Xin chào, đây là Weekend Coding.
Chúng tôi đã làm mới các câu hỏi trong đề thi thử.
Nội dung đã phản ánh xu hướng ra đề gần đây, đồng thời cải thiện toàn bộ thiết kế và phương thức của câu hỏi cũng như phần giải thích.
Bạn có thể tải tài liệu từ phần đề thi mô phỏng và trực tiếp giải thử.
Vì có nhiều người muốn xem riêng phần câu hỏi và phần giải thích nên tôi đã chia các tệp ra riêng biệt.
Hãy in đề bài ra và giải trước, sau đó thông qua phần giải thích để kiểm tra xem mình đã làm sai ở đâu nhé.
Chúc bạn thi đỗ.
Trân trọng, Weekend Coding.
Xin chào! Đây là Weekend Coding.
Xin chào!
Hôm nay bạn làm bài thi tốt chứ?
Xin gửi một tràng pháo tay lớn cho sự vất vả và nỗ lực của tất cả các bạn.
Với những câu hỏi đã được khôi phục ngày hôm nay
Khóa học này sẽ liên tục được cập nhật và cải thiện để phục vụ cho nhiều người hơn nữa.
Đối với những người đã để lại bình luận trước khi kết thúc đợt phục hồi,
Tôi sẽ gửi mã giảm giá cho các bài giảng phát triển hiện tại và các khóa học mới sẽ ra mắt trong tương lai!
Hôm nay bạn đã vất vả nhiều rồi,
Hãy nghỉ ngơi thật tốt và có một ngày hạnh phúc nhé.
Đã kết thúc!
Xin chào! Tôi là Jumal Coding.
Toàn bộ phần Python đã được đổi mới.
Chúng tôi đã chuẩn bị nhiều tài liệu, giải thích và bài tập ví dụ hơn so với trước đây.
Tài liệu học tập cũng đã được thay đổi sang tài liệu học Python mới được cải tiến.
Chúc bạn thi đỗ. Xin cảm ơn.
Xin chào!
Chào bạn, đây là Weekend Coding.
Chúng tôi đang chuẩn bị cập nhật tài liệu học tập theo từng ngôn ngữ.
Trong thời gian qua, vì có những bất tiện khi phải tải từng cái một nên chúng tôi đang tiến hành tích hợp các chương trình học theo từng ngôn ngữ,
Chúng tôi đang tiến hành kiểm chứng để đảm bảo bao gồm cả các lỗi đánh máy và các vấn đề thực tế.
Dự kiến sẽ mất thêm vài ngày nữa, và trong trường hợp của Python, cả slide bài giảng và khóa học đều dự kiến sẽ được làm mới lại nên
Sẽ được đăng tải cùng với video mới.
Cảm ơn bạn.
Xin chào!
Chào mừng các bạn đến với Weekend Coding.
Tôi luôn ủng hộ các bạn, những người đang nỗ lực hết mình để đạt được kết quả đỗ.
Đến kỳ thi đợt 1 năm 26, độ khó của Python đã tăng lên rất nhiều,
Vì vậy, tôi dự định sẽ cập nhật tất cả các bài giảng về phần Python.
Hiện tại các slide đã được soạn thảo xong, cần phải kiểm chứng các ví dụ mã nguồn, ghi hình và chỉnh sửa video.
Tôi nghĩ chắc sẽ mất thêm vài ngày nữa.
Xin chào~ Tôi là Jumal Coding đây.
Video giải thích câu hỏi thi đã xuất hiện trong kỳ thi thực tế lần 1 năm 26 đã được tải lên.
Từ video lần này, phần giải thích sẽ được thực hiện bằng cách sử dụng trang web dành riêng cho việc giải đề.
Chúc các bạn ôn thi tốt và đạt kết quả cao.
Xin chào! Tôi là Weekend Coding.
Bạn đang vất vả chuẩn bị cho kỳ thi, thật sự rất nỗ lực.
Nhân dịp lần này, tôi đã thiết lập một phần mới là khu vực đề thi thử.
Mặc dù hầu hết các câu hỏi đều do tôi tự biên soạn,
Vì thời gian thi không còn nhiều nên có những phần được hỗ trợ bởi LLM, dẫn đến lời giải có thể còn gượng gạo, mong các bạn thông cảm.
Tài liệu cải tiến sẽ được tải lên trong thời gian tới.
Trước hết, vì không còn nhiều thời gian nên trong khi giải các câu hỏi phiên bản đầu tiên,
Tôi khuyên bạn nên ôn tập lại nhiều đoạn mã khác nhau.
Như tôi luôn nói, bạn cần phải nắm vững code nhiều hơn là lý thuyết.
Chúc bạn thi tốt và đạt kết quả cao.
(Dự kiến đợt 3~4 sẽ được tải lên cho đến tối ngày 16.)
Xin chào, tôi là Jumal Coding.
Kỳ thi không còn xa nữa nên có rất nhiều câu hỏi đang được đăng lên bảng tin.
Tôi cũng đang cố gắng hết sức để trả lời các câu hỏi, và ngay trước kỳ thi, tôi dự định sẽ giải đáp thắc mắc gần như trong thời gian thực.
Đã dạy hơn 5.000 học viên trực tuyến và
Với tư cách là người đã từng đào tạo các học viên thi đỗ kỳ thi thực hành Kỹ sư xử lý thông tin thông qua dạy kèm trực tiếp (offline)
Tôi muốn nói về hai phương thức học tập.
1. Chỉ nên tham khảo tài liệu và mã nguồn bên ngoài.
Trong số các câu hỏi thực hành kỹ sư xử lý thông tin được tìm kiếm trực tuyến, có nhiều trường hợp thậm chí không thể chạy được.
Đặc biệt, trên một số trang web hoạt động theo hình thức ngân hàng câu hỏi, có trường hợp đăng tải các đoạn mã bị lỗi,
Thậm chí có trường hợp sai ngay từ cách viết bộ tiền xử lý.
Tôi trực tiếp chạy và kiểm chứng tất cả các mã nguồn trước khi giải thích.
(Tuy nhiên, nội dung có thể hơi khác so với đề thi thực tế. Đó là vì tôi cũng dựa trên các câu hỏi được học viên phục dựng lại.)
Dựa trên những câu hỏi được các học viên phục dựng lại, tôi đã tái cấu trúc chúng bằng cách ước tính và điều chỉnh những phần bị phục dựng sai sót.
Điều tôi có thể khẳng định rõ ràng là,
nó duy trì chất lượng cao hơn nhiều so với những mã nguồn được đăng tải thiếu trách nhiệm bên ngoài,
Ít nhất thì có một sự đảm bảo rằng các giá trị đầu ra là chính xác.
2. Đừng tin vào các LLM như ChatGPT.
Từ trước đến nay, đã có những người chỉ ra rằng cách trả lời hoặc giải thích của ChatGPT hay Claude là sai lệch.
Vì tôi cũng là con người nên có thể sẽ có một vài lỗi đánh máy trong các câu hỏi.
Tuy nhiên, bạn tuyệt đối không nên tin tưởng hoàn toàn vào LLM đối với các giá trị đầu ra.
Hình ảnh trên là một trong những câu hỏi đã xuất hiện trong kỳ thi năm 2025
Đây là kết quả khi nhập lần lượt vào trình biên dịch trực tuyến và GPT-5.4 Thinking.
Trong khi trình biên dịch trực tuyến xuất ra 3 và 2,
ChatGPT xuất ra 2 và 3.
LLM không trực tiếp thực thi mã nguồn.
"Trừ khi bạn yêu cầu rõ ràng là "hãy trực tiếp chạy mã để kiểm chứng giúp tôi", nó sẽ không thực thi các công cụ."
Tôi đã nhiều lần chứng kiến trường hợp LLM đưa ra câu trả lời sai đối với các hàm đệ quy phức tạp hoặc các cấu trúc dữ liệu có hình thức đặc biệt.
Trong quá trình soạn bài giảng hay giải đáp thắc mắc, tôi cũng đã gặp rất nhiều tình huống LLM đưa ra những câu trả lời sai lệch.
Tôi là giảng viên dạy thực hành kỹ sư xử lý thông tin, nhưng cá nhân tôi cũng là một người làm phát triển phần mềm.
Tôi cũng thường xuyên thực hiện agentic coding với các mô hình Claude Sonnet, Codex, GLM-5 và tiêu tốn hàng trăm triệu token.
Mặc dù vậy, tôi không mù quáng tin tưởng vào LLM.
Bởi vì có rất nhiều trường hợp nó bị sai.
Nếu tôi có sai sót, tôi sẽ rất biết ơn nếu bạn tự mình kiểm chứng trước rồi sau đó đặt câu hỏi.
Và tôi có một điều muốn dặn dò các bạn.
Tuyệt đối đừng bao giờ học dựa trên kết quả đầu ra của LLM.
Làm như vậy bạn sẽ bị sai trong kỳ thi.
Cơ quan Phát triển Nguồn nhân lực Hàn Quốc không chấm điểm bằng ChatGPT.
Thêm vào đó, trong trường hợp giá trị đầu ra của mã nguồn thay đổi tùy theo phiên bản trình biên dịch, tất cả sẽ được tính là câu trả lời đúng.
Vì vậy, đừng lo lắng mà hãy tự tin viết câu trả lời của mình tại phòng thi nhé.
Trường hợp tất cả đều được tính là câu trả lời đúng nhiều hơn mong đợi.
Chúc bạn một ngày hạnh phúc và chúc tất cả các bạn đều thi đỗ!
Nếu có thời gian, rất mong bạn dành chút ít thời gian để viết một đánh giá khóa học thật tốt giúp mình nhé..^^
