Định hướng nghề nghiệp:

Lập trình viên thuộc định hướng Công nghệ phần mềm

Đặc điểm công việc:

• Viết mã (code) để tạo ra các phần mềm, ứng dụng.
• Phân tích yêu cầu, thiết kế và thử nghiệm chương trình.
• Phối hợp với các nhóm khác như thiết kế, kiểm thử, và quản lý dự án.
• Thường xuyên phải cập nhật công nghệ mới, sửa lỗi và tối ưu hóa phần mềm.

Sản phẩm đặc trưng:

• Phần mềm ứng dụng (ví dụ: Microsoft Word, Zalo).
• Trang web và ứng dụng web (ví dụ: Facebook, Shopee).
• Game, hệ thống quản lý (như phần mềm kế toán, quản lý học sinh,...).

Lý do thích/không thích nghề:

Lý do thích:

• Có thể sáng tạo và giải quyết vấn đề.
• Nhiều cơ hội việc làm, mức thu nhập tốt.
• Có thể làm việc từ xa, linh hoạt thời gian.
• Môi trường công nghệ năng động và luôn đổi mới.

Lý do không thích

• Công việc có thể áp lực, phải làm việc lâu trước máy tính.
• Dễ bị stress khi gặp lỗi hoặc deadline gấp.
• Cần học liên tục để không bị tụt hậu.

Để giải quyết bài toán "Tìm kiếm một từ trong một văn bản" bằng tin học, chúng ta có thể chia nhỏ thành các vấn đề nhỏ hơn, mỗi vấn đề sẽ được máy tính xử lý một cách hiệu quả:

1. Đọc và lưu trữ văn bản:
2. • Vấn đề: Làm thế nào để máy tính có thể tiếp cận và làm việc với văn bản?
   • Giải quyết:
   • • Máy tính đọc văn bản từ một tập tin hoặc nguồn dữ liệu (ví dụ: một trang web).
     • Văn bản được lưu trữ trong bộ nhớ của máy tính dưới dạng một chuỗi (string) hoặc một mảng các ký tự.
3. Xử lý từ khóa tìm kiếm:
4. • Vấn đề: Làm thế nào để máy tính hiểu được từ khóa mà người dùng muốn tìm kiếm?
   • Giải quyết:
   • • Máy tính nhận từ khóa từ người dùng (ví dụ: thông qua bàn phím hoặc giao diện người dùng).
     • Từ khóa được lưu trữ dưới dạng một chuỗi (string).
5. Tìm kiếm từ khóa trong văn bản:
6. • Vấn đề: Làm thế nào để máy tính tìm ra vị trí của từ khóa trong văn bản?
   • Giải quyết:
   • • Sử dụng các thuật toán tìm kiếm chuỗi (string searching algorithms) như:
     • • Tìm kiếm đơn giản (Naive String Search): So sánh từ khóa với từng phần của văn bản.
       • Thuật toán Knuth-Morris-Pratt (KMP): Tối ưu hóa việc tìm kiếm bằng cách tránh so sánh lại các ký tự đã so sánh.
       • Thuật toán Boyer-Moore: Tìm kiếm từ cuối từ khóa trở lên, cho phép bỏ qua nhiều ký tự hơn.
     • Thuật toán sẽ trả về vị trí (index) của từ khóa trong văn bản (nếu tìm thấy) hoặc thông báo không tìm thấy.
7. Hiển thị kết quả:
8. • Vấn đề: Làm thế nào để người dùng biết được kết quả tìm kiếm?
   • Giải quyết:
   • • Máy tính hiển thị vị trí của từ khóa trong văn bản.
     • Máy tính có thể hiển thị các đoạn văn bản chứa từ khóa để người dùng dễ dàng xem xét.
     • Nếu không tìm thấy, máy tính hiển thị thông báo không tìm thấy từ khóa.

Giải thích cụ thể từng vấn đề nhỏ được giải quyết bằng máy tính:

• Đọc và lưu trữ văn bản: Máy tính sử dụng các hàm đọc tập tin (file I/O) để đưa dữ liệu từ ổ cứng vào bộ nhớ. Dữ liệu này sau đó được biểu diễn dưới dạng các cấu trúc dữ liệu như chuỗi hoặc mảng ký tự, cho phép máy tính thao tác và xử lý.
• Xử lý từ khóa tìm kiếm: Máy tính nhận dữ liệu đầu vào từ người dùng và lưu trữ nó trong bộ nhớ. Điều này cho phép các thuật toán tìm kiếm truy cập và so sánh từ khóa với nội dung văn bản.
• Tìm kiếm từ khóa trong văn bản: Các thuật toán tìm kiếm chuỗi (như KMP, Boyer-Moore) được thiết kế để thực hiện việc so sánh một cách hiệu quả. Các thuật toán này sử dụng các kỹ thuật như tiền xử lý mẫu (từ khóa) để giảm số lượng phép so sánh cần thiết, giúp tăng tốc độ tìm kiếm.
• Hiển thị kết quả: Máy tính sử dụng các hàm xuất dữ liệu (ví dụ: in ra màn hình, ghi vào tập tin) để thông báo kết quả tìm kiếm cho người dùng. Kết quả có thể được định dạng để dễ đọc và dễ hiểu.

1. Bài toán tin học:
Ví dụ: Tìm kiếm một từ trong một văn bản

2. Bài toán không thuộc tin học:
Ví dụ: Tính tuổi của một người dựa trên năm sinh.