Thứ Hai, 28 tháng 7, 2025

ORA-39142: incompatible version number 4.1 in dump file with IMPDP

Bạn có thể gặp thông báo lỗi này trong quá trình import

Mục đích: Các lệnh hay sử dụng khi chuyển dữ liệu sử dụng DataPump (expdp, impdp) trong Oracle Database

✅ CHECKLIST: DỰ ÁN QUẢN LÝ SINH VIÊN BẰNG PYTHON FLASK

Tổng số: 30 bài học, chia theo 6 phần chính

🎯 1. Mục tiêu

✅ Tạo file Excel/PDF tự động (như ở bài 29)
✅ Gửi email với file đính kèm
✅ Định kỳ chạy hằng tuần bằng:
- cron (trên Linux/Render)
- hoặc threading + time.sleep() trong Flask (demo đơn giản)

🎯 1. Mục tiêu

✅ Xuất danh sách sinh viên ra file Excel (.xlsx)
✅ Xuất thành PDF đơn giản
✅ Đồng bộ dữ liệu lên Google Sheets
✅ Tải file chỉ bằng 1 click từ giao diện

🎯 1. Mục tiêu

Cho phép người dùng sửa điểm sinh viên ngay trên giao diện
Gửi request API PATCH khi chỉnh sửa
Ghi log mỗi thao tác vào bảng AuditLog
Hiển thị lịch sử chỉnh sửa

🎯 1. Mục tiêu

Gọi REST API từ giao diện web bằng JavaScript
Cho phép:
- Thêm sinh viên
- Hiển thị danh sách sinh viên
- Xoá sinh viên (có xác nhận)
- Vẽ biểu đồ realtime
Không cần reload trang, trải nghiệm hiện đại

🎯 1. Mục tiêu

Xây dựng chức năng đăng nhập, đăng xuất
Bảo vệ route /admin chỉ cho người đăng nhập
Phân quyền user → chỉ admin được thêm/sửa/xóa dữ liệu
Giao diện HTML đơn giản với form đăng nhập

🎯 1. Mục tiêu

Chuyển cấu hình Flask từ SQLite → PostgreSQL
Sử dụng PostgreSQL trên Render hoặc Supabase (hoặc ElephantSQL – Free Plan)
Cập nhật Flask app để hoạt động với DB mới
Deploy lại ứng dụng lên Internet

🎯 1. Mục tiêu

Đưa ứng dụng Flask + SQLite + Chart.js lên Internet
Không cần VPS, không cần mua domain
Gọi API từ bất kỳ đâu (web, app, Postman…)

🎯 1. Mục tiêu

Chuyển sang dùng SQLAlchemy ORM để dễ quản lý model
Viết API /api/students hỗ trợ:
- /api/students?name=An → tìm theo tên
- /api/students?page=2&size=5 → phân trang
- /api/students?min_score=7 → lọc theo điểm

🎯 1. Mục tiêu

Dùng SQLite database thay vì CSV
Lưu dữ liệu sinh viên (id, name, score) vào DB
Truy xuất bằng Flask API
Trực quan hóa bằng Chart.js (biểu đồ realtime)

🎯 1. Mục tiêu

Tạo biểu đồ cột (bar chart) điểm sinh viên ngay trong trang web
Dữ liệu lấy từ REST API Flask (/api/students)
Biểu đồ cập nhật mỗi 5 giây → hiệu ứng realtime

📦 1. Mục tiêu

Giao diện nhập tên + điểm sinh viên
Dữ liệu gửi về Flask API qua fetch()
Hiển thị danh sách sinh viên lấy từ API
Không cần reload trang (AJAX-style)

🎯 1. REST API là gì?

REST API (Representational State Transfer) cho phép:

Giao tiếp giữa các hệ thống qua HTTP
Truyền và nhận dữ liệu bằng JSON
Dùng các phương thức HTTP chuẩn:
- GET: lấy dữ liệu
- POST: thêm dữ liệu
- PUT: cập nhật dữ liệu
- DELETE: xóa dữ liệu

🎯 1. Mục tiêu

Xây một ứng dụng web cho phép:

✅ Nhập tên và điểm sinh viên qua form HTML
✅ Hiển thị danh sách điểm dưới dạng bảng HTML
✅ Lưu dữ liệu vào file CSV
✅ Không cần cơ sở dữ liệu – xử lý dữ liệu bằng pandas

🎯 1. Tổng quan

Tkinter là thư viện GUI mặc định trong Python
Cho phép tạo cửa sổ, nút, bảng, nhập dữ liệu, vẽ đồ họa

✅ Không cần cài đặt – Tkinter có sẵn trong mọi Python >=3.x

🎯 1. Tổng quan

Biểu đồ giúp:

Truyền tải dữ liệu nhanh và rõ hơn bảng
Giúp lãnh đạo ra quyết định
Làm đẹp báo cáo và dashboard

Python có thư viện vẽ phổ biến:

matplotlib.pyplot: linh hoạt, mạnh mẽ
pandas.plot(): dễ dùng, tích hợp nhanh

⚠️ Cài đặt nếu chưa có:

bash
pip install matplotlib pandas

🎯 1. Tổng quan

Pandas là thư viện cực mạnh dùng để:

Đọc & ghi dữ liệu .csv, Excel, SQL
Biểu diễn dữ liệu dạng DataFrame (giống bảng Excel)
Lọc, xử lý, nhóm, tính toán thống kê
Là nền tảng cho Data Analysis, Machine Learning, BI…

⚠️ Cài đặt nếu chưa có:

bash
pip install pandas

📦 1. Làm việc với JSON

Ví dụ 1: Đọc chuỗi JSON thành `dict`

python
import json

json_str = '{"name": "Minh", "age": 30}'
data = json.loads(json_str)
print(data["name"])  # Output: Minh

🎯 1. Tổng quan

Regex là một ngôn ngữ đặc biệt giúp bạn:

Tìm kiếm chuỗi có mẫu cụ thể (số điện thoại, email, URL…)
Kiểm tra định dạng đầu vào
Tách / trích xuất thông tin
Thay thế nội dung

Python hỗ trợ Regex qua thư viện chuẩn re.

🕒 BÀI 12: XỬ LÝ THỜI GIAN TRONG PYTHON – datetime, time, calendar

🎯 1. Tổng quan

Python cung cấp 3 thư viện thời gian chính:

Thư viện	Dùng để làm gì
`datetime`	Làm việc với ngày, giờ theo cấu trúc `datetime`, `date`, `time`, `timedelta`
`time`	Đo thời gian thực thi, sleep, timestamp
`calendar`	Làm việc với lịch, ngày trong tuần, tháng, năm

🎯 1. Tổng quan

Khi chương trình lớn dần, ta không thể nhồi hết vào 1 file .py. Python hỗ trợ:

Module: 1 file .py → chứa hàm, class, biến
Package: 1 thư mục chứa nhiều module, có file __init__.py

📌 Giống như:

Module = 1 chương sách

Package = 1 quyển sách có nhiều chương

🎯 1. Tổng quan
Lập trình hướng đối tượng (OOP – Object-Oriented Programming) là phương pháp tư duy và tổ chức chương trình theo mô hình thế giới thật: gồm các đối tượng (object) có thuộc tính (attribute) và hành vi (method).

🎯 1. Tổng quan

Trong khi chạy chương trình, lỗi (error) luôn có thể xảy ra:

Nhập sai dữ liệu
File không tồn tại
Chia cho 0
Kết nối API thất bại…

🎯 1. Tổng quan

Trong thế giới thực, mọi ứng dụng đều cần làm việc với file:

Lưu trữ thông tin đăng nhập, nhật ký
Đọc dữ liệu CSV, JSON, XML
Sinh báo cáo tự động

🎯 1. Tổng quan

Chuỗi (string) là một dãy các ký tự, thường dùng để:

Nhập/xuất dữ liệu từ người dùng
Xử lý văn bản (log, email, tên người…)
Đọc/ghi file
Giao tiếp API (JSON/XML…)

Trong Python, chuỗi là kiểu dữ liệu str, bất biến (immutable), và rất mạnh mẽ.

🎯 1. Tổng quan

Cấu trúc dữ liệu là cách để lưu trữ và tổ chức dữ liệu nhằm:

Dễ quản lý
Dễ xử lý
Tối ưu tốc độ truy xuất

🎯 1. Tổng quan: Hàm là gì?

Trong đời sống, bạn đã quen dùng "hàm" mà không để ý:

Ví dụ: nồi cơm điện = "hàm nấu cơm" → bạn chỉ cần ấn nút, không cần biết bên trong làm gì.

Trong lập trình, hàm (function) giúp:

Đóng gói logic → dễ quản lý
Tái sử dụng → không cần viết lại
Tách biệt trách nhiệm → code sạch, dễ test

🎯 1. Tổng quan

Trong lập trình, vòng lặp (loop) là cách để lặp lại một hành động nhiều lần mà không cần viết đi viết lại đoạn mã.

🎯 1. Tổng quan: Điều kiện – "Ngã rẽ" trong tư duy lập trình

Trong đời sống, ta luôn phải ra quyết định:
→ Nếu trời mưa thì mang dù
→ Nếu điểm thi ≥ 5 thì qua môn, ngược lại thì học lại

Trong lập trình cũng vậy: câu lệnh điều kiện giúp máy tính biết nên làm gì, khi nào làm và khi nào không.
Đây là cách tạo ra "luồng suy nghĩ" logic cho chương trình.

1. Tổng quan

Mọi chương trình đều cần làm việc với dữ liệu và biến là cách để lưu trữ và thao tác dữ liệu đó.

Biến (Variable) là tên đại diện cho một vùng nhớ.
Kiểu dữ liệu (Data Type) xác định bản chất của giá trị trong biến.
Phép toán cho phép xử lý dữ liệu như cộng, so sánh, nối chuỗi…

1. Tổng quan

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao, thông dịch (interpreted), đa mục đích, với cú pháp rõ ràng, dễ học và cộng đồng mạnh mẽ.

Tác giả: Guido van Rossum (1991)
Ưu điểm:
- Đơn giản, dễ học, gần gũi với tiếng Anh
- Đa nền tảng: Windows, Linux, macOS
- Thư viện phong phú (numpy, pandas, flask, django…)
- Phù hợp cả scripting lẫn dự án lớn (web, ML, IoT…)

📌 MỤC LỤC TỔNG QUAN

Cấp độ	Chủ đề chính	Nội dung tiêu biểu
Cơ bản	Giới thiệu Python, Biến, Kiểu dữ liệu, Câu lệnh điều kiện, Vòng lặp	`print()`, `if`, `for`, `while`, `int`, `str`
Trung cấp	Hàm, List, Tuple, Dictionary, Set, Module	`def`, `list`, `dict`, `import`
Nâng cao	Class, Exception, File I/O, Decorator, Generator	`class`, `try-except`, `open()`, `yield`, `@`
Chuyên sâu	Threading, Async, Virtualenv, Unit Test, Package

Kafka là gì?

Apache Kafka là một kho dữ liệu phân tán được tối ưu hóa để thu nạp và xử lý dữ liệu truyền phát theo thời gian thực. Dữ liệu truyền phát là dữ liệu được tạo ra liên tục từ hàng nghìn nguồn dữ liệu khác nhau, các nguồn này thường gửi các bản ghi dữ liệu đồng thời. Nền tảng truyền phát cần phải xử lý luồng dữ liệu liên tục này và xử lý dữ liệu theo trình tự và tăng dần.

Trigger audit thay đổi dữ liệu

Mục đích: Audit khi thay đổi dữ liệu, ví dụ audit khi thay đổi dữ liệu (update):

Cách Explain Plan câu lệnh trong PostgreSQL

🎯 MỤC TIÊU

Biết câu lệnh truy vấn hoạt động như thế nào
Biết tại sao SQL chạy chậm
Biết cách định hướng tối ưu

ELK Stack - 3 anh em siêu nhân trong quản lý logs

Mục lục

Giới thiệu
Logging
ELK Stack
Luồng hoạt động
Why ELK Stack?
Lời kết

Module 12: Đạo đức và rủi ro AI – Kiểm soát nguy cơ, bảo vệ dữ liệu và vận hành AI có trách nhiệm

1. Tổng quan

AI rất mạnh, nhưng nếu không được kiểm soát đúng, có thể gây ra:

Thiên vị (bias) → Phân biệt đối xử (giới tính, vùng miền...)
Lạm dụng dữ liệu → Rò rỉ thông tin cá nhân (khách hàng, nhân viên)
Mất kiểm soát mô hình → Ra quyết định sai, khó giải thích
Deepfake, giả mạo → Tấn công vào hệ thống bằng hình thức tinh vi

🔍 Mục tiêu: Đảm bảo AI được vận hành minh bạch, an toàn, tuân thủ luật và đạo đức nghề nghiệp.

1. Tổng quan

Trong tổ chức lớn có:

Nhiều quy trình IT (reset mật khẩu, kiểm tra log, xử lý lỗi),
Nhiều tài liệu nội bộ phân tán,
Yêu cầu hỗ trợ 24/7 (ngay cả khi nhân sự chưa kịp phản hồi),

👉 Chatbot AI đóng vai trò:

Trợ lý kỹ thuật nội bộ
Cổng tra cứu quy trình, tài liệu, lỗi phổ biến
Hỗ trợ người dùng – đội vận hành – lãnh đạo ra quyết định nhanh hơn

1. Tổng quan

Giống như DevOps giúp phần mềm triển khai ổn định, MLOps (Machine Learning Operations) giúp:
- Tự động triển khai mô hình AI vào hệ thống thật.
- Theo dõi hiệu suất mô hình sau khi đưa vào hoạt động.
- Tái huấn luyện khi chất lượng suy giảm.
- Quản lý phiên bản, rollback khi cần.

🔍 Mục tiêu: Quản lý toàn bộ vòng đời mô hình AI – từ training đến giám sát và cải tiến, nhất là trong môi trường dữ liệu thay đổi liên tục như tính cước, log bảo mật, gian lận, hành vi người dùng.

1. Tổng quan

Để AI vận hành bền vững trong môi trường CNTT thực tế (CDR, OCS, log bảo mật, giám sát hệ thống...), bạn cần một pipeline AI – tức là quy trình xử lý toàn diện bao gồm:

Thu thập dữ liệu (Data Collection)
Làm sạch và tiền xử lý (Data Preprocessing)
Huấn luyện mô hình (Model Training)
Triển khai mô hình (Model Deployment)
Giám sát và tối ưu (Monitoring & Retraining)

👉 Pipeline AI giúp bạn:

Tự động hóa toàn bộ quy trình
Giảm rủi ro khi triển khai mô hình
Tái sử dụng và cải tiến liên tục

1. Tổng quan

Trong môi trường viễn thông:

Dữ liệu cực lớn, liên tục sinh ra, bao gồm:
- CDR (gọi, nhắn tin, data),
- Log hệ thống bảo mật, firewall,
- Thống kê ứng dụng (MyMobiFone, OCS...).
Big Data cung cấp hạ tầng để lưu trữ, xử lý khối lượng dữ liệu này.
AI giúp phát hiện mẫu, xu hướng, bất thường → hỗ trợ ra quyết định.

🔍 Mục tiêu: Khai thác dữ liệu để giám sát, chống gian lận, tối ưu hiệu năng và đưa ra gợi ý thông minh.

1. Tổng quan

Trong quản lý cước và dịch vụ viễn thông, AI có thể hỗ trợ ở ba lĩnh vực trọng yếu:

Phân tích hành vi sử dụng dịch vụ
Đề xuất gói cước phù hợp cho từng khách hàng
Phát hiện gian lận trong bản ghi CDR theo thời gian thực

📊 Với hàng tỷ bản ghi CDR mỗi ngày, việc ứng dụng AI giúp:

Giảm tổn thất do gian lận,
Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng,
Tăng doanh thu thông qua tối ưu hoá gói cước.

1. Tổng quan

Hệ thống an ninh mạng truyền thống thường gặp vấn đề:

Cảnh báo quá nhiều → ngập lụt alert, dễ bỏ sót.
Phân tích log thủ công → chậm, thiếu nhất quán.
Tấn công ngày càng phức tạp → cần cách tiếp cận chủ động, thông minh hơn.

👉 AI giúp nâng cấp bảo mật qua:

Phát hiện bất thường hành vi truy cập
Tự động phân tích log
Ưu tiên cảnh báo nghiêm trọng
Dự đoán mối đe dọa chưa từng thấy

1. Tổng quan

Truyền thống: giám sát hệ thống dựa trên ngưỡng (CPU > 80%, RAM > 90%) → dễ quá tải cảnh báo, bỏ sót lỗi tiềm ẩn.
Với AI, hệ thống có thể:
- Học mô hình hoạt động bình thường, phát hiện bất thường (Anomaly Detection).
- Dự báo lỗi sắp xảy ra (predictive alerting).
- Tự động phân loại cảnh báo, giảm cảnh báo giả.

🔍 Mục tiêu: Giảm sự cố hệ thống, tăng thời gian phản hồi, tối ưu vận hành.

1. Tổng quan

AI chỉ hiệu quả nếu được "nuôi" bằng dữ liệu đúng, đủ, sạch và có cấu trúc. Trong quản trị hệ thống CNTT viễn thông, bạn sẽ làm việc với:

Log hệ thống (Firewall, SIEM, PAM…)
Bản ghi tính cước (CDR)
Số liệu giám sát hệ thống (CPU, traffic, session...)
Dữ liệu người dùng, gói cước, sự kiện mạng

👉 Từ đó, AI có thể học để: phát hiện bất thường, đề xuất cảnh báo, phát hiện gian lận, hoặc tự động tạo báo cáo.

1. Tổng quan

AI có thể hỗ trợ người quản lý hệ thống CNTT ở 3 nhóm công việc văn phòng quan trọng:

Soạn thảo: Báo cáo, email, quy trình, đề xuất kỹ thuật.
Phân tích: Log, tài liệu kỹ thuật, văn bản dài.
Tổ chức: Lập kế hoạch, checklist, theo dõi công việc.

Việc áp dụng đúng sẽ giúp giảm 50–70% thời gian làm việc với giấy tờ, văn bản kỹ thuật hoặc báo cáo.

1. Tổng quan

Prompt Engineering là kỹ thuật soạn thảo câu lệnh đầu vào (prompt) để AI hiểu đúng ý người dùng và phản hồi chính xác, đầy đủ, hữu ích.

Với các AI như ChatGPT, hiệu quả trả lời phụ thuộc tới 70–80% vào cách bạn hỏi.
Prompt tốt = tiết kiệm thời gian, tăng hiệu suất, giảm sai sót khi xử lý thông tin.

1. Tổng quan

AI (Artificial Intelligence) là công nghệ cho phép máy móc học và thực hiện các nhiệm vụ như con người: phân tích dữ liệu, xử lý ngôn ngữ, nhận dạng hình ảnh, đưa ra quyết định.
Các nhóm chính:
- Machine Learning (ML): học từ dữ liệu
- Deep Learning (DL): học sâu qua mạng nơron
- NLP: xử lý ngôn ngữ
- GenAI: tạo nội dung mới (như ChatGPT, Midjourney...)

🎯 Lộ trình học AI dành cho quản lý hệ thống CNTT viễn thông

Thứ Hai, 28 tháng 7, 2025

Mục đích: Các lệnh hay sử dụng khi chuyển dữ liệu sử dụng DataPump (expdp, impdp) trong Oracle Database

Chủ Nhật, 20 tháng 7, 2025

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Mục tiêu

📦 1. Mục tiêu

🎯 1. REST API là gì?

🎯 1. Mục tiêu

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan

📦 1. Làm việc với JSON

Ví dụ 1: Đọc chuỗi JSON thành dict

🎯 1. Tổng quan

Thứ Bảy, 19 tháng 7, 2025

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan: Hàm là gì?

🎯 1. Tổng quan

🎯 1. Tổng quan: Điều kiện – "Ngã rẽ" trong tư duy lập trình

1. Tổng quan

1. Tổng quan

📌 MỤC LỤC TỔNG QUAN

Thứ Sáu, 18 tháng 7, 2025

Thứ Hai, 7 tháng 7, 2025

🎯 MỤC TIÊU

Thứ Sáu, 4 tháng 7, 2025

Mục lục

Giới thiệuLoggingELK StackLuồng hoạt độngWhy ELK Stack?Lời kết

Thứ Ba, 1 tháng 7, 2025

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

1. Tổng quan

🎯 Lộ trình học AI dành cho quản lý hệ thống CNTT viễn thông

ĐỌC NHIỀU

Ví dụ 1: Đọc chuỗi JSON thành `dict`

Giới thiệu
Logging
ELK Stack
Luồng hoạt động
Why ELK Stack?
Lời kết