text:
Qua thời gian làm việc cũng như tìm tòi tài liệu, sách báo về machine learning, nếu vai trò của bạn là Data Scientist/Data Engieer/Data Analyst thì phần lớn bạn sẽ nhận được những chia sẻ kinh nghiệm bên dưới. Trong bài viết này, mình sẽ tổng hợp lại những kinh nghiệm trong ngành Data Science để dễ dàng tham khảo sau này.
Tuyển dụng
- Ở Việt Nam, muốn làm Data Scientist bạn phải có bằng PhDs hay Master và Master nếu chưa có kinh nghiệm thực tế về Big Data thì cũng không được làm. Do vậy, bạn hãy đi từ thấp lên cao, từ vị trí technical như Data Engineer hay Data Analyst để tiếp xúc dần dần với dự án thực tế rồi sau đó nâng cấp mình lên thành Data Scientist.
- Ở Việt Nam, khi phỏng vấn về Data Scientist, bạn cần phải giỏi cấu trúc dữ liệu và giải thuật cũng như lập trình vì họ đòi hỏi cao về khả năng giải quyết vấn đề, tối ưu hóa hệ thống. Do đó, hãy dành thời gian ôn lại các khái niệm như Dynamic Programming, Recursive Programming, Combinatorial optimization cũng như tập code lại các vấn đề như chuỗi Fibonacci hay Knapsack.
- Ở Việt Nam, khi phỏng vấn về Data Scientist, họ ít khi hỏi về Machine Learning hay các dự án thực nghiệm mà bạn đã làm, không như các nước như Mĩ họ quan tâm đến cách bạn sử dụng công cụ hiện có để xây dựng mô hình Machine Learning sao cho chính xác, nhanh là được. Lý do, người phỏng vấn chỉ là kĩ thuật viên nên không đủ kiến thức để hỏi, hoặc họ muốn bạn code lại tự đầu các thuật toán sao cho phù hợp với hệ thống hiện tại mà các tool hiện tại chưa cung cấp. Vì vậy, họ chủ yếu đào sâu vào giải thuật nhiều hơn là khoa học phân tích dữ liệu hay huấn luyện và đánh giá mô hình Machine Learning.
- Bạn nên tránh xa những công ty khi nói với bạn những câu đại loại như thế này: “Bạn không phải là chuyên gia về R và chúng tôi sử dụng ngôn ngữ này rất nhiều nên chúng tôi không muốn tuyển dụng bạn nữa.” Bởi vì data science không phụ thuộc vào công nghệ mà phụ thuộc vào bài toán muốn giải. Hơn nữa, bạn sẽ học được R chỉ trong một tuần và thành thạo chỉ trong 1 tháng làm việc.
- Bạn cần một team để có thể hoàn thành dự án về Data science. Bởi vì một người có bằng PhDs hay Master cũng không thể nào thành thạo về kĩ thuật cài đặt hệ thống như Hadoop hay Spark, không thể có kinh nghiệm nhiều như các chuyên gia phát triển phần mềm và quản lý dự án. Bạn không thể cùng lúc ôm xuể được tất cả mọi lĩnh vực, điều này chỉ dẫn đến thật bại của dự án mà thôi.
Làm việc
- Dự án Data Science cần có các thành viên sau trong nhóm:
- Algorithms team: những chuyên gia về thuật toán, thường có bằng Phd/Master trong lĩnh vực khoa học máy tính và thống kê, kĩ năng làm việc với R, Python, thuật toán, và Machine learning.
- Big Data team: thu thập, tiền xử lý và quản trị dữ liệu Big Data (Extract, Transform, Load), chiếm 80% trong quá trình phát triển.
- Domain Experts: những chuyên gia về mô hình kinh doanh, thường có bằng MBA, đảm bảo những phân tích và nghiên cứu được đưa vào sử dụng đúng với mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp.
- Visualization and Design team: thiết kế và trình diễn mô hình dữ liệu hay dự đoán sao cho người sử dụng có thể quan sát một cách trực quan và nhanh chóng nhất để có thể đưa ra quyết định một cách hiệu quả.
- Product Managers: người đảm bảo tiến độ của dự án, tập hợp và điều phối tiến trình làm việc của mọi người.
- Bạn phải hiểu được ý nghĩa của tập dữ liệu muốn nói gì, điều này rất quan trọng. Đây là một nghệ thuật chứ chưa liên quan gì đến thuật toán hay kĩ thuật lập trình.
- Dù có nhiều công cụ hay nhiều phương pháp đi chăng nữa, nếu bạn không biết được bài toán muốn giải và làm thế nào sử dụng tập dữ liệu hiện tại để giải quyết thì mọi thứ cũng bằng thừa.
- Bạn cần biết về kĩ thuật phần mềm để có thể xây dựng được một hệ thống mang lại trải nghiệm tốt nhất tại đúng thời điểm cho người sử dụng.
- Phần lớn 90% công việc của bạn là tinh chỉnh và làm sạch dữ liệu.
- Cẩn trọng khi lựa chọn thu thập dữ liệu từ các nguồn: website analytics, social media data, sensor data, machine log data, media, business apps.
- Công nghệ dữ liệu phân tán Hadoop/Spark được dùng để xây dựng mô hình dự đoán với tốc độ cao gần như real-time. Mô hình kết quả sẽ được lưu trữ tại cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB, Cassandra cho các tác vụ truy vấn (Pig, Hive, SQL-like). Ta sẽ lên lịch cập nhật mô hình định kỳ theo ngày hay tuần.
- Nên sử dụng dịch vụ cloud computing như Amazon Web Service, Databricks thay vì tốn nhiều thời gian và chi phí để mua máy móc thiết bị phục vụ cho phân tích Big Data. Mà các máy móc này thường lỗi thời rất nhanh, ta nên sử dụng dịch vụ cloud trả phí theo dung lượng sử dụng, hoặc theo sức mạnh phần cứng.
- Sử dụng github, bitbucket, hay sourceforge để lưu lại các tài liệu phân tích dữ liệu của mình và chia sẻ cho cộng đồng.
- Bạn không cần phải biết lập trình Java để tiếp cận với Hadoop. Ta đơn giản hóa tiến trình bằng cách sử dụng Pig hoặc Hive. Trong đó, 10 dòng code của Pig = 200 dòng code của Java.
- Các dự án Kaggle không tạo nên thế mạnh cho Resume của bạn:
- Bạn không có gì nổi bật trừ khi bạn đạt vị trí top 5 trong bảng xếp hạng.
- Bạn không chứng minh được kĩ năng phân tích và xử lý dữ liệu của mình. Bởi vì các tập dữ liệu của Kaggle đều đã được tiền xử lý để giúp các Data scientist tập trung nhiều hơn vào xây dựng mô hình dự đoán.
- Bạn không cho thấy được sáng kiến của mình trong giải quyết vấn đề thực tế. Mọi ý tưởng đều đã được Kaggle đặt ra và bạn chỉ có việc đi giải quyết các bài toán này. Trong thực tế, việc xác định được các bài toán cần giải là một bước quan trọng và tốn rất nhiều thời gian.
- Hầu hết các dự án bạn bắt tay vào làm đều không liên quan đến lĩnh vực của công ty bạn muốn apply. Ví dụ, công ty bạn đang cần xây dựng hệ thống recommendation system nhưng bạn chỉ show được các dự án về xử lý ảnh y khoa.
- Bạn dễ bị sa thải khi:
- Không thích làm việc nhóm, nghĩ rằng một mình có thể làm hết mọi thứ.
- Ngạo mạn, không chịu học hỏi, tiếp thu những ý kiến đóng góp của đồng nghiệp.
- Gửi đến sếp những báo cáo dài dòng như tiểu thuyết làm mất thời gian.
- Nhàm chán khi làm những tác vụ liên quan đến tiền xử lý dữ liệu.
- Năng suất công việc không xứng đáng với mức lương bạn được trả.
Học tập và trau dồi
- Học, học nữa, học mãi để trau dồi nhiều kiến thức và kĩ năng liên quan đến ngành bùng nổ nhanh chóng như Data science này.
- Biết thật kĩ một vài thuật toán sẽ tốt hơn rất nhiều khi chỉ biết sơ sơ thật nhiều thuật toán: nếu bạn biết về linear regression, k-means clustering, hay logistic regression và có thể giải thích, diễn giải mạch lạc các kết quả của thuật toán, cũng như có thể cài đặt từ đầu đến cuối dự án bằng các thuật toán này, thì bạn sẽ được đánh giá cao hơn những người biết rất nhiều thuật toán nhưng không thể áp dụng chúng vào đâu.
- Khi áp dụng một thuật toán machine learning nào đó, hầu như bạn chỉ cần sử dụng các thư viện đã cài đặt sẵn. Hiếm khi bạn phải code lại từ đầu thuật toán SVM vì nó tốn rất nhiều thời gian.
- Học thông qua thực hành, tốt nhất là qua một dự án nhỏ sẽ giúp bạn tăng tốc việc học gấp 10 lần so với việc chỉ đọc mớ lý thuyết từ các chương sách như Linear algebra, Statistics, Database, Programming, … hay ngồi xem video hàng giờ liền từ các chương trình online như Coursera, Udemy, …
- Để bắt đầu một dự án, cách đơn giản nhất là tìm cho mình một tập dữ liệu yêu thích như Iris sau đó cố gắng trả lời các câu hỏi như làm thế nào để phân lớp các loài hoa khi chỉ biết một vài thuộc tính… Một số nguồn để download tập dữ liệu: 100+ Interesting Data Sets for Statistics, Datasets subreddit, UCI machine learning repository.
- Hãy bắt đầu viết blog, post các kết quả phân tích dữ liệu mà mình đã tìm tòi tuần qua. Việc này giúp bạn thu được kĩ năng trình bày cũng như khích lệ bản thân để tiếp tục học hỏi. “If you can’t explain it simply, you don’t understand it well enough.” – Albert Einstein. Do đó, nếu bạn có thể giải thích một cách đơn giản, dễ hiểu các lý thuyết phức tạp cho mọi người thì bạn đã hiểu vấn đề đó một cách thấu đáo.
- Theo dõi các blog hay trang web như kdnuggets, oreilly, datasciencecentral, insidebigdata, Quora, DataTau, machine learning subreddit, Edwin Chen, International Journal of Forecasting, UC Berkeley Social Lab, Nervana.
- Thử tham gia các cuộc thi trên Kaggle để làm quen với những bài toán thực tế mà các doanh nghiệp đặt ra.
- “Học thầy không tày học bạn”. Hãy lập một nhóm riêng của bạn về data science, mỗi tuần chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm với nhau, bạn sẽ học được rất nhiều điều mới mẻ cũng như tiết kiệm nhiều thời gian tìm tòi.
- Thử thách bản thân với tập dữ liệu Big data: bạn sẽ học hỏi được thêm những kiến thức cũng như các kĩ năng làm việc trên các hệ thống phân tán và sử lý song song như Hadoop, Spark, Mahout, YARN, HBase, Kudu, MapReduce, Hive, Pig, …
- Trau dồi kiến thức bản thân thông qua các thuật toán machine learning tiên tiến nhất hiện nay như Deep learning, Topic modeling, Word2vec, On-line learning, …
- Hãy hiểu điểm mạnh trong việc học của mình để tiếp cận data science nhanh hơn. Nếu bạn có óc tư duy lý thuyết tốt thì bạn có thể tìm đọc cùng lúc rất nhiều cuốn sách về học thuật để trau dồi kiến thức của mình. Nếu bạn là người thiên về kĩ thuật thì các tutorial step-by-step, các dự án nhỏ, hay học hỏi kinh nghiệm từ bạn bè của mình sẽ không phải là một ý kiến tồi.
- Những trang web giúp bạn tiếp cận data science thông qua thực hành: Dataquest, Datacamp.
Infographs
Khác
- Đọc thêm các cuốn sách như
- A Practitioner’s Guide to Business Analytics
- Data Scientists at Work
- Using R for survival analysis and basic regression
- The Human Face of Big Data
- Big Data: A Revolution that will Transform how we Live, Work and Think
- Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie or Die
- Pattern Recognition and Machine Learning
- Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World 1st Edition
- Smart Cities – Big Data, Civic Hackers, and the Quest for a New Utopia
- Hadoop, the Definitive Guide
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction
- MapReduce Design Patterns: Building Effective Algorithms and Analytics for Hadoop and Other Systems
- Python for Data Analysis
- Practical Data Science with R
- Future Crimes
- Internet of Things – Home Projects for Raspberry Pi, Arduino and Beaglebones Black
- Building Data Science Teams
- Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics 1st Edition
- Tham khảo thêm các bài viết
- 10 More lessons learned from building real-life Machine Learning systems
- Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
- A Few Useful Things to Know about Machine Learning
- Random Forests
- A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks
- Map-Reduce for Machine Learning on Multicore
- Pasting Small Votes for Classification in Large Databases and On-Line
- Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering
- Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentimen…
- Spanner: Google’s Globally-Distributed Database
- Megastore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interac…
- F1: A Distributed SQL Database That Scales
- APACHE DRILL: Interactive Ad-Hoc Analysis at Scale
- A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems
- Top 10 algorithms on Data mining
- The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web
- MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
- The Google File System
- Amazon’s Dynamo
- How to detect spurious correlations, and how to find the …
- Automated Data Science: Confidence Intervals
- 16 analytic disciplines compared to data science
- From the trenches: 360-degree data science
- 10 types of regressions. Which one to use?
- Practical illustration of Map-Reduce (Hadoop-style), on real data
- Jackknife logistic and linear regression for clustering and predict…
- A synthetic variance designed for Hadoop and big data
- Fast Combinatorial Feature Selection with New Definition of Predict…
- Internet topology mapping
- 11 Features any database, SQL or NoSQL, should have
- 10 Features all Dashboards Should Have
- Clustering idea for very large datasets
- Hidden decision trees revisited
- Correlation and R-Squared for Big Data
- What Map Reduce can’t do
- Excel for Big Data
- Fast clustering algorithms for massive datasets
- The curse of big data
- Interesting Data Science Application: Steganography
- Types of Analytics: descriptive, predictive, prescriptive analytics
- 13 Tips to make you awesome in Data Science / Analytics Jobs
- 9 Points For Data Scientists
- 4 easy steps to becoming a data scientist
- 13 Teds videos
Advertisements
10 thoughts on “Góp nhặt kinh nghiệm làm nghề Data scientist”
tuyệt vời. Mình đang chuẩn bị làm trên data thật, và đang cần support mạnh. Cảm ơn về blog của bạn.
LikeLiked by 2 people
ừ nói chung làm DS vừa khó vừa khổ :))
LikeLike
anh ơi, em muốn làm cái này thì em nên học đại học ngành CS hay SE ạ?
LikeLike
Cả 2 đều bổ trợ cho nhau, nhưng em nên theo hướng CS sẽ ưu thế hơn trong lĩnh vực này.
LikeLike
ở Việt Nam trường nào dạy ngành này uy tín anh giới thiệu em được không, ngành này thay đổi nhanh quá, chương trình học sợ không theo kịp với sự phát triển ngành
LikeLike
Em nên học CS ở các trường ĐH uy tín như Bách Khoa hay Tự nhiên và đi làm trong ngành Big Data thì sẽ phát triển tốt hơn.
Ngành này tự mày mò, góp nhặt kinh nghiệm từ học tập và làm việc cá nhân là chủ yếu. Việc học trong trường chỉ trang bị cho em kiến thức căn cơ nhất để tiếp tục nghiên cứu độc lập sau này. Ngành IT nói chung và Data Science nói riêng đều có tốc độ phát triển nhanh, chính vì thế một background chuyên ngành vững sẽ giúp em nắm bắt và theo kịp công nghệ dễ dàng hơn.
LikeLike
Trước hết cảm ơn anh rất nhiều vì bài viết tuyệt vời này.
3 năm đi làm sau khi ra trường, từ code .net, javascript, HTML, CSS,… em đã tìm được niềm đam mê của mình là làm về Data. Em đã có 1 thời gian dài làm DBA Oracle, tiếp xúc nhiều với dữ liệu, em cũng đã làm các bài toán Data Warehouse, BI. Có hiểu biết cơ bản về Hadoop, Spark, Python. Nay em muốn đi theo hướng Data Scientist. Nhưng quả thực tìm kiếm 1 công ty ở Việt Nam làm theo hướng này thật sự là khó, vì ở Việt Nam vẫn là outsource code như lập trình Web, mobile, … cho các thị trường khác.
Không biết anh có lời khuyên nào về cơ hội nghề nghiệp cho lĩnh vực này không ạ?
LikeLike
Hi em hiện tại đang có một số công ty tuyển dụng vị trí liên quan như Knorex, Zalora, chotot, Tenpoint 7, JVM Vietnam,… Bạn có thể gõ từ khóa này trên iTViet
Thông thường họ tuyển vào đợt hè và cuối năm
Chúc bạn thành công với đam mê của mình
LikeLike
Chào anh, em hiện không phải là một sinh viên thuộc ngành IT( em học ngành kinh tế ), tuy nhiên sau một thời gian làm thêm tại một công ty IT và học một chút Python, nghiên cứu thêm về Data Science em cảm thấy rất thích thú và muốn theo đuổi. Không biết em có nên bỏ tiền tiết kiệm ra để học một bằng SE online như FUNIX không, và nếu không thì anh có một lời khuyên nào không ạ, vì em ngại thị trường VN vẫn trọng bằng cấp và không biết những khoá trên coursera hay edx có phù hợp không. Em xin cảm ơn rất nhiều ạ.
LikeLike
Hi em,
Về định nghĩa một DS thật thụ thông thường gồm 4 tố chất:
1. Kiến thức toán và thống kê (cái này anh nghĩ em có)
2. Kỹ thuật lập trình và quản trị database (có kinh nghiệm Big Data là cần thiết)
3. Kỹ năng trình bày và viết báo cáo (tùy khả năng mỗi người)
4. Bản tính tò mò thích học hỏi và chia sẻ kiến thức (rất cần thiết trên con đường theo đuổi)
Bên kinh tế anh nghĩ phần lập trình sẽ không phải là thế mạnh của em, đặc biệt là cấu trúc dữ liệu và giải thuật. Khi phỏng vấn họ sẽ hỏi nhiều về chuyên môn này để xem cách em giải quyết vấn đề có tốt không. Tùy công ty mà họ có thể hỏi thêm về kiến thức tài chính và thống kê.
Về bằng cấp, nếu có người quen thì không nhất thiết phải học lấy bằng, em có thể học online và áp dụng ngay vào công việc là ok. Ngược lại, một tấm bằng hoặc chứng chỉ liên quan đến lập trình hoặc kinh nghiệm nghiên cứu sẽ dễ dàng hơn cho em xin việc sau này.
Anh có để ý là hiện nay họ thường lập team để cùng làm việc trong đó có team về lập trình và team về domain expert (như em) như vậy sẽ dễ dàng hơn khi phát triển hệ thống. Nếu chịu khó tìm kiếm trên Vietnamworks hay ITviec, anh nghĩ em có thể tìm được công việc phù hợp.
LikeLiked by 1 person

markdown:
Qua thời gian làm việc cũng như tìm tòi tài liệu, sách báo về machine learning, nếu vai trò của bạn là Data Scientist/Data Engieer/Data Analyst thì phần lớn bạn sẽ nhận được những chia sẻ kinh nghiệm bên dưới. Trong bài viết này, mình sẽ tổng hợp lại những kinh nghiệm trong ngành Data Science để dễ dàng tham khảo sau này.
## Tuyển dụng
- Ở Việt Nam, muốn làm Data Scientist bạn phải có bằng PhDs hay Master và Master nếu chưa có kinh nghiệm thực tế về Big Data thì cũng không được làm. Do vậy, bạn hãy đi từ thấp lên cao, từ vị trí technical như Data Engineer hay Data Analyst để tiếp xúc dần dần với dự án thực tế rồi sau đó nâng cấp mình lên thành Data Scientist.
- Ở Việt Nam, khi phỏng vấn về Data Scientist, bạn cần phải giỏi cấu trúc dữ liệu và giải thuật cũng như lập trình vì họ đòi hỏi cao về khả năng giải quyết vấn đề, tối ưu hóa hệ thống. Do đó, hãy dành thời gian ôn lại các khái niệm như Dynamic Programming, Recursive Programming, Combinatorial optimization cũng như tập code lại các vấn đề như chuỗi Fibonacci hay Knapsack.
- Ở Việt Nam, khi phỏng vấn về Data Scientist, họ ít khi hỏi về Machine Learning hay các dự án thực nghiệm mà bạn đã làm, không như các nước như Mĩ họ quan tâm đến cách bạn sử dụng công cụ hiện có để xây dựng mô hình Machine Learning sao cho chính xác, nhanh là được. Lý do, người phỏng vấn chỉ là kĩ thuật viên nên không đủ kiến thức để hỏi, hoặc họ muốn bạn code lại tự đầu các thuật toán sao cho phù hợp với hệ thống hiện tại mà các tool hiện tại chưa cung cấp. Vì vậy, họ chủ yếu đào sâu vào giải thuật nhiều hơn là khoa học phân tích dữ liệu hay huấn luyện và đánh giá mô hình Machine Learning.
- Bạn nên tránh xa những công ty khi nói với bạn những câu đại loại như thế này: “Bạn không phải là chuyên gia về R và chúng tôi sử dụng ngôn ngữ này rất nhiều nên chúng tôi không muốn tuyển dụng bạn nữa.” Bởi vì data science không phụ thuộc vào công nghệ mà phụ thuộc vào bài toán muốn giải. Hơn nữa, bạn sẽ học được R chỉ trong một tuần và thành thạo chỉ trong 1 tháng làm việc.
- Bạn cần một team để có thể hoàn thành dự án về Data science. Bởi vì một người có bằng PhDs hay Master cũng không thể nào thành thạo về kĩ thuật cài đặt hệ thống như Hadoop hay Spark, không thể có kinh nghiệm nhiều như các chuyên gia phát triển phần mềm và quản lý dự án. Bạn không thể cùng lúc ôm xuể được tất cả mọi lĩnh vực, điều này chỉ dẫn đến thật bại của dự án mà thôi.
## Làm việc
- Dự án Data Science cần có các thành viên sau trong nhóm:
**Algorithms team:**những chuyên gia về thuật toán, thường có bằng Phd/Master trong lĩnh vực khoa học máy tính và thống kê, kĩ năng làm việc với R, Python, thuật toán, và Machine learning. **Big Data team:**thu thập, tiền xử lý và quản trị dữ liệu Big Data (Extract, Transform, Load), chiếm 80% trong quá trình phát triển. **Domain Experts:**những chuyên gia về mô hình kinh doanh, thường có bằng MBA, đảm bảo những phân tích và nghiên cứu được đưa vào sử dụng đúng với mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp. **Visualization and Design team:**thiết kế và trình diễn mô hình dữ liệu hay dự đoán sao cho người sử dụng có thể quan sát một cách trực quan và nhanh chóng nhất để có thể đưa ra quyết định một cách hiệu quả. **Product Managers:**người đảm bảo tiến độ của dự án, tập hợp và điều phối tiến trình làm việc của mọi người.
-
- Bạn phải hiểu được ý nghĩa của tập dữ liệu muốn nói gì, điều này rất quan trọng. Đây là một nghệ thuật chứ chưa liên quan gì đến thuật toán hay kĩ thuật lập trình.
- Dù có nhiều công cụ hay nhiều phương pháp đi chăng nữa, nếu bạn không biết được bài toán muốn giải và làm thế nào sử dụng tập dữ liệu hiện tại để giải quyết thì mọi thứ cũng bằng thừa.
- Bạn cần biết về kĩ thuật phần mềm để có thể xây dựng được một hệ thống mang lại trải nghiệm tốt nhất tại đúng thời điểm cho người sử dụng.
- Phần lớn 90% công việc của bạn là tinh chỉnh và làm sạch dữ liệu.
- Cẩn trọng khi lựa chọn thu thập dữ liệu từ các nguồn: website analytics, social media data, sensor data, machine log data, media, business apps.
- Công nghệ dữ liệu phân tán Hadoop/Spark được dùng để xây dựng mô hình dự đoán với tốc độ cao gần như real-time. Mô hình kết quả sẽ được lưu trữ tại cơ sở dữ liệu NoSQL như
[MongoDB](https://www.mongodb.org/), [Cassandra](http://cassandra.apache.org/)cho các tác vụ truy vấn ( [Pig, Hive, SQL-like](https://ongxuanhong.wordpress.com/2016/01/19/so-sanh-pig-hive-va-sql/)). Ta sẽ lên lịch cập nhật mô hình định kỳ theo ngày hay tuần.
- Nên sử dụng dịch vụ cloud computing như
[Amazon Web Service](https://aws.amazon.com/), [Databricks](https://databricks.com/)thay vì tốn nhiều thời gian và chi phí để mua máy móc thiết bị phục vụ cho phân tích Big Data. Mà các máy móc này thường lỗi thời rất nhanh, ta nên sử dụng dịch vụ cloud trả phí theo dung lượng sử dụng, hoặc theo sức mạnh phần cứng.
- Sử dụng
[github](https://github.com/), [bitbucket](https://bitbucket.org/), hay [sourceforge](http://sourceforge.net/)để lưu lại các tài liệu phân tích dữ liệu của mình và chia sẻ cho cộng đồng.
- Bạn không cần phải biết lập trình Java để tiếp cận với Hadoop. Ta đơn giản hóa tiến trình bằng cách sử dụng Pig hoặc Hive. Trong đó, 10 dòng code của Pig = 200 dòng code của Java.
- Các dự án Kaggle không tạo nên thế mạnh cho Resume của bạn:
- Bạn không có gì nổi bật trừ khi bạn đạt vị trí top 5 trong bảng xếp hạng.
- Bạn không chứng minh được kĩ năng phân tích và xử lý dữ liệu của mình. Bởi vì các tập dữ liệu của Kaggle đều đã được tiền xử lý để giúp các Data scientist tập trung nhiều hơn vào xây dựng mô hình dự đoán.
- Bạn không cho thấy được sáng kiến của mình trong giải quyết vấn đề thực tế. Mọi ý tưởng đều đã được Kaggle đặt ra và bạn chỉ có việc đi giải quyết các bài toán này. Trong thực tế, việc xác định được các bài toán cần giải là một bước quan trọng và tốn rất nhiều thời gian.
- Hầu hết các dự án bạn bắt tay vào làm đều không liên quan đến lĩnh vực của công ty bạn muốn apply. Ví dụ, công ty bạn đang cần xây dựng hệ thống recommendation system nhưng bạn chỉ show được các dự án về xử lý ảnh y khoa.
- Bạn dễ bị sa thải khi:
- Không thích làm việc nhóm, nghĩ rằng một mình có thể làm hết mọi thứ.
- Ngạo mạn, không chịu học hỏi, tiếp thu những ý kiến đóng góp của đồng nghiệp.
- Gửi đến sếp những báo cáo dài dòng như tiểu thuyết làm mất thời gian.
- Nhàm chán khi làm những tác vụ liên quan đến tiền xử lý dữ liệu.
- Năng suất công việc không xứng đáng với mức lương bạn được trả.
## Học tập và trau dồi
- Học, học nữa, học mãi để trau dồi nhiều kiến thức và kĩ năng liên quan đến ngành bùng nổ nhanh chóng như Data science này.
- Biết thật kĩ một vài thuật toán sẽ tốt hơn rất nhiều khi chỉ biết sơ sơ thật nhiều thuật toán: nếu bạn biết về linear regression, k-means clustering, hay logistic regression và có thể giải thích, diễn giải mạch lạc các kết quả của thuật toán, cũng như có thể cài đặt từ đầu đến cuối dự án bằng các thuật toán này, thì bạn sẽ được đánh giá cao hơn những người biết rất nhiều thuật toán nhưng không thể áp dụng chúng vào đâu.
- Khi áp dụng một thuật toán machine learning nào đó, hầu như bạn chỉ cần sử dụng các thư viện đã cài đặt sẵn. Hiếm khi bạn phải code lại từ đầu thuật toán SVM vì nó tốn rất nhiều thời gian.
- Học thông qua thực hành, tốt nhất là qua một dự án nhỏ sẽ giúp bạn tăng tốc việc học gấp 10 lần so với việc chỉ đọc mớ lý thuyết từ các chương sách như Linear algebra, Statistics, Database, Programming, … hay ngồi xem video hàng giờ liền từ các chương trình online như Coursera, Udemy, …
- Để bắt đầu một dự án, cách đơn giản nhất là tìm cho mình một tập dữ liệu yêu thích như
[Iris](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)sau đó cố gắng trả lời các câu hỏi như làm thế nào để phân lớp các loài hoa khi chỉ biết một vài thuộc tính… Một số nguồn để download tập dữ liệu: [100+ Interesting Data Sets for Statistics](http://rs.io/100-interesting-data-sets-for-statistics/), [Datasets subreddit](https://www.reddit.com/r/datasets), [UCI machine learning repository](http://archive.ics.uci.edu/ml/).
- Hãy bắt đầu viết blog, post các kết quả phân tích dữ liệu mà mình đã tìm tòi tuần qua. Việc này giúp bạn thu được kĩ năng trình bày cũng như khích lệ bản thân để tiếp tục học hỏi. “If you can’t explain it simply, you don’t understand it well enough.” – Albert Einstein. Do đó, nếu bạn có thể giải thích một cách đơn giản, dễ hiểu các lý thuyết phức tạp cho mọi người thì bạn đã hiểu vấn đề đó một cách thấu đáo.
- Theo dõi các blog hay trang web như
[kdnuggets](http://www.kdnuggets.com/), [oreilly](https://www.oreilly.com/ideas), [datasciencecentral](http://www.datasciencecentral.com/), [insidebigdata](http://insidebigdata.com/), [Quora](https://www.quora.com/), [DataTau](http://www.datatau.com/), [machine learning subreddit](http://www.reddit.com/r/machinelearning), [Edwin Chen](http://blog.echen.me/), [International Journal of Forecasting](http://www.journals.elsevier.com/international-journal-of-forecasting), [UC Berkeley Social Lab](http://weigend.com/sdr/), [Nervana](http://www.nervanasys.com/blog/).
- Thử tham gia các cuộc thi trên
[Kaggle](http://www.kaggle.com/)để làm quen với những bài toán thực tế mà các doanh nghiệp đặt ra.
- “Học thầy không tày học bạn”. Hãy lập một nhóm riêng của bạn về data science, mỗi tuần chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm với nhau, bạn sẽ học được rất nhiều điều mới mẻ cũng như tiết kiệm nhiều thời gian tìm tòi.
- Thử thách bản thân với tập dữ liệu Big data: bạn sẽ học hỏi được thêm những kiến thức cũng như các kĩ năng làm việc trên các hệ thống phân tán và sử lý song song như Hadoop, Spark, Mahout, YARN, HBase, Kudu, MapReduce, Hive, Pig, …
- Trau dồi kiến thức bản thân thông qua các thuật toán machine learning tiên tiến nhất hiện nay như Deep learning, Topic modeling, Word2vec, On-line learning, …
- Hãy hiểu điểm mạnh trong việc học của mình để tiếp cận data science nhanh hơn. Nếu bạn có óc tư duy lý thuyết tốt thì bạn có thể tìm đọc cùng lúc rất nhiều cuốn sách về học thuật để trau dồi kiến thức của mình. Nếu bạn là người thiên về kĩ thuật thì các tutorial step-by-step, các dự án nhỏ, hay học hỏi kinh nghiệm từ bạn bè của mình sẽ không phải là một ý kiến tồi.
- Những trang web giúp bạn tiếp cận data science thông qua thực hành:
[Dataquest](https://www.dataquest.io/), [Datacamp](https://www.datacamp.com/).
## Infographs
![ Modern data science](https://ongxuanhong.files.wordpress.com/2015/10/modern-data-science.jpg?w=665)
Modern data science
## Khác
- Đọc thêm các cuốn sách như
[A Practitioner’s Guide to Business Analytics](http://www.amazon.com/PRACTITIONERS-GUIDE-BUSINESS-ANALYTICS-Organizations/dp/0071807594) [Data Scientists at Work](http://www.amazon.com/Data-Scientists-Work-Sebastian-Gutierrez/dp/1430265981) [Using R for survival analysis and basic regression](http://www.amazon.com/Regression-Modeling-Strategies-Applications-Statistics/dp/0387952322) [The Human Face of Big Data](http://www.amazon.com/The-Human-Face-Big-Data/dp/1454908270) [Big Data: A Revolution that will Transform how we Live, Work and Think](http://www.amazon.com/Big-Data-Revolution-Transform-Think/dp/0544227751/) [Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie or Die](http://www.amazon.com/Predictive-Analytics-Power-Predict-Click/dp/1118356853/) [Pattern Recognition and Machine Learning](http://www.amazon.com/Pattern-Recognition-Learning-Information-Statistics/dp/0387310738/) [Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World 1st Edition](http://www.amazon.com/Data-Goliath-Battles-Collect-Control/dp/0393244814) [Smart Cities – Big Data, Civic Hackers, and the Quest for a New Utopia](http://www.amazon.com/Smart-Cities-Civic-Hackers-Utopia/dp/0393349780/) [Hadoop, the Definitive Guide](http://www.amazon.com/Hadoop-Definitive-Guide-Tom-White/dp/1491901632/) [The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction](http://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Statistics/dp/0387848576/) [MapReduce Design Patterns: Building Effective Algorithms and Analytics for Hadoop and Other Systems](http://www.amazon.com/MapReduce-Design-Patterns-Effective-Algorithms/dp/1449327176/) [Python for Data Analysis](http://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython/dp/1449319793) [Practical Data Science with R](https://www.manning.com/books/practical-data-science-with-r) [Future Crimes](http://www.amazon.com/Future-Crimes-Everything-Connected-Vulnerable/dp/0385539002/) [Internet of Things – Home Projects for Raspberry Pi, Arduino and Beaglebones Black](http://www.amazon.com/Internet-Things-Do---Yourself-BeagleBone/dp/0071835202/) [Building Data Science Teams](http://www.amazon.com/Building-Data-Science-Teams-Patil-ebook/dp/B005O4U3ZE/) [Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics 1st Edition](http://www.amazon.com/Visualize-This-FlowingData-Visualization-Statistics/dp/0470944889/)
-
- Tham khảo thêm các bài viết
[10 More lessons learned from building real-life Machine Learning systems](https://medium.com/@xamat/10-more-lessons-learned-from-building-real-life-ml-systems-part-i-b309cafc7b5e#.lrzicn6j9) [Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data](http://research.google.com/archive/bigtable.html) [A Few Useful Things to Know about Machine Learning](http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf) [Random Forests](http://oz.berkeley.edu/~breiman/randomforest2001.pdf) [A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks](http://www.seas.upenn.edu/~zives/03f/cis550/codd.pdf) [Map-Reduce for Machine Learning on Multicore](http://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/NIPS2006_725.pdf) [Pasting Small Votes for Classification in Large Databases and On-Line](http://sci2s.ugr.es/keel/pdf/algorithm/articulo/1999-ML-Breiman-Pasting%20Small%20Votes%20for%20Classification%20in%20Large%20Databases%20and%20On-Line.pdf) [Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering](http://www.win.tue.nl/~laroyo/2L340/resources/Amazon-Recommendations.pdf) [Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentimen…](http://nlp.stanford.edu/~socherr/EMNLP2013_RNTN.pdf) [Spanner: Google’s Globally-Distributed Database](http://research.google.com/archive/spanner.html) [Megastore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interac…](http://research.google.com/pubs/pub36971.html) [F1: A Distributed SQL Database That Scales](http://research.google.com/pubs/pub41344.html) [APACHE DRILL: Interactive Ad-Hoc Analysis at Scale](http://online.liebertpub.com/doi/pdfplus/10.1089/big.2013.0011) [A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems](http://www.bigdata-madesimple.com/most-influential-research-papers-every-data-scientist-should-read/www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf) [Top 10 algorithms on Data mining](http://www.cs.umd.edu/~samir/498/10Algorithms-08.pdf) [The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web](http://ilpubs.stanford.edu:8090/422/) [MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters](http://research.google.com/archive/mapreduce.html) [The Google File System](http://research.google.com/archive/gfs.html) [Amazon’s Dynamo](http://www.allthingsdistributed.com/2007/10/amazons_dynamo.html) [How to detect spurious correlations, and how to find the …](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/tutorial-how-to-detect-spurious-correlations-and-how-to-find-the-) [Automated Data Science: Confidence Intervals](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/black-box-confidence-intervals-excel-and-perl-implementations-det) [16 analytic disciplines compared to data science](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/17-analytic-disciplines-compared) [From the trenches: 360-degree data science](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/sample-data-science-project-optimizing-all-business-levers-simult) [10 types of regressions. Which one to use?](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/10-types-of-regressions-which-one-to-use) [Practical illustration of Map-Reduce (Hadoop-style), on real data](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/practical-illustration-of-map-reduce-hadoop-style-on-real-data?xg_source=activity) [Jackknife logistic and linear regression for clustering and predict…](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/jackknife-logistic-and-linear-regression) [A synthetic variance designed for Hadoop and big data](http://www.hadoop360.com/blog/a-synthetic-variance-designed-for-hadoop-and-big-data) [Fast Combinatorial Feature Selection with New Definition of Predict…](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/feature-selection-based-on-predictive-power) [Internet topology mapping](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/a-little-known-component-that-should-be-part-of-most-data-science) [11 Features any database, SQL or NoSQL, should have](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/11-features-any-database-sql-or-nosql-should-have) [10 Features all Dashboards Should Have](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/10-features-all-dashboards-should-have) [Clustering idea for very large datasets](http://www.analyticbridge.com/forum/topics/clustering-idea-for-very-large-datasets) [Hidden decision trees revisited](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/hidden-decision-trees-revisited) [Correlation and R-Squared for Big Data](http://www.analyticbridge.com/profiles/blogs/correlation-and-r-squared-for-big-data) [What Map Reduce can’t do](http://www.analyticbridge.com/profiles/blogs/what-mapreduce-can-t-do) [Excel for Big Data](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/new-fast-excel-to-process-billions-of-rows-via-the-cloud) [Fast clustering algorithms for massive datasets](http://www.bigdatanews.com/profiles/blogs/fast-clustering-algorithms-for-massive-datasets) [The curse of big data](http://www.analyticbridge.com/profiles/blogs/the-curse-of-big-data) [Interesting Data Science Application: Steganography](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/interesting-data-science-application-steganography) [Types of Analytics: descriptive, predictive, prescriptive analytics](https://www.dezyre.com/article/types-of-analytics-descriptive-predictive-prescriptive-analytics/209) [13 Tips to make you awesome in Data Science / Analytics Jobs](http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/10/tips-tricks-awesom-data-science-jobs/) [9 Points For Data Scientists](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blog/show?id=6448529%3ABlogPost%3A403790) [4 easy steps to becoming a data scientist](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/4-easy-steps-to-becoming-a-data-scientist) [13 Teds videos](http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/how-to-become-a-data-scientist-for-free)
-
Advertisements
## 10 thoughts on “Góp nhặt kinh nghiệm làm nghề Data scientist”
tuyệt vời. Mình đang chuẩn bị làm trên data thật, và đang cần support mạnh. Cảm ơn về blog của bạn.
LikeLiked by 2 people
ừ nói chung làm DS vừa khó vừa khổ :))
LikeLike
anh ơi, em muốn làm cái này thì em nên học đại học ngành CS hay SE ạ?
LikeLike
Cả 2 đều bổ trợ cho nhau, nhưng em nên theo hướng CS sẽ ưu thế hơn trong lĩnh vực này.
LikeLike
ở Việt Nam trường nào dạy ngành này uy tín anh giới thiệu em được không, ngành này thay đổi nhanh quá, chương trình học sợ không theo kịp với sự phát triển ngành
LikeLike
Em nên học CS ở các trường ĐH uy tín như Bách Khoa hay Tự nhiên và đi làm trong ngành Big Data thì sẽ phát triển tốt hơn.
Ngành này tự mày mò, góp nhặt kinh nghiệm từ học tập và làm việc cá nhân là chủ yếu. Việc học trong trường chỉ trang bị cho em kiến thức căn cơ nhất để tiếp tục nghiên cứu độc lập sau này. Ngành IT nói chung và Data Science nói riêng đều có tốc độ phát triển nhanh, chính vì thế một background chuyên ngành vững sẽ giúp em nắm bắt và theo kịp công nghệ dễ dàng hơn.
LikeLike
Trước hết cảm ơn anh rất nhiều vì bài viết tuyệt vời này.
3 năm đi làm sau khi ra trường, từ code .net, javascript, HTML, CSS,… em đã tìm được niềm đam mê của mình là làm về Data. Em đã có 1 thời gian dài làm DBA Oracle, tiếp xúc nhiều với dữ liệu, em cũng đã làm các bài toán Data Warehouse, BI. Có hiểu biết cơ bản về Hadoop, Spark, Python. Nay em muốn đi theo hướng Data Scientist. Nhưng quả thực tìm kiếm 1 công ty ở Việt Nam làm theo hướng này thật sự là khó, vì ở Việt Nam vẫn là outsource code như lập trình Web, mobile, … cho các thị trường khác.
Không biết anh có lời khuyên nào về cơ hội nghề nghiệp cho lĩnh vực này không ạ?
LikeLike
Hi em hiện tại đang có một số công ty tuyển dụng vị trí liên quan như Knorex, Zalora, chotot, Tenpoint 7, JVM Vietnam,… Bạn có thể gõ từ khóa này trên iTViet
Thông thường họ tuyển vào đợt hè và cuối năm
Chúc bạn thành công với đam mê của mình
LikeLike
Chào anh, em hiện không phải là một sinh viên thuộc ngành IT( em học ngành kinh tế ), tuy nhiên sau một thời gian làm thêm tại một công ty IT và học một chút Python, nghiên cứu thêm về Data Science em cảm thấy rất thích thú và muốn theo đuổi. Không biết em có nên bỏ tiền tiết kiệm ra để học một bằng SE online như FUNIX không, và nếu không thì anh có một lời khuyên nào không ạ, vì em ngại thị trường VN vẫn trọng bằng cấp và không biết những khoá trên coursera hay edx có phù hợp không. Em xin cảm ơn rất nhiều ạ.
LikeLike
Hi em,
Về định nghĩa một DS thật thụ thông thường gồm 4 tố chất:
1. Kiến thức toán và thống kê (cái này anh nghĩ em có)
2. Kỹ thuật lập trình và quản trị database (có kinh nghiệm Big Data là cần thiết)
3. Kỹ năng trình bày và viết báo cáo (tùy khả năng mỗi người)
4. Bản tính tò mò thích học hỏi và chia sẻ kiến thức (rất cần thiết trên con đường theo đuổi)
Bên kinh tế anh nghĩ phần lập trình sẽ không phải là thế mạnh của em, đặc biệt là cấu trúc dữ liệu và giải thuật. Khi phỏng vấn họ sẽ hỏi nhiều về chuyên môn này để xem cách em giải quyết vấn đề có tốt không. Tùy công ty mà họ có thể hỏi thêm về kiến thức tài chính và thống kê.
Về bằng cấp, nếu có người quen thì không nhất thiết phải học lấy bằng, em có thể học online và áp dụng ngay vào công việc là ok. Ngược lại, một tấm bằng hoặc chứng chỉ liên quan đến lập trình hoặc kinh nghiệm nghiên cứu sẽ dễ dàng hơn cho em xin việc sau này.
Anh có để ý là hiện nay họ thường lập team để cùng làm việc trong đó có team về lập trình và team về domain expert (như em) như vậy sẽ dễ dàng hơn khi phát triển hệ thống. Nếu chịu khó tìm kiếm trên Vietnamworks hay ITviec, anh nghĩ em có thể tìm được công việc phù hợp.
LikeLiked by 1 person

X-ac: 1.dca _dca

Link: <http://wp.me/p2Rzzn-WE>; rel=shortlink


text:
Trong quá trình phân tích dữ liệu, tôi thường làm việc trực tiếp trên môi trường UNIX. Nơi mà bạn chỉ có màn hình nền đen chữ trắng (terminal, command line) để tương tác với hệ thống (thu thập, quan sát, chỉnh sửa, chia sẻ dữ liệu). Lý do là vì bạn thường phải thuê server bên ngoài như Amazon và họ chỉ cung cấp cho bạn môi trường tương tác chính là từ dòng lệnh. Bài viết này xin tổng hợp lại những command line mà tôi thường dùng nhất để tiện cho các bạn mới nhập môn tham khảo và áp dụng.
Hy vọng sự linh hoạt của các dòng lệnh này có thể giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu hiệu quả và năng suất hơn. Bạn sẽ học được cách kết hợp các công cụ dòng lệnh nhỏ nhưng mạnh mẽ này với nhau để nhanh chóng thu thập, khám phá và xây dựng mô hình dữ liệu của bạn.
Download file
Áp dụng trong tình huống bạn muốn download/upload dữ liệu từ bên ngoài qua giao thức HTTP hoặc SSH. Hay khi bạn cung cấp một reproducible document gồm các thư viện cần cài đặt để chia sẻ cho các nhóm làm việc của mình, nhờ vậy mà mọi người không cần mất công phải mở browser và đi vào từng trang web để download/upload.
HTML protocol
curl -O https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-osx-ssl-x86_64-3.2.10.tgz
SSH protocol
scp mongodb-osx-ssl-x86_64-3.2.10.tgz ubuntu@192.168.1.1:~/hong/ # upload file to server scp ubuntu@192.168.1.1:~/hong/mongodb-osx-ssl-x86_64-3.2.10.tgz ~/Download/ # download file from server
Quản lý các tiến trình
Nếu bạn làm việc với Big Data thì chắc chắn bạn không chỉ đơn thuần làm việc với Spark hay MongoDb mà còn nhiều công nghệ khác như NodeJs, Redis, Nginx, Jenkin, Glassfish, Mesos, … Việc theo dõi/monitor sự hoạt động của các tiến trình là cần thiết khi ứng dụng của bạn đã online. Các lệnh dưới đây giúp bạn bắt bệnh và chữa bệnh nhanh chóng khi hệ thống của bạn gặp trục trặc về hiệu suất có thể dẫn đến sụp đổ.
Xem top các tiến trình đang hoạt động, sắp xếp theo cpu/mem/…
top -o cpu
Xem tất cả các tiến trình
Dùng để in ra tất cả các tiến trình dưới dạng danh sách. Từ đó, ta có thể kết hợp với cơ chế pipe “|” để tìm kiếm, lọc ra các tiến trình ta muốn quan sát và xử lý.
ps aux # liệt kê tất cả các tiến trình ps aux | grep spark # tìm tiến trình tên spark
ps = processes
a = xem tiến trình của all users
u = hiển thị tiến trình của user/owner
x = hiển thị các tiến trình khác
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TT STAT STARTED TIME COMMAND hongong 2430 49.8 11.7 4381484 985460 ?? S 5:39PM 3:54.26 /Applications/WordPress.com.app/Contents/Frameworks/WordPress _windowserver 160 14.9 1.1 4500692 91072 ?? Ss 11:45AM 16:47.90 /System/Library/PrivateFrameworks/SkyLight.framework/Resource hongong 2428 9.0 2.0 4202740 166116 ?? S 5:39PM 1:04.25 /Applications/WordPress.com.app/Contents/MacOS/WordPress.com
Tắt một tiến trình khi biết trước mã của tiến trình (pid)
kill –
kill -9 24601
Tắt một tiến trình khi biết trước một phần tên của tiến trình
pkill – -f
pkill -15 -f spring
Tìm kiếm bằng lệnh Zgrep/Grep
zgrep/grep -i # tìm dòng nội dung khớp với chuỗi tìm kiếm (zip file thì dùng zgrep) # các option -n: hiển thị số dòng -i: không phân biệt hoa thường -r: đệ quy qua các file -c: đếm số dòng khớp với lệnh tìm kiếm -v: phủ định kết quả tìm kiếm --color: hiển thị màu kết quả khớp lệnh
Tìm kiếm bằng lệnh find
find path expression # template tìm kiếm find ~/Document -name "someimage.jpg" # ví dụ find ~ -name *.plist -and -not -path *QuickTime* -and -not -path *Preferences* # kết hợp tìm kiếm loại trừ
Quan sát log file
Khi phát triển các ứng dụng lớn, bạn nên lưu lại lịch sử của các tiến trình thực thi. Mỗi khi gặp sự cố, bạn có thể lần lại để bắt bệnh và sửa chữa kịp thời. Tuy nhiên, các file log thường rất lớn, có khi lớn hơn cả dữ liệu bạn sử dụng (có khi lên đến vài chục Gb) nên bạn không thể sử dụng các editor thông thường để mở. Vì vậy, học cách quan sát và tương tác với file log giúp bạn tiết kiệm thời gian và tài nguyên hệ thống nhiều hơn.
Sử dụng lệnh cat/less
cat error.log # in toàn bộ nội dung less error.log # in một phần nội dung, có thể điều hướng bằng các phím như j, k, l, h, ... less -N error.log # như trên nhưng có đánh chỉ số dòng less -M error.log # như trên nhưng hiển thị thêm thông tin phần trăm
Cách di chuyển trong LESS
spacebar|^F cuộn qua một trang tiếp theo ^B cuộn qua một trang trước đó G di chuyển đến cuối file 10G di chuyển đến đầu dòng thứ 10 / tìm string khớp với nội dung file n di chuyển đến kết quả tìm kiếm tiếp theo N di chuyển đến kết quả tìm kiếm trước đó q thoát
Sử dụng lệnh tail/head
tail/head là hai lệnh tương tự nhau, một lệnh để xem các dòng cuối của file và một lệnh để xem các dòng đầu tiên của file.
tail error.log # xem top 10 dòng cuối file tail -n 100 error.log # xem top 100 dòng cuối file tail -n 100 error.log | more # xem top 100 dòng cuối file, đọc theo định dạng của lệnh less
Xem hướng dẫn
Giúp tìm hiểu thêm về các thông số của lệnh mà bạn đang muốn sử dụng.
$man tail TAIL(1) BSD General Commands Manual TAIL(1) NAME tail -- display the last part of a file SYNOPSIS tail [-F | -f | -r] [-q] [-b number | -c number | -n number] [file ...] DESCRIPTION The tail utility displays the contents of file or, by default, its standard input, to the standard output. The display begins at a byte, line or 512-byte block location in the input. Numbers having a leading plus (`+') sign are relative to the beginning of the input, for example, ``-c +2'' starts the display at the second byte of the input. Num- bers having a leading minus (`-') sign or no explicit sign are relative to the end of the input, for example, ``-n 2'' displays the last two lines of the input. The default starting location is ``-n 10'', or the last 10 lines of the input.
Nén và giải nén file
Bạn sẽ thật sự cảm ơn những người đã phát minh ra giải thuật nén và giải nén. Nhờ có họ mà dữ liệu truyền qua internet được giảm tải xuống từ 40-50%, giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian và chi phí download/upload.
# ZIP – Cross Platform zip -r archive_name.zip folder_to_compress # To compress unzip archive_name.zip # To extract zip -r -X archive_name.zip folder_to_compress # make a zip without those invisible Mac resource files such as “_MACOSX” or “._Filename” and .ds store files, use the “-X” option. # TAR.GZ – Cross Platform tar -zcvf archive_name.tar.gz folder_to_compress # To compress tar -zxvf archive_name.tar.gz # To extract # TAR.BZ2 – Cross Platform tar -jcvf archive_name.tar.bz2 folder_to_compress # To compress tar -jxvf archive_name.tar.bz2 # To extract # GZ gzip folder_to_compress # To compress gunzip archivename.gz # To extract
Editing dòng lệnh
Lưu ý: terminal/command line không phải editor quen thuộc nên các phím điều hướng sẽ khác đôi chút. Do đó, các bạn mới làm quen nên tập sử dụng các phim tắt dưới đây để hạn chế sự lúng túng và mất thời gian khi điều hướng qua lại giữa các lệnh.
Kí hiệu ^: Control
⌃C|D huỷ lệnh bất kỳ ⌃A di chuyển đến đầu dòng ⌃E di chuyển đến cuối dòng ⌃U xoá từ con trỏ đến hết đầu dòng ⌃K xoá từ con trỏ đến hết cuối dòng ⌃W xoá một từ nằm trước con trỏ Option + click line di chuyển con trỏ đến vị trí click Tab Tab hiển thị danh sách các khả năng cho auto-complete Cmd + ~ focus qua lại giữa các màn hình Terminal
Source code highlight cho Vi/Vim
cd ~ vi .vimrc # gõ phím i để chuyển qua chế độ nhập liệu filetype on syntax on # gõ phím esc để chuyển qua chế độ view # gõ : x để lưu và thoát màn hình soạn thảo
Mở một file .py với Vi/Vim, ta sẽ có highlight như bên dưới
Khác
history # xem những lệnh bạn thực thi mkdir -p webapp/application/controllers # tạo folder lồng nhau > output.txt # xuất kết quả terminal ra file >> # ghi tiếp kết quả terminal ra file diff # so sánh nội dung hai file wc server.log # đếm số từ trong file truncate -s0 *.log # xoá nội dung log ls -lah # list danh sách file/folder với thông tin size được thu gọn
Just for fun
say "Hong is handsome" cal 11 2016 November 2016 Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 cal -y 2016 2016 January February March Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 2 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 3 4 5 6 7 8 9 7 8 9 10 11 12 13 6 7 8 9 10 11 12 10 11 12 13 14 15 16 14 15 16 17 18 19 20 13 14 15 16 17 18 19 17 18 19 20 21 22 23 21 22 23 24 25 26 27 20 21 22 23 24 25 26 24 25 26 27 28 29 30 28 29 27 28 29 30 31 31 April May June Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 2 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 3 4 5 6 7 8 9 8 9 10 11 12 13 14 5 6 7 8 9 10 11 10 11 12 13 14 15 16 15 16 17 18 19 20 21 12 13 14 15 16 17 18 17 18 19 20 21 22 23 22 23 24 25 26 27 28 19 20 21 22 23 24 25 24 25 26 27 28 29 30 29 30 31 26 27 28 29 30 July August September Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 2 1 2 3 4 5 6 1 2 3 3 4 5 6 7 8 9 7 8 9 10 11 12 13 4 5 6 7 8 9 10 10 11 12 13 14 15 16 14 15 16 17 18 19 20 11 12 13 14 15 16 17 17 18 19 20 21 22 23 21 22 23 24 25 26 27 18 19 20 21 22 23 24 24 25 26 27 28 29 30 28 29 30 31 25 26 27 28 29 30 31 October November December Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 1 2 3 4 5 1 2 3 2 3 4 5 6 7 8 6 7 8 9 10 11 12 4 5 6 7 8 9 10 9 10 11 12 13 14 15 13 14 15 16 17 18 19 11 12 13 14 15 16 17 16 17 18 19 20 21 22 20 21 22 23 24 25 26 18 19 20 21 22 23 24 23 24 25 26 27 28 29 27 28 29 30 25 26 27 28 29 30 31 30 31 banner -w50 'ong xuan hong' ###### ############ ################ ##### ##### ### ## # # # # ## ## ## ### ##### ##### ############### ########## # # #################### #################### #################### # ## ## ## ## # #### #################### ################### ################ # #### #### ######## ######## ## ###### ############ ## ##################### ## ##### ## ## ## ##### # # ## ##### # # ### ##### ### ### ############ ############ ########## ############ ###### ######## #### ### # # # ## ### #### ##### ###### ### ######### ########### # ######### # ########## ######### ### ####### ### # #### ### ## # # # # ################ ################### #################### #### ### ### ## # # #################### #################### #################### # ### ######## ########## ##### #### #### ###### ## ## ## ## ## # ## ## ## ################## ################### ################## ## # # # #################### #################### #################### # ## ## ## ## # #### #################### ################### ################ # # # ################################## ################################## ################################## # ## ## ## ## # #### #################### ################### ################ # ###### ############ ################ ##### ##### ### ## # # # # ## ## ## ### ##### ##### ############### ########## # # #################### #################### #################### # ## ## ## ## # #### #################### ################### ################ # #### #### ######## ######## ## ###### ############ ## ##################### ## ##### ## ## ## ##### # # ## ##### # # ### ##### ### ### ############ ############ ########## ############ ###### ######## #### ###
2 thoughts on “Command line thường dùng”
Chào anh. anh đang sử dụng linux distro chính nào khi làm việc với ML vậy ạ?
LikeLike
Ubuntu em
LikeLike

markdown:
Trong quá trình phân tích dữ liệu, tôi thường làm việc trực tiếp trên môi trường UNIX. Nơi mà bạn chỉ có màn hình nền đen chữ trắng (terminal, command line) để tương tác với hệ thống (thu thập, quan sát, chỉnh sửa, chia sẻ dữ liệu). Lý do là vì bạn thường phải thuê server bên ngoài như Amazon và họ chỉ cung cấp cho bạn môi trường tương tác chính là từ dòng lệnh. Bài viết này xin tổng hợp lại những command line mà tôi thường dùng nhất để tiện cho các bạn mới nhập môn tham khảo và áp dụng.
Hy vọng sự linh hoạt của các dòng lệnh này có thể giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu hiệu quả và năng suất hơn. Bạn sẽ học được cách kết hợp các công cụ dòng lệnh nhỏ nhưng mạnh mẽ này với nhau để nhanh chóng thu thập, khám phá và xây dựng mô hình dữ liệu của bạn.
## Download file
Áp dụng trong tình huống bạn muốn download/upload dữ liệu từ bên ngoài qua giao thức HTTP hoặc SSH. Hay khi bạn cung cấp một reproducible document gồm các thư viện cần cài đặt để chia sẻ cho các nhóm làm việc của mình, nhờ vậy mà mọi người không cần mất công phải mở browser và đi vào từng trang web để download/upload.
**HTML protocol**
curl -O https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-osx-ssl-x86_64-3.2.10.tgz
**SSH protocol**
scp mongodb-osx-ssl-x86_64-3.2.10.tgz ubuntu@192.168.1.1:~/hong/ # upload file to server scp ubuntu@192.168.1.1:~/hong/mongodb-osx-ssl-x86_64-3.2.10.tgz ~/Download/ # download file from server
## Quản lý các tiến trình
Nếu bạn làm việc với Big Data thì chắc chắn bạn không chỉ đơn thuần làm việc với Spark hay MongoDb mà còn nhiều công nghệ khác như NodeJs, Redis, Nginx, Jenkin, Glassfish, Mesos, … Việc theo dõi/monitor sự hoạt động của các tiến trình là cần thiết khi ứng dụng của bạn đã online. Các lệnh dưới đây giúp bạn bắt bệnh và chữa bệnh nhanh chóng khi hệ thống của bạn gặp trục trặc về hiệu suất có thể dẫn đến sụp đổ.
**Xem top các tiến trình đang hoạt động, sắp xếp theo cpu/mem/…**
top -o cpu
**Xem tất cả các tiến trình**
Dùng để in ra tất cả các tiến trình dưới dạng danh sách. Từ đó, ta có thể kết hợp với cơ chế pipe “|” để tìm kiếm, lọc ra các tiến trình ta muốn quan sát và xử lý.
ps aux # liệt kê tất cả các tiến trình ps aux | grep spark # tìm tiến trình tên spark
ps = processes
a = xem tiến trình của
**all** users
u = hiển thị tiến trình của user/owner
x = hiển thị các tiến trình khác
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TT STAT STARTED TIME COMMAND hongong 2430 49.8 11.7 4381484 985460 ?? S 5:39PM 3:54.26 /Applications/WordPress.com.app/Contents/Frameworks/WordPress _windowserver 160 14.9 1.1 4500692 91072 ?? Ss 11:45AM 16:47.90 /System/Library/PrivateFrameworks/SkyLight.framework/Resource hongong 2428 9.0 2.0 4202740 166116 ?? S 5:39PM 1:04.25 /Applications/WordPress.com.app/Contents/MacOS/WordPress.com
**Tắt một tiến trình khi biết trước mã của tiến trình (pid)
**kill –
kill -9 24601
**Tắt một tiến trình khi biết trước một phần tên của tiến trình**
pkill – -f
pkill -15 -f spring
## Tìm kiếm bằng lệnh Zgrep/Grep
zgrep/grep -i # tìm dòng nội dung khớp với chuỗi tìm kiếm (zip file thì dùng zgrep) # các option -n: hiển thị số dòng -i: không phân biệt hoa thường -r: đệ quy qua các file -c: đếm số dòng khớp với lệnh tìm kiếm -v: phủ định kết quả tìm kiếm --color: hiển thị màu kết quả khớp lệnh
## Tìm kiếm bằng lệnh find
find path expression # template tìm kiếm find ~/Document -name "someimage.jpg" # ví dụ find ~ -name *.plist -and -not -path *QuickTime* -and -not -path *Preferences* # kết hợp tìm kiếm loại trừ
## Quan sát log file
Khi phát triển các ứng dụng lớn, bạn nên lưu lại lịch sử của các tiến trình thực thi. Mỗi khi gặp sự cố, bạn có thể lần lại để bắt bệnh và sửa chữa kịp thời. Tuy nhiên, các file log thường rất lớn, có khi lớn hơn cả dữ liệu bạn sử dụng (có khi lên đến vài chục Gb) nên bạn không thể sử dụng các editor thông thường để mở. Vì vậy, học cách quan sát và tương tác với file log giúp bạn tiết kiệm thời gian và tài nguyên hệ thống nhiều hơn.
**Sử dụng lệnh cat/less
**
cat error.log # in toàn bộ nội dung less error.log # in một phần nội dung, có thể điều hướng bằng các phím như j, k, l, h, ... less -N error.log # như trên nhưng có đánh chỉ số dòng less -M error.log # như trên nhưng hiển thị thêm thông tin phần trăm
Cách di chuyển trong LESS
spacebar|^F cuộn qua một trang tiếp theo ^B cuộn qua một trang trước đó G di chuyển đến cuối file 10G di chuyển đến đầu dòng thứ 10 / tìm string khớp với nội dung file n di chuyển đến kết quả tìm kiếm tiếp theo N di chuyển đến kết quả tìm kiếm trước đó q thoát
**Sử dụng lệnh tail/head
**
tail/head là hai lệnh tương tự nhau, một lệnh để xem các dòng cuối của file và một lệnh để xem các dòng đầu tiên của file.
tail error.log # xem top 10 dòng cuối file tail -n 100 error.log # xem top 100 dòng cuối file tail -n 100 error.log | more # xem top 100 dòng cuối file, đọc theo định dạng của lệnh less
**Xem hướng dẫn**
Giúp tìm hiểu thêm về các thông số của lệnh mà bạn đang muốn sử dụng.
$man tail TAIL(1) BSD General Commands Manual TAIL(1) NAME tail -- display the last part of a file SYNOPSIS tail [-F | -f | -r] [-q] [-b number | -c number | -n number] [file ...] DESCRIPTION The tail utility displays the contents of file or, by default, its standard input, to the standard output. The display begins at a byte, line or 512-byte block location in the input. Numbers having a leading plus (`+') sign are relative to the beginning of the input, for example, ``-c +2'' starts the display at the second byte of the input. Num- bers having a leading minus (`-') sign or no explicit sign are relative to the end of the input, for example, ``-n 2'' displays the last two lines of the input. The default starting location is ``-n 10'', or the last 10 lines of the input.
## Nén và giải nén file
Bạn sẽ thật sự cảm ơn những người đã phát minh ra giải thuật nén và giải nén. Nhờ có họ mà dữ liệu truyền qua internet được giảm tải xuống từ 40-50%, giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian và chi phí download/upload.
# ZIP – Cross Platform zip -r archive_name.zip folder_to_compress # To compress unzip archive_name.zip # To extract zip -r -X archive_name.zip folder_to_compress # make a zip without those invisible Mac resource files such as “_MACOSX” or “._Filename” and .ds store files, use the “-X” option. # TAR.GZ – Cross Platform tar -zcvf archive_name.tar.gz folder_to_compress # To compress tar -zxvf archive_name.tar.gz # To extract # TAR.BZ2 – Cross Platform tar -jcvf archive_name.tar.bz2 folder_to_compress # To compress tar -jxvf archive_name.tar.bz2 # To extract # GZ gzip folder_to_compress # To compress gunzip archivename.gz # To extract
## Editing dòng lệnh
Lưu ý: terminal/command line không phải editor quen thuộc nên các phím điều hướng sẽ khác đôi chút. Do đó, các bạn mới làm quen nên tập sử dụng các phim tắt dưới đây để hạn chế sự lúng túng và mất thời gian khi điều hướng qua lại giữa các lệnh.
Kí hiệu ^: Control
⌃C|D huỷ lệnh bất kỳ ⌃A di chuyển đến đầu dòng ⌃E di chuyển đến cuối dòng ⌃U xoá từ con trỏ đến hết đầu dòng ⌃K xoá từ con trỏ đến hết cuối dòng ⌃W xoá một từ nằm trước con trỏ Option + click line di chuyển con trỏ đến vị trí click Tab Tab hiển thị danh sách các khả năng cho auto-complete Cmd + ~ focus qua lại giữa các màn hình Terminal
## Source code highlight cho Vi/Vim
cd ~ vi .vimrc # gõ phím i để chuyển qua chế độ nhập liệu filetype on syntax on # gõ phím esc để chuyển qua chế độ view # gõ : x để lưu và thoát màn hình soạn thảo
Mở một file .py với Vi/Vim, ta sẽ có highlight như bên dưới
## Khác
history # xem những lệnh bạn thực thi mkdir -p webapp/application/controllers # tạo folder lồng nhau > output.txt # xuất kết quả terminal ra file >> # ghi tiếp kết quả terminal ra file diff # so sánh nội dung hai file wc server.log # đếm số từ trong file truncate -s0 *.log # xoá nội dung log ls -lah # list danh sách file/folder với thông tin size được thu gọn
**Just for fun**
say "Hong is handsome" cal 11 2016 November 2016 Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 cal -y 2016 2016 January February March Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 2 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 3 4 5 6 7 8 9 7 8 9 10 11 12 13 6 7 8 9 10 11 12 10 11 12 13 14 15 16 14 15 16 17 18 19 20 13 14 15 16 17 18 19 17 18 19 20 21 22 23 21 22 23 24 25 26 27 20 21 22 23 24 25 26 24 25 26 27 28 29 30 28 29 27 28 29 30 31 31 April May June Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 2 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 3 4 5 6 7 8 9 8 9 10 11 12 13 14 5 6 7 8 9 10 11 10 11 12 13 14 15 16 15 16 17 18 19 20 21 12 13 14 15 16 17 18 17 18 19 20 21 22 23 22 23 24 25 26 27 28 19 20 21 22 23 24 25 24 25 26 27 28 29 30 29 30 31 26 27 28 29 30 July August September Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 2 1 2 3 4 5 6 1 2 3 3 4 5 6 7 8 9 7 8 9 10 11 12 13 4 5 6 7 8 9 10 10 11 12 13 14 15 16 14 15 16 17 18 19 20 11 12 13 14 15 16 17 17 18 19 20 21 22 23 21 22 23 24 25 26 27 18 19 20 21 22 23 24 24 25 26 27 28 29 30 28 29 30 31 25 26 27 28 29 30 31 October November December Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa 1 1 2 3 4 5 1 2 3 2 3 4 5 6 7 8 6 7 8 9 10 11 12 4 5 6 7 8 9 10 9 10 11 12 13 14 15 13 14 15 16 17 18 19 11 12 13 14 15 16 17 16 17 18 19 20 21 22 20 21 22 23 24 25 26 18 19 20 21 22 23 24 23 24 25 26 27 28 29 27 28 29 30 25 26 27 28 29 30 31 30 31 banner -w50 'ong xuan hong' ###### ############ ################ ##### ##### ### ## # # # # ## ## ## ### ##### ##### ############### ########## # # #################### #################### #################### # ## ## ## ## # #### #################### ################### ################ # #### #### ######## ######## ## ###### ############ ## ##################### ## ##### ## ## ## ##### # # ## ##### # # ### ##### ### ### ############ ############ ########## ############ ###### ######## #### ### # # # ## ### #### ##### ###### ### ######### ########### # ######### # ########## ######### ### ####### ### # #### ### ## # # # # ################ ################### #################### #### ### ### ## # # #################### #################### #################### # ### ######## ########## ##### #### #### ###### ## ## ## ## ## # ## ## ## ################## ################### ################## ## # # # #################### #################### #################### # ## ## ## ## # #### #################### ################### ################ # # # ################################## ################################## ################################## # ## ## ## ## # #### #################### ################### ################ # ###### ############ ################ ##### ##### ### ## # # # # ## ## ## ### ##### ##### ############### ########## # # #################### #################### #################### # ## ## ## ## # #### #################### ################### ################ # #### #### ######## ######## ## ###### ############ ## ##################### ## ##### ## ## ## ##### # # ## ##### # # ### ##### ### ### ############ ############ ########## ############ ###### ######## #### ###
## 2 thoughts on “Command line thường dùng”
Chào anh. anh đang sử dụng linux distro chính nào khi làm việc với ML vậy ạ?
LikeLike
Ubuntu em
LikeLike

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

X-hacker: If you're reading this, you should visit automattic.com/jobs and apply to join the fun, mention this header.

Connection: close

Server: nginx

Vary: Cookie

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
Đăng ký thành viên
Đăng ký
|
Đăng nhập
Đăng nhập
Đăng ký
Họ và tên:
*
Email:
*
(4-30 ký tự )
Mật khẩu:
*
(6-30 ký tự )
Nhập lại mật khẩu:
*
Số điện thoại:
*
Địa chỉ :
*
(Số nhà, đường, khu phố)
Tỉnh / Thành :
*
Tỉnh / Thành
Đà Nẵng
Hà Nội
TP Hồ Chí Minh
An Giang
BR - Vũng Tàu
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bạc Liêu
Bắc Ninh
Bến Tre
Bình Dương
Bình Định
Bình Phước
Bình Thuận
Cà Mau
Cần Thơ
Cao Bằng
Đăk Lăk
Đăk Nông
Điện Biên
Đồng Nai
Đồng Tháp
Gia Lai
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hải Dương
Hải Phòng
Hậu Giang
Hòa Bình
Hưng Yên
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tom
Lai Châu
Lâm Đồng
Lạng Sơn
Lào Cai
Long An
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Yên
Phú Thọ
Quảng Bình
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sóc Trăng
Sơn La
Tây Ninh
Thái Nguyên
Thái Bình
Thanh Hóa
Thừa Thiên - Huế
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Long
Vĩnh Phúc
Yên Bái
Quận / Huyện :
*
Quận / Huyện
Đồng ý với các điều khoản của RAOBANNHADAT.VN
Đã có tài khoản?
Đăng nhập
Đăng nhập
Email:
Mật khẩu:
Ghi nhớ
Quên mật khẩu
Lấy lại mật khẩu
Email:
(Nhập mail đã đăng ký để lấy lại mật khẩu)
Trang chủ
Cho thuê nhà đất
Cho thuê căn hộ chung cư
Cho thuê nhà riêng
Cho thuê nhà mặt phố
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ
Cho thuê văn phòng
Cho thuê cửa hàng - ki ốt
Cho thuê kho, nhà xưởng, đất
Cho thuê loại bất động sản khác
Bán nhà đất
Bán căn hộ chung cư
Bán nhà riêng
Bán nhà biệt thự, liền kề
Bán nhà mặt phố
Bán đất nền dự án
Bán đất
Bán trang trại, khu nghỉ dưỡng
Bán kho, nhà xưởng
Bán loại bất động sản khác
Bản đồ nhà đất
Hướng dẫn sử dụng
Tạo tài khoản
Đăng tin siêu VIP
Đăng tin VIP
Liên hệ
Cho thuê nhà đất
Bán nhà đất
Loại địa ốc
Cho thuê căn hộ chung cư
Cho thuê nhà riêng
Cho thuê nhà mặt phố
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ
Cho thuê văn phòng
Cho thuê cửa hàng - ki ốt
Cho thuê kho, nhà xưởng, đất
Cho thuê loại bất động sản khác
Tỉnh / Thành phố
TP Hồ Chí Minh
Hà Nội
Đà Nẵng
Bình Dương
Đồng Nai
Hải Phòng
Long An
Thừa Thiên - Huế
Cần Thơ
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Vĩnh Long
Thái Bình
An Giang
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bạc Liêu
Bắc Ninh
Bến Tre
Bình Định
Bình Phước
Bình Thuận
BR - Vũng Tàu
Cà Mau
Cao Bằng
Đăk Lăk
Đăk Nông
Điện Biên
Đồng Tháp
Gia Lai
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hải Dương
Hậu Giang
Hòa Bình
Hưng Yên
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tom
Lai Châu
Lâm Đồng
Lạng Sơn
Lào Cai
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Thọ
Phú Yên
Quảng Bình
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sóc Trăng
Sơn La
Tây Ninh
Thái Nguyên
Thanh Hóa
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Phúc
Yên Bái
Quận / Huyện
Ba Đình
Cầu Giấy
Đông Anh
Đống Đa
Gia Lâm
Hai Bà Trưng
Hoàn Kiếm
Hoàng Mai
Long Biên
Sóc Sơn
Sơn Tây
Thanh Trì
Tây Hồ
Thanh Xuân
Từ Liêm
Ba Vì
Chương Mỹ
Đan Phượng
Hà Đông
Hoài Đức
Mỹ Đức
Phú Xuyên
Phúc Thọ
Quốc Oai
Thạch Thất
Thanh Oai
Thường Tín
Ứng Hòa
Mê Linh
Trang chủ
Cho thuê nhà đất
Cho thuê căn hộ chung cư
Hà Nội
Cầu Giấy
Thông tin bất động sản
Cho thuê căn hộ ở Vũ Phạm Hàm 72m2, giá 7,5tr/tháng
0017145
Địa chỉ:
Vũ Phạm Hàm, Cầu Giấy, Hà Nội
Loại tin:
Cho thuê nhà đất
Loại BĐS:
Cho thuê căn hộ chung cư
Diện tích:
72 m
2
Ngày đăng:
29-05-2014
Giá: 7.5 triệu / Tháng
THÔNG TIN LIÊN HỆ
Người liên hệ:
linh do
Điện thoại:
0976905837
Cho thuê căn hộ
làm
văn phòng
hoặc hộ gia đình. - Mặt bằng 72m2 có 2 phòng ngủ, 1 phòng khách, 1 bếp, 1 nhà vệ sinh, 1 ban công. - Nhà vị trí đẹp 2 mặt thoáng nên rất sáng, mát.- Hành lang trước nhà rộng, sáng, thoáng. - Có sân chơi cho trẻ nhỏ - 3 thang máy hiện tiện đi lại, được bảo trì thường xuyên - Phí vệ sinh và gửi xe rẻ. Có bảo vệ tòa nhà và sảnhra vào. Có máy phát điện khi mất điện - Điện theo giá nhà nước. Thời gian bắt đầuthuê: 1/3/2014.Giá: 7.5 Triệu/tháng.Công năng: cho hộ gia đình hoặc cá nhân có nhu cầuuVị trí: Gần BigC Thăng Long, Cầu Giấy, đường Láng, Trần Duy HưngThanh toán 3 tháng 1 lầnThông tin liên hệLinh: 0976905837 or 01683957178.
Từ khóa:
Cho thuê nhà đất Hà Nội
,
Cho thuê nhà đất Cầu Giấy
,
Cho thuê căn hộ chung cư Hà Nội
,
Cho thuê căn hộ chung cư Cầu Giấy
Các tin rao tương tự
16 giờ trước
12 triệu / Tháng
Chính chủ cho thuê căn hộ tầng 9 nhà D11, 90 Trần Thái Tông, Cầu Giấy, HN
Chính chủ cho thuê căn hộ tầng 9 nhà D11, 90 Trần Thái Tông, Cầu Giấy, HN, Cầu Giấy, Hà Nội
18 giờ trước
30 triệu / Tháng
Chính chủ cho thuê nhà tại Trung Hòa Nhân Chính
Trung Hòa Nhân Chính, Cầu Giấy, Hà Nội
20 giờ trước
thỏa thuận
Cần cho thuê căn hộ TimesCity- Minh Khai, Hai Bà Trưng
Cần cho thuê căn hộ TimesCity- Minh Khai, Hai Bà Trưng, Hai Bà Trưng, Hà Nội
22 giờ trước
16 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ N05 Trần Duy Hưng, 155m2, đồ cơ bản
n05 hoàng đạo thúy, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
12 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ 24T1 Hapulico, 109m, đồ cơ bản
24t, Thanh Xuân, Hà Nội
22 giờ trước
37 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ tháp W The Manor, DT 250m2, đồ xịn
The Manor, Từ Liêm, Hà Nội
22 giờ trước
16 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ CT6 Mỹ Đình Sông Đà, đủ đồ, 3 ngủ
ct6 mđsđ, Từ Liêm, Hà Nội
22 giờ trước
12 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ 91m2 chung cư 173 Xuân Thủy, Cầu Giấy
173 xuân thủy, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
8 triệu / Tháng
Cho thuê CHCC Viện chiến lược Khoa học công nghệ, 78m2
nguyễn chánh, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
21 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ Royal city, đủ đồ đẹp
nguyễn trãi, Thanh Xuân, Hà Nội
22 giờ trước
7 triệu / Tháng
Cho thuê chung cư N5B Hoàng Đạo Thúy, 100m, 7 triệu
Hoàng Đạo Thúy, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
9 triệu / Tháng
Cho thuê chung cư 17T11 Nguyễn Thị Định, 9 triệu
Nguyễn Thị Định, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
16 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ CT5 Mỹ Đình Sudico, 160m2, đồ đẹp
sudico mỹ đình sông đà, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
31 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ chung cư Indochina, nội thất xịn
xuân thủy, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
10 triệu / Tháng
Cho thuê chung cư Vinaconex 1, 10 triệu/tháng
289 khuất duy tiến, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
16.5 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ tòa E1 Ciputra, đủ đồ đẹp, 800 usd/tháng
Ciputra, Tây Hồ, Hà Nội
22 giờ trước
17 triệu / Tháng
Cho thuê nhà liền kề phố Trung Kính làm văn phòng
125 Trung Kính, Cầu Giấy, Hà Nội
22 giờ trước
20 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ Penhouse- 170 Đê La Thành, 200m2
Đê La Thành, Đống Đa, Hà Nội
22 giờ trước
16.5 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ cao cấp Landcaster Núi Trúc, studio, đồ đẹp
Núi Trúc, Ba Đình, Hà Nội
22 giờ trước
19 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ 3 ngủ, đủ đồ đẹp 34T THNC
34t hoàng đạo thúy, Cầu Giấy, Hà Nội
Quận huyện
Cho thuê căn hộ chung cư Ba Đình
Cho thuê căn hộ chung cư Cầu Giấy
Cho thuê căn hộ chung cư Đông Anh
Cho thuê căn hộ chung cư Đống Đa
Cho thuê căn hộ chung cư Gia Lâm
Cho thuê căn hộ chung cư Hai Bà Trưng
Cho thuê căn hộ chung cư Hoàn Kiếm
Cho thuê căn hộ chung cư Hoàng Mai
Cho thuê căn hộ chung cư Long Biên
Cho thuê căn hộ chung cư Sóc Sơn
Cho thuê căn hộ chung cư Sơn Tây
Cho thuê căn hộ chung cư Thanh Trì
Cho thuê căn hộ chung cư Tây Hồ
Cho thuê căn hộ chung cư Thanh Xuân
Cho thuê căn hộ chung cư Từ Liêm
Cho thuê căn hộ chung cư Ba Vì
Cho thuê căn hộ chung cư Chương Mỹ
Cho thuê căn hộ chung cư Đan Phượng
Cho thuê căn hộ chung cư Hà Đông
Cho thuê căn hộ chung cư Hoài Đức
Cho thuê căn hộ chung cư Mỹ Đức
Cho thuê căn hộ chung cư Phú Xuyên
Cho thuê căn hộ chung cư Phúc Thọ
Cho thuê căn hộ chung cư Quốc Oai
Cho thuê căn hộ chung cư Thạch Thất
Cho thuê căn hộ chung cư Thanh Oai
Cho thuê căn hộ chung cư Thường Tín
Cho thuê căn hộ chung cư Ứng Hòa
Cho thuê căn hộ chung cư Mê Linh
Tỉnh thành
Cho thuê căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Cho thuê căn hộ chung cư Hà Nội
Cho thuê căn hộ chung cư Đà Nẵng
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Dương
Cho thuê căn hộ chung cư Đồng Nai
Cho thuê căn hộ chung cư Hải Phòng
Cho thuê căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Cho thuê căn hộ chung cư Long An
Cho thuê căn hộ chung cư Cần Thơ
Cho thuê căn hộ chung cư Quảng Nam
Cho thuê căn hộ chung cư Quảng Ngãi
Cho thuê căn hộ chung cư Vĩnh Long
Cho thuê căn hộ chung cư Thái Bình
Cho thuê căn hộ chung cư Ninh Bình
Cho thuê căn hộ chung cư Lào Cai
Danh mục
Phòng trọ Hà Nội
Đất Đồng Nai giá rẻ
Bán nhà Bình Dương
Đất Long An giá rẻ
Bán nhà Sài Gòn
Bán căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Bán căn hộ chung cư Hà Nội
Bán căn hộ chung cư Đà Nẵng
Bán căn hộ chung cư Bình Dương
Bán căn hộ chung cư Đồng Nai
Bán căn hộ chung cư Hải Phòng
Bán căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Bán căn hộ chung cư Long An
Bán nhà riêng TP Hồ Chí Minh
Bán nhà riêng Hà Nội
Bán nhà riêng Đà Nẵng
Bán nhà riêng Bình Dương
Bán nhà riêng Đồng Nai
Bán nhà riêng Hải Phòng
Bán nhà riêng Thừa Thiên - Huế
Bán nhà riêng Long An
Bán đất TP Hồ Chí Minh
Bán đất Hà Nội
Bán đất Đà Nẵng
Bán đất Bình Dương
Bán đất Đồng Nai
Bán đất Hải Phòng
Bán đất Thừa Thiên - Huế
Bán đất Long An
Cho thuê căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Cho thuê căn hộ chung cư Hà Nội
Cho thuê căn hộ chung cư Đà Nẵng
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Dương
Cho thuê căn hộ chung cư Đồng Nai
Cho thuê căn hộ chung cư Hải Phòng
Cho thuê căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Cho thuê căn hộ chung cư Long An
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ TP Hồ Chí Minh
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Hà Nội
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Đà Nẵng
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Bình Dương
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Đồng Nai
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Hải Phòng
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Thừa Thiên - Huế
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Long An
Đã đăng ký với bộ Công Thương. Mã số đăng ký là 2015-0186/ĐK/TMĐT
Quy chế hoạt động
-
Bảo mật thông tin
Công ty TNHH Tư Vấn Giải Pháp và Công Nghệ Quốc Tế
MST: 0310368322 - Email: info@raobannhadat.vn - Điện thoại: 0989 722 522
Địa chỉ:41/1, Phường Trung Mỹ Tây Quận 12, TP Hồ Chí Minh
Hỗ trợ kỹ thuật: Yahoo: nth678 - Skype: nth678 - Email:
thanhhung678@gmail.com
- 0989 722 522 (Thanh Hưng mr)

Pragma: no-cache

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


text:
Đăng ký thành viên
Đăng ký
|
Đăng nhập
Đăng nhập
Đăng ký
Họ và tên:
*
Email:
*
(4-30 ký tự )
Mật khẩu:
*
(6-30 ký tự )
Nhập lại mật khẩu:
*
Số điện thoại:
*
Địa chỉ :
*
(Số nhà, đường, khu phố)
Tỉnh / Thành :
*
Tỉnh / Thành
Đà Nẵng
Hà Nội
TP Hồ Chí Minh
An Giang
BR - Vũng Tàu
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bạc Liêu
Bắc Ninh
Bến Tre
Bình Dương
Bình Định
Bình Phước
Bình Thuận
Cà Mau
Cần Thơ
Cao Bằng
Đăk Lăk
Đăk Nông
Điện Biên
Đồng Nai
Đồng Tháp
Gia Lai
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hải Dương
Hải Phòng
Hậu Giang
Hòa Bình
Hưng Yên
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tom
Lai Châu
Lâm Đồng
Lạng Sơn
Lào Cai
Long An
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Yên
Phú Thọ
Quảng Bình
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sóc Trăng
Sơn La
Tây Ninh
Thái Nguyên
Thái Bình
Thanh Hóa
Thừa Thiên - Huế
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Long
Vĩnh Phúc
Yên Bái
Quận / Huyện :
*
Quận / Huyện
Đồng ý với các điều khoản của RAOBANNHADAT.VN
Đã có tài khoản?
Đăng nhập
Đăng nhập
Email:
Mật khẩu:
Ghi nhớ
Quên mật khẩu
Lấy lại mật khẩu
Email:
(Nhập mail đã đăng ký để lấy lại mật khẩu)
Trang chủ
Cho thuê nhà đất
Cho thuê căn hộ chung cư
Cho thuê nhà riêng
Cho thuê nhà mặt phố
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ
Cho thuê văn phòng
Cho thuê cửa hàng - ki ốt
Cho thuê kho, nhà xưởng, đất
Cho thuê loại bất động sản khác
Bán nhà đất
Bán căn hộ chung cư
Bán nhà riêng
Bán nhà biệt thự, liền kề
Bán nhà mặt phố
Bán đất nền dự án
Bán đất
Bán trang trại, khu nghỉ dưỡng
Bán kho, nhà xưởng
Bán loại bất động sản khác
Bản đồ nhà đất
Hướng dẫn sử dụng
Tạo tài khoản
Đăng tin siêu VIP
Đăng tin VIP
Liên hệ
Cho thuê nhà đất
Bán nhà đất
Loại địa ốc
Cho thuê căn hộ chung cư
Cho thuê nhà riêng
Cho thuê nhà mặt phố
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ
Cho thuê văn phòng
Cho thuê cửa hàng - ki ốt
Cho thuê kho, nhà xưởng, đất
Cho thuê loại bất động sản khác
Tỉnh / Thành phố
TP Hồ Chí Minh
Hà Nội
Đà Nẵng
Bình Dương
Đồng Nai
Hải Phòng
Long An
Thừa Thiên - Huế
Cần Thơ
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Vĩnh Long
Thái Bình
An Giang
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bạc Liêu
Bắc Ninh
Bến Tre
Bình Định
Bình Phước
Bình Thuận
BR - Vũng Tàu
Cà Mau
Cao Bằng
Đăk Lăk
Đăk Nông
Điện Biên
Đồng Tháp
Gia Lai
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hải Dương
Hậu Giang
Hòa Bình
Hưng Yên
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tom
Lai Châu
Lâm Đồng
Lạng Sơn
Lào Cai
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Thọ
Phú Yên
Quảng Bình
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sóc Trăng
Sơn La
Tây Ninh
Thái Nguyên
Thanh Hóa
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Phúc
Yên Bái
Quận / Huyện
Quận 1
Quận 2
Quận 3
Quận 4
Quận 5
Quận 6
Quận 7
Quận 8
Quận 9
Quận 10
Quận 11
Quận 12
Bình Chánh
Bình Tân
Bình Thạnh
Cần Giờ
Củ Chi
Gò Vấp
Hóc Môn
Nhà Bè
Phú Nhuận
Tân Bình
Tân Phú
Thủ Đức
Trang chủ
Cho thuê nhà đất
Cho thuê nhà mặt phố
TP Hồ Chí Minh
Quận 3
Thông tin bất động sản
Cho thuê mặt bằng mặt tiền Vườn Chuối, P.4, Q.3
0120865
Địa chỉ:
Vườn Chuối, P4, Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
Loại tin:
Cho thuê nhà đất
Loại BĐS:
Cho thuê nhà mặt phố
Diện tích:
40 m
2
Ngày đăng:
25-04-2014
Giá: 12 triệu / Tháng
THÔNG TIN LIÊN HỆ
Người liên hệ:
tan khai
Điện thoại:
0902998569
Cho thuê mặt bằng mặt tiền Vườn Chuối, P4, Q3Diện tích: 4x10mVị trí đẹp, khu sầm uất, tiện kinh doanh, mở
văn phòng
Công ty, các ngành nghề thẩm mỹ, shop thời trang...Giá: 12 tr/thLiên hệ: 0902998569 - 0919872569Còn nhiều nhà khác cho thuê để kinh doanh, mở
văn phòng
hoặc ở. Tìm kiếm theo từ khóa: Cho thuê
nhà mặt phố
phường 4 Quận 3 , Cho thuê
nhà mặt phố
đường Vườn Chuối , Cho thuê
nhà mặt phố
đường Vườn Chuối Quận 3
Từ khóa:
Cho thuê nhà đất TP Hồ Chí Minh
,
Cho thuê nhà đất Quận 3
,
Cho thuê nhà mặt phố TP Hồ Chí Minh
,
Cho thuê nhà mặt phố Quận 3
Các tin rao tương tự
18 giờ trước
thỏa thuận
$Cho thuê nhà MT Tôn Đức Thắng, Q.1, (DT: 4x20m, trệt, 4 lầu). Giá: 5000$/th
Tôn Đức Thắng, Quận 1, TP Hồ Chí Minh
18 giờ trước
55 triệu
Cho thuê nhà phố 4,5 x 40 mặt tiền CMT8 Tân Bình
132, Tân Bình, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
45 triệu / Tháng
$Cho thuê nhà MT Nguyễn Văn Đậu, Q.BT, (DT: 4x26m, trệt, 2 lầu, st). Giá: 45tr/th
Nguyễn Văn Đậu, Bình Thạnh, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
75 triệu / Tháng
$Cho thuê nhà MT Bà Huyện Thanh Quan, Q.3, (DT: 8.5x16m, 1 trệt, 1 lầu). Giá: 75tr/th
Bà Huyện Thanh Quan, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
80 triệu
Cho thuê 2 nhà MT CMT8 Q3 9m nở hậu 18m x 24m & 6,5m x 32m nở hậu 8m 3 lầu
CMT8 Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
100 triệu
Cho thuê/Bán Tòa Nhà Văn Phòng Võ Thị Sáu Q3 14m x 32m 1 Hầm 4 lầu
Võ Thị Sáu Q3 1, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
84 triệu
Cho thuê 2 nhà MT Hồ Xuân Hương Q3 7m x 20m 2 lầu & 15m x 16m 4000$
Hồ Xuân Hương Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
62 triệu
Cho thuê nhà MT Trần Quý Khoách P.TĐ Q1 8m x 20m 2 lầu 62 triệu/ tháng
Trần Quý Khoách P.TĐ Q1, Quận 1, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
thỏa thuận
Cho thuê nhà MT 241 Tôn Đản, Q. 4, DT: 6m x 30m Giá: 40 triệu/tháng.
241 Tôn Đản, Q. 4, Quận 4, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
80 triệu
Cho thuê nhà MT 195D Lý Chính Thắng P7 Q3 Dt: 6mx 23m 3 lầu giá: 80tr/tháng
Lý Chính Thắng P7 Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
80 triệu
Cho thuê nhà MT 195D Lý Chính Thắng P7 Q3 6mx 23m 3 lầu 80tr/tháng
Lý Chính Thắng P7 Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
40 triệu
Cho Thuê Nhà 7A Ký Con P. NTB Q1 4m x19m 4 lầu 40tr/tháng
Ký Con P. NTB Q1, Quận 1, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
60 triệu
Cho thuê nhà 112A Nguyễn Văn Cừ Q1 13m x 4,5m 1 lầu 60tr/tháng
112A Nguyễn Văn Cừ Q1, Quận 1, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
220 triệu
Cho thuê nhà 38A Huỳnh Tịnh Của, P8, Q3 DT: 7,5m x 25m, 1 hầm 7 lầu, 220 triệu/tháng
38A Huỳnh Tịnh Của, P8, Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
40 triệu
Cho thuê nhà hẻm 6m Hai Bà Trưng Q3 5,5m x 21m 3 lầu 40tr/tháng
Hai Bà Trưng Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
50 triệu
Cho Thuê Nhà MT Trần Khánh Dư P.Tân Định Q1 8,5m x 17m 2 lầu 50 tr/tháng
Trần Khánh Dư P.Tân Định Q1, Quận 1, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
50 triệu
Cho Thuê 2 Nhà MT Tú Sương Q3 Dt: 5,5m x34m 1 lầu & 10mx20m 2500$/tháng
Tú Sương Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
84 triệu
Cho Thuê Nhà MT Thành Thái P14 Q10 Dt: 11m x 30m 1 lầu 4000$/tháng
Thành Thái P14 Q10, Quận 10, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
40 triệu
Cho Thuê nhà gấp MT Nguyễn Đình Chiểu P6 Q3 4m x 21m 1 lầu 40 tr/tháng !!!!!!!!!!!!!!!!!
180A Nguyễn Đình Chiểu P6 Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
55 triệu
Cho Thuê nhà MT Võ Văn Tần P5 Q3 5x20m 4 lầu 55tr/tháng
Võ Văn Tần P5 Q3, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
Quận huyện
Cho thuê nhà mặt phố Quận 1
Cho thuê nhà mặt phố Quận 2
Cho thuê nhà mặt phố Quận 3
Cho thuê nhà mặt phố Quận 4
Cho thuê nhà mặt phố Quận 5
Cho thuê nhà mặt phố Quận 6
Cho thuê nhà mặt phố Quận 7
Cho thuê nhà mặt phố Quận 8
Cho thuê nhà mặt phố Quận 9
Cho thuê nhà mặt phố Quận 10
Cho thuê nhà mặt phố Quận 11
Cho thuê nhà mặt phố Quận 12
Cho thuê nhà mặt phố Bình Chánh
Cho thuê nhà mặt phố Bình Tân
Cho thuê nhà mặt phố Bình Thạnh
Cho thuê nhà mặt phố Cần Giờ
Cho thuê nhà mặt phố Củ Chi
Cho thuê nhà mặt phố Gò Vấp
Cho thuê nhà mặt phố Hóc Môn
Cho thuê nhà mặt phố Nhà Bè
Cho thuê nhà mặt phố Phú Nhuận
Cho thuê nhà mặt phố Tân Bình
Cho thuê nhà mặt phố Tân Phú
Cho thuê nhà mặt phố Thủ Đức
Tỉnh thành
Cho thuê nhà mặt phố TP Hồ Chí Minh
Cho thuê nhà mặt phố Hà Nội
Cho thuê nhà mặt phố Đà Nẵng
Cho thuê nhà mặt phố Bình Dương
Cho thuê nhà mặt phố Đồng Nai
Cho thuê nhà mặt phố Hải Phòng
Cho thuê nhà mặt phố Thừa Thiên - Huế
Cho thuê nhà mặt phố Long An
Cho thuê nhà mặt phố Cần Thơ
Cho thuê nhà mặt phố Quảng Nam
Cho thuê nhà mặt phố Quảng Ngãi
Cho thuê nhà mặt phố Vĩnh Long
Cho thuê nhà mặt phố Thái Bình
Cho thuê nhà mặt phố Ninh Bình
Cho thuê nhà mặt phố Lào Cai
Danh mục
Phòng trọ Hà Nội
Đất Đồng Nai giá rẻ
Bán nhà Bình Dương
Đất Long An giá rẻ
Bán nhà Sài Gòn
Bán căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Bán căn hộ chung cư Hà Nội
Bán căn hộ chung cư Đà Nẵng
Bán căn hộ chung cư Bình Dương
Bán căn hộ chung cư Đồng Nai
Bán căn hộ chung cư Hải Phòng
Bán căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Bán căn hộ chung cư Long An
Bán nhà riêng TP Hồ Chí Minh
Bán nhà riêng Hà Nội
Bán nhà riêng Đà Nẵng
Bán nhà riêng Bình Dương
Bán nhà riêng Đồng Nai
Bán nhà riêng Hải Phòng
Bán nhà riêng Thừa Thiên - Huế
Bán nhà riêng Long An
Bán đất TP Hồ Chí Minh
Bán đất Hà Nội
Bán đất Đà Nẵng
Bán đất Bình Dương
Bán đất Đồng Nai
Bán đất Hải Phòng
Bán đất Thừa Thiên - Huế
Bán đất Long An
Cho thuê căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Cho thuê căn hộ chung cư Hà Nội
Cho thuê căn hộ chung cư Đà Nẵng
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Dương
Cho thuê căn hộ chung cư Đồng Nai
Cho thuê căn hộ chung cư Hải Phòng
Cho thuê căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Cho thuê căn hộ chung cư Long An
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ TP Hồ Chí Minh
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Hà Nội
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Đà Nẵng
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Bình Dương
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Đồng Nai
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Hải Phòng
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Thừa Thiên - Huế
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Long An
Đã đăng ký với bộ Công Thương. Mã số đăng ký là 2015-0186/ĐK/TMĐT
Quy chế hoạt động
-
Bảo mật thông tin
Công ty TNHH Tư Vấn Giải Pháp và Công Nghệ Quốc Tế
MST: 0310368322 - Email: info@raobannhadat.vn - Điện thoại: 0989 722 522
Địa chỉ:41/1, Phường Trung Mỹ Tây Quận 12, TP Hồ Chí Minh
Hỗ trợ kỹ thuật: Yahoo: nth678 - Skype: nth678 - Email:
thanhhung678@gmail.com
- 0989 722 522 (Thanh Hưng mr)


text:
Tìm kiếm trang web này
TRANG CHỦ
THÔNG TIN NHANH
KẾT QUẢ CÁC KỲ THI
TIN ĐÃ ĐĂNG
TIN TỨC
ÂM NHẠC
MẦM NON
TIỂU HỌC
THCS
THIẾU NHI
THẾ GIỚI ÂM NHẠC
GIỚI THIỆU CA KHÚC
GIÁO DỤC
ENGLISH
TIN HỌC
THƯ UPU
TIỂU HỌC
TIN HỌC TRẺ
KHUYẾT TẬT
CHUYÊN MÔN
LUYỆN VẼ TRANH
LUYỆN VIẾT CHỮ ĐẸP
ĐỘI TNTP HỒ CHÍ MINH
SKKN - GIÁO ÁN ĐIỆN TỬ
BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI
LIÊN KẾT
GAMES
BÁO CHÍ
TIỆN ÍCH
CODE HTML
EMAIL GD-AG
DỰ BÁO THỜI TIẾT
KẾT QUẢ CÁC KỲ THI
HÌNH ẢNH HOẠT ĐỘNG
TỔNG HỢP
DU LỊCH
NGHỆ THUẬT
ẢNH NHẠC SĨ
PHÒNG TRƯNG BÀY
VIDEO CLIP NHẠC SĨ
TIỂU SỬ CÁC NHẠC SĨ
DANH NHÂN ÂM NHẠC
DANH NGÔN ÂM NHẠC
DANH NGÔN GIÁO DỤC
ÂM NHẠC TRUNG CỔ - PHỤC HƯNG
LIÊN HỆ
Chat
Liên hệ
Ghi lưu bút
Trao đổi trực tuyến
Gửi thư cho Quang Minh
Với thành viên TBM Nhạc tỉnh
FORUM.QM
Diễn đàn NhacQM
Diễn đàn NhacQM-2
FORUM.GD
Diễn đàn Giáo dục
________MENU________
124
ngày kể từ khi
NGÀY NHÀ GIÁO VIỆT NAM
________MENU________
ÂM NHẠC
>
TIỂU HỌC
>
TẬP ĐỌC NHẠC
Nguyễn Quang Minh
chia sẻ:
Tập đọc nhạc lớp 4, lớp 5 (File Word)
Download
Tập đọc nhạc lớp 5 (Trình chiếu PowerPoint)
Download
Bài Tập đọc nhạc 1 (Lớp 5) - Mp3
Download
Bài Tập đọc nhạc 2 (Lớp 5) - Mp3
Download
Bài Tập đọc nhạc 3 (Lớp 5) - Mp3
Download
Bài Tập đọc nhạc 4 (Lớp 5) - Mp3
Download
Bài Tập đọc nhạc 5 (Lớp 5) - Mp3
Download
Bài Tập đọc nhạc 6 (Lớp 5) - Mp3
Download
Bài Tập đọc nhạc 7 (Lớp 5) - Mp3
Download
Bài Tập đọc nhạc 8 (Lớp 5) - Mp3
Download
Tựa các bài TĐN lớp 5
(khi click vào tựa, nhạc nền sẽ phát lên)
Xem và tải
Thầy
Hà Việt Chương
(Phú Tân)
chia sẻ:
- Bài TĐN1-Lớp 4
(
Tải
)
- Bài TĐN2-Lớp 4
(
Tải
)
- Bài TĐN3-Lớp 4
(
Tải
)
- Bài TĐN4-Lớp 4
(
Tải
)
- Bài TĐN5-Lớp 4
(
Tải
)
- Bài TĐN6-Lớp 4
(
Tải
)
- Bài TĐN7-Lớp 4
(
Tải
)
- Bài TĐN8-Lớp 4
(
Tải
)
- Bài TĐN1-Lớp 5
(
Tải
)
- Bài TĐN2-Lớp 5
(
Tải
)
- Bài TĐN3-Lớp 5
(
Tải
)
- Bài TĐN4-Lớp 5
(
Tải
)
- Bài TĐN5-Lớp 5
(
Tải
)
- Bài TĐN6-Lớp 5
(
Tải
)
- Bài TĐN7-Lớp 5
(
Tải
)
- Bài TĐN8-Lớp 5
(
Tải
)
Comments
Report Abuse
|
Powered By
Google Sites

markdown:
![]()
Nguyễn Quang Minh chia sẻ:
| Tập đọc nhạc lớp 5 (Trình chiếu PowerPoint)
|| Bài Tập đọc nhạc 1 (Lớp 5) - Mp3
|| Bài Tập đọc nhạc 2 (Lớp 5) - Mp3
|| Bài Tập đọc nhạc 3 (Lớp 5) - Mp3
|| Bài Tập đọc nhạc 4 (Lớp 5) - Mp3
|| Bài Tập đọc nhạc 5 (Lớp 5) - Mp3
|| Bài Tập đọc nhạc 6 (Lớp 5) - Mp3
|| Bài Tập đọc nhạc 7 (Lớp 5) - Mp3
|| Bài Tập đọc nhạc 8 (Lớp 5) - Mp3
|| Tựa các bài TĐN lớp 5
|(khi click vào tựa, nhạc nền sẽ phát lên) Thầy Hà Việt Chương (Phú Tân) chia sẻ:

X-Robots-Tag: noarchive

X-XSS-Protection: 1; mode=block

Server: GSE

X-Content-Type-Options: nosniff

Cache-Control: public, max-age=5

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
Ilex rarasanensis
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Ilex rarasanensis là một loài thực vật có hoa trong họ Aquifoliaceae. Loài này được Sasaki mô tả khoa học đầu tiên năm 1931.[1]
Chú thích[sửa | sửa mã nguồn]
- ^ The Plant List (2010). “Ilex rarasanensis”. Truy cập ngày 13 tháng 9 năm 2013.
Liên kết ngoài[sửa | sửa mã nguồn]
- Phương tiện liên quan tới Ilex rarasanensis tại Wikimedia Commons
- Dữ liệu liên quan tới Ilex rarasanensis tại Wikispecies
- Vườn thực vật hoàng gia Kew; Đại học Harvard; Australian Plant Name Index (biên tập). “Ilex rarasanensis”. International Plant Names Index. Truy cập ngày 13 tháng 9 năm 2013.

markdown:
*Ilex rarasanensis*
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
|
|Ilex rarasanensis
|
|[Phân loại khoa học](/wiki/Ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i_sinh_h%E1%BB%8Dc) [Giới](/wiki/Gi%E1%BB%9Bi_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *regnum*) [Plantae](/wiki/Th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt) [Angiospermae](/wiki/Th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_c%C3%B3_hoa) [Eudicots](/wiki/Th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_hai_l%C3%A1_m%E1%BA%A7m_th%E1%BA%ADt_s%E1%BB%B1) [Asterids](/wiki/Nh%C3%A1nh_C%C3%BAc) [Bộ](/wiki/B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *ordo*) [Aquifoliales](/wiki/B%E1%BB%99_Nh%E1%BB%B1a_ru%E1%BB%93i) [Họ](/wiki/H%E1%BB%8D_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *familia*) [Aquifoliaceae](/wiki/Aquifoliaceae) [Chi](/wiki/Chi_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *genus*) [Ilex](/wiki/Ilex) [Loài](/wiki/Lo%C3%A0i)( *species*) **I. rarasanensis** [Danh pháp hai phần](/wiki/Danh_ph%C3%A1p_hai_ph%E1%BA%A7n) *Ilex rarasanensis* [Sasaki](/w/index.php?title=Shun-ichi_Syun%27iti_Sasaki&action=edit&redlink=1) * là một loài Ilex rarasanensis* [thực vật có hoa](/wiki/Th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_c%C3%B3_hoa)trong họ [Aquifoliaceae](/wiki/Aquifoliaceae). Loài này được Sasaki mô tả khoa học đầu tiên năm 1931. [[1]](#cite_note-1)
## Chú thích[
[sửa](/w/index.php?title=Ilex_rarasanensis&veaction=edit§ion=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ilex_rarasanensis&action=edit§ion=1)] **The Plant List (2010).** [^](#cite_ref-1) [“](http://www.theplantlist.org/tpl1.1/record/tro-50155811). Truy cập ngày 13 tháng 9 năm 2013. *Ilex rarasanensis*”
## Liên kết ngoài[
[sửa](/w/index.php?title=Ilex_rarasanensis&veaction=edit§ion=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ilex_rarasanensis&action=edit§ion=2)]
Phương tiện liên quan tới
[Ilex rarasanensis](https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Ilex_rarasanensis)tại [Wikimedia Commons](/wiki/Wikimedia_Commons)
Dữ liệu liên quan tới
[Ilex rarasanensis](https://species.wikimedia.org/wiki/Ilex_rarasanensis)tại [Wikispecies](/wiki/Wikispecies) [Vườn thực vật hoàng gia Kew](/wiki/V%C6%B0%E1%BB%9Dn_th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_ho%C3%A0ng_gia_Kew); [Đại học Harvard](/wiki/%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Harvard); [Australian Plant Name Index](/wiki/Australian_Plant_Name_Index)(biên tập). [“Ilex rarasanensis”](http://www.ipni.org/ipni/idPlantNameSearch.do?id=83683-1). *. Truy cập ngày 13 tháng 9 năm 2013.* [International Plant Names Index](/wiki/International_Plant_Names_Index)

Set-Cookie: GeoIP=US:VA:Ashburn:39.05:-77.47:v4; Path=/; secure; Domain=.wikipedia.org

Cache-Control: private, s-maxage=0, max-age=0, must-revalidate

X-Cache-Status: miss

P3P: CP="This is not a P3P policy! See https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:CentralAutoLogin/P3P for more info."

Via: 1.1 varnish-v4, 1.1 varnish-v4

Content-Language: vi

X-UA-Compatible: IE=Edge

X-Cache: cp1053 miss, cp1055 miss

Vary: Accept-Encoding,Cookie,Authorization

Accept-Ranges: bytes


text:
Thể loại:Quận 4, Paris
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Bài chính thể loại: Quận 4, Paris
Thể loại con
Thể loại này gồm thể loại con sau.
L
- ► Le Marais (2 tr.)
Các trang trong thể loại “Quận 4, Paris”
27 trang sau nằm trong thể loại này, trên tổng số 27 trang.

markdown:
# Thể loại:Quận 4, Paris
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
*Bài chính thể loại:* [Quận 4, Paris](/wiki/Qu%E1%BA%ADn_4,_Paris)
|
|![]()
|Wikimedia Commons có thư viện hình ảnh và phương tiện truyền tải về
|
|
||
|[2](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_2,_Paris) [3](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_3,_Paris) **4** [5](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_5,_Paris) [6](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_6,_Paris) [7](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_7,_Paris) [8](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_8,_Paris) [9](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_9,_Paris) [10](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_10,_Paris) [11](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_11,_Paris) [12](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_12,_Paris) [13](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_13,_Paris) [14](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_14,_Paris) [15](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_15,_Paris) [16](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_16,_Paris) [17](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_17,_Paris) [18](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_18,_Paris) [19](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_19,_Paris) [20](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Qu%E1%BA%ADn_20,_Paris)
## Thể loại con
Thể loại này gồm thể loại con sau.
### L
- ►
[Le Marais](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Le_Marais) (2 tr.)
## Các trang trong thể loại “Quận 4, Paris”
27 trang sau nằm trong thể loại này, trên tổng số 27 trang.

X-Cache: cp1054 miss, cp1055 miss


text:
fledgeling
Từ điển mở Wiktionary
Bước tới:
dẫn lái
,
tìm
Tiếng Anh
[
sửa
]
Danh từ
[
sửa
]
fledgeling
Chim
non
mới
ra ràng
.
(
Nghĩa bóng
)
Người
non nớt
,
người
thiếu
kinh nghiệm
.
Tham khảo
[
sửa
]
Hồ Ngọc Đức,
Dự án Từ điển tiếng Việt miễn phí
(
chi tiết
)
Lấy từ “
https://vi.wiktionary.org/w/index.php?title=fledgeling&oldid=1596976
”
Thể loại
:
Mục từ tiếng Anh
Danh từ
Danh từ tiếng Anh
Trình đơn chuyển hướng
Công cụ cá nhân
Chưa đăng nhập
Thảo luận
Đóng góp
Mở tài khoản
Đăng nhập
Không gian tên
Mục từ
Thảo luận
Biến thể
Các hiển thị
Tra
Sửa đổi
Xem lịch sử
Khác
Tìm kiếm
Chuyển hướng
Trang Chính
Cộng đồng
Thay đổi gần đây
Mục từ ngẫu nhiên
Trợ giúp
Thảo luận chung
Quyên góp
Chỉ mục
Ngôn ngữ
Chữ cái
Bộ thủ
Từ loại
Chuyên ngành
In/xuất ra
Tạo một quyển sách
Tải về dưới dạng PDF
Bản in được
Công cụ
Các liên kết đến đây
Thay đổi liên quan
Tải tập tin lên
Các trang đặc biệt
Liên kết thường trực
Thông tin trang
Trích dẫn trang này
Ngôn ngữ định nghĩa
English
Eesti
Français
Kurdî
മലയാളം
中文
Trang này được sửa đổi lần cuối lúc 07:20 ngày 7 tháng 8 năm 2015.
Văn bản được phát hành theo
Giấy phép Creative Commons Ghi công–Chia sẻ tương tự
; có thể áp dụng điều khoản bổ sung. Xem
Điều khoản Sử dụng
để biết thêm chi tiết.
Quy định quyền riêng tư
Giới thiệu Wiktionary
Lời phủ nhận
Nhà phát triển
Tuyên bố về cookie
Phiên bản di động

Set-Cookie: GeoIP=US:VA:Ashburn:39.05:-77.47:v4; Path=/; secure; Domain=.wiktionary.org

X-Cache-Status: hit

P3P: CP="This is not a P3P policy! See https://vi.wiktionary.org/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:CentralAutoLogin/P3P for more info."

X-Cache: cp1052 hit/1, cp1067 miss


text:
magic trick
Từ điển mở Wiktionary
Bước tới:
dẫn lái
,
tìm
Tiếng Anh
[
sửa
]
Danh từ
[
sửa
]
'
magic trick
ảo thuật
Đồng nghĩa
[
sửa
]
ma thuật
phép thuật
ma lực
Mục từ này được viết dùng
mẫu
, và có thể còn
sơ khai
. Bạn có thể
viết bổ sung
. (Xin xem phần
trợ giúp
để biết thêm về cách sửa đổi mục từ.)
Lấy từ “
https://vi.wiktionary.org/w/index.php?title=magic_trick&oldid=1407221
”
Thể loại
:
Mục từ tiếng Anh
Danh từ
Danh từ tiếng Anh
Thể loại ẩn:
Mục từ dùng mẫu
Trình đơn chuyển hướng
Công cụ cá nhân
Chưa đăng nhập
Thảo luận
Đóng góp
Mở tài khoản
Đăng nhập
Không gian tên
Mục từ
Thảo luận
Biến thể
Các hiển thị
Tra
Sửa đổi
Xem lịch sử
Khác
Tìm kiếm
Chuyển hướng
Trang Chính
Cộng đồng
Thay đổi gần đây
Mục từ ngẫu nhiên
Trợ giúp
Thảo luận chung
Quyên góp
Chỉ mục
Ngôn ngữ
Chữ cái
Bộ thủ
Từ loại
Chuyên ngành
In/xuất ra
Tạo một quyển sách
Tải về dưới dạng PDF
Bản in được
Công cụ
Các liên kết đến đây
Thay đổi liên quan
Tải tập tin lên
Các trang đặc biệt
Liên kết thường trực
Thông tin trang
Trích dẫn trang này
Ngôn ngữ định nghĩa
English
Trang này được sửa đổi lần cuối lúc 01:58 ngày 14 tháng 1 năm 2012.
Văn bản được phát hành theo
Giấy phép Creative Commons Ghi công–Chia sẻ tương tự
; có thể áp dụng điều khoản bổ sung. Xem
Điều khoản Sử dụng
để biết thêm chi tiết.
Quy định quyền riêng tư
Giới thiệu Wiktionary
Lời phủ nhận
Nhà phát triển
Tuyên bố về cookie
Phiên bản di động

X-Cache: cp1053 miss, cp1067 miss


text:
Tất cả sản phẩmTìm thấy 0 sản phẩm
Adayroi hiện tại chưa phục vụ
danh mục sản phẩm này tại khu vực của quý khách
Hẹn quý khách trong thời gian sớm nhất!
Công ty quốc tế nổi tiếng về chăm sóc da và trang điểm Missha, được xây dựng trên triết lý: Sản phẩm phải chất lượng nhưng giá cả phải hợp lý. Missha nghiên cứu và chọn lọc một cách nghiêm ngặt, để đưa đến cho khách hàng những sản phẩm chăm sóc da, tóc,mỹ phẩm, sơn móng tốt nhất.
Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1,
Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam.
Tầng B1, Vincom Mega Mall Thảo Điền, 159-161 Xa Lộ Hà Nội, Phường Thảo Điền, Quận 2, Thành Phố Hồ Chí Minh.
Tower 2, Times City, 458 Minh Khai, Phường Vĩnh Tuy,
Quận Hai Bà Trưng, Thành Phố Hà Nội.
Điện thoại: HN - (04) 39759568, HCM - (08) 39759568. Email: cskh@adayroi.com.
Mã số doanh nghiệp: 0104918404 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hà Nội cấp lần đầu ngày 20/09/2010. Đăng ký thay đổi lần thứ 30 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hồ Chí Minh ngày 15/01/2016. Đăng ký thay đổi lần thứ 31 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hồ Chí Minh ngày 28/09/2016.

markdown:
![](https://static.vingroup.net/vgh_static/assets/images/modules/line/vingroup-card.dropdown.text.gif)
# Tất cả sản phẩmTìm thấy 0 sản phẩm
#### Adayroi hiện tại chưa phục vụ
#### danh mục sản phẩm này tại khu vực của quý khách
Hẹn quý khách trong thời gian sớm nhất!
Công ty quốc tế nổi tiếng về chăm sóc da và trang điểm Missha, được xây dựng trên triết lý: Sản phẩm phải chất lượng nhưng giá cả phải hợp lý. Missha nghiên cứu và chọn lọc một cách nghiêm ngặt, để đưa đến cho khách hàng những sản phẩm chăm sóc da, tóc,mỹ phẩm, sơn móng tốt nhất.
Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1,
Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam.
Tầng B1, Vincom Mega Mall Thảo Điền, 159-161 Xa Lộ Hà Nội, Phường Thảo Điền, Quận 2, Thành Phố Hồ Chí Minh.
Tower 2, Times City, 458 Minh Khai, Phường Vĩnh Tuy,
Quận Hai Bà Trưng, Thành Phố Hà Nội.
Điện thoại: HN - (04) 39759568, HCM - (08) 39759568. Email:
[cskh@adayroi.com](mailto:cskh@adayroi.com).
Mã số doanh nghiệp: 0104918404 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hà Nội cấp lần đầu ngày 20/09/2010. Đăng ký thay đổi lần thứ 30 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hồ Chí Minh ngày 15/01/2016. Đăng ký thay đổi lần thứ 31 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hồ Chí Minh ngày 28/09/2016.

Cache-Control: private


text:
Chúng tôi không thể tải mã xác nhận yêu cầu kiểm tra để hoàn tất đơn này.Nhấp vào đây để tải lại mã xác nhận.
Chúng tôi không thể tải mã xác nhận yêu cầu kiểm tra để hoàn tất đơn này.Nhấp vào đây để tải lại mã xác nhận.
Chúng tôi sẽ tạo tài khoản Agoda và liên kết nó với tài khoản Facebook của bạn. Sau khi tài khoản được tạo, bạn sẽ có thể đăng nhập bằng Facebook hoặc bằng mật khẩu Agoda của bạn.
Địa chỉ email:
Nhập địa chỉ email của bạn và chúng tôi sẽ gởi cho bạn đường dẫn để tạo mật khẩu mới
Chúng tôi không thể tải mã xác nhận yêu cầu kiểm tra để hoàn tất đơn này.Nhấp vào đây để tải lại mã xác nhận.
Chúng tôi không thể tải mã xác nhận yêu cầu kiểm tra để hoàn tất đơn này.Nhấp vào đây để tải lại mã xác nhận.

markdown:
Chúng tôi không thể tải mã xác nhận yêu cầu kiểm tra để hoàn tất đơn này.
Chúng tôi không thể tải mã xác nhận yêu cầu kiểm tra để hoàn tất đơn này.
Chúng tôi sẽ tạo tài khoản Agoda và liên kết nó với tài khoản Facebook của bạn. Sau khi tài khoản được tạo, bạn sẽ có thể đăng nhập bằng Facebook hoặc bằng mật khẩu Agoda của bạn.
Địa chỉ email:
Nhập địa chỉ email của bạn và chúng tôi sẽ gởi cho bạn đường dẫn để tạo mật khẩu mới
Chúng tôi không thể tải mã xác nhận yêu cầu kiểm tra để hoàn tất đơn này.
Chúng tôi không thể tải mã xác nhận yêu cầu kiểm tra để hoàn tất đơn này.

Access-Control-Allow-Methods: GET,POST

Access-Control-Allow-Credentials: true

X-Origin: ashburn

Access-Control-Allow-Headers: Content-Type

Vary: User-Agent, Accept-Encoding


text: Làm đồng phục lớp đẹp, thiết kế theo yêu cầu tại Ishine Đồng phục ishine.vn chuyên nhận sản xuất cung ứng các mặt hàng Áo đồng phục đẹp,với các sản phẩm đồng phục nhận được sự quan tâm đánh giá cao từ phía quý khách hàng như: Đồng phục lớp đẹp,đồng phục sự kiện,đồng phục công ty,đồng phục trường và các sản phẩm áo phông thời trang. Trải qua 5 năm phát triển ishine.vn đã không ngừng cố gắng phát triển cải tiến công nghệ nâng cao chất lượng ,giảm thiểu chi phí phát sinh là một đơn vị uy tín hàng đầu trong ngành sản xuất đồng phục. Với niềm tự hào và trách nhiệm của nhà sản xuất và cung cấp sản phẩm Ao dong phuc dep giành cho học sinh, sinh viên trên toàn quốc, chúng tôi cam kết mang đến những sản phẩm đẹp về thiết kế, nổi bật về chất lượng giành cho quý khách hàng, đảm bảo sự hài lòng nhất về chất lượng cùng dịch vụ khi đặt áo lớp. Với đội ngũ nhân viên thiết kế trẻ trung, chuyên nghiệp, năng động và sáng tạo sẽ mang đến cho bạn những sản phẩm Áo đồng phục đẹp ấn tượng, những mẫu đồng phục đẹp dễ thương được thiết kế theo những xu hướng hot nhất. Đón xuân 2015 đồng phục ishine.vn cho ra mắt hàng loạt mẫu thiết kế mới ,đa phong cách ,có tính thẩm mỹ chuyên biệt cao.ishine.vn với mong muốn tạo ra những sản phẩm Dong phuc lop dep độc đẹp những vẫn giữ nét đơn giản trong sáng tuổi học trò. Chi tiết các bạn có thể tham khảo những mẫu đồng phục lớp mới tại link: Áo đồng phục Khi đặt đồng phục lớp tại ishine.vn các bạn sẽ đươc hỗ trợ thiết kế hoàn toàn miễn phí giành cho quý khách hàng. Hệ thống sản xuất trực tiếp mang đến cho bạn những sản phẩm áo đồng phục lớp giá rẻ nhất. Cung cấp các sản phẩm dong phuc mua dong và mùa hè. Mọi thông tin chi tiết tư vấn xin vui lòng liên hệ: Đồng phục Ishine – Lô N4-2, Khu đô thị Sống Hoàng, Hoàng Mai, Hà Nội. Hotline: 0973.870.337 – 01.287.288.289

Cache-control: private, max-age=0

Set-Cookie: xf_session=63e311f0febd71900cb1913b09032d25; path=/; secure; httponly


text:
Khi đặt phòng theo đoàn với iVIVU.com, bạn sẽ có được khách sạn phù hợp nhất với giá tốt nhất mà không phải tốn thời gian tìm kiếm.
CSKH: 1900 1870
Khác: (08) 3930 8290
Từ 7h30 - 21h hằng ngày
DKKD: 0312788481, Ngày cấp: 21/05/2014, Sở kế hoạch đầu tư thành phố Hồ Chí Minh
HCM: Lầu 7, Tòa nhà Anh Đăng, 215 Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 7, Quận 3, Tp. Hồ Chí Minh
(Xem bản đồ)
HN: Lầu 9, 70-72 Bà Triệu, Quận Hoàn Kiếm, Hà Nội
(Xem bản đồ)

Server: Microsoft IIS 6.0 - Setup and config by duocnt.tech@gmail.com

Vary: Accept-Encoding

Cache-Control: private, no-cache="Set-Cookie"

Access-Control-Allow-Methods: GET, PUT, POST, DELETE, OPTIONS

X-Cache: MISS from DuocNguyen

X-Cache-Lookup: MISS from DuocNguyen:82


text:
tải ứng dụng ngay
* Giao hàng toàn quốc, lọc sản phẩm theo vị trí shop.
* Shop càng gần thì phí vận chuyển càng giảm.

Set-Cookie: search_algo=new2; expires=Mon, 24-Apr-2017 00:19:20 GMT; path=/