Ngành công nghệ: Khi nào thì nên học một ngôn ngữ mới?
Các bạn hãy xem việc mình học một ngôn ngữ mới như là việc mình đầu tư vào rổ kiến thức của mình nhé, và mình là một nhà đầu tư kiến thức nghiêm túc.
- Chuyện về người gieo mầm cho những hành trình học tập tại FUNiX
- Hướng dẫn tất cả về Công cụ PyTorch giải toán AI
- Xu hướng chọn học gia sư trực tuyến của phụ huynh Việt
- Review 5 khóa học lập trình cho người mới bắt đầu tốt nhất
- Có nên chọn khóa học lập trình online miễn phí không? Gợi ý các trang web học lập trình miễn phí
Mình thấy đây là một trong những câu hỏi mà các xTer sẽ hay thường xuyên tự hỏi chính mình. Mình đã rất bất ngờ vì theo mình câu trả lời đúng nhất của câu hỏi này lại đến từ một nguồn hoàn toàn khác, đó chính là các nguyên tắc của một nhà tư tài chính thông thái. Vì vậy, các bạn hãy xem việc mình học một ngôn ngữ mới như là việc mình đầu tư vào rổ kiến thức của mình nhé, và mình là một nhà đầu tư kiến thức nghiêm túc.
Cho nên, các nguyên tắc về đầu tư tài chính cũng sẽ tương tự như các nguyên tắc đầu tư kiến thức thôi, và sẽ bao gồm các nguyên tắc sau:
1. Nhà đầu tư nghiêm túc sẽ luôn đầu tư thường xuyên (như là một thói quen)
Vì vậy các xTer hãy luôn tò mò và tìm hiểu trước mọi thông tin trong ngành IT hiện tại. GitHub Copilot là gì mà sao rần rần dữ? Tại sao đoạn code này phải viết như vậy? Sao ai cũng mê Docker vậy?
2. Đa dạng hóa nguồn đầu tư là then chốt cho việc đầu tư lâu dài
xTer càng biết nhiều về công nghệ thì càng có giá trị. Cơ bản nhất, thì công nghệ nào mình đang sử dụng để đi làm thì mình phải biết tường tận về nó rồi. Nhưng đừng dừng lại tại đó. Ngành IT thay đổi chóng mặt mà, những hot trend, hot tech mình đang học bây giờ có thể vài tháng sau là “vô dụng” rồi. Thế nhưng càng biết nhiều style của các tech khác nhau, thì càng dễ dàng để thích nghi một tech khác khi có nhu cầu chính đáng, chẳng hạn như công ty đòi hỏi.
3. Không bao giờ bỏ tất cả trứng trong một rổ
Một nhà đầu tư thông thái luôn giữ một tỉ lệ phù hợp giữa các khoản đầu tư an toàn, đầu tư rủi ro cao và rủi ro rất cao. Hay nói một cách khác “Không bao giờ bỏ tất cả trứng trong một rổ”. Đừng quá phụ thuộc vào một tech!
4.Mua giá thấp, bán giá cao
Nhà đầu tư lúc nào cũng cố gắng mua lúc giá thấp và bán lúc giá cao để có lợi nhuận tốt nhất. Hay học một ngôn ngữ tech mới trước khi nó trở thành hot-trend cũng khó y chang như đầu tư một công ty lúc mới start-up đến khi nó thành “kỳ lân” vậy. Chẳng hạn, 10 năm trước ai mà đầu tư học Java thì khoảng thời gian này đang “hốt bạc” rồi. Cho nên ai mà biết được, hãy cứ theo linh cảm và kiến thức của mình.
5. Nhà đầu tư sẽ luôn thường xuyên kiểm tra và điều chỉnh lại danh mục đầu tư của mình
Như đã nói, ngành IT thay đổi nhanh chóng. Những hot-trend tech của tháng trước thì đến bây giờ có thể nó đã “nguội lạnh cóng” rồi. Hoặc chắc mình phải xem lại tech này thôi, ngày xưa đi học ghét tech này cả ra nhưng sao mấy hôm nay tuyển lương cao thế.
Và trong tất cả nguyên tắc trên, thì nguyên tắc quan trọng nhất vẫn sẽ là: Nhà đầu tư nghiêm túc sẽ luôn đầu tư thường xuyên (như là một thói quen).
Happly learning!
Vũ Thế Anh
Học viên FUNiX
- Sinh viên FUNiX bảo vệ đồ án trực tuyến giữa tâm dịch Covid
- xTer học FUNiX trong 16 tháng nói gì về Lễ bảo vệ đồ án trực tuyến?
ĐĂNG KÝ TƯ VẤN HỌC LẬP TRÌNH TẠI FUNiX
Bài liên quan
Đo hiệu quả AI Agent: KPI nào phản ánh đúng giá trị?
Đo hiệu quả AI Agent bằng cách kết hợp chất lượng, tỷ lệ hoàn thành, thời gian, chi phí, lỗi và chuyển người. Chọn KPI theo nhiệm vụ, định nghĩa mẫu số và tiêu chí trước khi thử. So sánh...
Dùng AI phân tích phản hồi khách hàng: từ dữ liệu thô đến insight
AI có thể làm sạch, phân loại, tóm tắt phản hồi khách hàng để tìm chủ đề cần xem xét. Giữ bằng chứng truy xuất, kiểm tra kết quả trên mẫu con người xác nhận và bảo vệ dữ liệu...
AI Agent cho mua hàng: tự động hóa nhưng không mất kiểm soát
AI Agent cho mua hàng hỗ trợ tiếp nhận yêu cầu, chuẩn hóa thông số và so sánh báo giá từ nguồn được phép. Agent đánh dấu dữ liệu thiếu; người mua xác minh điều kiện. Người có thẩm quyền...
AI Backend là gì? Thành phần phía sau một ứng dụng AI
AI backend nhận yêu cầu, xác thực, chuẩn bị dữ liệu, gọi model/công cụ, kiểm tra kết quả và trả phản hồi. Tùy sản phẩm, nó có thể gồm API, orchestration, dữ liệu, gateway, guardrail và monitoring. Chọn các lớp...
GitHub cho người học công nghệ: xây hồ sơ dự án như thế nào?
GitHub portfolio nên cho thấy bạn giải quyết vấn đề gì, phần nào do bạn làm và cách chạy/kiểm tra. Chọn vài dự án tốt, viết README có mục tiêu, demo, hướng dẫn chạy và test; giữ commit có ý...
Triển khai ứng dụng vibe coding: checklist trước khi public
Trước khi public ứng dụng vibe coding, kiểm tra secrets, dependency, xác thực, test, domain/HTTPS, log, backup và rollback. Thử staging bằng dữ liệu phù hợp, rà quyền tích hợp rồi phát hành từng bước. “Chạy được trên máy tôi”...
AI Governance là gì? Khung quản trị AI cho doanh nghiệp mới bắt đầu
AI Governance phân công trách nhiệm và kiểm soát AI từ lúc chọn use case đến khi ngừng dùng. Doanh nghiệp mới nên lập danh mục, phân mức rủi ro, quy định dữ liệu/quyền, kiểm thử, giám sát và báo...
Mô hình AI mã nguồn mở hay API: chọn cách nào cho ứng dụng?
API hosted gửi yêu cầu tới mô hình do nhà cung cấp vận hành; tự host chạy bộ trọng số trong hạ tầng tổ chức kiểm soát. API thường giúp thử nhanh, còn self-host tăng quyền kiểm soát khi đội...
Đăng ký nhận bản tin
×
×
Bình luận (0
)