Cuprins:
Video: ? Ce poti face cu Limbajul de Programare C++ ? | Invata Programare Ep. 13 2024
Opțiunile de învățare a codului nu par să se termine, iar gradele avansate apelează de obicei la un anumit grup de oameni. Deși nu este necesar să învățați să codați sau să obțineți un post de codificare, un grad avansat vă poate ajuta să vă accelerați învățarea și să vă diferențiați de ceilalți candidați. Iată cele două tipuri de programe avansate:
- Diplomă de master: Un grad tehnic care vă permite să explorați și să vă specializați într-o anumită arie de informatică, cum ar fi inteligența artificială, securitatea, sistemele de baze de date sau învățarea în mașină. Pe baza sarcinii de curs, gradul de obicei durează unu sau doi ani de instruire cu normă întreagă, în persoană pentru a finaliza. La finalizare, gradul poate fi o modalitate pentru un student care a urmărit un nontechnical major să treacă în câmp și să urmeze o lucrare de codificare. În mod alternativ, unii studenți folosesc experiența de masterat ca o modalitate de a-și evalua interesul sau de a-și îmbunătăți candidatura pentru un program de doctorat.
Un număr din ce în ce mai mare de programe de masterat online cu program part-time devin disponibile. De exemplu, Stanford și Johns Hopkins oferă atât o diplomă de masterat în informatică, concentrându-se într-unul din cele zece subiecte, ca parte dintr-un grad on-line cu frecvență part-time, care durează în medie trei până la cinci ani pentru a finaliza. În mod similar, Universitatea Northwestern oferă o diplomă de master în "Predictive Analytics", un program online part-time în date mari, care îi învață pe elevi SQL, NoSQL, Python și R.
- Diplomă de doctorat: Un program de obicei pentru persoanele interesate să efectueze cercetări pe un subiect specializat. Doctoranzii pot lua șase până la opt ani pentru a-și câștiga gradul, deci nu este cel mai potrivit mod de a învăța cum să codificați. Absolvenții de doctorat, în special cei cu teme de cercetare de vârf, se diferențiază pe piață și, în general, lucrează la cele mai dificile probleme din domeniul informaticii.
De exemplu, algoritmul Google de bază de căutare este provocator din punct de vedere tehnic într-o serie de moduri - ia cererea dvs. de căutare, o compară cu miliarde de pagini web indexate și returnează un rezultat în mai puțin de o secundă. Echipe de oameni de știință de doctorat lucrează pentru a scrie algoritmi care să prezică ceea ce veți căuta, să indexați mai multe date (cum ar fi de la rețelele sociale) și să reveniți la rezultate cu cinci până la zece milisecunde mai repede decât înainte.
Elevii care se înscriu și renunță la programele de doctorat devreme au deseori desfăs, urate cursuri pentru a obține o diplomă de masterat, de obicei fără costuri pentru student, deoarece programele de doctorat sunt de obicei finanțate de școală.
Curriculum-ul absolvent al școlii informatice pentru codificare
Curriculum-ul școlar de masterat pentru informatică constă, de obicei, în 10- 12 clase de informatică și matematică. Începeți cu câteva clase fundamentale și apoi specializați, concentrându-vă asupra unui subiect informatic specific. Curriculumul de doctorat urmărește aceeași cale, cu excepția faptului că ați terminat cursul, propuneți un subiect neexplorat înainte de a continua cercetarea, petreceți trei până la cinci ani în desfășurarea cercetărilor originale și apoi prezentați și apărați rezultatele înaintea altor profesori numiți pentru a vă evalua munca.
Acest tabel este un curriculum eșantion pentru a obține o diplomă de master în CS cu o concentrare în Machine Learning de la Universitatea Columbia. Cursurile multiple pot fi utilizate pentru a îndeplini cerințele de grad, iar cursurile oferite variază în funcție de semestru.
| Numărul cursului | Denumirea cursului | Descrierea cursului |
| W4118 | Sisteme de operare I | sincronizare |
| W4231 | Analiza algoritmilor I | Proiectarea și analiza algoritmilor eficienți, inclusiv sortarea și căutarea |
| W4705 | W4252 | Teoria învățării computaționale |
| Posibilitățile și limitările de calcul și limitări ale învățării | W4771 | Învățarea în mașini |
| Învățarea în mașină cu modele de clasificare, regresie și inferență | W4111 | Intro la baze de date |
| Înțelegerea modului de a proiecta și construi baze de date relaționale | W4246 | Algoritmi pentru știința datelor |
| Metode de organizare, sortare și căutare a datelor < Instrumente avansate de învățare automată cu Aplicații în percepția și modelarea comportamentului | E6232 | Analiza algoritmilor II |
| Curs absolvent pentru proiectarea și analiza algoritmilor de aproximare eficientă pentru probleme de optimizare | E6998 | include studiile curente despre rețelele Bayesiene, inferențele, modelele Markov și regresia. |
| Curriculumul, care în acest caz este alcătuit din zece clase, începe cu trei clase fundamentale și apoi se focalizează rapid pe o zonă de concentrare. Concentrațiile variază în funcție de programe, dar includ în general următoarele: | Securitate: | Atribuirea permisiunilor utilizatorilor și împiedicarea accesului neautorizat, cum ar fi împiedicarea utilizatorilor de a accesa detaliile cărții dvs. de credit pe un site de comerț electronic |
| Găsirea tiparelor în date și realizarea predicțiilor viitoare, cum ar fi prezicerea filmului pe care ar trebui să-l urmăriți în continuare pe baza filmelor pe care le-ați văzut și le-ați plăcut | Sisteme de rețea: | Protocoale, principii și algoritmi pentru computerele comunicarea între ele, cum ar fi configurarea rețelelor fără fir care funcționează bine pentru sute de mii de utilizatori |
Viziune pe computer:
- Duplicarea capacității ochiului uman de a procesa și analiza imagini, cum ar fi numărarea numărului de persoane care introduceți sau ieșiți dintr-un magazin bazat pe un program care analizează un flux video live Procesarea limbajului natural:
- Automatizarea analizei textului și a vorbirii, cum ar fi utilizarea comenzilor vocale pentru a converti discursul la text codare
- Elevii sunt încurajați în programele de masterat și solicită în programele de doctorat să efectueze cercetări originale.Subiectele de cercetare variază de la teoretice, cum ar fi estimarea duratei unui algoritm pentru găsirea unei soluții, pentru o modalitate practică de optimizare a unui traseu de livrare dată unui set de puncte. Uneori, această cercetare academică este comercializată pentru a crea produse și companii în valoare de sute de milioane până la miliarde de dolari. De exemplu, în 2003, cercetătorii universitari au creat un algoritm numit Farecast, care a analizat 12 000 de prețuri ale biletelor de avion. Mai târziu, ar putea analiza miliarde de prețuri de bilete în timp real și să prezică dacă prețul biletului dvs. de avion va crește, scădea sau rămâne același. Microsoft a achiziționat tehnologia pentru 100 de milioane de dolari și a încorporat-o în motorul de căutare Bing.
- Într-un alt exemplu, Shazam sa bazat pe o lucrare academică care a analizat modul de identificare a unei înregistrări audio pe baza unui eșantion scurt, de calitate scăzută, de obicei o înregistrare audio de pe un telefon mobil. Astăzi, Shazam permite unui utilizator să înregistreze un scurt fragment dintr-o melodie, să identifice titlul cântecului și oferă melodia pentru cumpărare. Compania a câștigat peste 100 milioane de dolari în finanțare pentru operațiuni și are o valoare privată de peste 1 miliard de dolari. Ambele produse s-au bazat pe lucrări de cercetare publicate care au identificat o problemă care ar putea fi abordată cu tehnologia și au prezentat o soluție tehnologică care rezolvă constrângerile existente cu o precizie ridicată.
- Cercetarea proprie nu poate conduce la crearea unei companii de miliarde de dolari, dar ar trebui să avanseze, chiar în mod incremental, o soluție pentru o problemă de informatică sau să ajute la eliminarea unei constrângeri existente.
