Các môn đại cương đại học có cần thiết cho Embedded Software nói riêng và lập trình nói chung không?

Ô trường đại học nào mà dạy cùng lúc cả toán, lí, hóa thế nhở

Trước mình cũng có thắc mắc kiểu này, không biết học để làm cái đếch gì luôn. Hahahaha
Embedded Software thì mình không có kiến thức nên chịu chết. Còn với lập trình nói chung với cái nhìn của thằng vừa mới ra trường (đồng nghĩ luôn chẳng có mấy kiến thức ) là mình thì:

• Đại số tuyến tính: ÍT NHẤT là có ma trận => Hmm, xử lý ảnh, xử lý video, xử lý audio, xử lý everything. Ma trận vô cùng quan trọng đối với computer science, và cực kì cực kì quan trọng trong machine learning.
• Cấu trúc rời rạc (toán rời rạc chứ nhỉ ) => lập trình đơn giản hàng ngày thì có mấy cái đại số bool, lí thuyết đồ thị khá hay dùng. Và bạn nên nhớ rằng tất cả các thuật toán mà người ta nghĩ ra, từ đơn giản đến phức tạp đều dựa trên các lí thuyết tập hợp, lí thuyết tính toán, v.v. Thử lên mạng, tìm 1 cái research paper nào đó về machine learning hoặc đơn giản nhất là về 1 algorithm bất kỳ, bạn sẽ thấy vô cùng nhiều mấy cái công thức tính toán tập hợp bla bla các kiểu =)))
• Xác suất thống kê: Như trên luôn vẫn được dùng bởi nhiều chuyên ngành liên quan đến phân tích và tính toán và ML vẫn là 1 ví dụ điển hình.
• Và còn nhiều môn đại cương nữa…

=> Mấy môn học này không giúp bạn có thể viết code nhanh hơn, viết code chuẩn hơn mà là để tạo ra code và design code. Tương đương như câu hỏi tại sao lại code như này ấy . Nôm na là nó sẽ được dùng trước khi mình bắt tay vào viết code: xây dựng được thuật toán và optimize.

Đại học bách khoa hcm anh :(( dăm ba môn đại cương

Mà nói chung học trên trg cũng không đến nỗi phải master mấy môn này. Học đủ biết qua môn là đc rồi, giỏi tiếp thu nhanh thì học cho hiểu thi để điểm cao. Đằng nào sau có làm mấy cái liên quan lại học lại thôi mà không lo.

@anhtu120499 Bách khoa là học chung năm đầu, năm sau mới chia ngành học đúng k nhờ

Đúng rồi anh

Bạn hãy thử đọc một cuốn sách về Machine Learning mà không có nền tảng toán rời rạc, đại số tuyến tính và xác suất thống kê, giải tích 1 và nhiều biến xem có đọc nổi không? Và 1 câu hỏi nữa: điều gì khiến bạn nghĩ rằng bạn chỉ theo embed? Bạn không thể đoán được tương lai nên đừng bỏ lỡ cơ hội tiếp thu các kiến thức bổ ích này.