hướng công nghệ trong tương lai.

Tại buổi họp, các nội dung chính sẽ bao gồm:

* Giới thiệu tổng quan về team và các dự án, giúp thành viên nắm rõ cơ cấu tổ chức và cách vận hành.

* Chia sẻ về Payload – một trong những dự án/định hướng kỹ thuật quan trọng.

* Trình bày roadmap AI, giúp định hướng học tập và phát triển kỹ năng trong thời gian tới.

* Hướng dẫn cách apply AI vào dự án thực tế, từ đó nâng cao giá trị sản phẩm và năng lực cá nhân.

Buổi họp không chỉ mang tính chất cập nhật thông tin mà còn là dịp để các thành viên giao lưu, trao đổi và cùng nhau xây dựng một môi trường học tập – làm việc năng động, sáng tạo.

Sự tham gia đầy đủ của các thành viên sẽ góp phần tạo nên một cộng đồng vững mạnh, cùng hướng đến mục tiêu phát triển bền vững của CSE Lab và ISE Studio.

Mong chờ gặp gỡ mọi người

📌 CSE Lab x ISE Studio – build together, grow together.

🚀 [WORKSHOP] GRAPH DATABASE: "CỨU TINH" CHO NHỮNG PHA JOIN DỮ LIỆU ĐI VÀO LÒNG ĐẤT!

"Ủa, SQL đang chạy ngon lành cành đào, mắc mớ gì mình phải hành xác học thêm Cơ sở dữ liệu đồ thị làm gì?".

Chắc hẳn nhiều anh em dev đang lẩm bẩm câu này đúng không? Cũng dễ hiểu thôi! Nhưng hãy tưởng tượng sếp vỗ vai yêu cầu: "Em ơi, làm thêm tính năng tìm bạn chung hay gợi ý người quen giống Facebook nhé". Lúc này, dữ liệu không còn nằm ngoan ngoãn trong mấy cái bảng, hàng, hay cột nữa đâu. Nó biến thành một mạng lưới các mối quan hệ chằng chịt như tơ nhện. Việc cố chấp dùng các công cụ cũ lúc này giống như dùng thìa cà phê để đi đào móng xây nhà vậy – không khéo là "toang" cả dự án.

✨ Đó là lúc Graph Database xuất hiện và giải các bài toán khó nhằn:
Mạng xã hội & hệ thống kết nối: Thay vì JOIN nhiều tầng phức tạp, Graph Database cho phép truy vấn trực tiếp trên các mối quan hệ → nhanh và tự nhiên hơn rất nhiều.
Hệ thống gợi ý: Giúp bạn "đi qua" các mối quan hệ một cách linh hoạt để đưa ra đề xuất chính xác theo thời gian thực.
Bài toán tìm đường & tối ưu: Hỗ trợ các thuật toán như shortest path cực kỳ hiệu quả cho định tuyến giao hàng hay chuỗi cung ứng.
Phân tích dữ liệu real-time: Tối ưu cho các hệ thống cần phản hồi nhanh (OLTP), xử lý truy vấn phức tạp gần như tức thời.

🔥 WORKSHOP NÀY CỦA CSE LAB DÀNH CHO AI?
💁‍Sinh viên IT muốn mở rộng kiến thức về database hiện đại.
💁‍Backend Developer đang gặp bài toán dữ liệu có nhiều quan hệ phức tạp.
💁‍Người làm Data / AI muốn hiểu thêm về graph-based modeling.
💁‍Bất kỳ ai muốn hiểu khi nào nên dùng Graph DB thay vì SQL.

🔥 ĐẾN VỚI WORKSHOP, BẠN SẼ "BỎ TÚI" ĐƯỢC BÍ KÍP GÌ?
- Nắm vững Property Graph Model với 4 thành phần: Node, Relationship, Properties và Label.
- Khám phá vũ khí "Index-Free Adjacency" giúp Neo4j lướt dữ liệu với tốc độ ánh sáng.
- Viết truy vấn nhẹ nhàng như vẽ tranh bằng ký tự ASCII với ngôn ngữ Cypher (MATCH, WHERE, RETURN, MERGE, Variable-Length Path).
- Bỏ túi quy trình 4 bước Data Modeling và biết cách né các "cái bẫy" chết người như tạo ra "đảo dữ liệu" cô lập.
- Dùng Index, Constraints và soi bệnh hệ thống bằng PROFILE, EXPLAIN để truy vấn mượt như lụa.

🔥 THÔNG TIN SỰ KIỆN:
- Người trình bày: Đinh Thiên Bảo, thành viên CSE Lab
- Cố vấn: T-Bảo, người sáng lập Kmin Academy
- Thời gian: 9h00 – 11h00, Chủ nhật, ngày 12/02/2026
- Hình thức: Online qua Zoom

Đọc xong thấy "bánh cuốn" rồi thì đừng ôm thắc mắc đi ngủ! Nhớ đăng ký sớm vì số lượng có hạn! Chờ gì nữa mà không gia nhập thế giới đồ thị!

👉 Đăng ký tại đây: https://www.kmin.edu.vn/events/graph-database-va-workshop-moi-ra-lo-cua-cse-lab

^_^
Kmin Academy of Computer Science
< mindful learning, meaningful mastery />

Bạn có biết: Dữ liệu có sẵn đó,nhưng thường nằm rải rác, khó tìm, hoặc mất thời gian xử lý mỗi khi cần.

Thực ra, chỉ cần biết cách xây dựng một cấu trúc dữ liệu cơ bản, và biết cách truy vấn bằng SQL, thì nhiều việc sẽ gọn lại rất nhiều. Chỉ cần lấy đúng thông tin mình cần, khi cần.

Một khóa học dành cho cả dân Data và dân Dev.

Kỹ năng sử dụng SQL là không thể thiếu đối với một Data Analyst cũng như các Developer. Tuy nhiên, truy vấn và xây dựng cơ sở dữ liệu sao cho hiệu quả, tối ưu mới là điều quan trọng. Khóa học giúp bạn có nền tảng tư duy vững chắc và kỹ năng sử dụng SQL thuần thục.

🚀 KHÓA HỌC: TƯ DUY DỮ LIỆU VỚI SQL

🔖 Kiến thức

1. Cơ sở dữ liệu
2. Truy vấn cơ sở dữ liệu
3. Biết cách tối ưu truy vấn để vừa tinh gọn vừa hiệu quả

💻 Kỹ năng

1. Xây dựng cơ sở dữ liệu bằng SQL
2. Truy vấn cơ sở dữ liệu bằng SQL

🧠 Tư duy

Học viên có tư duy logic, phong cách làm việc tận tâm, chỉn chu, chuyên nghiệp.

💡 SQL chỉ là công cụ đơn giản để bạn “nói chuyện với dữ liệu”.

📌 Nếu bạn muốn:

Làm việc thông minh hơn

Ra quyết định tự tin hơn

Hiểu rõ những con số quanh mình

👉 Đây là lúc bạn nên bắt đầu với tư duy dữ liệu

🎉 ƯU ĐÃI THÁNG THANH NIÊN

🔥 Giảm 35% học phí
🎯 Dành riêng cho học viên U35
⏰ Chỉ áp dụng trong tháng 3/26

📩 Inbox để được tư vấn
💬 Comment “DATA” để nhận thông tin chi tiết khóa học

Lớp Data Analysis Basic - Power BI sẽ khai giảng vào cuối tuần sau. 😍

Nguyên văn câu hỏi: Em đang muốn theo chuyên ngành BA, nhưng em vẫn chưa hiểu rõ lộ trình. Mong thầy giải đáp giúp em.

--

Chia sẻ của T-Bảo:

Chào em. Vị trí BA có thể hiểu theo các cách sau:

1. Trong dự án phần mềm, BA là Business Analyst (hoặc gọi là IT BA), mình hiểu là “chuyên viên phân tích nghiệp vụ”, đây sẽ là người đảm nhiệm vai trò làm rõ yêu cầu phần mềm bằng các tài liệu, là người giúp team hiểu đúng yêu cầu của khách hàng.
2. Trong doanh nghiệp nói chúng, BA cũng là Business Analyst, mình hiểu là “chuyên viên phân tích kinh doanh”, là người phân tích và đánh giá toàn bộ quá trình kinh doanh của công ty để xác định vấn đề cần cải thiện, từ đó đề xuất hướng giải quyết cụ thể.
3. Có một cách hiểu nữa là làm BA là làm BA - Chỉ cần lấy vợ sinh con là sẽ trở thành BA nha. Chắc đây không phải là ý em. =]]

Nếu là ý số 2, thì thầy không có nhiều thông tin về hướng này, nhưng thầy được biết là sẽ cần kiến thức về kinh doanh nói chung, kỹ năng phân tích dữ liệu và các kỹ năng mềm.

Nếu là ý số 1, đây cũng là một vị trí làm việc quan trọng trong team phát triển phần mềm, các công ty làm web, app chuyên nghiệp đều có người chuyên phụ trách việc này. Em sẽ cần các kỹ năng sau:

- Có sự am hiểu trong việc sử dụng các ứng dụng hay website và hiểu biết trong lĩnh vực mà dự án đang làm việc. Ví dụ em làm trong team làm app cho ngân hàng, em sẽ cần có kiến thức về ngân hàng, em cũng sẽ cần thành thạo dùng các ứng dụng ebanking.
- Kiến thức và tư duy phân tích thiết kế phần mềm như các mô hình, biểu đồ thiết kế phần mềm (usecase, activity, sequence, class…)
- Kỹ năng viết tài liệu kỹ thuật, phân tích dữ liệu.
- Kỹ năng mềm: Kỹ năng giao tiếp, giải quyết vấn đề, quản lý công việc, làm việc nhóm…

Để theo hướng này, em có thể học tốt các môn học như:

- Các môn học nền tảng: Kỹ thuật lập trình, cơ sở dữ liệu
- Các môn nâng cao hơn như: Phân tích thiết kế hệ thống thông tin, UML, phân tích thiết kế phần mềm, phân tích dữ liệu.
- Tập xài các công cụ như: star uml, draw.io, notion, google doc, …
- Biết làm một web, app cơ bản là điểm cộng.
- Điều quan trọng không kém là rèn luyện phong cách làm việc chuyên nghiệp và các kỹ năng mềm. Cái này thì em sẽ cần đặt mục tiêu rèn luyện và có đánh giá, nhìn nhận. Em có thể rèn luyện qua các môn học hay các hoạt động xã hội.
- Em cũng có thể học và thi các chứng chỉ quốc tế để tạo lợi thế cạnh tranh nha.

Trên đây là một số chia sẻ từ góc nhìn của thầy, em tham khảo nha. Chúc em sớm chọn cho mình hướng đi nha.

Nguyên văn câu hỏi: Hi mn, em 24t làm văn phòng hiện tại đã ko còn mặn mà với cv, em muốn chuyển hướng sang cntt, mn cho em hỏi mới bắt đầu thì nên bắt đầu từ đâu ạ, cần những kiến thức nền nào, em thấy có những trung tâm có lộ trình đào tạo 6 tháng nhưng em sợ ng mới k có kiến thức nền trước theo ko kịp, mong mn giúp đỡ.

--
Chia sẻ của Thầy:

Chào Huy. 24t vẫn có thể học và đi làm về lập trình được nha em.

Em nên bắt đầu từ việc đặt cho mình câu hỏi: "Tại sao mình muốn học và làm lập trình?", đó là cách để mình đi tìm ý nghĩa cho việc theo đuổi ngành nghề. Điều này sẽ giúp cho vững vàng và bền bỉ hơn trên còn đường chông gia phía trước.

Sau đó, em hãy tìm hiểu về những hướng đi trong ngành CNTT, chọn ra 1 hoặc một số ít các hướng đi đem cho em niềm cảm hứng ban đầu.

Sau khi đã chọn đước hướng đi A B C nào đó. Em hãy bắt đầu tìm kiếm những lộ trình học miễn phí trên nhiều kênh khác nhau như Google, YouTube, ... Hãy dành thời gian ngắn để trải nghiệm thử kiến thức. Và tìm ra cho mình 1 lựa chọn làm mình hào hứng nhất.

Với lựa chọn duy nhất này, em hãy học sâu hơn một chút với một lộ trình bài bản, một người hướng dẫn có tâm, một phương pháp học đúng đắn, ... Và tiếp tục quan sát bản thân mình cảm thấy thế nào khi học lập trình.

Tự học thì chắc chắn sẽ có những điểm lời và những điều khó khăn của riêng nó. Bản chất của việc đến lớp học là em đang tìm một người thầy, những người bạn, đó chính là môi trường để giúp em duy trì cảm hứng và động lực mạnh mẽ để em đến đích nhanh hơn.

Thầy cũng đang dạy học. Trong nhiều năm qua, cũng với lộ trình 6 tháng, các bạn học trò của thầy đã tốt nghiệp đều tìm kiếm đc công việc ưng ý về lập trình, cũng trong khoảng độ tuổi của em. Điều quan trọng là: Em có dành đủ thời gian, tâm huyết, sự nỗ lực cho mục tiêu học lập trình của em không? Em có học đúng phương pháp không? Em có những người thầy tốt không?

Nếu em có những hướng đi cụ thể, kế hoạch rõ ràng và một quyết tâm cao độ, thầy tin em sẽ có thể làm được điều đặc biệt, tạo ra bước ngoặt cuộc đời cho chính mình.

[Hỗ trợ khảo sát]

Các bạn dành ít phút để góp một phần vào kết quả nghiên cứu khoa học nha.

Phiếu khảo sát dưới đây nhằm thu tập dữ liệu cho một nghiên cứu tìm hiểu mối liên quan giữa khả năng tự quản lý bản thân và dự kiến khởi nghiệp của người trẻ tại Việt Nam.

Đối tượng khảo sát bao gồm tất cả các bạn trẻ (18 -30 tuổi).

Mong các bạn cung cấp thông tin xác thực để nghiên cứu có thể hoàn thành tốt nhất.

https://forms.gle/WisvN3Pu3g2R2UM99

Cảm ơn các bạn nhiều.

2025 - Khả năng tự quản lý bản thân và dự định khởi nghiệp Phiếu khảo sát dưới đây nhằm thu tập dữ liệu cho một nghiên cứu tìm hiểu mối liên quan giữa khả năng tự quản lý bản thân và dự kiến khởi nghiệp của người trẻ tại Việt Nam. Đối tượng khảo sát bao gồm tất cả các bạn trẻ ...

Cách sử dụng AI trong học tập

Tiếp nối bài chia sẻ về tác hại của việc dùng AI không đúng cách, câu hỏi đặt ra tiếp theo là: “Làm thế nào để mình dùng AI đúng cách trong học tập?”

Mình sẽ cần nhớ là: AI là trợ giảng, không phải là người làm hộ.

Trợ giảng là người đồng hành và hướng dẫn, giảng giải để mình hiểu bài. Trợ giảng không tư duy thay mình, không làm thay bài tập cho mình. Trợ giảng cũng có lúc sai, vì vậy mình cần phải kiểm chứng.

Mình có thể dùng AI để tìm hiểu kiến thức và hỗ trợ làm bài tập. Cụ thể như sau:

Tìm hiểu kiến thức
- AI giúp mình giải thích khái niệm theo cách dễ hiểu, tiếp cận một kiến thức mới nhẹ nhàng hơn.
- Nhờ AI gợi ý tài liệu tham khảo, rồi tìm vào những tài liệu tham khảo uy tín. Đọc những tài liệu ấy, không chỉ phát triển kỹ năng tiếp thu thông tin mà còn giúp cải thiện tư duy hệ thống.
- Tư duy đa chiều cùng AI, nghĩa là mình sẽ đặt những câu hỏi xoay quanh các kiến thức mình học được để rèn luyện Cirtical thinking.

Hỗ trợ làm bài tập
- Đầu tiên, mình cần dành thời gian tự tư duy trước, nếu không não mình sẽ lười dần đi. Sau đó, mình có thể thảo luận ý tưởng với AI, yêu cầu AI đưa ra giải pháp và so sánh với giải pháp của chính mình.
- Nếu bị bí ý tưởng, mình sẽ nhờ AI gợi ý ý tưởng, chỉ là gợi ý mà thôi.
- Có ý tưởng rồi, mình tự làm theo lối tư duy của mình, để có kinh nghiệm. Trong quá trình làm, có những chỗ cần tra cứu thì vẫn nên tra cứu bằng tài liệu tham khảo hơn, AI vẫn ok nhưng cần kiểm chứng.
- Làm xong rồi, mình nhờ AI sửa bài, đưa ra những giải pháp hay hơn và tự cải thiện bài làm của mình.

Như vậy AI là một người bạn đồng hành, người bạn ấy giúp đỡ mình tiến bộ hay làm mình đi lùi, do mình quyết định nha.

TBDD

Thông minh đã không đủ mà giờ còn giảm nữa 🥲

AI có làm suy yếu khả năng não bộ của bạn?

Mình giao một bài tập tư duy cho sinh viên. Và y như rằng, có hai kiểu làm bài rất rõ rệt:

Kiểu 1: “Tui và ChatGPT tuy hai mà một”

- Copy nguyên đề bài → dán vào ChatGPT.
- Đọc lời giải → hỏi thêm nếu chưa hiểu → copy lại vào bài mình.
- Xóa bớt dấu vết AI như //Comment hay mấy icon kỳ kỳ → Nộp.
- Xong. 15 phút làm bài, 0 phút suy nghĩ.

Kiểu 2: “AI chỉ là trợ giảng mà thôi”
- Đọc đề, suy nghĩ, viết ra ý tưởng giải quyết vấn đề.
- Sau khi cho não có cơ hội làm việc, bạn sẽ dùng ChatGPT để liệt kê các ý tưởng khác nhau và đối sánh với ý tưởng của mình.
- Chốt được ý tưởng rồi, bạn tiến hành cài đặt/hiện thực ý tưởng ấy.
- Bạn vẫn tiếp tục cho não mình điều khiển quá trình giải quyết vấn đề, nếu gặp khó khăn mà ko thể tự giải quyết bạn sẽ nhờ AI hỗ trợ và tự mình sửa lại, cứ như vậy cho đến khi hoàn tất.

Bạn đang ở trường hợp nào?

Thẳng thắn với chính mình nha, vì MIT vừa nghiên cứu não bộ khi dùng ChatGPT – và kết quả không phải ai cũng thích nghe.

Nghiên cứu của MIT nói gì?

MIT đã thực hiện nghiên cứu quét não fMRI trên những người dùng ChatGPT không dùng ChatGPT khi họ làm việc. Kết quả như sau:

- 83,3% người dùng không thể nhớ nổi một câu họ vừa viết chỉ vài phút trước. Ngược lại, những người viết không dùng AI thì nhớ rất rõ.
- Khi dùng AI, kết nối thần kinh trong não giảm mạnh từ 79 xuống còn 42. Tức là giảm 47% mức độ hoạt động thần kinh.
- Ngay cả khi ngừng sử dụng ChatGPT ở các phiên tiếp theo, nhóm này vẫn tiếp tục giảm mức độ tập trung → Hiệu suất của họ vẫn thấp hơn những người chưa từng dùng AI.
→ Đây không chỉ là sự phụ thuộc, mà còn là sự suy yếu nhận thức.

Ngoài dữ liệu từ não bộ, các nhà giáo dục còn nhận xét về chất lượng bài viết: Bài viết chính xác về kỹ thuật, nhưng thường bị đánh giá là “máy móc”, “không có hồn”, “thiếu chiều sâu”.

Và đây là nghịch lý:
- ChatGPT giúp bạn hoàn thành công việc nhanh hơn 60%…
- Nhưng lại giảm 32% nỗ lực trí não trong quá trình học.

Nhóm có hiệu suất tốt nhất là ai?
- Những người bắt đầu KHÔNG dùng AI, sau đó mới bổ sung AI.
- Họ giữ được khả năng ghi nhớ, hoạt động não tốt nhất.

Sử dụng ChatGPT có thể khiến bạn cảm thấy pro — nhưng nó có thể lặng lẽ tước đi khả năng tự suy nghĩ.
- Bạn nhanh hơn, nhưng kém tập trung hơn.
- Bạn có câu trả lời, nhưng mất dần khả năng tự tìm ra chúng.

Sức mạnh của loài người chúng ta là ở não bộ. Nếu nó bị suy yếu thì điều gì sẽ xảy ra?

AI không nguy hiểm vì nó quá thông minh.
AI nguy hiểm khi nó khiến bạn không cần thông minh nữa.

Rõ ràng đây là 1 vấn đề quan trọng mà người học cần có ý thức. Dùng AI ko có gì sai nhưng cách dùng AI mới quyết định bạn học giỏi hay dở.

Hãy cứ dùng AI nhưng dùng như một cái “trợ lực”, đừng biến nó thành “nạng chống”.

Bạn có thể chạy nhanh hơn nhờ AI.
Nhưng đừng để một ngày nhận ra: chân mình đã không còn tự chạy nổi.

Bài học không phải là tránh xa AI — mà là dùng AI một cách có chủ đích.
- Hãy dùng nó để hỗ trợ, chứ không thay thế bộ não của bạn.
- Xây dựng sức mạnh nhận thức, đừng tạo ra sự phụ thuộc.

Vậy nên các học trò nên tỉnh táo, đừng để cái lười suy nghĩ làm hao mòn năng lực của bản thân nha.

Link tham khảo bên dưới bình luận.

TBDD

// Machine Learning for Data Science

✔️ Làm dự án thực tế kết hợp với lý thuyết nền tảng vững chắc giúp học viên tự tin nghiên cứu, sáng tạo và áp dụng AI vào các ứng dụng và hệ thống.

✔️ Cơ hội tham gia thực tập dự án công ty khi hoàn thành khóa học. Hoàn thành thực tập sẽ nhận giấy chứng nhận có mộc đỏ và cơ hội làm việc chính thức.

✔️ Được tài trợ học phí bởi doanh nghiệp vì học viên tốt nghiệp ở Kmin đáp ứng nhu cầu của họ với tư duy hiệu quả và kỹ năng thực thực tiễn.

✔️ Trải nghiệm học tập trong hạnh phúc cùng phương pháp học PIB Learning chỉ có tại Kmin, trang bị nền tảng vững chắc và công nghệ mới, giúp học viên tối ưu hóa quá trình học tập.

Đó là một trong số ít những giá trị mình sẽ nhận được khi tham gia khóa học Advanced Data Analysis

👥 Đối tượng phù hợp:

- Học viên muốn trang bị nền tảng kiến thức về AI và nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của mình qua những dự án thực tế.
- Học viên muốn áp dụng Machine Leanring vào phân tích dữ liệu và xây dựng các ứng dụng AI.
- Học viên có định hướng trở thành Data Scientist, AI Engineer.

🏫 Thông tin khóa học

- Thời lượng: 7 tuần

- Hình thức: Offline / Online

🧠 Nội dung chính:

- Essential Math for Data Science

- Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn

- Diagnostic analysis

- Data processing

- Problem-solving skill in predictive analysis

- Regression

- Classification

- Decission Tree

- Random Forest

- SVM

- Navie Bayes

- Clustering

- Model Evolution

🔥 Để tìm hiểu thêm về giảng viên cũng như chương trình học, mình inbox Kmin nha.

—
Kmin Academy - Học viện Khoa học Máy tính
Học lập trình trong hạnh phúc cùng PIB Learning 💓
Tư vấn chuyên môn: 0339.048.233 (Thầy Bảo)
Tư vấn khóa học: 0703.183.693 (Cô Ngọc)