30/09/2018, 20:34

để trở thành lập trình viên giỏi cần học tốt những môn gì

em không biết để trở thành lập trình viên giỏi có nhất thiết phải giỏi môn vật lý và môn toán không ?

Nguyễn Trọng Phương viết 22:39 ngày 30/09/2018

Theo mình biết thì giỏi lập trình thì phải giỏi về cách nhìn nhận vấn đề và giải quyết vấn đề

Cao Van Thanh Cgdt viết 22:50 ngày 30/09/2018

Giỏi ở môn đam mê, ham tìm hiểu và thực hành. Tất cả những môn khác đều là phụ, không giỏi thì có thể cần cù để học bù hoặc tìm cách thay thế. Còn 3 môn trên nếu có một cái dở dở ương ương thì có vẻ IT không phải ngành phù hợp với ta nữa

Vô Thin viết 22:40 ngày 30/09/2018

Đầu tiên là đánh máy được tối thiểu 45 từ/ phút với 10 ngón, đặc biệt là những phím ký tự, dấu. Vì đôi lúc trong lúc lập trình một cái gì đó loé lên thoáng qua, bạn không kịp chuyển tải nó qua bàn phím -> màn hình bạn sẽ mất rất nhiều thời gian để ý tưởng đó quay trở lại.

Tobi the Terrible viết 22:45 ngày 30/09/2018

Nếu phải làm việc trong dự án chuyên về một lĩnh vực nào đó, thì tốt nhất là nên biết một ít về nó. Ví dụ như lập trình phần mềm tính toán quỹ đạo máy bay, nếu như nắm rõ kiến thức vật lý, bạn sẽ đọc hiểu yêu cầu tốt hơn

Vật lý thì mình thấy bên điện tử dùng nhiều hơn. Giỏi toán theo mình khá quan trọng ví toán giúp rèn luyện tư duy, hơn nữa một số phương pháp giải quyết vấn đề trong toán cũng được ứng dụng trong lập trình (vd: truy hồi, đệ quy…). Bạn không cần phải giỏi như học sinh trường chuyên, chỉ cần ở mức đọc hiểu khái niệm, phương pháp và ứng dụng thực tế. Tốt nhất là nên tập viết vài phần mềm nhỏ nhỏ để hiểu các phương pháp (vd giải hệ phương trình bậc n)
Một số chuyên ngành như machine learning hay data mining cũng đòi hỏi bạn phải nắm rõ kiến thức toán. Các chuyên ngành này ở VN hiện nay rất ít việc, cơ mà nếu có thì lương khá cao

Dưới đây là 1 số ví dụ mình biết về các môn học trong trường và ứng dụng:
Lý thuyết tập hợp: database, computer graphics
Đại số tuyến tính: machine learning, xử lý ảnh…
Xác suất thống kê: machine learning, phân tích & dự đoán
Giải tích: tính xác suất, phân tích & dự đoán

Bài liên quan
0