<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
		>
<channel>
	<title>Comments on: Tản mạn về cơ hội trong ngành Thống kê (và KHMT)</title>
	<atom:link href="http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/</link>
	<description>Tầm nhìn ta thật ngắn mà đã thấy bao thứ  để làm -- Alan Turing</description>
	<lastBuildDate>Wed, 08 Feb 2012 20:07:47 +0000</lastBuildDate>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
	
	<item>
		<title>By: Tuanmap</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-186954</link>
		<dc:creator>Tuanmap</dc:creator>
		<pubDate>Sun, 30 Aug 2009 23:10:36 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-186954</guid>
		<description>@Gobeaves: Bác đang ở Oregon a`? Rất vui được làm quen. Mình đang làm PhD Stat bên Rutgers. Bác gửi email mình  tuan AT stat.rutgers.edu cũng được :D</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@Gobeaves: Bác đang ở Oregon a`? Rất vui được làm quen. Mình đang làm PhD Stat bên Rutgers. Bác gửi email mình  tuan AT stat.rutgers.edu cũng được <img src='http://www.procul.org/blog/wp-includes/images/smilies/icon_biggrin.gif' alt=':D' class='wp-smiley' /> </p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Gobeaves</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-186951</link>
		<dc:creator>Gobeaves</dc:creator>
		<pubDate>Sun, 30 Aug 2009 19:27:26 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-186951</guid>
		<description>Cám ơn thông tin rất có ích ở trang này, cám ơn bác Long cho vài đường cơ bản nhưng rất quan trọng cho tụi đang mong kiếm job sau khi ra trường, trong đó có em.


Em sorry vì có vẻ gửi Spam ở đây, quả thật em thấy bác Tuanmap nói rất đúng, em có thể làm quen với bác Tuanmap ở trên được không? em đang làm PhD major Pharmacy, minor Statistics.</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Cám ơn thông tin rất có ích ở trang này, cám ơn bác Long cho vài đường cơ bản nhưng rất quan trọng cho tụi đang mong kiếm job sau khi ra trường, trong đó có em.</p>
<p>Em sorry vì có vẻ gửi Spam ở đây, quả thật em thấy bác Tuanmap nói rất đúng, em có thể làm quen với bác Tuanmap ở trên được không? em đang làm PhD major Pharmacy, minor Statistics.</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Trần Hoàng Dũng</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-186484</link>
		<dc:creator>Trần Hoàng Dũng</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 12 Aug 2009 08:22:51 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-186484</guid>
		<description>Tôi rất thích đọc các thông tin trên diễn đàn này. Tôi đang làm BA ngành KHMT nhưng cũng rất thích thú với Statistics.
Đề tài của tôi cũng có liên quan rất nhiều đến Statistics, mong các Bác góp ý.

Ứng dụng data mining để dự đoán thị trường chứng khoán (sử dụng Machine learning). 
nhưng hiện nay chưa chọn được phương pháp để ứng dụng. Các Bác có ý kiến gì hay góp ý dùm mình với.

Thank Các Bác

Hoàng Dũng (dungdnt@gmail.com)</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Tôi rất thích đọc các thông tin trên diễn đàn này. Tôi đang làm BA ngành KHMT nhưng cũng rất thích thú với Statistics.<br />
Đề tài của tôi cũng có liên quan rất nhiều đến Statistics, mong các Bác góp ý.</p>
<p>Ứng dụng data mining để dự đoán thị trường chứng khoán (sử dụng Machine learning).<br />
nhưng hiện nay chưa chọn được phương pháp để ứng dụng. Các Bác có ý kiến gì hay góp ý dùm mình với.</p>
<p>Thank Các Bác</p>
<p>Hoàng Dũng (dungdnt@gmail.com)</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Nkd</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-186350</link>
		<dc:creator>Nkd</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 06 Aug 2009 17:01:29 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-186350</guid>
		<description>Bác Hal Varian này hết sức nổi tiếng trong giới kinh tế vì là tác giả của cuốn Microeconomic analysis. Đại thể là các cháu nào học Phd Econ đều từng đọc sách của bác. (Cũng giống như bác Mankiw là tác giả của rất nhiều sách under Econ, các cháu học đại học ngành kinh tế, ít ra là ở Mỹ, không thể không biết bác.) 

Giờ thì sách của bác cũng hơi cũ rồi, người ta hay dùng sách của M.W.G hơn. Tuy cũng không vì thế mà uy tín của bác bị suy giảm.

Nkd</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Bác Hal Varian này hết sức nổi tiếng trong giới kinh tế vì là tác giả của cuốn Microeconomic analysis. Đại thể là các cháu nào học Phd Econ đều từng đọc sách của bác. (Cũng giống như bác Mankiw là tác giả của rất nhiều sách under Econ, các cháu học đại học ngành kinh tế, ít ra là ở Mỹ, không thể không biết bác.) </p>
<p>Giờ thì sách của bác cũng hơi cũ rồi, người ta hay dùng sách của M.W.G hơn. Tuy cũng không vì thế mà uy tín của bác bị suy giảm.</p>
<p>Nkd</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Bạch Hưng Nguyên</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-186345</link>
		<dc:creator>Bạch Hưng Nguyên</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 06 Aug 2009 15:23:30 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-186345</guid>
		<description>NY Times hôm nay có bài về Statistics

&quot;For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics &quot;

http://www.nytimes.com/2009/08/06/technology/06stats.html?ref=business


“People think of field archaeology as Indiana Jones, but much of what you really do is data analysis,”

“I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be statisticians,” said Hal Varian, chief economist at Google. “And I’m not kidding.”

&quot;The rising stature of statisticians, who can earn $125,000 at top companies in their first year after getting a doctorate, is a byproduct of the recent explosion of digital data.&quot;</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>NY Times hôm nay có bài về Statistics</p>
<p>&#8220;For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics &#8221;</p>
<p><a href="http://www.nytimes.com/2009/08/06/technology/06stats.html?ref=business" rel="nofollow">http://www.nytimes.com/2009/08/06/technology/06stats.html?ref=business</a></p>
<p>“People think of field archaeology as Indiana Jones, but much of what you really do is data analysis,”</p>
<p>“I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be statisticians,” said Hal Varian, chief economist at Google. “And I’m not kidding.”</p>
<p>&#8220;The rising stature of statisticians, who can earn $125,000 at top companies in their first year after getting a doctorate, is a byproduct of the recent explosion of digital data.&#8221;</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Nguyen Xuan Long</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-186130</link>
		<dc:creator>Nguyen Xuan Long</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 31 Jul 2009 05:06:25 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-186130</guid>
		<description>@Motakindu: Nghe mô tả như vậy thì chắc bạn không chỉ hợp với ngành TK mà cả với rất nhiều thứ khác, kể cả KHMT cũng như nghiên cứu toán hay nghiên cứu tử vi :-)  Ý tôi là có một số khác biệt đáng kể về văn hóa/ thói quen giữa các ngành. Từ đó hợp với ai thì tùy theo. Khi nào có dịp thì ta sẽ bàn loạn về sự khác biệt về VH ngành này.</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@Motakindu: Nghe mô tả như vậy thì chắc bạn không chỉ hợp với ngành TK mà cả với rất nhiều thứ khác, kể cả KHMT cũng như nghiên cứu toán hay nghiên cứu tử vi <img src='http://www.procul.org/blog/wp-includes/images/smilies/icon_smile.gif' alt=':-)' class='wp-smiley' />   Ý tôi là có một số khác biệt đáng kể về văn hóa/ thói quen giữa các ngành. Từ đó hợp với ai thì tùy theo. Khi nào có dịp thì ta sẽ bàn loạn về sự khác biệt về VH ngành này.</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Motakindu</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-186106</link>
		<dc:creator>Motakindu</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 30 Jul 2009 04:01:10 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-186106</guid>
		<description>Anh Long ơi! Theo anh người có tính cách như thế nào thì phù hợp với ngành thống kê vậy anh? Em thì em thích make notes, xem log, viết nhật ký, theo dõi những biến đổi cũng như tần suất của những vấn đề liên quan đến việc em làm, kiểm soát mọi thứ. Như vậy thì có thích hợp với ngành thống kế không ạ.</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Anh Long ơi! Theo anh người có tính cách như thế nào thì phù hợp với ngành thống kê vậy anh? Em thì em thích make notes, xem log, viết nhật ký, theo dõi những biến đổi cũng như tần suất của những vấn đề liên quan đến việc em làm, kiểm soát mọi thứ. Như vậy thì có thích hợp với ngành thống kế không ạ.</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Nguyễn Xuân Long</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-185957</link>
		<dc:creator>Nguyễn Xuân Long</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 23 Jul 2009 23:46:34 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-185957</guid>
		<description>Chào bạn Virgo,

Chúc mừng bác, được mời phỏng vấn nhiều nơi là có nhiều hy vọng.
Bác đã phỏng vấn ở UK rồi thì chắc cũng giống như bên Mỹ thôi. Kinh nghiệm phỏng vấn nhiều người đã viết. Ví dụ vào link của trang nhà bác An Hải khá đầy đủ. Bác chỉ cần bỏ một buổi đọc qua là biết, cũng không phải bận tâm với nó cho đến khi sửa soạn đi. 

http://pages.cs.wisc.edu/~anhai/advice.html

Tôi thấy có hai tips rất hữu ích với bản thân, chủ yếu liên quan đến việc manage sự kỳ vọng, lo âu và căng thẳng của quá trình có thể kéo dài rất nhiều tháng này, và sau đó là cách thức quyết định đi đâu khi đã có offer. 

Tip thứ nhất là phải compartmentalize. Trước mùa phỏng vấn nói chung tranh thủ tập trung vào công việc là chính, không nghĩ ngợi về job interviews/ job market rumor làm gì để tránh lo lắng. Suy nghĩ nhiều về công việc giúp khi phỏng vấn sẽ có job talk tốt hơn, và nói chuyện research vision cũng lưu loát hơn. Cái này suy cho cùng là điều quan trọng nhất bạn có thể chuẩn bị được. Chỉ đến khi gửi hồ sơ đi rồi tôi mới bỏ thời gian tìm hiểu cái link trên của bác Hải (về cách thức phỏng vấn, các tips về nghi lễ,...). Trong khi đi phỏng vấn thì không làm việc gì creative được, nên tranh thủ relax. (Tôi kịp đọc được vài quyển truyện/hồi ký và scan mấy trang quyển Princeton Companion of Math nữa :-) 

Tip thứ hai xoay quanh vấn đề quyết định khi đã có offer rồi. Cần bình tĩnh, &quot;calm and cool&quot;. Khi mới apply ai cũng chỉ mong có một cái offer là tốt rồi. Nên không nghĩ đến điều này nhiều. Nhưng thường khi đã có một offer thì cũng sẽ có hai hoặc hơn. Cần đàm phán thế nào, từ chối offer ra sao, rồi quyết định đi đâu, có khi lại nhức đầu hơn, mệt hơn cả quyết định lấy vợ đấy. Nó có ảnh hưởng rất quan trọng đến career sau này của bạn. Cũng giống như khi chuẩn bị, việc đàm phán và đi đến quyết định cũng là một quá trình, không thể vội. Cần phải được dành thời gian đủ dài để suy tính, nói chuyện người này người khác, lắng nghe lòng mình, rồi mới quyết định.

Nên có một vài người làm sounding board trong quá trình đi phỏng vấn. Cần một vài mentors trong ngành của mình để cập nhật họ (advisor chẳng hạn). Ngoài ra tôi có hỏi chuyện một số người như anh Hưng hay anh An Hải, họ có nhiều lời khuyên hoặc tidbits hữu ích, đôi khi trong các tình huống rất cụ thể. Bác Virgo hay bất kỳ bạn SV VN nào muốn gọi phone trực tiếp đến các bác này (có thể kể cả tôi nữa), đặc biệt những người gần gụi ngành mình, thì chắc chắn ai cũng sẽ vui vẻ và nhiệt tình chia sẻ. 

Tất nhiên tôi cũng rất thích đọc kinh nghiệm của các bác đã ở cả hai phía của academic job market. Chúc bác thành công có nhiều offers.</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Chào bạn Virgo,</p>
<p>Chúc mừng bác, được mời phỏng vấn nhiều nơi là có nhiều hy vọng.<br />
Bác đã phỏng vấn ở UK rồi thì chắc cũng giống như bên Mỹ thôi. Kinh nghiệm phỏng vấn nhiều người đã viết. Ví dụ vào link của trang nhà bác An Hải khá đầy đủ. Bác chỉ cần bỏ một buổi đọc qua là biết, cũng không phải bận tâm với nó cho đến khi sửa soạn đi. </p>
<p><a href="http://pages.cs.wisc.edu/~anhai/advice.html" rel="nofollow">http://pages.cs.wisc.edu/~anhai/advice.html</a></p>
<p>Tôi thấy có hai tips rất hữu ích với bản thân, chủ yếu liên quan đến việc manage sự kỳ vọng, lo âu và căng thẳng của quá trình có thể kéo dài rất nhiều tháng này, và sau đó là cách thức quyết định đi đâu khi đã có offer. </p>
<p>Tip thứ nhất là phải compartmentalize. Trước mùa phỏng vấn nói chung tranh thủ tập trung vào công việc là chính, không nghĩ ngợi về job interviews/ job market rumor làm gì để tránh lo lắng. Suy nghĩ nhiều về công việc giúp khi phỏng vấn sẽ có job talk tốt hơn, và nói chuyện research vision cũng lưu loát hơn. Cái này suy cho cùng là điều quan trọng nhất bạn có thể chuẩn bị được. Chỉ đến khi gửi hồ sơ đi rồi tôi mới bỏ thời gian tìm hiểu cái link trên của bác Hải (về cách thức phỏng vấn, các tips về nghi lễ,&#8230;). Trong khi đi phỏng vấn thì không làm việc gì creative được, nên tranh thủ relax. (Tôi kịp đọc được vài quyển truyện/hồi ký và scan mấy trang quyển Princeton Companion of Math nữa <img src='http://www.procul.org/blog/wp-includes/images/smilies/icon_smile.gif' alt=':-)' class='wp-smiley' />  </p>
<p>Tip thứ hai xoay quanh vấn đề quyết định khi đã có offer rồi. Cần bình tĩnh, &#8220;calm and cool&#8221;. Khi mới apply ai cũng chỉ mong có một cái offer là tốt rồi. Nên không nghĩ đến điều này nhiều. Nhưng thường khi đã có một offer thì cũng sẽ có hai hoặc hơn. Cần đàm phán thế nào, từ chối offer ra sao, rồi quyết định đi đâu, có khi lại nhức đầu hơn, mệt hơn cả quyết định lấy vợ đấy. Nó có ảnh hưởng rất quan trọng đến career sau này của bạn. Cũng giống như khi chuẩn bị, việc đàm phán và đi đến quyết định cũng là một quá trình, không thể vội. Cần phải được dành thời gian đủ dài để suy tính, nói chuyện người này người khác, lắng nghe lòng mình, rồi mới quyết định.</p>
<p>Nên có một vài người làm sounding board trong quá trình đi phỏng vấn. Cần một vài mentors trong ngành của mình để cập nhật họ (advisor chẳng hạn). Ngoài ra tôi có hỏi chuyện một số người như anh Hưng hay anh An Hải, họ có nhiều lời khuyên hoặc tidbits hữu ích, đôi khi trong các tình huống rất cụ thể. Bác Virgo hay bất kỳ bạn SV VN nào muốn gọi phone trực tiếp đến các bác này (có thể kể cả tôi nữa), đặc biệt những người gần gụi ngành mình, thì chắc chắn ai cũng sẽ vui vẻ và nhiệt tình chia sẻ. </p>
<p>Tất nhiên tôi cũng rất thích đọc kinh nghiệm của các bác đã ở cả hai phía của academic job market. Chúc bác thành công có nhiều offers.</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Virgo</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-185947</link>
		<dc:creator>Virgo</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 23 Jul 2009 17:53:26 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-185947</guid>
		<description>Ko biet a HUNG va a XUAN LONG co the vui long viet 1 bai chung ve kinh ngghiem tim va nhat la interview cho assistant prof o US hay khong?

A HUNG hoi cach day may nam co viet 1 bai hay ve PhD. Luc do tui moi BAT DAU hoc PhD o UK thui. Gio dang ngap nghe tim viec ben US. Nen chac la den luc a phai viet bai ve asst prof rui :)

Tui toi gio cung co 3 job interviews. Mot la qua DT, chac con vai vong nua. 2 truong con lai la phai qua do de interviews.

Rieng ve phong van xin job o UK thi tui cung co kinh nghiem roi. Chi la muon nghe cac anh ke ve kinh nghiem ben do thoi. Chuyen nganh cua tui la MIS.

Cam on 2 anh truoc.</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Ko biet a HUNG va a XUAN LONG co the vui long viet 1 bai chung ve kinh ngghiem tim va nhat la interview cho assistant prof o US hay khong?</p>
<p>A HUNG hoi cach day may nam co viet 1 bai hay ve PhD. Luc do tui moi BAT DAU hoc PhD o UK thui. Gio dang ngap nghe tim viec ben US. Nen chac la den luc a phai viet bai ve asst prof rui <img src='http://www.procul.org/blog/wp-includes/images/smilies/icon_smile.gif' alt=':)' class='wp-smiley' /> </p>
<p>Tui toi gio cung co 3 job interviews. Mot la qua DT, chac con vai vong nua. 2 truong con lai la phai qua do de interviews.</p>
<p>Rieng ve phong van xin job o UK thi tui cung co kinh nghiem roi. Chi la muon nghe cac anh ke ve kinh nghiem ben do thoi. Chuyen nganh cua tui la MIS.</p>
<p>Cam on 2 anh truoc.</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Nguyen Xuan Long</title>
		<link>http://www.procul.org/blog/2009/07/03/t%e1%ba%a3n-m%e1%ba%a1n-v%e1%bb%81-c%c6%a1-h%e1%bb%99i-trong-nganh-th%e1%bb%91ng-ke-va-khmt/comment-page-1/#comment-185739</link>
		<dc:creator>Nguyen Xuan Long</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 16 Jul 2009 16:32:39 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.procul.org/blog/?p=1628#comment-185739</guid>
		<description>@nemcuon: Bayesian networks là một công cụ mô hình rất quan trọng trong TK/machine learning, nên chắc sẽ rất hữu ích cho bạn khi xin việc. Bạn dùng thuật ngữ BN  (xuất phát từ ngành KHMT/Trí tuệ nhân tạo), có thể chú trọng nhiều về giải thuật hơn? Nếu có thể bạn nên tìm hiểu thêm về khía cạnh học thống kê va` một số họ mô hình tương tự hoặc tổng quát hơn như graphical models, hierarchical models vào toolbox của mình.

@Hieu: Cảm ơn Hiếu nhé.</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@nemcuon: Bayesian networks là một công cụ mô hình rất quan trọng trong TK/machine learning, nên chắc sẽ rất hữu ích cho bạn khi xin việc. Bạn dùng thuật ngữ BN  (xuất phát từ ngành KHMT/Trí tuệ nhân tạo), có thể chú trọng nhiều về giải thuật hơn? Nếu có thể bạn nên tìm hiểu thêm về khía cạnh học thống kê va` một số họ mô hình tương tự hoặc tổng quát hơn như graphical models, hierarchical models vào toolbox của mình.</p>
<p>@Hieu: Cảm ơn Hiếu nhé.</p>
]]></content:encoded>
	</item>
</channel>
</rss>

