Learning path là gì

Career Path là gì? Career Path có nghĩa là gì? Career Path có bao nhiêu cách dùng trong tiếng Anh? Cách sử dụng của cụm từ Career Path là gì? Cần lưu ý những gì khi sử dụng cụm từ Career Path trong câu tiếng Anh? Cách phát âm của cụm từ Career Path là gì?

Career Path là một cụm từ phổ biến và được sử dụng nhiều trong tiếng Anh. Tuy nhiên nghĩa của cụm từ này cũng dễ gây hiểu nhầm. Bài viết hôm nay chúng mình sẽ giới thiệu đến bạn những kiến thức về cụm từ Career Path. Trang bị kiến thức giúp bạn có thể sử dụng cụm từ Career Path tự tin và thành thạo. Tin rằng sau ba phần của bài viết, bạn có thể sử dụng cụm thành thạo và hiệu quả cụm từ này. Giúp bạn giải đáp toàn bộ các câu hỏi và thắc mắc có liên quan. Chúng mình luôn sẵn sàng giúp đỡ và đồng hành cùng bạn trên con đường chinh phục tiếng Anh của mình. Cùng bắt đầu khám phá những kiến thức đầu tiên trong bài viết hôm nay!

1.Career Path trong tiếng Anh có nghĩa là gì?

Career Path được tạo thành từ hai thành phần chính là Career - sự nghiệp và danh từ path - đường. Career Path là một danh từ ghép trong tiếng Anh, được sử dụng và biết đến nhiều nhất với nghĩa chỉ con đường sự nghiệp. Là một danh từ trong tiếng Anh. Bạn có thể tham khảo thêm một số ví dụ cụ thể dưới đây để hình dung qua một số ví dụ cụ thể về cách sử dụng của cụm từ Career Path trong tiếng Anh.

Ví dụ:

• In his career path, he must deal with many dangers.
• Trong con đường sự nghiệp của mình, anh ấy phải đối mặt với rất nhiều nguy hiểm.
•  
• I am confused about my career path.
• Tôi băn khoăn về con đường sự nghiệp của mình.

Career Path được sử dụng nhiều hiện nay. Có vai trò là một danh từ, bạn có thể sử dụng và áp dụng cụm từ Career Path trong tiếng Anh. Career Path có nghĩa chỉ con đường sự nghiệp, chỉ sự nghiệp cũng như quá trình phát triển của một người trong cuộc sống của mình. 

Ví dụ:

• She tries everyday to develop her career path.
• Cô ấy cố gắng mỗi ngày để phát triển con đường sự nghiệp của mình.
•  
• I Hope you have a wonderful career path!
• Mong bạn có một sự nghiệp tuyệt vời. 

2.Cách dùng và cấu trúc áp dụng của cụm từ Career Path trong câu tiếng Anh.

Trước hết, cùng tìm hiểu về cách phát âm của cụm từ Career Path trong câu tiếng Anh. Cụm từ này được phát âm là /kəˈrɪə[r] pɑːθ/ hoặc /kəˈrɪr pɑːθ/ trong tiếng Anh. Không có quá nhiều sự khác nhau trong hai cách phát âm này. bạn có thể tham khảo chi tiết hơn về từ để tự luyện tập về cách phát âm của cụm từ này.

Sự khác nhau chủ yếu trong cách phát âm của cụm từ Career Path chính là ở cách phát âm của từ vựng Career. Khi phát âm cụm từ Career Path, bạn cần chú ý đến những phụ âm và trọng âm trong cụm từ. Bạn có thể tự luyện tập về cách phát âm của từ này. Nghe và lặp lại phát âm của mình qua một số tài liệu uy tín để có thể nhanh chóng chuẩn hóa phát âm của mình và ghi nhớ từ vựng tốt hơn.

Career Path là một danh từ trong tiếng Anh. Được sử dụng để chỉ con đường sự nghiệp, quá trình bạn phát triển trong công việc của mình. Có thể áp dụng cho cả một công việc hay nhiều công việc. Những ví dụ dưới đây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về vai trò của cụm từ Career Path trong câu tiếng Anh.

Ví dụ:

• I don’t know what future career path might suit me but I’m told I relate well to people.
• Tôi không biết liệu rằng con đường sự nghiệp trong tương lai có phù hợp với mình hay không, nhưng tôi được biết rằng tôi có quan hệ rất tốt với mọi người.
•  
• She followed an unusual career path, in that she retained relatively late in life. 
• Cô ấy theo đuổi một con đường sự nghiệp khá thất thường, trong đó, cô ấy giữ lại khá muộn trong cuộc đời.

Khi sử dụng cụm từ Career Path bạn cần chú ý đến vị trí cũng như vai trò và các yêu cầu ngữ pháp cơ bản của cụm từ này. Career Path là cụm danh từ không đếm được.

3.Một số từ vựng có liên quan đến cụm từ Career Path trong tiếng Anh.

Để kết thúc cho bài viết hôm nay, chúng mình đã tổng hợp lại trong bảng dưới đây [bao gồm từ và nghĩa của từ] một số từ vựng có liên quan đến cụm từ Career Path trong tiếng Anh. Mời bạn cùng tham khảo! Bạn có thể tự bổ sung thêm các từ mới khác cho bảng từ vựng của mình thêm đầy đủ.

Cảm ơn bạn đã đồng hành và theo dõi đến cuối cùng bài viết này của chúng mình! Hãy luôn nỗ lực và kiên trì để bứt phá lên nhiều đỉnh cao mới bạn nhé. 

Sau buổi chia sẻ đề tài Machine Learning in Quantitative Trading bên CLB DS-ML trường ĐH KHTN, mình nhận được khá nhiều câu hỏi của các bạn về tài liệu học Machine Learning như thế nào, cách mình học ra sao, source, course, books mình kiếm ở đâu? Để nói hết những tài liệu mình học, và learning path cho từng bạn thì khá dài dòng [lười], nên hôm nay tiện thể mình tổng hợp 1 lần, cũng như review về những course, những sách mình đã đọc, để cho các bạn nào có đam mê hay mới bắt đầu Machine Learning, Data Science có thể tham khảo, từ đó có những kiến thức, trải nghiệm tốt nhất trên con đường học tập của mình. 

Nói sơ qua về cách mình bắt đầu với Machine Learning. Mình hiện làm Invesment Analyst được 6 năm, bên cạnh đó thời gian rảnh cũng tự phát triển project nhỏ nhỏ của mình về Trading. Trong suốt mấy năm mò mẫm nghiên cứu bằng Amibroker, cũng tìm ra nhiều cái hay ho, rồi học viết code AFL để build strategy, backtest này nọ. Sau mấy năm thì thấy có nhiều idea, muốn làm nhiều thứ mà trên Amibroker không làm được. Cũng có nghe nói tới python nhưng hồi đó chưa biết python sẽ xử lý gì được. Cũng biết là bên cạnh python cần thêm công cụ để xử lý data nữa, mà hồi đó chỉ biết tới Xác suất thống kê, và thật sự không tin xác xuất thông kê cho lắm, nên cũng không mặn mà gì :]]].

Rồi sao đó 1 hôm năm 2020, ngồi lướt youtube thấy clip này: AlphaGo - The Movie.

Từ đó mới biết là thế giới đã phát triển đến chừng nào, và cái cách nó sử dụng "Machine Learning" để làm mấy trò hay ho. Và thế là quyết định xách mông lên đường học cho bằng được cái kỹ thuật mà người ra sử dụng trong clip đó. Sau mấy tuần tìm hiểu, đọc reddit, tìm lài liệu, xem youtube các kiểu, mình cũng đã bắt đầu mường tượng sơ sơ được các giai đoạn mình cần trải qua, nó không chỉ đơn giản là 1 phát ăn ngay mà mình phải bắt đầu lại từ những cái cơ bản nhất như Linear Algebra, Probability, Statistics, Calculus. Một điều khá bất ngờ mà mình tìm được đó là rất nhiều những course hay ho của các trường lớn như MIT, Harvard, Stanford ... nay lại FREE trên youtube? Really? Nó free thật, những bài tập, bài giải, textbook, code có thể được tìm thấy FREE dễ dàng. Woh, không học thì thiệt là có lỗi với bản thân, thậm chí hôm nay mình có thể đi học MIT, hôm sau thì học Harvard, bất cứ khi nào mình muốn =]]]]. Quay lại với lộ trình, sẽ là khá dài nếu như có thể đi hết từ đầu đến cuối, không đốt cháy giai đoạn, nên xác suất bỏ cuộc có thể sẽ có, nên mình đăng ký học ở trường ĐH KHTN nữa cho giảm xác suất đó đi. Và cuộc hành trình bắt đầu từ tháng 6/2020, mục tiêu thì cực kỳ đơn giản: Sau 1 năm, có thể hiểu được cái kỹ thuật khỉ ho nó mô tả trong clip đó là gì =]]]]] .

Prerequisite Courses: Toán + Coding

• Linear Algebra: MIT 18.06SC, Instructor: Gilbert Strang, Fall 2011. Đây là 1 course dài, rất dài. Nhưng phải nói thật là chưa bao giờ mình thấy Đại số tuyến tính nó hay như vậy, cả vị giáo sư già rất đáng kính. Qua course thì có thể hiểu hết tất cả những "mặt tối" [mặt chưa hiểu] của Linear Algebra, mình nghĩ thậm chí đối với những bạn "sợ toán". Dr. Strang là 1 trong những giáo sư hay nhất mà mình được học [online], thầy có cách tự đặt vấn đề và tự hướng người xem tìm ra kết quả, khiến mọi thứ trở nên dễ hiểu và hay ho. Có textbook kèm theo chính chủ luôn, bài tập trong đó nhiều quá nên chỉ xem phần giảng trong textbook và hết course trong youtube thôi.
• Probability: Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability: MIT 6.041, Instructor: John Tsitsiklis. Đây cũng là 1 trong những course huyền thoại về Probability của MIT, độ dài thì cũng ngang ngửa course Linear Algebra. Có 1 course khác trên EDX cũng của giáo sư này dạy, là "Probability - The Science of Uncertainty and Data" gồm nhiều mini series đi sâu hơn, nhưng mình thấy course này là quá đủ rồi. Ngoài ra để đi sâu thêm về Statistics, có thể xem thêm course MIT18.650. Course này thì chỉ cần xem nửa phần đầu là đủ, để hiểu mấy cái sau này Andrew Ng nói về Maximum Likelihood này nọ. Còn phần sau thì sẽ trùng với Machine Learning cơ bản như Regression, PCA, Bayesian, Generalized Linear Models.
• Ngoài Linear Algebra, Probability, Statistics ở trên, còn cần thêm Calculus nữa. Calculus thì mình không học course hoàn chỉnh vì không có nhiều thời gian, nên phần có chưa hiểu có thể xem thêm ở những videos rời rạc của Professor Robert Ghrist. Ngoài ra cũng có 1 kênh khá hay mô tả các khái niệm khó trong toán sao cho trực quan và dễ hiểu nhất mà mình hay tham khảo 3Blue1Brown.
• Như trên là xong về phần toán, giờ đến phần coding. Nổi tiếng nhất trong những course nhập môn về Computer Science là CS50 của Hardvard. Hồi đó mình học là CS50 2019, mỗi năm đều sẽ có update và đưa ra bài giảng cho năm đó. Đặc sản của course này là Mr. David nói siêu nhanh, nói không nghỉ 1 giây nào, ví dụ thì cực kỳ trực quan, dễ hiểu, dễ làm theo. Course không dạy python, mà dạy về rất nhiều thứ 1 cách giới thiệu [introduction], từ Computational Thinking, C, Algorithms, Memory tới Data, SQL, Python. Quá nhiều thứ hay ho mà có thể đem lại góc nhìn ban đầu cho những người mới như mình, chưa biết lập trình là gì. :]]]]. Về phần Code python thì sau khi học xong 2 courses Python ở ĐH Khoa học tự nhiên thì mình đã quen dần và code cơ bản được phần nào. Ngoài ra mình cũng học khá nhiều code python trên youtube, kênh hay nhất mình xem là Corey Schafer.

Về sách thì mình có trang zlibrary trong này có thể thoải mái download free đủ mọi loại sách về nhà đọc. Mình tổng hợp lại mấy sách toán và coding cho bạn nào thích đọc sách nhanh hơn là học course:

• Introduction to Linear Algebra, tác giả Gilbert Strang
• All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference, tác giả Larry Wasserman
• Mathematics for Machine Learning, tác giả Marc Peter Deisenroth
• Python Fluente, tác giả Luciano Ramalho

Machine Learning Courses.

• Mọi người ai bắt đầu học AI cũng bắt đầu bằng course kinh thánh của Andrew Ng. May là mình được đứa bạn gợi ý cho cuốn: An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R, và đồng thời 2 vị giáo sư Stanford tham gia viết cuốn sách này cũng có course online Statistical Learning. Nói thật nhiều bạn không tin chứ mình thấy course này hay hơn và nên học trước course của Andrew Ng. Học hết course hay sách, bạn có thể hiểu hết hầu như tất cả các kiến thức về Machine Learning 1 cách rõ ràng mà không qua nhiều lắm những công thức phức tạp. Về phần code, nhiều bạn không thích R thì có thể search code github bằng python hoặc xem bài làm bằng python trên github của mình. Mình đánh giá đây là book/course hay nhất cho những bạn bắt đầu học về Machine Learning.
• Course thứ 2 Stanford CS229 Machine Learning của Andew Ng. Thầy Andrew Ng có cách trình bày những chứng minh hay dẫn dắt bài toán rất hay. Mình có base toán trước đó rồi nên lần này có thể theo hết course và ít có những khúc mắc giữa chừng. Tuy nhiên đối với bạn nào ghét toán hay sợ toán thì chắc sẽ là 1 cực hình và cảm thấy Machine Learning rất khó, phải học 2,3 lần mới có thể thấm được. Kinh nghiệm của mình là đọc reddit tìm hiểu trước và xem thử 1,2 lecture ban đầu, nếu thấy khó theo kịp thì kiếm 1 course dễ hơn học trước. Nhưng nói tóm lại thì Andrew Ng vẫn giảng rất hay, cách tiếp cận từ chứng minh công thức toán sẽ giúp nhớ được lâu hơn và confidence hơn.
• Course thứ 3 mà mình học là CS221 của Stanford Artificial Intelligence: Principles and Techniques. Course này có cái hay là cho mình nhận biết thế nào là Artificial Intelligence thật sự, Machine Learning nằm trong bậc phát triển nào của nó, bậc cao hơn nó là cái gì. Rồi dạy 1 lượt qua về Search, Dynamic Programming, mô hình Markov, những cái này sau là nền tảng của Reinforcement Learning. Phần sau đó thì khá dài và mình cũng không theo được hết.
• Sau khi ổn về Machine Learning, tiếp theo là Deep Learning: Deep Learning Specialization của Andrew Ng. Phần giảng của Andrew Ng thì rất hay, có thiểu hiểu hết neuron network hoạt động ra sao, lấy gradient như thế nào, trả về parameter điều chỉnh ra sao, rất chi tiết. Tuy nhiên phần bài tập của Andrew thì khá cũ, nên nếu đã confidence và hiểu hết được thì có thể lướt qua phần bài tập để đỡ mất thời gian. Vì sau này khi áp dụng, thì đều viết trên những framework cao hơn và đã dựng sẵn như tensorflow, pytorch.
• Sau khi hiểu hết Deep learning thì mình học qua pytorch, Practical Deep Learning for Coders của fastai. Trong course này Jeremy Howard đã viết ra thư viện fastai trên nền pytorch, cách sử dụng rất đơn giản, intergrated luôn cả nhưng structure đã được trained, khiến cho kết quả rất nhanh và ấn tượng. Trước đây mình học qua tensorflow, đến khi làm qua pytorch, mới thấy pytorch gọn gẽ hơn, nhanh hơn, dễ dùng hơn, và có thể viết custom nhanh hơn. Fastai cũng xây dựng cho nhiều loại data chứ không phải mỗi computer vision, nên có thể ứng dụng trên nhiều lĩnh vực.
• Đợt rồi mình thi chứng chỉ Tensorflow, vì có nền tảng trước rồi nên mình học lại khá nhanh. Mình recomend thêm 1 course nên học trước khi thi chứng chỉ là DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate của Laurence Moroney. Học course này thì bao đậu, vì hầu hết các dạng form bài trong đề thi sẽ đều có ở trong course này cả. Ngoài ra còn có sách của Laurence Moroney cho bạn nào lười học course.
• Về phần Computer Vision trong deep learning, có 1 source youtube rất hay là MLT Artificial Intelligence để practise các CNN Architectures trên Tensorflow. Ngoài ra trang này cũng có những series, workshop khá hay, giảng giải khá dễ hiểu về Deep Learning như DL workshop series: Learning in Deep Networks hay Dive into Deep Learning.
• Nếu bạn nào muốn tăng tốc độ đọc papers và implimentation, thì mình recommend youtube Henry AI Labs. Cách giải thích, minh hoạ của ổng khá là trực quan, dễ hiểu. Đọc paper mà còn có người giải thích nữa là hết xẩy :]]]]].

Mình tổng hợp thêm những sách mình đã học kèm trong suốt thời gian học mỗi course. Thật ra mình thấy nếu bạn nào đọc sách được thì rất tốt, và nhanh, cũng có thể nhớ lâu, hiểu chi tiết. Nếu vừa đọc sách vừa học course kèm theo thì hầu như bổ trợ qua lại cho nhau rất tốt. Các sách sẽ được ranking theo quan điểm của mình theo thứ tự học:

• An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R, tác giả: Gareth M. James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, tác giả Aurélien Géron
• Deep learning, tác giả Ian Goodfellow
• Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch, tác giả Jeremy Howard
• AI and Machine Learning for Coders, tác giả Laurence Moroney

Ngoài những course, sách mà mình tự học ra, thì mình cũng học được rất nhiều từ các thầy cô trường ĐH Khoa học tự nhiên. Học từ python, python for data science, data pre-processing and analysis, Databases & SQL, lập trình R cho đến Machine Learning, Bigdata với spark. Course Machine Learning cô Phương mình rất ấn tượng, cô dạy siêu có tâm, siêu dễ thương [mình thuộc dạng hay quấy lắm mà cô bỏ qua cho :]]]] ]. Giáo án học ở trường hầu như khá đầy đủ ở tất cả các môn. Điều mình khá bất ngờ là lượng kiến thức rất nhiều mà thầy cô vẫn giảng bao sân được hết.

Mình học xong đến hết Deep Learning thì khoảng tầm tháng 3/2021. Đến đây thì mình tự xem lại mục tiêu của cuộc hành trình đã đạt chưa, thì câu trả lời là CHƯA quý vị ạ! . Nói chứ học được 1 nửa chặng đường thì mình cũng đã biết là Deep Mind dùng Reinforcement Learning để làm ra Alpha Go rồi, nên mình sẽ tiếp tục học tiếp về Reinforcement Learning thôi, còn 3 tháng nữa mới tới deadline 1 năm mà :]]]] .

Thôi bài đến đây quá dài rồi, nếu có nhiều bạn hỏi thêm về chặng đường học Reinforcement Learning thì mình sẽ viết 1 bài thêm chia sẻ tiếp sau. Hi vọng những ai có đam mê với AI, hay chỉ đơn giản cảm thấy hay ho, có thể tham khảo để bắt đầu chặng đường học hỏi của riêng mình. Từ đó có thể mở ra những cánh cửa mới hơn, tốt hơn, thú vị hơn sau này. Còn những ai đang loay hoay ở giữa chặng đường học này, có được những tài liệu, góc nhìn để có thể tự tin hoàn thành hết việc học của mình. Chúc các bạn sớm thành công nhé!