BIG-O BLUE 2.0 AI ENGINEER: ALGORITHMS & INTERVIEW PATTERNS

Chiến lược Phỏng vấn Thuật toán theo Dạng bài

Bạn muốn học Thuật Toán nhưng chưa có kiến thức gì về Thuật Toán? hoặc có một chút kiến thức Thuật Toán nhưng rất mơ hồ. Khi bạn tìm kiếm trên Google cụm từ “tự học Thuật Toán” bạn sẽ nhận được rất nhiều kết quả, rất nhiều tài liệu, rất nhiều ngôn ngữ lập trình khiến bạn bối rối không biết chọn cái nào để học theo? Bạn rất muốn dấn thân, thử thách bản thân trong một lĩnh vực Thuật Toán rất chông gai và vô cùng thú vị nhưng lại không biết bắt đầu như thế nào?

Khóa học Big-O Blue 2.0 AI Engineer: Algorithms & Interview Patterns sẽ phù hợp với bạn, giúp bạn lần đầu làm quen với các Thuật Toán. Bạn sẽ được hướng dẫn lập trình và giải các bài toán trên các hệ thống chấm bài trực tuyến (Codeforcces, Topcoder, SPOJ…). Khóa học có nhiều ví dụ thực tế, các bài tập được thiết kế từ dễ đến khó, minh họa trực quan và dễ hiểu. Ngôn ngữ lập trình minh họa khóa học C++, Python, Java.

Học phí khóa học: Ưu đãi đặc biệt 5 bạn đăng ký sớm giảm học phí 1.000.000 VNĐ. Chí tiết trong link đính kèm đăng ký bên dưới.

Chúng tôi có chương trình hổ trợ đóng học phí nhiều lần cho các bạn Học Sinh, Sinh Viên các bạn vui lòng liên hệ qua Email: admin@bigocoding.com để được hổ trợ.

Bạn có thể xem thời gian khai giảng, lịch học cụ thể và đăng ký tại đây

ĐỐI TƯỢNG HỌC PHÙ HỢP

  • Bạn đã sẵn sàng cho Blue 2.0 chưa?

  • Yêu cầu đầu vào:  Bạn cần nắm vững kỹ thuật lập trình căn bản (Biến, Vòng lặp, Hàm, Mảng) trên ngôn ngữ C++, Java hoặc Python.

  • Khóa học này dành cho: 
    Sinh viên/Lập trình viên muốn hệ thống lại kiến thức Cấu Trúc Dữ Liệu & Giải Thuật bài bản.
    Các bạn cảm thấy “mơ hồ” về thuật toán, muốn học lại từ gốc để tự tin hơn.
    Người đang chuẩn bị cho các kỳ phỏng vấn tuyển dụng tại các công ty công nghệ lớn.

  • Bạn chưa chắc chắn? Nếu bạn chưa vững nền tảng trên, đừng lo! Hãy gọi ngay hotline 0937.401.483 để được tư vấn lộ trình nhập môn (Khóa Green/Orange) phù hợp hơn.

BÀI TẬP MINH HỌA KHÓA HỌC

  • Học để làm, không học vẹt.
  • Chuẩn hóa Tiếng Anh: 100% đề bài bằng Tiếng Anh giúp bạn làm quen môi trường toàn cầu (Được giảng viên và AI hỗ trợ dịch & giải thích chi tiết).
  • Sát sườn tuyển dụng: Bộ câu hỏi được tuyển chọn từ đề phỏng vấn thực tế (Intern/Fulltime) của các tập đoàn Big Tech: Google, Meta, Amazon, Microsoft…
  • Ứng dụng thực tế: Bài tập được thiết kế dựa trên các tính năng phần mềm thực tế (Gợi ý từ khóa, Xếp hạng, Tối ưu vận chuyển…).
  • Tư duy thi đấu: Rèn luyện não bộ với các bài toán trích từ kỳ thi ACM-ICPC và Olympic Tin học (đã được tinh chỉnh phù hợp trình độ).

THỜI GIAN VÀ ĐỊA ĐIỂM HỌC

  • Thời gian: 2 tháng (8 tuần)
  • Hình thức học: Online qua Microsoft Teams.
  • Số lượng học viên mỗi lớp: Tối đa 25  đến 30 học viên.
  • Mỗi lớp có 1 Giảng Viên chính và các trợ giảng.
  • Đặc biệt có giờ Office Hours (giờ học phụ đạo) hàng tuần cho học viên ôn lại bài học nếu không theo kịp tiến độ bài học.

SỰ KHÁC BIỆT CỦA PHƯƠNG PHÁP ĐÀO TẠO KHÓA BLUE TẠI BIG-O CODING

1.CHƯƠNG TRÌNH GIẢNG DẠY:

HỆ SINH THÁI GIÁO DỤC AI-NATIVE TOÀN DIỆN

  • Dẫn dắt bởi Chuyên gia & Cựu binh Big Tech: Đội ngũ giảng viên là các chuyên gia Thuật toán hàng đầu, từng đạt giải Quốc gia/Quốc tế và có kinh nghiệm thực chiến tại các tập đoàn công nghệ lớn.

  • Mô hình Support “3 Lớp” Độc quyền: Không chỉ dừng lại ở Giảng viên chính, Big-O cung cấp mạng lưới hỗ trợ dày đặc:
       1. 1 Mentor/5 học viên: Theo sát tiến độ, review code từng dòng.
       2. Cộng đồng Cựu học viên: Chia sẻ kinh nghiệm phỏng vấn thực tế.
       3. Trợ giảng AI 24/7: Được tích hợp vào quy trình học, giúp giải đáp thắc mắc cú pháp và debug lỗi ngay lập tức lúc 2h sáng.

  • Nền tảng “Thực chiến” Chuẩn Quốc Tế: Học viên code trực tiếp trên các hệ thống chấm bài tự động (Auto-grading) nổi tiếng như Codeforces, LeetCode, HackerRank… giúp làm quen với áp lực thời gian và độ chính xác tuyệt đối.

2. CHÂN DUNG HỌC VIÊN SAU TỐT NGHIỆP:

TỪ “CODER” TRỞ THÀNH “AI ENGINEER”

  • Nền tảng Thuật toán vững chắc (Algorithmic Foundation): Tự tin giải quyết mọi bài toán từ học thuật đến thực tế. Không còn nỗi sợ “Time Limit Exceeded” hay code chạy chậm.

  • Sẵn sàng cho mọi Đấu trường (Contest Ready): Đủ trình độ tham gia các kỳ thi thuật toán danh giá của các ông lớn: Samsung Challenge, Meta Hacker Cup, Google Code Jam hoặc các kỳ thi học thuật như ACM-ICPC, Olympic Tin học.

  • Chinh phục Phỏng vấn Big Tech (Interview Ready): Được trang bị đầy đủ kiến thức và kỹ năng “Hack não” để vượt qua các vòng Coding Interview khắt khe nhất của Shopee, TikTok, Grab, WorldQuant, Google…

  • Tư duy AI-Native (MỚI): Không chỉ biết code, bạn còn biết cách điều khiển AI để tăng tốc độ làm việc gấp 2-3 lần. Bạn tốt nghiệp với tư cách là một kỹ sư biết tận dụng công nghệ, chứ không phải một thợ code đơn thuần.

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT

  • Vấn đề: Tại sao code chạy đúng nhưng vẫn bị từ chối (Time Limit Exceeded)? Làm sao biết code của mình chạy nhanh hay chậm mà không cần bấm nút "Run"?
  • Nội dung: Học cách "cân đo đong đếm" hiệu năng của code bằng Big-O (O(1), O(N), O(N^2)). Làm quen với tư duy tối ưu hóa ngay từ dòng code đầu tiên.
  • AI-Native: Dùng AI để phân tích độ phức tạp của code mẫu và giải thích các khái niệm trừu tượng.
  • Vấn đề: Sắp xếp dữ liệu là bài toán cơ bản nhất, nhưng làm sao sắp xếp tùy biến (custom sort) theo ý muốn? Làm sao xử lý các bài toán gộp lịch họp, khoảng thời gian trùng nhau?
  • Nội dung: Làm chủ các thuật toán sắp xếp và kỹ thuật xử lý Intervals (Khoảng). Viết Comparator tùy chỉnh trong C++/Java/Python.
  • Kết quả: Tự tin giải quyết các bài toán lập lịch và thống kê dữ liệu.
  • Vấn đề: Làm sao tính tổng doanh thu từ ngày X đến ngày Y trong tích tắc (O(1)) mà không cần dùng vòng lặp?
  • Nội dung: Kỹ thuật "Mảng cộng dồn" - vũ khí bí mật để giảm độ phức tạp từ O(N) xuống O(1). Mở rộng tư duy sang mảng 2 chiều và kỹ thuật Difference Array (Mảng hiệu).
  • Kết quả: Xử lý các truy vấn tổng đoạn cực nhanh, nền tảng cho các bài toán tối ưu.
  • Vấn đề: Làm sao tìm chuỗi con thỏa mãn điều kiện hoặc cặp số có tổng bằng K mà không cần dùng 2 vòng lặp lồng nhau (O(N^2))?
  • Nội dung: Kỹ thuật Two Pointers để "kẹp" dữ liệu và Sliding Window để "quét" dữ liệu. Biến các thuật toán chậm chạp thành siêu tốc (O(N)).
  • Kết quả: Giải quyết mượt mà các bài toán về chuỗi và mảng con liên tiếp.
  • Vấn đề: Làm sao phát hiện một danh sách liên kết (Linked List) bị lặp vòng? Làm sao tìm điểm giữa của danh sách chỉ với một lần duyệt?
  • Nội dung: Thuật toán Floyd's Cycle Finding (Rùa và Thỏ). Kỹ thuật dùng 2 con trỏ chạy với tốc độ khác nhau để xử lý các bài toán đặc thù trên Linked List.
  • Kết quả: Nắm vững kỹ thuật thao tác trên Linked List, một topic cực hot khi phỏng vấn Amazon/Google.
  • Vấn đề: Làm sao kiểm tra tính hợp lệ của ngoặc đơn ((()))? Làm sao tìm phần tử lớn hơn tiếp theo (Next Greater Element) trong O(N)?
  • Nội dung: Hiểu sâu về cơ chế LIFO (Vào sau ra trước) và FIFO (Vào trước ra trước). Kỹ thuật Monotonic Stack để giải các bài toán tìm kiếm phần tử lân cận.
  • AI-Native: Dùng AI để sinh test case biên (Stack rỗng, tràn Stack) để debug code.
  • Vấn đề: Tìm kiếm tuyến tính (O(N)) quá chậm với dữ liệu lớn (10^9 phần tử). Có cách nào tìm nhanh hơn không?
  • Nội dung: Tư duy "Chia để trị". Không chỉ tìm số trong mảng, mà còn tìm kiếm trên tập kết quả (Binary Search on Answer) - kỹ thuật phân loại ứng viên pro và newbie.
  • Kết quả: Tìm kiếm trong O(log N), xử lý dữ liệu khổng lồ trong nháy mắt.
  • Mục tiêu: Review toàn bộ kiến thức 7 buổi đầu. Hệ thống hóa lại tư duy về Mảng, Chuỗi và các kỹ thuật tối ưu cơ bản.
  • Hoạt động: Làm bài thi mô phỏng áp lực thật. Đánh giá năng lực hiện tại để có chiến lược cho nửa sau khóa học.
  • Vấn đề: Làm sao tìm đường đi trong mê cung? Làm sao lan truyền thông tin trên mạng xã hội?
  • Nội dung: Hai thuật toán duyệt đồ thị kinh điển: BFS (Lan theo chiều rộng - tìm đường ngắn nhất) và DFS (Đi theo chiều sâu - tìm đường đi/kiểm tra tính liên thông).
  • AI-Native: Dùng AI để trực quan hóa (Visualize) thứ tự duyệt các node, giúp não bộ "nhìn thấy" thuật toán chạy.
  • Vấn đề: Lưu trữ dữ liệu sao cho tìm kiếm, thêm, xóa đều nhanh? Khi nào dùng Map, khi nào dùng Set?
  • Nội dung: Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (BST) và sức mạnh của Hash Map (Truy xuất O(1)). Giải quyết bài toán đếm tần suất, tìm kiếm nhanh.
  • Kết quả: Hiểu bản chất các thư viện có sẵn (STL map/set) để sử dụng tối ưu.
  • Vấn đề: Làm sao luôn lấy ra được phần tử lớn nhất/nhỏ nhất của tập dữ liệu động mà không cần sort lại từ đầu?
  • Nội dung: Cấu trúc Heap và ứng dụng Priority Queue. Giải quyết bài toán "Top K elements" hay lập lịch CPU.
  • Kết quả: Nắm vững cấu trúc dữ liệu nền tảng cho thuật toán Dijkstra.
  • Vấn đề: Google Maps tìm đường đi ngắn nhất từ nhà đến trường như thế nào trên bản đồ có giao thông phức tạp (trọng số)?
  • Nội dung: Thuật toán Dijkstra kết hợp với Heap. Tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị có trọng số không âm.
  • Kết quả: Tự tay cài đặt thuật toán định tuyến nổi tiếng nhất thế giới.
  • Vấn đề: Làm sao biết 2 người trên mạng xã hội có bạn chung hay thuộc cùng một nhóm không? Làm sao gộp 2 nhóm lại nhanh nhất?
  • Nội dung: Cấu trúc dữ liệu Union-Find với 2 kỹ thuật tối ưu: Path Compression và Union by Rank.
  • Kết quả: Giải quyết các bài toán về tính liên thông, chu trình đồ thị cực kỳ hiệu quả.
  • Vấn đề: Tính năng "Auto-complete" (Gợi ý từ khóa) của Google hoạt động ra sao? Làm sao lưu trữ hàng triệu từ điển tiếng Anh tối ưu bộ nhớ?
  • Nội dung: Cấu trúc cây Trie chuyên dụng cho xử lý chuỗi.
  • Kết quả: Xây dựng tính năng từ điển, gợi ý từ khóa, lọc tiền tố siêu tốc.
  • Hoạt động: Không code nữa, chúng ta "đấu trí". Mô phỏng buổi phỏng vấn Coding Interview thực tế tại Big Tech.
  • AI-Native: Dùng AI đóng vai người phỏng vấn khó tính, đặt câu hỏi phản biện và chấm điểm kỹ năng giải thích (Communication) của bạn.
  • Mục tiêu: Rèn bản lĩnh phòng thi, kỹ năng "câu giờ" thông minh và cách trình bày giải pháp thuyết phục.
  • Hoạt động: Đấu trường sinh tử. Giải quyết bộ đề tổng hợp tất cả kiến thức đã học trong thời gian giới hạn.
  • Mục tiêu: Khẳng định năng lực bản thân. Tốt nghiệp khóa học với tâm thế của một kỹ sư sẵn sàng chinh phục mọi kỳ phỏng vấn.