Write for Us
Resume
Cover letter
Thank you letter
Job search
Career
Resume & CV
Nov 8th 2024

Podcast Marketing: Xu hướng tiếp thị thu hút nửa tỷ người!

5 lợi ích quan trọng của Podcast MarketingMục lục: Podcast nghĩa là gì?Ngày càng nhiều thương hiệu ứng dụng Podcast Marketing vì…Những thách thức khi làm Podcast Marketing tại Việt NamTheo thống kê của Insider Intelligence, số lượng người nghe Podcast trên toàn cầu đạt 274,8 triệu người vào năm 2019. Chỉ sau 5 năm, con số đó đã tăng lên 504,9 triệu người. Với tốc độ phát triển như vũ bão, Podcast Marketing nhanh chóng vươn lên top đầu trên nền tảng Social Media tại Việt Nam, thu hút sự quan tâm của đông đảo doanh nghiệp. Vậy Podcast nghĩa là gì? Những thách thức khi các thương hiệu làm Podcast Marketing là gì? Đâu là cách làm Podcast đạt hiệu quả với chi phí tối ưu? Hãy cùng Cake tìm hiểu ngay trong bài viết dưới đây!Podcast nghĩa là gì?Khái niệm Podcast là cụm từ được ghép bởi “iPod” (máy nghe nhạc do Apple sản xuất) và “Broadcast” (phát thanh, truyền thanh). Podcast được hiểu là một phương thức kỹ thuật số với định dạng âm thanh, được tải lên Internet để bất kỳ ai đều có thể truy cập. Người dùng có thể nghe Podcast trực tuyến hoặc tải về máy tính bảng, điện thoại, máy tính để bàn,... để nghe lúc rảnh rỗi, khi đang di chuyển hoặc làm các công việc khác. Khác với Radio - chương trình truyền thanh phát theo lịch trình cố định và biến mất ngay sau khi phát sóng, làm Podcast chú trọng đến yếu tố “nhu cầu người dùng”. Không chỉ đem đến các chương trình giải trí, Podcast cung cấp các kiến thức, góc nhìn đa chiều về các các chủ đề khác nhau như: công nghệ, du lịch, văn hóa, chính trị, giáo dục, khoa học, kinh doanh,... Người nghe có thể tùy ý lựa chọn kênh Podcast theo sở thích, nghe bất cứ ở đâu và tua lại các đoạn tùy ý.Lịch sử ra đời của Podcast Thuật ngữ “Podcast” được biết đến lần đầu tiên vào năm 2004 lấy cảm hứng từ phần mềm Ipodder cho phép người dùng tải các chương trình radio yêu thích về Ipod do phát thanh viên người Mỹ Adam Curry và kỹ sư phần mềm Dave Winer tạo ra. Được nhà báo Ben Hammersley gọi với cái tên “radio của dân không chuyên”, phát minh đột phá này đã mở đường cho sự xuất hiện của Podcast và sau này là “làn sóng” Podcast Marketing thịnh hành trên khắp thế giới. Từ đây, Podcast dần trở nên phổ biến và được ưa chuộng toàn cầu nhờ đặc tính “cá nhân hóa” của mình. Đặc biệt, vào năm 2005, "Podcast" chính thức trở thành từ khóa của năm do Từ điển Oxford bình chọn. Việc tạo kênh Podcast dần phổ biến và phát triển mạnh mẽ trên đa nền tảng khác nhau: từ các nền tảng chuyên biệt về âm thanh như Spotify, iTunes, SoundCloud đến các trình duyệt website như: BBC Podcasts, Google Podcasts, Captivate,... Chỉ sau 20 năm hình thành, từ một sản phẩm đơn thuần giúp con người giải trí, Podcast trở thành một ngành công nghiệp tỷ đô, chiếm 34,89 tỷ USD năm 2024 và dự kiến cán mốc 133,9 tỷ USD vào năm 2032, theo Market.US.Podcast trở nên phổ biến ở Việt Nam từ khi nào? Dù đã trở thành trào lưu cực thịnh trên thế giới suốt 2 thập kỷ qua nhưng việc làm Podcast chỉ mới “nở rộ” tại thị trường Việt Nam vài năm gần đây. “Cú hích” khiến Podcast trở nên bùng nổ tại Việt Nam chính là Đại dịch Covid năm 2019. Podcast được xem như “liệu pháp chữa lành mùa dịch” sau những tổn thương, mất mát về sức khỏe, tiền bạc, tính mạng... Nhiều người tìm đến Podcast để xoa dịu tâm hồn, giải toả sự cô đơn trong những ngày giãn cách xã hội. Sau đó, Podcast dần phát triển và được đông đảo người Việt trẻ và các nhà sáng tạo nội dung đón nhận. Sau năm 2020, mỗi tháng tại Việt Nam người dùng tạo ra 50 kênh Podcast. Con số này đã gia tăng gấp 5 lần vào năm 2021, đạt mốc 100 - 250 kênh Podcast mở mới mỗi tháng. Tổng số kênh Podcast tại Việt Nam tính đến 2021 là hơn 2.900 kênh với 76.000 tập. Không chỉ các cá nhân tự tạo kênh Podcast để chia sẻ quan điểm, góc nhìn, các tòa soạn báo tại Việt Nam cũng “đón đầu xu hướng Podcast” nhằm mở rộng cách thức tiếp cận độc giả như: Báo VnExpress, Quân đội Nhân dân, VietnamPlus, Zing News,... Podcast Marketing được xem là mảnh đất đầy tiềm năng cho các doanh nghiệp muốn quảng bá hình ảnh, kết nối với khách hàng và gia tăng cơ hội kinh doanh. Dự báo tốc độ tăng trưởng kép hàng năm của thị trường Podcast ở Việt Nam 2024 - 2028 là 5,58% và đạt mức 5,84 triệu USD vào năm 2028 theo Statista. Ngày càng nhiều thương hiệu ứng dụng Podcast Marketing vì…Với những ưu điểm vượt trội, Podcast được xem là một trong những công cụ Digital Marketing đắc lực của doanh nghiệp trong thị trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay. 1. Tiếp cận đúng khách hàng mục tiêu Căn cứ vào những số liệu thống kê về nhân khẩu học, hành vi người dùng từ Podcast, thương hiệu có thể hoàn thiện bức tranh chân dung khách hàng mục tiêu và xây dựng cách làm Podcast hiệu quả, tối ưu chi phí, cụ thể như: Nam giới hay nữ giới thích nghe Podcast hơn?Độ tuổi thường xuyên nghe Podcast là bao nhiêu?Mọi người hay nghe Podcast trên thiết bị nào? Ví dụ: Kênh Podcast về Marketing nổi tiếng trên thế giới là Marketing School Podcast, được sáng lập bởi 2 chuyên gia Neil Patel và Eric Siu. Hiện tại kênh Podcast này có hơn 1.400 tập và 35 triệu lượt tải xuống. Kênh nhắm đến đối tượng khách hàng mục tiêu là những người quan tâm đến Marketing và Digital Marketing. 2. Gia tăng doanh số nhờ Podcast Marketing Theo thống kê của Edison Research, 56% người nghe Podcast cân nhắc mua hàng sau khi nghe các quảng cáo trên kênh truyền thông này. Ngoài ra, thương hiệu có thể kiếm tiền từ Podcast thông qua các nguồn sau: Đăng ký Affiliate (tiếp thị liên kết), mở tài khoản nhận Donate từ fan hâm mộ, bán ứng dụng phù hợp với nhu cầu người dùng,...Lợi ích của việclàm Affiliate là gì? Ví dụ: Chuyên gia Yoga Elsie Escobar đã tạo kênh Podcast có tên là “Elsie's Yoga Class”. Không chỉ chia sẻ các bí quyết, bài tập Yoga hiệu quả. Cô ấy đã bán một ứng dụng trị giá 3,99 USD cho phép người dùng truy cập vào hơn 70 lớp Yoga chuyên sâu đi kèm một bản PDF hướng dẫn từ A đến Z. 3. Kết nối và tạo “độ phủ” thương hiệu Theo số liệu từ Edison Research, 54% người nghe có xu hướng tra cứu thông tin về thương hiệu được nhắc tên trong những Podcast mà họ yêu thích. Cũng giống như các kênh Social Media khác, Podcast Marketing là sân chơi để thương hiệu thể hiện bản sắc và cá tính riêng biệt. Đây cũng là nơi thương hiệu xây dựng hình ảnh “độc nhất” nhằm tiếp cận với khách hàng và gia tăng sự trung thành thương hiệu (Brand Loyalty). Ví dụ: Những kênh Podcast “có cá tính” trong lĩnh vực Marketing được các Marketer tại Việt Nam và thế giới yêu thích như: Sói Ăn Chay, Advertising Vietnam Podcast, 99% Invisible – Roman Mars, M.A.D Podcast, Design Matters – Debbie Millman,... 4. Podcast Marketing - “Chiêu” marketing hiệu quả, tối ưu chi phí Podcast có chi phí vận hành thấp, hiệu quả cao, đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp SMEs. Để tạo kênh Podcast, doanh nghiệp chỉ cần một số thiết bị ghi âm cơ bản, “chất xám” và chi phí phát hành. Các chi phí này thường thấp hơn so với các kênh truyền thông trả phí khác. Ví dụ: Trên nền tảng Apple Podcasts, Apple thu 30% phí đăng ký cho năm đầu tiên và 15% cho những năm tiếp theo. Để nâng cấp tài khoản với các công cụ cao cấp mới, thương hiệu cần trả 19,99$ mỗi năm. 5. Tăng trưởng về traffic vào website nhờ Podcast Marketing Để tăng lượng traffic website, thương hiệu có thể dẫn liên kết đến trang web trong phần mô tả của Podcast. Không chỉ tạo sự tăng trưởng mạnh mẽ về lượt truy cập website, sự liên kết đa kênh còn giúp tối ưu khả năng nhận diện của thương hiệu trên Google. Ví dụ: Kênh Podcast “Thư viện sách nói” - Thư viện sách trực tuyến khổng lồ với 13.000+ nội dung sách nói có bản quyền. Khi tạo kênh Podcast này, chủ kênh có dẫn đường liên kết đến website chính fonos.vn - Website giới thiệu về các khóa học PodCourse ngắn hạn từ chuyên gia, bán sách và kêu gọi tải App gia nhập thành viên của Fonos. Những thách thức khi làm Podcast Marketing tại Việt Nam1. Thao tác đa nhiệm của người dùng khi nghe Podcast Theo thống kê của Edison Research, 90% người dùng nghe Podcast khi ở nhà, 64% nghe khi di chuyển bằng xe, tàu, 49% nghe khi đi bộ, 37% nghe khi làm việc nhà. Việc vừa nghe Podcast vừa làm các công việc khác khiến phân tán sự tập trung của người dùng, ảnh hưởng đến khả năng tiếp nhận thông điệp truyền thông từ Podcast Marketing một cách toàn diện. 2. Ít các nền tảng âm thanh chất lượng cao Hiện nay, ngày càng có nhiều nền tảng, ứng dụng chứa Podcast ra đời. Tuy nhiên, số lượng nền tảng Podcast đạt chất lượng cao, thỏa mãn 2 yếu tố: vừa có tính bảo mật cao và đa dạng tệp người dùng không nhiều. Yếu tố “nhiễu” này cũng khiến thương hiệu khó ra quyết định khi lựa chọn nền tảng Podcast Marketing phù hợp. 3. Chưa có nhiều kinh nghiệm làm quảng cáo trên Podcast Podcast Marketing chỉ mới thịnh hành tại Việt Nam một vài năm gần đây. Các Marketer còn khá “bỡ ngỡ” khi dấn thân vào một loại hình Marketing thiên về yếu tố thính giác như Podcast. Do đó, thương hiệu dễ đi vào “lối mòn” của phương thức sản xuất quảng cáo của các kênh truyền thông mạng xã hội khác như TCV, Facebook, Youtube,… Kết luận Với những thông tin toàn cảnh về Podcast Marketing, Cake hy vọng sẽ cung cấp cho bạn những góc nhìn mới mẻ về kênh tiếp thị mới mẻ, giúp đem lại hiệu quả truyền thông cho thương hiệu của bạn. Đây cũng là tiền đề cơ bản giúp bạn tạo kênh Podcast chất lượng, được yêu thích với chi phí tối ưu nhất. Cake là một trong các trang web tuyển dụng uy tín, được nhiều doanh nghiệp và ứng viên lựa chọn. Dù bạn đang tìm kiếm chương trình thực tập, việc làm online hay full-time thì đều có thể dễ dàng tiếp cận cơ hội nghề nghiệp mình mong muốn. Tìm việc làm online phù hợp và ứng tuyển ngay hôm nay!Tìm việc--- Tác giả bài viết: Chloe Nguyen ---
Industry & Job Overview
Jul 18th 2024

Machine Learning Engineer: Yuk Kenalan sama Profesi Mentereng Satu Ini!

Machine Learning Engineer adalah jenis profesi IT yang menempati posisi ke-5 sebagai pekerjaan yang paling banyak dicari pada tahun 2023 lalu. Jenis pekerjaan yang satu ini semakin populer seiring dengan pertumbuhan teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence. Meskipun permintaan akan profesi Machine Learning Engineer di Indonesia belum terlalu tinggi, namun di luar negeri permintaan akan profesi ini sangat tinggi dan potensial. Tingginya permintaan tersebut membuat banyak orang berminat untuk mempelajari hal-hal terkait Machine Learning Engineering. Jika kamu tertarik dengan profesi sebagai ML Engineer dan ingin bersaing dengan para Machine Learning Developer di luar sana, berikut adalah beberapa hal yang perlu kamu tahu terkait profesi populer yang satu ini!Daftar isi: Pengertian Machine Learning Tugas dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineer Keterampilan yang Harus Dimiliki Machine Learning Engineer Gaji Machine Learning Engineer Cara dan Syarat untuk Menjadi Machine Learning Engineer Apa itu Machine Learning Engineer? Machine Learning adalah cabang ilmu komputer yang menggunakan matematika dan statistika untuk mengidentifikasi pola dalam data. Cara kerja cabang ilmu Artificial Intelligence yang satu ini adalah bagaimana untuk membuat mesin ‘belajar’ layaknya seperti. Mesin tersebut diajari untuk membaca data melalui algoritma matematika untuk menemukan pola data tertentu. Sementara itu, Machine Learning Engineer adalah seorang profesional yang memiliki spesialisasi dalam merancang dan mengembangkan Machine Learning Engineering. ML Engineer memiliki keahlian dalam statistik, pemrograman, dan ilmu data. Meskipun di Indonesia masih dalam tahap pengembangan, namun profesi Machine Learning Developer memiliki peminat yang tinggi di luar negeri. Hal ini dibuktikan dengan banyaknya aplikasi populer yang telah didukung dengan layanan Machine Learning seperti YouTube, Netflix, Spotify, Disney, Twitter, Facebook, Siri, serta Alexa. Namun faktanya, banyak orang yang masih bingung antara Machine Learning dan Data Science karena keduanya memiliki hubungan yang erat dengan pemanfaatan data. Data Science digunakan sebagai inisiasi atau langkah awal dalam mengenali dan menganalisis pola dalam data. Sedangkan Machine Learning menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi yang lebih andal dan efisien. Oleh karena itu, integrasi dan penggunaan kedua bidang ini secara bersamaan dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan berdasarkan data. Apa Tugas Seorang Machine Learning Engineer? ML Engineer memiliki dua tugas utama yaitu memasukkan data ke dalam model pembelajaran mesin dan menerapkan model tersebut dalam produksi. Selain dua tugas utama tersebut, Machine Learning Engineer juga memiliki beberapa tugas dan tanggung jawab lainnya sebagai berikut: Menganalisis dataset dalam jumlah yang besar dan menentukan metode terbaik untuk proses analisis data.Memasukkan data ke dalam machine learning system untuk proses pelatihan pembelajaran mesin.Bekerja sama dengan pihak terkait lainnya untuk membangun pipeline data yang efektif.Membangun infrastruktur yang diperlukan untuk menerapkan model pembelajaran mesin dalam produksi.Mengelola, memelihara, mengembangkan, dan meningkatkan model pembelajaran mesin yang sudah berjalan di lingkungan produksi.Bekerja dengan algoritma machine learning dan library perangkat lunak yang relevan.Mengoptimalkan dan menyesuaikan model pembelajaran mesin sesuai dengan bagaimana mereka berperilaku dalam produksi.Berkomunikasi dengan pemangku kepentingan terkait dan pengguna utama untuk memahami kebutuhan bisnis, serta menjelaskan kemampuan model pembelajaran mesin.Menerapkan model pembelajaran mesin ke produksi. Tahap awal adalah sebagai prototype kemudian sebagai API yang dapat memberikan prediksi untuk pengguna akhir.Memberikan dukungan teknis kepada tim data dan produk, membantu pihak-pihak terkait yang menggunakannya, serta memahami sistem dan dataset pembelajaran mesin. Skill yang Dibutuhkan Machine Learning Engineer Untuk menjadi seorang Machine Learning Developer yang handal, berikut adalah beberapa skill yang kamu butuhkan: 1. Bahasa Pemrograman Skill utama yang perlu dimiliki seorang Machine Learning Engineer adalah menguasai bahasa pemrograman. Beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam Machine Learning Engineering adalah Java, Python, R, C, C++, dan JavaScript. Bahasa pemrograman tersebut sering digunakan oleh para ML Engineer untuk mengolah dan mempersiapkan data untuk algoritma pembelajaran mesin. 2. Matematika dan Statistika Seorang Machine Learning Developer juga harus menguasai bidang ilmu matematika dan statistika. Beberapa konsep dalam ilmu matematika yang penting adalah aljabar linear, probabilitas, kalkulus, statistik, matematika diskrit, komputasi multivariat, tensor dan perkalian matriks, algoritma, serta optimasi. 3. Visualisasi Data Selain dua skill di atas, sangat penting bagi Machine Learning Engineer untuk mempresentasikan hasil temuan mereka dalam format visualisasi data yang informatif seperti grafik, infografis, diagram, atau peta. ML Engineer dapat menggunakan beberapa alat atau tools seperti Seaborn, Matplotlib, Plotnine, Bokeh, Plotly, Ggplot untuk menceritakan dan memvisualisasikan data. 4. Natural Language Processing (NLP) Natural Language Processing (NLP) memungkinkan mesin untuk melakukan tugas linguistik dengan kinerja yang mirip dengan manusia. Kemampuan menguasai NLP ini memungkinkan mesin untuk menganalisis data teks dan suara dengan lebih mudah. Beberapa alat dan teknologi umum yang biasanya digunakan yaitu Word2vec, jaringan saraf berulang (RNN), gensim, dan Natural Language Toolkit (NLTK). 5. Komunikasi Komunikasi merupakan soft skill yang perlu dimiliki oleh seorang Machine Learning Developer untuk menyampaikan wawasan dan hasil temuan kepada tim non-teknis, pemegang saham, stakeholder, atau klien. Skill ini berhubungan dengan data storytelling dimana kamu harus mampu menyajikan data yang telah kamu dapatkan dari penggunaan algoritma machine learning dalam format storytelling dari awal hingga akhir. Gaji Machine Learning Engineer Profesi Machine Learning Engineer memang belum banyak dikenal di Indonesia. Namun, di luar negeri, profesi ini sangat populer dan banyak dibutuhkan di berbagai perusahaan. Dengan keahlian khusus yang dimiliki, gaji Machine Learning Engineer yang ditawarkan pun cukup menggiurkan. Dilansir dari Glassdoor.com, rata-rata gaji Machine Learning Engineer di Indonesia untuk pengalaman kerja 1-3 tahun yaitu Rp12.000.000 per bulan. Sementara itu, untuk pengalaman kerja 4-6 tahun, rata-rata gaji Machine Learning Engineer di Indonesia yaitu Rp16.000.000 per bulan. Penawaran yang lebih menggiurkan pun bisa kamu dapatkan di luar negeri. Menurut informasi dari Indeed.com, rata-rata gaji Machine Learning Engineer di Singapura adalah $91,883 USD per tahun. Sementara itu, rata-rata gaji Machine Learning Engineer di Amerika Serikat adalah $160,235 USD per tahun, menggiurkan sekali bukan? Tips untuk Menjadi Machine Learning Engineer Jika kamu tertarik untuk menjadi seorang Machine Learning Developer yang profesional, berikut adalah beberapa tips yang bisa kamu terapkan agar bisa bersaing dengan kandidat ML Engineer lainnya: 1. Mendapatkan Gelar S1 Karena machine learning adalah bagian dari ilmu komputer, maka latar belakang yang kuat dalam pemrograman komputer, ilmu data, dan matematika sangat dibutuhkan agar bisa unggul dalam persaingan. Umumnya, pekerjaan sebagai Machine Learning Engineer membutuhkan gelar Sarjana sebagai syarat minimum. Oleh karena itu, berkuliah di jurusan yang mempelajari tentang machine learning adalah langkah awal yang tepat. Beberapa daftar jurusan yang bisa kamu ambil untuk menekuni bidang machine learning yaitu sebagai berikut: Ilmu KomputerTeknologi informasiTeknik InformatikaSistem InformasiTeknik KomputerTeknologi Jaringan Ilmu Komputer 2. Ambil Pelatihan dan Sertifikasi Untuk meningkatkan kompetensi dan pengalaman dalam Machine Learning Engineering, kamu bisa mempertimbangkan untuk mengambil pelatihan dan sertifikasi terkait machine learning. Berikut adalah beberapa daftar sertifikasi di bidang machine learning untuk meningkatkan kompetensi kamu: Google Professional Machine Learning Engineer CertificationIBM Machine Learning Professional CertificateAWS Certified Machine Learning - SpecialtyUniversity of Washington Machine Learning SpecializationAndrew Ng’s Machine Learning Specialization📚 Baca juga:10 Sertifikasi IT untuk Sukseskan Karier! 3. Bangun Network Profesional Membangun koneksi profesional juga akan meningkatkan peluang kamu untuk menjadi seorang Machine Learning Developer. Hal ini karena banyak lowongan kerja yang tidak dipasang secara online, melainkan hanya tersebar dari mulut ke mulut. Oleh karena itu, agar kamu bisa memperoleh informasi tentang lowongan kerja ML Engineer dengan cepat, kamu membutuhkan jaringan relasi yang kuat dan profesional. Salah satu platform networking yang bisa kamu gunakan untuk memperluas jaringan koneksi yaitu Cake Meet. Cake Meet adalah fitur baru dari Cake yang memungkinkan para pencari kerja dan recruiter untuk bertemu dan menjalin koneksi dengan mudah. Hanya dengan Swipe, Match, dan Chat kamu bisa langsung terhubung dengan para recruiter dan mendapatkan informasi lowongan kerja dengan lebih cepat dan mudah.Swipedan dapatkan koneksi baru untuk perluas peluang karier kamu di Cake Meet sekarang juga!🎉Mulai Networking 4. Buat CV Machine Learning Engineer yang Profesional Contoh CV Machine Learning Engineer -- Dibuat di Cake Salah satu aspek penting untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer yang sukses adalah memiliki CV yang menarik. Untuk membantu kamu membuat CV yang menarik, Cake hadir dengan 50+ template CV gratis yang bisa kamu gunakan sebagai referensi.Tunggu apa lagi? Kunjungi Cake dan bangun CV kamu sekarang juga!🎉Buat CV Kesimpulan Machine Learning adalah cabang ilmu komputer yang menggunakan matematika dan statistika untuk mengidentifikasi pola dalam data.Machine Learning Engineer adalah profesional yang memiliki spesialisasi dalam merancang dan mengembangkan Machine Learning Engineering serta memiliki keahlian dalam statistik, pemrograman, dan ilmu data.ML Engineer memiliki dua tugas utama yaitu memasukkan data ke dalam model pembelajaran mesin dan menerapkan model tersebut dalam produksi.Untuk menjadi Machine Learning Developer handal, dibutuhkan beberapa skill yaitu menguasai berbagai bahasa pemrograman, menguasai bidang matematika dan statistika, mampu memvisualisasikan data, menguasai Natural Language Processing (NLP), dan memiliki kemampuan komunikasi yang baik.Rata-rata gaji Machine Learning Engineer di Indonesia untuk pengalaman kerja 1-3 tahun yaitu Rp12.000.000 per bulan. Sementara untuk pengalaman kerja 4-6 tahun yaitu Rp16.000.000 per bulan.Untuk menjadi seorang Machine Learning Developer yang profesional, beberapa tips yang bisa diterapkan yaitu memiliki gelar S1 yang relevan, mengambil pelatihan dan sertifikasi di bidang machine learning, membangun koneksi profesional, dan memiliki CV yang menarik. Cake adalah website untuk membuat CV terbaik yang bisa menunjukan professional branding kamu di mata HRD. Kamu bisa langsung menggunakan template CV ATS-friendly dari Cake dan download dalam bentuk PDF, 100% gratis! Selain bikin CV gratis, kamu juga bisa buat portofolio dan cari kerja dengan job portal atau aplikasi cari kerja Cake.--- Ditulis Oleh Ita Sugiharti ---
Resume & CV
Nov 25th 2024

Python là gì? Học lập trình Python ở đâu?

Vì sao“newbie” nên học Python? Mục lục: Python là gì?Học lập trình Python ở đâu?Cơ hội việc làm Python Trước khi ngôn ngữ lập trình ra đời, con người chỉ có thể giao tiếp và điều khiển máy tính bằng mã nhị phân 0 và 1.Mãi đến năm 1957, ngôn ngữ lập trình bậc cao đầu tiên mới được phát triển, góp phần mở ra kỷ nguyên mới trong lĩnh vực công nghệ thông tin, làm tiền đề cho sự “góp mặt” của các ngôn ngữ lập trình nổi tiếng trong giới developer hiện nay. Đặc biệt, không quên nhắc đến cái tên Python. Vậy Python là gì? lập trình Python để làm gì và cơ hội việc làm lập trình Python ra sao? Bài viết này sẽ giúp bạn giải đáp tất cả thắc mắc đó. Python là gì? Có thể nhiều bạn chưa biết rõ Python là ngôn ngữ lập trình loại gì. Cũng giống như Java, C, C++,... Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao, với thư viện lớn, hỗ trợ đa nền tảng và mã nguồn mở. Triết lý thiết kế của Python nhấn mạnh “nên chỉ có một và duy nhất một cách làm”. Theo đó, tính đơn giản, logic, và linh hoạt luôn được ưu tiên, nên lập trình viên sẽ dễ tìm thấy lời giải cho bài toán của mình. Vậy đặc điểm gì khiến ngôn ngữ Python phù hợp với “newbie”? Cú pháp đơn giản, dễ đọc và dễ viết hơn C++ hay Java.Tập trung vào giải pháp, thay vì cú pháp.Chương trình của Python có thể di chuyển từ Windows, sang macOS, hay Linux và chạy liền mạch mà không có bất kỳ thay đổi nào.Python là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, nên ai cũng có thể chỉnh sửa, nâng cấp thêm các tính năng đáp ứng nhu cầu sử dụng, hoặc cho mục đích thương mại.Với “kho tàng” các đoạn code có sẵn, bạn có thể “import” thuận tiện vào bất kỳ trường hợp nào, mà không cần phải tự viết mọi thứ.Khi gặp vấn đề, lập trình viên Python có thể tìm đến nhiều diễn đàn trực tuyến với hàng nghìn người tham gia để thảo luận. Đây cũng là nguồn tài nguyên quý giá được cập nhật thường xuyên. Nếu nói về Python có thể làm được những gì, thì thật sự có rất nhiều ứng dụng. Các chức năng chính của ngôn ngữ lập trình Python: Phát triển trang web và ứng dụng web (Instagram, Spotify,...);Phát triển phần mềm, ứng dụng di động và trò chơi điện tử;Phát triển các ứng dụng AI như trợ lý ảo, nhận diện khuôn mặt;Phân tích dữ liệu;Học máy - Machine Learning (dạy máy tính suy luận dựa trên khuôn mẫu, thông qua xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong quá khứ);Viết script (bản thảo lập trình) bằng những ngôn ngữ khác bên cạnh ngôn ngữ Python;Tự động hóa các tác vụ thủ công như sao lưu dữ liệu, gửi email, thực hiện phép tính cơ bản,... Các nhóm ngành lập trình chính trong IT Học lập trình Python ở đâu? 💡Tự học ngôn ngữ lập trình Python Trong thế giới công nghệ không ngừng biến đổi, chìa khóa thành công của lập trình viên Python nằm ở khả năng tự học, tự cập nhật. Dưới đây là trọn bộ bí quyết tự học ngôn ngữ Python từ con số 0. Xây dựng nền tảng: Đừng chỉ chăm chú vào những video YouTube dạy lập trình Python để làm trong 10 phút. Việc học hiệu quả cần đi theo cấu trúc. Trước tiên, bạn hãy tìm hiểu các kiến thức căn bản như kiểu dữ liệu, biến, toán tử, câu lệnh, hàm, thư viện,...Tìm ra một hoặc hai lĩnh vực quan tâm: Xác định mục đích học Python dùng để làm gì, và áp dụng trong lĩnh vực nào.Học cú pháp cơ bản: Tham khảo các đầu sách dạy Python cho người mới bắt đầu như: Learn Python the Hard Way, A Byte of Python, Python Cookbook,...“Thực chiến” nhiều hơn: Vận dụng các cú pháp cơ bản đã học để thực hành trên vài dự án nhỏ. Cake gợi ý các chủ đề phát triển ứng dụng đặt đồ ăn, dự báo thời tiết bằng Machine Learning,...Học hỏi từ các lập trình viên Python khác: Bạn có thể xem dự án mà người khác đã làm trên Github, tìm thêm cộng sự để cùng code mỗi ngày, hoặc lập trình cho các dự án cộng đồng. 💡Khoá học online miễn phí Nếu muốn tự học ngôn ngữ lập trình Python hiệu quả, bạn có thể tham khảo thêm các khóa học online miễn phí dưới đây: CodeCademy: Lớp học ngôn ngữ Python trên CodeCademy có ưu điểm là kết hợp dạy lý thuyết - thực hành cơ bản, miễn phí, và cung cấp các đoạn code sẵn cho học viên sửa. Nếu là người mới bắt đầu, hãy tham khảo khoá học Learn Python 2.Udemy: Nền tảng này phù hợp cho những bạn thích học qua video, và học trực tiếp từ những chuyên gia giàu kinh nghiệm. Tuy nhiên, các khóa học ngôn ngữ lập trình Python thường không mang tính tương tác cao, và yêu cầu trả phí nếu muốn được đào tạo thực chiến.Coursera: Khóa học ngôn ngữ Python miễn phí, nổi tiếng nhất của Coursera là Python – Programming for Everybody (Getting Started with Python), hiện đang thu hút 850,000 học viên. Ngoài ra, bạn cũng sẽ tìm thấy nhiều khóa học ngôn ngữ lập trình Python không tính phí khác từ các trường đại học “top” đầu thế giới (Stanford, NUS,...). Gợi ýcác chứng chỉ IT nên học 💡Trung tâm dạy lập trình Với nhu cầu học lập trình Python để làm trong lĩnh vực công nghệ ngày càng tăng cao, nhiều trung tâm đào tạo lập trình viên Python cũng ra đời. Nhưng học ở đâu uy tín? Mời bạn tham khảo 8 địa chỉ sau:FPT Software AcademyTechMaster Việt NamVTC AcademyCodeGymMindXStanfordRobustaIMIC – iMicrosoft Cơ hội việc làm Python Theo báo cáo năm 2022 từ GitHub - dịch vụ kho lưu trữ source code nổi tiếng toàn cầu, Python là ngôn ngữ được dùng nhiều thứ ba trên nền tảng này với mức sử dụng tăng 22.5% so với cùng kỳ năm trước. Vậy nên, chỉ cần tìm kiếm nhanh trên LinkedIn đã thấy hơn 1,600 công việc yêu cầu kỹ năng này tại Việt Nam. Trong đó, các việc làm lập trình Python phổ biến nhất bao gồm: 1. Lập trình viên Python Lập trình viên Python (Python Developer) là một trong những ngành nghề “khát lao động” nhất hiện nay. Cơ hội mở rộng trong nhiều lĩnh vực như Lập trình viên Web, Kỹ sư phần mềm, Data Analyst,... với nhiệm vụ và yêu cầu chung như sau. Mô tả công việc lập trình viên Python: Viết, kiểm tra và chạy thử code;Lập trình Python để làm thiết kế ứng dụng;Phát triển tính năng mới cho phần mềm/ứng dụng;Tối ưu hóa phần cứng;Nghiên cứu và cung cấp giải pháp cho khách hàng;Theo dõi quá trình vận hành sản phẩm và sửa lỗi code. Yêu cầu: Kiến thức sâu rộng về CSS/HTML/Javascript, cơ sở dữ liệu, Linux/macOS,...Hiểu biết về Front-end, back-end.Kỹ năng dùng thư viện và framework liên quan của ngôn ngữ Python như Django, Flask.Thành thạo tiếng Anh (đặc biệt kỹ năng đọc và viết).Tư duy logic, sáng tạo.Khả năng phân tích, giải quyết vấn đề, làm việc nhóm cũng như độc lập.Dễ thích nghi với công nghệ mới.📍Mức lương của Python Developer đã có kinh nghiệm có thể lên đến 2000 USD/tháng. Mẫu CV Backend Developer tạo bởi Cake 2. Chuyên viên Phân tích tài chính Một trong những vị trí việc làm Python “hot” nhất hiện nay phải kể đến Chuyên viên Phân tích tài chính (Financial Analyst). Mô tả công việc Financial Analyst: Thu thập, tổng hợp dữ liệu;Phân tích, đánh giá xu hướng thị trường, tài chính doanh nghiệp;Đề xuất chiến lược đầu tư hoặc kinh doanh;Đưa ra phương án giải quyết khó khăn tài chính cho doanh nghiệp;Lập kế hoạch quản lý ngân sách;Đánh giá hiệu quả kinh doanh;Làm báo cáo tài chính. Yêu cầu: Tốt nghiệp Đại học đúng chuyên ngành tài chính, hoặc kế/kiểm toán, ngân hàng,...Có chứng chỉ CPA, ACCA , CFA,...Khả năng lập trình Python để làm tự động hóa tác vụ thủ công, phân tích dữ liệu,...Thành thạo ngoại ngữ, tin học văn phòng.Tư duy logic.Kỹ năng lập kế hoạch, báo cáo.Kỹ năng phân tích, ra quyết định, quản lý thời gian.Nhạy bén với những biến động số liệu và xu hướng thị trường.📍Mức lương của chuyên viên Phân tích tài chính mới ra trường rơi vào khoảng 10 - 20 triệu đồng/tháng. Nếu sở hữu nhiều năm kinh nghiệm, trình độ chuyên môn cao, cùng các bằng cấp quốc tế, bạn càng dễ đậu vào tập đoàn đa quốc gia lớn với lương “khủng” hơn nữa. 3. Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI)AI trí tuệ nhân tạo được xem là một trong những xu hướng công nghệ hot nhất 2023 không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn thế giới. Vì vậy, cơ hội nghề nghiệp ngành này cũng vô cùng rộng mở. Mô tả công việc kỹ sư AI: Nghiên cứu, thiết kế, và phát triển hệ thống AI;Thử nghiệm chương trình AI;Huấn luyện mô hình AI;Thống kê kết quả đầu ra, phát hiện vấn đề cần giải quyết;Tối ưu hóa các mô hình AI. Yêu cầu: Thành thạo ngôn ngữ lập trình Python và các ngôn ngữ hướng đối tượng khác như C, C++,...Quen thuộc với nền tảng đám mây: Google Cloud, Amazon AWS,...Hiểu biết sâu sắc về AI, Machine Learning, Deep Learning.Kiến thức về phương pháp phát triển phần mềm (Agile hoặc Scrum).Có chuyên môn về khoa học dữ liệu và Big Data.Kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm.Ngoại ngữ tốt. 📍Mức lương trung bình của kỹ sư AI khoảng 3000 USD/tháng, cao hơn hẳn các vị trí kỹ sư IT khác. Kết luận Nhu cầu tuyển dụng Python vào năm 2023 đã tăng 41% trên toàn thế giới. Điều đó cho thấy triển vọng đầy hứa hẹn của các vị trí việc làm lập trình Python không chỉ riêng tại Việt Nam, mà còn nhiều nước khác. Với mạng lưới kết nối nhân tài và doanh nghiệp toàn cầu, tính năng tìm kiếm việc làm Python trên Cake có thể giúp bạn chạm tay vào mức lương “nghìn đô”.Đọc thêm:Học lập trình cho người mới bắt đầu và tổng quan cơ hội nghề nghiệpCake là một trong các trang web tuyển dụng uy tín, được nhiều doanh nghiệp và ứng viên lựa chọn. Dù bạn đang tìm kiếm chương trình thực tập, việc làm online hay full-time thì đều có thể dễ dàng tiếp cận cơ hội nghề nghiệp mình mong muốn. Tìm kiếm việc làm phù hợp và ứng tuyển ngay hôm nay!Tìm việc --- Tác giả bài viết: Vera Le ---

Resume Builder

Build your resume only in minutes!