Продвинутые программы степеней для кодирования

Продвинутые программы степеней для кодирования - манекены

Варианты обучения методу никогда не заканчиваются, а продвинутые степени обычно обращаются к определенной группе людей. Несмотря на то, что вы не нуждаетесь ни в обучении кодированию, ни в получении задания на кодирование, продвинутая степень может помочь ускорить ваше обучение и отличить вас от других кандидатов на работу. Вот два типа программ повышения квалификации:

  • Степень магистра: Техническая степень, которая позволяет вам изучать и специализироваться в определенной области информатики, такой как искусственный интеллект, безопасность, системы баз данных или машинное обучение. Основываясь на нагрузке на курс, степень обычно занимает один или два года полной, индивидуальной инструкции для завершения. По завершении степень может быть способом для ученика, который преследовал нетехнический майор, чтобы перейти на поле и продолжить работу по кодированию. В качестве альтернативы, некоторые студенты используют магистерский опыт как способ оценить свою заинтересованность или улучшить свою кандидатуру для программы PhD.

В настоящее время становится все больше и больше программ неполной онлайн-магистратуры. Например, Стэнфорд и Джонс Хопкинс предлагают магистерскую степень в области компьютерных наук с концентрацией в одной из десяти тем в рамках онлайн-степени неполной занятости, которая длится в среднем от трех до пяти лет. Аналогичным образом, Northwestern University предлагает степень магистра в Predictive Analytics, онлайн-программу неполного рабочего дня в больших данных, которая учит студентов SQL, NoSQL, Python и R.

  • Докторантура: Программа, как правило, для людей, заинтересованных в проведении исследований по специализированной теме. Кандидаты PhD могут занять от шести до восьми лет, чтобы получить степень, поэтому это не самый своевременный способ узнать, как кодировать. Выпускники PhD, особенно те, которые имеют передовые темы исследований, дифференцируются на рынке и в основном работают над самыми сложными проблемами в информатике.

Например, основной алгоритм поиска Google является технически сложным по нескольким причинам: он принимает ваш запрос поиска, сравнивает его с миллиардами индексированных веб-страниц и возвращает результат менее чем за секунду. Команды ученых-программистов работают над написанием алгоритмов, которые предсказывают, что вы собираетесь искать, индексировать больше данных (например, из социальных сетей) и возвращать результаты вам на пять-десять миллисекунд быстрее, чем раньше.

Студенты, которые зачисляются и уходят из программ PhD на ранних этапах, часто выполняли достаточную курсовую работу, чтобы получить степень магистра, как правило, бесплатно для ученика, потому что программы PhD обычно финансируются школой.

Учебная программа для школьников по компьютерным наукам для кодирования

Учебная программа магистратуры для компьютерных наук обычно состоит из 10-12 классов информатики и математики. Вы начинаете с нескольких базовых классов, а затем специализируетесь, сосредотачиваясь на конкретной теме компьютерной науки. Учебная программа PhD проходит по тому же пути, кроме как после завершения курсовой работы, вы предлагаете ранее неисследованную тему для дальнейших исследований, проводите три-пять лет, проводя оригинальные исследования, а затем представляете и защищаете свои результаты перед тем, как другие профессора назначают для оценки вашей работы.

Эта таблица представляет собой образец учебной программы для получения степени магистра в области CS с концентрацией в Machine Learning от Columbia University. Для удовлетворения требований степени можно использовать несколько курсов, а предлагаемые курсы варьируются в зависимости от семестра.

Университет Колумбийского университета в области компьютерных наук
Номер курса Название курса Описание курса
W4118 Операционные системы I Разработка и внедрение операционных систем, включая такие темы, как управление процессами и синхронизация
W4231 Анализ алгоритмов I Разработка и анализ эффективных алгоритмов, включая сортировку и поиск
W4705 Обработка естественного языка Извлечение естественного языка, обобщение и анализ эмоциональной речи < W4252
Теория вычислительного обучения Вычислительные и статистические возможности и ограничения обучения W4771
Машинное обучение Машинное обучение с использованием моделей классификации, регрессии и вывода W4111
Введение для баз данных Понимание того, как создавать и создавать реляционные базы данных W4246
Алгоритмы для науки о данных Способы организации, сортировки и поиска данных W4772
Расширенное машинное обучение Расширенные средства машинного обучения с приложения в моделировании восприятия и поведения E6232
Анализ алгоритмов II Выпускной курс по разработке и анализу эффективных алгоритмов аппроксимации для задач оптимизации E6998
Расширенная тема в машинном обучении Курс для выпускников охватывает текущие исследования байесовских сетей, вывод, марковские модели и регрессию Учебный план, который в этом случае состоит из десяти классов, начинается с трех основных классов, а затем быстро фокусируется на области концентрации. Концентрации варьируются в разных программах, но обычно включают следующее:

Безопасность:

  • Назначение прав пользователей и предотвращение несанкционированного доступа, например, предотвращение доступа пользователей к сведениям вашей кредитной карты на сайте электронной торговли Обучение машинам: < Нахождение шаблонов в данных и прогнозирование будущих прогнозов, например прогнозирование того, какой фильм вы должны смотреть дальше, на основе фильмов, которые вы уже видели и которые понравились
  • Сетевые системы: Протоколы, принципы и алгоритмы для того, как компьютеры взаимодействовать друг с другом, например, настраивать беспроводные сети, которые хорошо работают для сотен тысяч пользователей.
  • Компьютерное зрение: Дублирование способности человеческого глаза обрабатывать и анализировать изображения, например, подсчитывать количество людей, которые введите или выйдите из магазина на основе программы, анализирующей живую видеопотоку
  • Обработка естественного языка: Автоматизация анализа текста и речи, например, использование голосовых команд для преобразования речи в текст
  • Выполнение исследований в кодирование Студенты поощряются в магистерских программах и требуются в PhD программах для проведения оригинальных исследований.Темы исследований варьируются от теоретических, таких как оценка того, как долго будет выполняться алгоритм для поиска решения, до практической, такой оптимизации маршрута доставки с учетом множества точек.

Иногда это академическое исследование коммерциализируется для создания продуктов и компаний стоимостью от сотен миллионов до миллиардов долларов. Например, в 2003 году университетские исследователи создали алгоритм под названием Farecast, который проанализировал 12 000 цен на авиабилеты. Позже он смог проанализировать миллиарды цен на билеты в реальном времени и предсказать, будет ли цена вашего авиабилета увеличиваться, уменьшаться или оставаться неизменной. Microsoft приобрела технологию за 100 миллионов долларов и включила ее в свою поисковую систему Bing.

В другом примере Shazam был основан на учебном документе, в котором анализировалось, как идентифицировать аудиозапись на основе короткой, некачественной выборки, как правило, аудиозапись с мобильного телефона. Сегодня Shazam позволяет пользователю записывать короткий фрагмент песни, идентифицировать название песни и предлагать песню для покупки.

Компания привлекла более 100 миллионов долларов США на финансирование операций и частным образом оценивается в более чем 1 миллиард долларов. Оба продукта были основаны на опубликованных научных публикациях, в которых была выявлена ​​проблема, которую можно было бы решить с помощью технологии, и представила технологическое решение, которое с высокой точностью разрешало существующие ограничения.

Ваши собственные исследования могут не привести к созданию компании с миллиардным доходом, но она должна ускорить, даже постепенно, решение проблемы компьютерной науки или помочь устранить существующее ограничение.