Chuyển đến nội dung chính

TÔI ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG CNTT NĂM 2025 CHO BẠN

  TÔI ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG CNTT NĂM 2025 Cũng như năm 2024, thị trường ngành CNTT trong năm 2025 không có quá nhiều khởi sắc. Tuy nhiên, mình sẽ phân tích một số điểm lưu ý để các bạn nắm bắt được thị trường, đặc biệt đối với các bạn sinh viên đang chuẩn bị ra trường có cơ hội tốt hơn.  Trước khi đi vào bài đọc, các bạn có thể tham khảo hai bài trước để nắm rõ thị trường trong những năm gần đây như thế nào nhé: Bài viết 1: Vì sao xuất hiện tình trạng layoff trong ngành CNTT? Bài viết 2: TÔI DÀNH 3 NGÀY ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG CNTT CUỐI NĂM 2024 CHO BẠN. Mở đầu bài viết, ta cùng tìm hiểu về trending trên TrueUP xem như thế nào nhé (Nhắc lại cho các bạn thì TrueUp crawl các data từ các bài tuyển dụng của các tập đoàn công nghệ lớn) Như các bạn thấy thì sau đợt layoff vào năm 2023, xu hướng tuyển dụng đang dần phục hồi, tuy nhiên vẫn không quá lớn. Theo dữ liệu của Gartner, vốn đầu tư vào ngành IT sẽ tăng 57.4 tỷ đô, tương ứng 9.3% tăng trưởng so với cùng kỳ năm 2024.  Về nguyên ...

Đôi lời tâm sự trong quá trình học



Chào các bạn. Bài viết ngày hôm nay không tìm hiểu gì mới, mà là một chút lời tâm sự của mình sau khoảng thời gian học tập. Mình biết sẽ hơi nhàm chán, nhưng nếu bạn nào vẫn đọc tiếp thì mình rất vui, cảm ơn nhé!
Đầu tiên là cách học. Mình là một người thích học những cái cơ bản trước rồi mới tiến sâu vào nâng cao. Nhưng mình nhận ra rằng việc học kiểu này đòi hỏi phải tốn thời gian rất nhiều từ ban đầu. Từ đó, trong mình suy nghĩ 2 hướng học: “Học kỹ” và “Học sơ”. Học kỹ có thuận lợi là đi đường dài rất tốt, cụ thể là ban đầu bạn sẽ đi rất, rất chậm, sau đó khi bạn đã vững rồi, bạn sẽ chạy rất nhanh. Còn học sơ thì ngược lại, ban đầu bạn chạy nhanh, nhưng chân của bạn rất yếu, bạn sẽ vấp rất nhiều. Nghe thì có vẻ rằng học kỹ sẽ tốt hơn đúng không? Nhưng bạn cũng sẽ đánh đổi thời gian để bạn xây dựng được nền tảng. Chúng ta học vẫn luôn hướng đến việc học kỹ, nhưng với mình, phải có chừng mực ở một mức độ nào đó, tùy vào quãng đường chúng ta đi. Ví dụ bản thân mình, khi mình dành 2 3 ngày để học các môn học như Mạng máy tính, Hệ điều hành nâng cao, bản thân mình cố gắng hiểu những cái có thể hiểu, những cái mơ hồ có thể tạm quy định nó là một điều hiển nhiên. Mình không có đủ thời gian, và tạm thời bản thân mình cũng chưa cảm thấy cần thiết để đi lâu dài với nó. Còn với tiếng Anh, ngoài việc đọc hiểu, mình vẫn có định hướng sẽ giao tiếp với bạn bè quốc tế, nên mình chú trọng rất kỹ phần phát âm. Khẩu hình miệng như thế nào, âm phát ra làm sao, là nền tảng cho việc bắt được các từ khi nghe, cũng như cách phát âm khi nói.
Điều thứ hai là tốc độ phát triển. Trong lúc chơi game, mình có để ý rằng có một số bạn mới chơi có tốc độ tăng sức mạnh khá khủng khiếp. Mình để ý cách những bạn ấy chơi, thì nhận thấy rằng họ né tránh những sai lầm mà người chơi trước gặp phải, học hỏi những kinh nghiệm mà người chơi trước để lại. Vào lúc đó, mình nhận ra rằng việc tránh những sai lầm và học hỏi kinh nghiệm của những người đi trước là cách giúp mình đi nhanh hơn. Và thế là mình đặt ra câu hỏi: Thế thì sai lầm lớn nhất mà lứa tuổi sinh viên này dễ mắc phải là gì? Mình đã từng xem một số video clip nói về điều này, và điểm chung của nó là một thứ: Thời gian. Bản thân mình cũng lãng phí khá nhiều thời gian, đã cố gắng tự nhủ bản thân nhưng chứng nào tật nấy. Mình cũng đặt ra một số câu hỏi: Tại sao con người thường thích chơi hơn thích học? Nhàm chán? Vậy tại sao có một số người có khả năng làm việc nhàm chán như một thói quen? Chúng ta có cách nào biến sự nhàm chán ấy thành niềm vui lớn hơn việc chơi được không? Rất nhiều câu hỏi trong đầu mình hiện lên, và tất nhiên mình vẫn chưa thể giải quyết được, nên mình chỉ có thể đơn giản là nhắc nhở bản thân mình thường xuyên hơn mỗi khi mình ham chơi. Dẫu sao cũng là con người mà, đâu phải robot đâu mà không thấy lười, nhể!
Bài viết này cũng là một minh chứng cho việc hôm nay mình lười :D, và một phần mình muốn bày tỏ những gì mình đang suy nghĩ cho những người đang đọc bài viết này của mình (nghĩ nhiều quá nên xả ra bớt thui hehe). Cảm ơn các bạn nhé.


Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

TÔI ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG CNTT NĂM 2025 CHO BẠN

  TÔI ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG CNTT NĂM 2025 Cũng như năm 2024, thị trường ngành CNTT trong năm 2025 không có quá nhiều khởi sắc. Tuy nhiên, mình sẽ phân tích một số điểm lưu ý để các bạn nắm bắt được thị trường, đặc biệt đối với các bạn sinh viên đang chuẩn bị ra trường có cơ hội tốt hơn.  Trước khi đi vào bài đọc, các bạn có thể tham khảo hai bài trước để nắm rõ thị trường trong những năm gần đây như thế nào nhé: Bài viết 1: Vì sao xuất hiện tình trạng layoff trong ngành CNTT? Bài viết 2: TÔI DÀNH 3 NGÀY ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG CNTT CUỐI NĂM 2024 CHO BẠN. Mở đầu bài viết, ta cùng tìm hiểu về trending trên TrueUP xem như thế nào nhé (Nhắc lại cho các bạn thì TrueUp crawl các data từ các bài tuyển dụng của các tập đoàn công nghệ lớn) Như các bạn thấy thì sau đợt layoff vào năm 2023, xu hướng tuyển dụng đang dần phục hồi, tuy nhiên vẫn không quá lớn. Theo dữ liệu của Gartner, vốn đầu tư vào ngành IT sẽ tăng 57.4 tỷ đô, tương ứng 9.3% tăng trưởng so với cùng kỳ năm 2024.  Về nguyên ...

TÔI DÀNH 3 NGÀY ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG CNTT CUỐI NĂM 2024 CHO BẠN.

  TÔI DÀNH 3 NGÀY ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG CNTT CUỐI NĂM 2024 CHO BẠN.   CNTT là một ngành được xem là “xu thế” trong thời đại hiện nay, với lượng nhu cầu công việc nhiều cũng như mức lương trung bình cao hơn so với các ngành khác. Tuy nhiên trong những năm trở lại đây, ngành đang có nhiều dấu hiệu tụt dốc, tiêu biểu như làn sóng layoff (sa thải) trong năm 2023 cực lớn. Chúng ta cùng đánh giá thị trường hiện nay để đưa ra hướng đi phù hợp nhé.

GIẢI THÍCH MỘT SỐ DẠNG BIG O: O(LOGN)

GIẢI THÍCH MỘT SỐ DẠNG BIG O: O(LOGN) Đây là một độ phức tạp điển hình, có rất nhiều trong các dạng cấu trúc dữ liệu và giải thuật cơ bản. Nắm được cách tính độ phức tạp O(logn) của các thuật toán sẽ giúp bạn tự tin hơn được 50% trong hầu hết các dạng big O. Trước khi bắt đầu bài viết, mình muốn các bạn cần tìm hiểu qua về hai bài viết cũ của mình về Big O là gì và cách tính độ phức tạp của Big O cho hàm đệ quy. Bạn tham khảo qua hai bài viết sau: