Chủ Nhật, 15 tháng 10, 2017

tháng 10 15, 2017

Chuyện tìm việc làm ở Nhật Bản


Hiện nay,các công ty IT Nhật Bản đầu tư vào việt nam khá nhiều vì thiếu nhân lực trẻ tại Nhật Bản.Các bạn trẻ của Việt Nam cũng có nhu cầu làm việc tại Nhật Bản khá nhiều.Hôm nay mình xin chia sẽ với mọi người một số thông tin về quy trình tìm và phỏng vấn việc làm của Nhật Bản diễn ra như thế nào nhé.Kiến thức này mình biết được mờ tham gia 1 buổi workshop về vấn đề tìm dân  IT Việt Nam làm việc ở Nhật Bản.

Tại Nhật Bản,yêu cầu đầu tiên mà các ứng viên cần đáp ứng khi đi tìm việc đó là phải mặc đồ vest dù nam hay nữ,nếu mặc không đúng trang phục yêu cầu thì ứng viên tham gia sẽ không được đánh giá cao cho lắm.

(Hình ảnh các ứng viên của Nhật Bản chuẩn bị nộp CV)

Các công ty của Nhật Bản chỉ mở đợt tuyển dụng vào tháng 3.Các công ty lớn thì diễn ra từ tháng 3 đến tháng 5,còn các công ty nhỏ có thể mở đến tháng 10.Sau khoảng thời gian này,tức là hết tháng 10 mà bạn vẫn chưa kiếm được việc làm thì đành phải đợi đến năm sau để kiếm việc  tiếp.Hết tháng 10 mà bạn vẫn chưa kiếm được việc thì bạn sẽ được mọi người hỏi thăm khá nhiều đó ví dụ như đến giờ mà vẫn chưa kiếm được việc à,....

Khi ứng viên chuẩn bị hồ sơ xin việc thì phải viết bằng tay và không được sai bất kì 1 từ nào.Quả đúng là cực hình khi đi xin việc.Và mỗi sinh viên sẽ nộp bình quân khoảng 20 công ty..Có những bạn còn nộp đến tận 50 công ty nhưng vẫn không có việc làm. Nghĩ tới việc viết tay cho từng công ty thì chắc nhiều bạn sẽ suy nghĩ lại vấn đề kiếm việc làm tại Nhật.Yêu cầu của một ứng viên ở Nhật rất khắt khe,không chỉ có trình độ chuyện môn tốt mà còn phải có các kỹ năng khác như làm việc nhóm,lên kế hoạch,khả năng phản biện,thuyết trình,... 

Ngoài ra ở Nhật rất quan trọng vấn đề nhân viên gắn bó với công ty,thông thường một nhân viên sẽ gắn bó với công ty tối thiểu 3 năm.

Về quy trình phỏng vấn thì các công ty lớn có thể phỏng vấn tối thiểu là 5 vòng,còn công ty nhỏ thường là 3 vòng, ví dụ như sau:
-Vòng 1: phỏng vấn chuyên môn
-Vòng 2: phỏng vấn kỹ năng mềm
-Vòng 3: phỏng vấn khả năng hòa đồng với văn hóa công ty.
-Vòng 4: phỏng vấn của các thành viên trong nhóm.
-Vòng 5: vòng phỏng vấn cuối.

Quy trình tuyển chọn qua nhiều vòng thế này nên mỗi đợt phỏng vấn cũng mất cả tháng mới xong hết mấy chục công ty. Nhờ quy trình tuyển chọn khắt khe thế này nên các ứng viên trước khi ứng tuyển phải chuẩn bị rất kỹ trước khi phỏng vấn. Và sau đợt phỏng vấn ứng viên cũng có được nhiều kinh nghiệm hơn cho lần phỏng vấn tiếp theo cũng như biết được bản thân có những điểm yếu gì cần khắc phục.

( phỏng vấn kín chật phòng luôn)

Vậy dân IT Việt Nam chúng ta có thể apply việc làm tại Nhật bản như thế nào?

-Yêu cầu cơ bản: Trình độ chuyên môn vững,phải biết tiếng Nhật.Nếu làm fresher tại Nhật thì chỉ cần N5-N4 còn các chức vụ khác yêu cầu công việc cao hơn thì N3 hoặc cao hơn.

-Các bạn có thể tự Apply một mình qua các trang tìm việc hoặc nhờ các công ty hỗ trợ apply việc làm tại Nhật. Mình thấy có một số công ty hỗ trợ apply cv cho công ty Nhật hoàn toàn miễn phí ngoài ra còn được hỗ trợ cả chi phí máy bay và visa. Theo ý kiến của mình thì nên nhờ các công ty tư vấn việc làm tại Nhật,vì thủ tục sẽ đỡ rắc rối hơn,được hỗ trợ việc chọn công ty nhiều hơn và mảng làm việc phù hợp và nhất là không mất tiền.

Thời gian apply cv, phỏng vấn và đợi visa có thể mất 1 tháng và có những công ty sẽ hỗ trợ trainning về kỹ năng mềm,kỹ năng làm quen với văn hóa Nhật,Nâng cao Nhật ngữ,.. . rất là bổ ích mà lại được free =)).Các bạn có thể tham khảo công ty IGS tại http://growasia.vn/mình chỉ đưa ra ví dụ tham khảo thôi nha chứ không pr giùm công ty này đâu nha,mọi vấn đề mình xin không chịu trách nhiệm.

Các bạn hãy cân nhắc thật kĩ vấn đề sang Nhật như khác biệt văn hóa,phong cách làm việc,thức ăn,nơi ở,chi phí,môi trường xã hội,..

Khi làm việc tại Nhật thì nên tránh những vấn đề gì?
- Làm việc không đúng giờ.Ở Việt Nam giờ cao su thì bình thường chừ ở Nhật mà đi trễ thì họ khó chịu lắm đó.

- Tìm hiểu kĩ một số khác biệt văn hóa ở Nhật so với Việt Nam để tránh bở ngỡ,hiểu lầm khi ở Nhật.

- Làm việc riêng,tám trong giờ làm việc.Ở Việt Nam chúng ta làm việc ở văn phòng thì hay có tình trạng này,còn dân IT chúng ta chắc là ít làm việc riêng trong giờ làm hơn nhỉ.

- Thêm một vấn đề nữa là dân Nhật Bản hay ngủ trong giờ làm vì làm việc quá nhiều. Dân mình đừng có thấy vậy mà giả vờ ngủ để được nghỉ ngơi nha,có người giám sát đó.


( Nhật Bản có thể xếp vào hạng nhất về giới về tư thế,thời gian và địa điểm ngủ)

 Đó là toàn bộ những gì mình muốn chia sẽ cho mọi người trong bài viết này.Bạn nào có thắc mắc hay ý kiến đóng góp cho những sai sót của bài viết của mình thì có thể bình luận ở dưới bài viết hoặc inbox qua fanpage của blog cho mình nhé.

Thứ Bảy, 14 tháng 10, 2017

tháng 10 14, 2017

chia sẽ DVD Tài liệu tiếng anh Tell Me More English




Tài liệu học tiếng anh giao tiếp miễn phí cực hay!
Tài liệu học tiếng anh giao tiếp miễn phí cực hay xin giới thiệu hôm nay chính là phần mềm học tiếng Anh giao tiếp – TELL ME MORE – Chìa khóa vàng cho tự học tiếng anh giao tiếp, phát âm chuẩn tại nhà.




TELL ME MORE là phần mềm ứng dụng của nó trong việc điều chỉnh cách phát âm, ngữ điệu của bạn trong giao tiếp tiếng anh hằng ngày sao cho chuẩn xác nhất giữa sự tương tác của bạn với máy tính.
Sau đây là giới thiệu sơ qua về phần mềm giúp bạn luyện giao tiếp tiếng anh miễn phí : “Tell Me More”
“Tell Me More English” (TMM) là một phần mềm học nghe và nói tiếng Anh, giúp bạn phát âm chuẩn tiếng anh rất nổi tiếng trên thế giới bởi chương trình được thiết kế nhằm giúp người học nhanh chóng nói được ngôn ngữ và học được cách phản ứng với người bản xứ khi chưa có điều kiện gặp gỡ mà không phải mất nhiều thời gian, công sức.

TMM được hơn 5 triệu người trên thế giới sử dụng hàng ngày. Đặc biệt TMM là sự lựa chọn hàng đầu của các tổ chức chính phủ Hoa Kỳ; Canada; các tập đoàn lớn như EDS, BMW, Carnival Cruise Lines, Mercedes, Telefosnica… và hơn 10 000 học viện đào tào trên thế giới sử dụng để huấn luyện cho nhân viên và học viên của mình nắm bắt tiếng anh giao tiếp 1 cách hiệu quả và nhanh nhất.
tai-lieu-tieng-anh-cuc-hayPhần mềm bạn hoc tieng Anh giao tiep TMM sẽ điều chỉnh cách phát âm giao tiếp tiếng anh của bạn thật hoàn chỉnh.
Cách sử dụng phần mềm tiếng anh giao tiếp miễn phí này như thế nào?
Với TMM bạn có thể tự tạo riêng cho mình một tài khoản đăng nhập với password riêng để thuận tiện cho việc theo dõi sự tiến bộ trong quá trình học tập của mình, chương trình có thể theo dõi nhiều tài khoản học tập cho nhiều người trên cùng một máy tính . Như vậy bạn có thể tạo ra sự thi đua học English trong nhà nhằm cải thiện trình độ của mỗi thành viên nhà mình!
Chỉ cần bạn có một ổ đĩa áo cài vào máy tính và chạy phần mềm rất dễ dàng sử dụng để nói tiếng anh hằng ngày.
TMM có thể giúp bạn thực hành nói – giao tiếp (HỘI THOẠI) ngay trên máy tính với người bản xứ mà bạn không phải e ngại vì khả năng nói của mình hay phải đi xa để được thực hành nói.
Có rất nhiều phần để bạn vừa luyện tập cách phát âm khi giao tiếp vừa học được rất nhiều từ vựng tiếng anh giao tiếp nữa.
Chỉ khi nào bạn phát âm và nói đúng thì chương trình mới đưa bạn sang câu hội thoại tiếp theo – tức là mới có thể tiếp tục cuộc HỘI THOẠI Tiếng anh. (Để làm được việc này máy bạn chỉ cần có headphone để nghe và nói theo).
Đặc biệt nếu bạn cảm thấy khả năng nói (phát âm) của mình vẫn chưa được chuẩn thì TMM đã có 1 phần riêng giúp bạn luyện phát âm theo đúng chuẩn của người bản xứ theo từng từ hoặc từng câu đúng ngữ điệu (một yếu tố quan trọng để người nước ngoài hiểu bạn đang nói gì?) dưới sự giám sát của 1 biểu đồ phát âm và được chấm điểm ngay tức thì, bạn có thể tự luyện với công cụ này cho tới khi đạt điểm cao nhất
Qua việc thực hành này bạn sẽ thấy rõ sự tiến bộ của mình trong việc học tiếng anh giao tiếp mỗi ngày!
Ngoài ra chương trình còn có đủ các phần học tập, thực hành khác như: ngữ pháp, viết, từ vựng, luyện nghe Tiếng anh, tìm hiểu văn hoá nước Anh, trò chơi để giải trí…
TMM là công cụ hỗ trợ bạn giao tiếp tiếng anh chuyên nghiệp hơn.
Một phần mềm học tiếng anh giao tiếp online miễn phí cực hữu ích phải không nào, bạn không cần phải lo lắng rằng mình phát âm chưa chuẩn, cách nói chưa hợp lý thì TELL ME MORE là công cụ hỗ trợ cho bạn về phương pháp học tiếng anh giao tiếp rất nhiều.
Download phần mềm học tiếng anh miễn phí này bạn có thể tìm kiếm trên mạng rất nhiều, chỉ cần có tài khoản và cài ổ đĩa ảo là có thể sử dụng dễ dàng.
Và đừng quên English Hanoi là website học Toeic 4 kĩ năng – là tiếng anh giao tiếp trong môi trường làm việc hoàn toàn miễn phí nữa nhé.
Chúc bạn có được sự tự tin khi giao tiếp tiếng anh qua tài liệu học tiếng anh giao tiếp miễn phí cực bổ ích.
Link Download:Link Fshare.vn – 1 phần duy nhất
https://www.fshare.vn/file/TDMD7CCR8T


Ebook English for everyday communication:
http://ebook.topicanative.edu.vn/English-for-everyday-communication.pdf

Nguồn: https://www.facebook.com/tienganhhoinhap/

Thứ Sáu, 13 tháng 10, 2017

tháng 10 13, 2017

500 khóa học Online Programming & Computer Science miễn phí nên học ngay trong tháng 9 (phần 3)



PHẦN 1 – PHẦN 2

ADVANCED(85)

Machine Learning Foundations: A Case Study Approach
University of Washington via Coursera
★★★★☆ (38 ratings) | 4th Sep, 2017
Deep Learning
Google via Udacity
★★☆☆☆ (35 ratings) | Self Paced


[New] Structuring Machine Learning Projects
deeplearning.ai via Coursera
12th Sep, 2017
[New] Introduction to Artificial Intelligence (AI)
Microsoft via edX
Self Paced
[New] Neural Networks and Deep Learning
deeplearning.ai via Coursera
★★★★★ (4 ratings) | 12th Sep, 2017
Neural Networks for Machine Learning
University of Toronto via Coursera
★★★★☆ (20 ratings) | 4th Sep, 2017
Machine Learning: Regression
University of Washington via Coursera
★★★★★ (19 ratings) | 4th Sep, 2017
Probabilistic Graphical Models 1: Representation
Stanford University via Coursera
★★★★☆ (17 ratings) | 11th Sep, 2017
Machine Learning for Data Science and Analytics
Columbia University via edX
★★★☆☆ (15 ratings) | Self Paced
Bitcoin and Cryptocurrency Technologies
Princeton University via Coursera
★★★★☆ (15 ratings) | 4th Sep, 2017
Machine Learning for Data Science and Analytics
Columbia University via edX
★★★☆☆ (15 ratings) | Self Paced
Machine Learning for Trading
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★☆☆ (13 ratings) | Self Paced
Machine Learning With Big Data
University of California, San Diego via Coursera
★★☆☆☆ (13 ratings) | 11th Sep, 2017
Hardware Security
University of Maryland, College Park via Coursera
★★★☆☆ (11 ratings) | 11th Sep, 2017
Artificial Intelligence (AI)
Columbia University via edX
★★★★☆ (9 ratings) | 11th Sep, 2017
Artificial Intelligence (AI)
Columbia University via edX
★★★★☆ (9 ratings) | 11th Sep, 2017
Computational Neuroscience
University of Washington via Coursera
★★★★☆ (8 ratings) | 25th Sep, 2017
Machine Learning: Classification
University of Washington via Coursera
★★★★★ (8 ratings) | 4th Sep, 2017
Reinforcement Learning
Brown University via Udacity
★★☆☆☆ (6 ratings) | Self Paced
Intro to Parallel Programming
Nvidia via Udacity
★★★★☆ (6 ratings) | Self Paced
Interactive 3D Graphics
Autodesk via Udacity
★★★★☆ (6 ratings) | Self Paced
Applied Cryptography
University of Virginia via Udacity
★★★★☆ (5 ratings) | Self Paced
Introduction to Computer Vision
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★★★ (5 ratings) | Self Paced
Enabling Technologies for Data Science and Analytics: The Internet of Things
Columbia University via edX
★☆☆☆☆ (5 ratings) | Self Paced
Practical Deep Learning For Coders, Part 1
fast.ai via Independent
★★★★☆ (5 ratings) | Self Paced
Parallel programming
École Polytechnique Fédérale de Lausanne via Coursera
★★★★☆ (4 ratings) | 11th Sep, 2017
Machine Learning
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★★★ (4 ratings) | Self Paced
Introduction to Computer Architecture
Carnegie Mellon University via Independent
★★★★★ (4 ratings) | Self Paced
Advanced Operating Systems
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★★★ (4 ratings) | Self Paced
Machine Learning: Clustering & Retrieval
University of Washington via Coursera
★★★★★ (4 ratings) | 4th Sep, 2017
Practical Predictive Analytics: Models and Methods
University of Washington via Coursera
★★☆☆☆ (3 ratings) | 11th Sep, 2017
Probabilistic Graphical Models 2: Inference
Stanford University via Coursera
★★★★☆ (3 ratings) | 25th Sep, 2017
Machine Learning
Columbia University via edX
★★★★★ (3 ratings) | 11th Sep, 2017
Machine Learning
Columbia University via edX
★★★★★ (3 ratings) | 11th Sep, 2017
Regression Modeling in Practice
Wesleyan University via Coursera
★★★★☆ (3 ratings) | 8th Sep, 2017
Quantitative Formal Modeling and Worst-Case Performance Analysis
EIT Digital via Coursera
★★★☆☆ (3 ratings) | 4th Sep, 2017
Applied Machine Learning in Python
University of Michigan via Coursera
★★★★☆ (2 ratings) | 25th Sep, 2017
Introduction to Operating Systems
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★★★ (2 ratings) | Self Paced
Nearest Neighbor Collaborative Filtering
University of Minnesota via Coursera
★★☆☆☆ (2 ratings) | 4th Sep, 2017
Computational Photography
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★★☆ (1 rating) | Self Paced
Knowledge-Based AI: Cognitive Systems
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★☆☆ (1 rating) | Self Paced
Intro to Information Security
Georgia Institute of Technology via Udacity
★☆☆☆☆ (1 rating) | Self Paced
Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D.
Google via Independent
★★★★☆ (1 rating) | Self Paced
Machine Learning 1 — Supervised Learning
Brown University via Udacity
★★★★☆ (1 rating) | Self Paced
6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars
Massachusetts Institute of Technology via Independent
★★★★☆ (1 rating) | Self Paced
Computability, Complexity & Algorithms
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★★★ (1 rating) | Self Paced
Reliable Distributed Algorithms, Part 1
KTH Royal Institute of Technology via edX
★★★★★ (1 rating) | Self Paced
High Performance Computer Architecture
Georgia Institute of Technology via Udacity
★★★★★ (1 rating) | Self Paced
Embedded Hardware and Operating Systems
EIT Digital via Coursera
★☆☆☆☆ (1 rating) | 4th Sep, 2017
Relational Database Support for Data Warehouses
University of Colorado System via Coursera
★★☆☆☆ (1 rating) | 11th Sep, 2017
Cloud Computing Applications, Part 2: Big Data and Applications in the Cloud
University of Illinois at Urbana-Champaign via Coursera
★★★★☆ (1 rating) | 11th Sep, 2017
6.S191: Introduction to Deep Learning
Massachusetts Institute of Technology via Independent
★★★★☆ (1 rating) | Self Paced
Introduction to Formal Concept Analysis
Higher School of Economics via Coursera
11th Sep, 2017
Approximation Algorithms Part II
École normale supérieure via Coursera
11th Sep, 2017
Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based
University of Minnesota via Coursera
11th Sep, 2017
Discrete Mathematics
Shanghai Jiao Tong University via Coursera
11th Sep, 2017
Information Security: Context and Introduction
University of London International Programmes via Coursera
18th Sep, 2017
Recommender Systems: Evaluation and Metrics
University of Minnesota via Coursera
11th Sep, 2017
System Validation (2): Model process behaviour
EIT Digital via Coursera
25th Sep, 2017
Advanced Modeling for Discrete Optimization
University of Melbourne via Coursera
25th Sep, 2017
Distributed Programming in Java
Rice University via Coursera
11th Sep, 2017
Basic Modeling for Discrete Optimization
University of Melbourne via Coursera
25th Sep, 2017
Concurrent Programming in Java
Rice University via Coursera
11th Sep, 2017
Deep Learning Explained
Microsoft via edX
Self Paced
Deep Learning for Natural Language Processing
University of Oxford via Independent
Self Paced
Computer System Design: Advanced Concepts of Modern Microprocessors
Chalmers University of Technology via edX
Self Paced
Nature, in Code: Biology in JavaScript
École Polytechnique Fédérale de Lausanne via edX
Self Paced
Introduction to OpenStack
Linux Foundation via edX
Self Paced
GT — Refresher — Advanced OS
Georgia Institute of Technology via Udacity
Self Paced
High Performance Computing
Georgia Institute of Technology via Udacity
Self Paced
Deep Learning Summer School
via Independent
Self Paced
Statistical Machine Learning
Carnegie Mellon University via Independent
Self Paced
System Validation (3): Requirements by modal formulas
EIT Digital via Coursera
11th Sep, 2017
Matrix Factorization and Advanced Techniques
University of Minnesota via Coursera
4th Sep, 2017
Compilers: Theory and Practice
Georgia Institute of Technology via Udacity
Self Paced
Artificial Intelligence
Georgia Institute of Technology via Udacity
Self Paced
Cyber-Physical Systems Security
Georgia Institute of Technology via Udacity
Self Paced
Network Security
Georgia Institute of Technology via Udacity
Self Paced
Parallel Programming in Java
Rice University via Coursera
11th Sep, 2017

About

authorHello, my name is Jack Sparrow. I'm a 50 year old self-employed Pirate from the Caribbean.
Learn More →



Tags