27/08/2024
315 lượt đọc
Một trong những câu hỏi thường gặp từ các bạn là “làm thế nào để bắt đầu học kỹ năng lập trình hoặc học một ngôn ngữ lập trình?”. Dưới đây là một số định hướng và tài liệu tham khảo nhằm hỗ trợ bạn trong việc tiếp cận với ngôn ngữ lập trình.
Câu trả lời không nằm ở việc bạn nên chọn học ngôn ngữ lập trình nào, mà là cách bạn học lập trình. Yếu tố quan trọng nhất khi học lập trình chính là phát triển tư duy lập trình. Cũng giống như các khía cạnh tư duy khác, tư duy lập trình cần có thời gian để rèn luyện. Tuy nhiên, một số ngôn ngữ lập trình có thể giúp bạn phát triển tư duy lập trình hiệu quả hơn so với những ngôn ngữ khác.
Theo nghiên cứu và khảo sát, ngôn ngữ lập trình dễ tiếp cận nhất cho người mới bắt đầu và thường được sử dụng rộng rãi trong các khóa học cơ bản là Python, nhờ vào sự tương đồng của nó với ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh. Một số khái niệm và tư duy lập trình lại được diễn đạt rõ ràng hơn qua các ngôn ngữ như C hoặc C++. Nhiều khóa học lập trình tại các trường đại học vẫn lựa chọn C và C++ làm ngôn ngữ giảng dạy cho các lớp cơ bản. Một ví dụ là lớp CS50 của Đại học Harvard.
Để tiện lợi, bạn nên theo học ngôn ngữ lập trình mà khóa học bạn chọn đang sử dụng.
Có nhiều con đường để bạn lựa chọn khi bắt đầu học lập trình. Bạn có thể theo học chính quy trong ngành Khoa học máy tính tại các trường đại học hoặc trường nghề, tham gia các khóa học tại các trung tâm đào tạo ngoài giờ, hoặc tự học qua các khóa học trực tuyến và tài liệu tự do. Mỗi con đường có những ưu và nhược điểm riêng, và tùy vào điều kiện cá nhân mà bạn nên chọn phương pháp phù hợp.
Đây là con đường truyền thống và mang lại nền tảng kiến thức vững chắc nhất. Theo học chính quy ở các trường đại học hoặc trường nghề giúp bạn không chỉ học được các kiến thức lý thuyết cơ bản mà còn có cơ hội tham gia các dự án thực tế, làm quen với môi trường học thuật chuyên nghiệp và xây dựng mạng lưới quan hệ trong ngành. Tuy nhiên, con đường này đòi hỏi sự cam kết lâu dài về thời gian, thường kéo dài từ 3 đến 4 năm, và có thể đòi hỏi mức chi phí đáng kể. Đây có thể không phải là lựa chọn tối ưu cho những người đã có công việc hoặc đã học xong một ngành khác không liên quan đến Khoa học máy tính.
Nếu bạn đang đi làm hoặc có quỹ thời gian hạn chế, các khóa học ngắn hạn tại các trung tâm đào tạo ngoài giờ là một lựa chọn phù hợp. Những khóa học này thường kéo dài từ 3 đến 6 tháng và diễn ra ngoài giờ làm việc, giúp bạn có thể cân bằng giữa việc học và công việc hiện tại. Một trong những lợi thế của các khóa học offline này là sự tương tác trực tiếp với giảng viên, giúp bạn giải đáp thắc mắc kịp thời và hiểu sâu hơn về các vấn đề phức tạp. Ngoài ra, việc học cùng một nhóm bạn cùng lớp cũng tạo cơ hội để xây dựng một cộng đồng hỗ trợ lẫn nhau trong quá trình học tập.
Tự học qua các khóa học trực tuyến là một lựa chọn ngày càng phổ biến, đặc biệt với một vài khóa học nổi bật mà người mới bắt đầu có thể hướng tới là những nền tảng giúp học code trực tiếp trên trình duyệt như là Codecademy và CodeSchool; những cộng đồng học trực tuyến hoặc những chợ bán khóa học trực tuyến như là Skillshare và Udemy; và những nền tảng cung cấp những khóa học chính quy trực tuyến như là Coursera, edX, và Udacity. Mỗi nền tảng có thế mạnh và hạn chế khác nhau cho việc học lập trình.
Trên thế giới có nhiều nền tảng học lập trình khác nhau, trong đó Codecademy và CodeSchool là hai cái tên nổi bật và được nhiều người biết đến. Cả hai nền tảng này đều cung cấp đa dạng khóa học cho mọi trình độ, từ cơ bản đến nâng cao, với nhiều ngôn ngữ lập trình như Python và Java.
Điểm mạnh của các nền tảng này là cho phép người học trải nghiệm và sử dụng ngôn ngữ lập trình trực tiếp trên trình duyệt mà không cần phải cài đặt hay cấu hình ngôn ngữ cùng các công cụ lập trình trên máy tính cá nhân. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho người mới bắt đầu trong việc làm quen với lập trình. Tuy nhiên, phương pháp học này có thể không cung cấp cái nhìn đầy đủ về cách một ngôn ngữ hoạt động thực tế trong hệ thống máy tính. Khi phát triển chương trình trên một hệ thống thực tế, người học có thể cần phải tìm hiểu thêm về quy trình phát triển phần mềm và cấu trúc hệ thống máy tính.
Ngoài các nền tảng học trực tuyến miễn phí, còn có những nền tảng bán khóa học và cộng đồng học tập trực tuyến như Udemy và Skillshare. Tại đây, người học có thể tìm thấy nhiều khóa học liên quan đến lập trình như Python, Java, và nhiều hơn nữa. Những khóa học này được tạo ra bởi các nhà sáng tạo nội dung độc lập trên các nền tảng đó. Sự đa dạng trong các khóa học sẽ giúp người học tìm được hướng tiếp cận và nội dung phù hợp với nhu cầu cá nhân. Tuy nhiên, với số lượng khóa học phong phú và phần lớn không miễn phí, người học có thể gặp khó khăn trong việc lựa chọn khóa học thích hợp với yêu cầu của mình.
Nền tảng cung cấp khóa học chính quy trực tuyến. Đây là những nền tảng khóa học mở trực tuyến lớn (MOOCs –Massive Open Online Courses) đầu tiên, được ra đời vào những năm 2011 và 2012 bởi những giáo sư ở Đại học Stanford (Coursera, Udacity), Đại học Harvard và MIT (edX).
Những nền tảng này cung cấp những khóa học từ chương trình chính quy của các trường đại học hàng đầu trên thế giới. Những khóa học này có thể xem là một lựa chọn thay thế cho những lớp học trực tiếp truyền thống ở trường đại học. Dần dần, những nền tảng này đã cấu trúc chương trình của họ để phù hợp hơn với người học trực tuyến.
Chẳng hạn, một khóa học dài vài tháng (thường là từ 03 đến 04 tháng) có thể được chia thành nhiều khóa học ngắn hạn kéo dài một tháng, giúp người học dễ dàng theo dõi và tiếp thu hơn. Đây là một phương pháp gần gũi nhất với các lớp học trực tiếp tại trường đại học, và người học có thể kỳ vọng tiếp thu kiến thức lập trình từ cơ bản đến nâng cao qua nhiều ngôn ngữ khác nhau. Tuy nhiên, đối với những người không yêu thích phương pháp học truyền thống, việc theo kịp các khóa học này có thể gặp khó khăn và đôi khi cảm thấy nhàm chán.
Tóm lại, dù học trực tiếp hay trực tuyến, người học cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa nhu cầu cá nhân và công sức (thời gian và chi phí) mà họ có thể đầu tư để chọn cho mình giải pháp phù hợp. Đặt ra mục tiêu rõ ràng, ví dụ như việc lập trình một chương trình Python nhỏ trong vòng 6 tháng trong khi vẫn làm việc, sẽ giúp người học có định hướng và động lực trên con đường học lập trình.
Đây cũng chính là câu hỏi mà các thành viên QM Capital đặt ra khi vừa thành lập. Mục tiêu chính của chúng tôi là hỗ trợ nhà đầu tư không có kiến thức về lập trình nhưng vẫn có thể xây dựng và kiểm thử chiến lược giao dịch thuật toán. Bạn hoàn toàn có thể sử dụng nền tảng tại QMTrade.vn
Dưới đây là ví dụ về tạo chiến lược giao dịch thuật toán phái sinh và cài đặt nhận tín hiệu giao dịch tự động
Xây dựng và tạo chiến lược giao dịch
Kết quả chiến lược giao dịch
Cài đặt nhận tín hiệu tự động thông qua nền tảng Telegram
📌 Hãy xây dựng và kiểm thử chiến lược giao dịch của bạn trên nền tảng QMTrade trước khi sử dụng tiền thật để tránh những rủi ro không đáng có.
TRẢI NGHIỆM TÍNH NĂNG TẠI: QMTRADE
0 / 5
Việc giá cổ phiếu giảm mạnh luôn là một nỗi ám ảnh lớn đối với các nhà đầu tư. Vì vậy, họ thường tìm đến các công cụ để đo lường mức độ rủi ro khi thị trường đi xuống. Hãy cùng QM Capital khám phá chi tiết về chỉ số Ulcer Index - một trong những công cụ được nhiều nhà đầu tư ưa chuộng hiện nay qua bài viết dưới đây nhé!
Thị trường chứng khoán phái sinh là đòi hỏi với độ chính xác và thời điểm quyết định rất nhiều đến thành công trong giao dịch. Những nhà giao dịch thông minh luôn tìm kiếm các chỉ báo quá mua và quá bán để có được lợi thế. Các chỉ báo này đóng vai trò quan trọng trong phân tích kỹ thuật, giống như ngọn đèn chỉ dẫn, giúp nhà giao dịch biết khi nào nên vào hoặc thoát khỏi giao dịch một cách chính xác. Việc tìm ra những chỉ báo hiệu quả không chỉ là nhận biết xu hướng, mà còn là hiểu khi nào sức mạnh của hợp đồng phái sinh đã đạt tới giới hạn.
Chỉ báo STOCHASTIC là một trong những chỉ báo giao dịch phổ biến nhất. Trong bài viết này, QM Capital sẽ giúp bạn hiểu đúng về chỉ báo STOCHASTIC và chỉ cho bạn biết chỉ báo này có tác dụng gì và cách bạn có thể sử dụng nó trong giao dịch của mình.
Chỉ báo QQE (Quantitative Qualitative Estimation) là một chỉ báo được phát triển dựa trên chỉ báo Relative Strength Index (RSI) của Wilder.
PVI là một chỉ báo được sử dụng trong phân tích kỹ thuật, cung cấp tín hiệu về sự thay đổi giá dựa trên sự gia tăng tích cực về khối lượng giao dịch
Normalized Average True Range (NATR) là một chỉ báo kỹ thuật trong phân tích kỹ thuật dùng để chuẩn hóa giá trị trung bình của Average True Range (ATR). ATR là một chỉ báo phân tích biến động giá và NATR biểu diễn biểu đồ ATR theo một tỷ lệ phần trăm so với giá đóng cửa (close price).
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!
