İçindekiler:
- Kodlama için enstitü bilgisayar bilimleri müfredatı
- Bazen bu akademik araştırma, yüz milyonlarca ila milyarlarca dolar değerinde ürün ve şirketlerin yaratılması için ticarileştirilir. Örneğin, 2003 yılında üniversite araştırmacıları 12.000 havayolu bilet fiyatlarını analiz eden Farecast adlı bir algoritma oluşturdu. Daha sonra, milyarlarca bilet fiyatını gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve uçak biletinizin fiyatının artacağını, azalacağını veya kalacağını öngörebilir. Microsoft bu teknolojiyi 100 milyon dolara satın aldı ve onu Bing arama motoruna dahil etti.
Video: Yazılıma/Programlamaya nereden başlamalıyım? 2024
Kodlamayı öğrenme seçenekleri hiçbir zaman sona ermez gibi görünüyor ve ileri dereceler genellikle belli bir grup gruba hitap ediyor. Kodlamayı öğrenmek veya bir kodlama işi almak için gerekli olmasa da, ileri derecede öğrenmenizi hızlandırmaya ve diğer iş adaylarından ayırmanıza yardımcı olabilir. İki tür ileri derecedeki programlar şunlardır:
- Yüksek Lisans: Yapay zeka, güvenlik, veritabanı sistemleri veya makine öğrenimi gibi bilgisayar bilimlerinde belirli bir alanda araştırma yapmanızı ve uzmanlaşmanızı sağlayan teknik bir lisans. Kurs yüküne dayanarak, derece normalde bir veya iki yıl boyunca tam zamanlı, kişi içi eğitim tamamlanır. Tamamlandıktan sonra derece, alana geçiş için teknik olmayan bir majör olan ve bir kodlama işi arayan bir öğrenci için bir yol olabilir. Alternatif olarak, bazı öğrenciler yüksek lisans tecrübelerini, doktora programına olan ilgisini ölçmek veya adaylıklarını geliştirmek için kullanırlar.
Yarı zamanlı çevrimiçi yüksek lisans programları gittikçe artmaktadır. Örneğin, Stanford ve Johns Hopkins, bilgisayar bilimlerinde yüksek lisans derecesini on konudan birinde yoğunlaşarak çevrimiçi tamamlamak için ortalama üç ila beş yıl süren yarı zamanlı bir derece içerisinde sunuyorlar. Benzer şekilde, Northwestern Üniversitesi, öğrencilere SQL, NoSQL, Python ve R.'yi öğreten büyük verilerin yarı zamanlı çevrimiçi bir parçası olan Predictive Analytics'te master derecesi sunmaktadır.
- Doktora derecesi: Genellikle uzmanlaşmış bir konuyu araştırmak isteyen insanlar için hazırlanan bir program. Doktora programındaki adaylar, derece kazanmak için altı ila sekiz yıl sürebilir; bu nedenle, kodlamayı öğrenmenin en zamanlı yolu değildir. Doktora mezunları, özellikle de en ileri araştırma konularına sahip olanlar, piyasada kendilerini ayırt eder ve genellikle bilgisayar bilimlerindeki en zor problemlerle uğraşırlar.
Örneğin, Google'ın çekirdek arama algoritması, teknik olarak birkaç yönden zorludur - arama isteğinizi alır, milyarlarca dizine eklenmiş web sayfaları ile karşılaştırır ve bir saniyeden daha kısa bir sürede bir sonuç döndürür. Doktora bilgisayar bilimcilerinden ekipler, ne araştıracağınızı, daha çok veri dizinini (sosyal paylaşım ağlarından gibi) öngören algoritmalar yazmak için çalışır ve sonuçların size beş ila on milispet daha hızlı dönmesini sağlar.
Doktora programlarına erken başlamak ve kayıt yaptırmak isteyen öğrenciler, genellikle doktora programlarının genellikle okul tarafından finanse edildiği için, öğrenciye ücretsiz olarak yüksek lisans kazanmak için yeterli miktarda kurs yapmışlardır.
Kodlama için enstitü bilgisayar bilimleri müfredatı
Yüksek lisans derecesi bilgisayar bilimleri müfredatı genellikle 10 ila 12 bilgisayar bilimleri ve matematik derslerinden oluşur. Birkaç temel sınıfla başlayın ve sonra belirli bir bilgisayar bilimleri konusuna odaklanarak uzmanlaşın. Doktora müfredatı, dersi tamamladıktan sonra, daha fazla araştırma için daha önce keşfedilmemiş bir konuyu önermek, orijinal araştırmaları yapmak için üç ila beş yıl harcamak ve ardından çalışmalarınızı değerlendirmek için atanan diğer profesörlerden önce sonuçlarınızı sunmak ve savunmak için aynı yolu izlemektedir.
Bu tablo, Columbia Üniversitesi'nden Makine Öğrenimi'nde yoğunlaşarak CS'de yüksek lisans kazanmak için örnek bir müfredattır. Birden fazla ders derecesi gereksinimlerini karşılamak için kullanılabilir ve sunulan dersler dönemlere göre değişir.
| Ders Numarası | Ders Tanımı | Ders İçeriği |
| W4118 | İşletim Sistemleri I | İşletim sistemlerinin tasarımı ve uygulanması, süreç yönetimi ve senkronizasyon |
| W4231 | Algoritmaların analizi I | Sıralama ve arama da dahil olmak üzere verimli algoritmaların tasarımı ve analizi |
| W4705 | Doğal Dil İşleme | Doğal dil çıkarma, özetleme ve duygusal konuşmanın analizi < W4252 |
| Hesaplamalı Öğrenme Teorisi | Öğrenmenin hesaplamalı ve istatistiksel olasılıkları ve sınırlamaları | W4771 |
| Makine Öğrenmesi | Sınıflama, regresyon ve çıkarım modelleri ile makine öğrenimi | W4111 |
| Giriş | İlişkisel veritabanlarını nasıl tasarlayacağınızı ve yapacağınızı anlama | W4246 |
| Veri Bilimi Algoritmaları | Verilerin düzenlenmesi, sınıflandırılması ve aranması için yöntemler | W4772 |
| Gelişmiş Makine Öğrenmesi | İle gelişmiş makine öğrenme araçları Algı ve Davranış Modellemesinde Uygulamalar | E6232 |
| Algoritmaların Analizi II | Optimizasyon problemleri için etkin yaklaşım algoritmalarının tasarımı ve analizi üzerine lisansüstü ders | E6998 |
| Makine Öğreniminde İleri Seviye | Lisansüstü ders Bayesian ağları, çıkarım, Markov modelleri ve regresyonla ilgili güncel araştırmaları kapsar | Bu durumda on sınıfdan müfredat, üç temel sınıfla başlar ve daha sonra hızlı bir şekilde konsantrasyon alanına odaklanmaktadır. Konsantrasyonlar programlar arasında değişiklik gösterir, ancak genel olarak şunları içerir: |
Güvenlik:
- Kullanıcıların izinlerini atama ve yetkisiz erişimi engelleme (örneğin, bir e-ticaret sitesinde kullanıcıların kredi kartı bilgilerine erişmesini engelleme) Makine öğrenme:
- Ağ sistemleri: 'ı sevdiğiniz ve sevdiğiniz filmleri temel alarak, hangi filmi daha sonra izlemeniz gerektiğini tahmin etmek gibi verilerdeki kalıpları bulmak ve gelecekteki tahminlerde bulunmak Bilgisayarların nasıl yapılacağı ile ilgili protokoller, ilkeler ve algoritmalar birbirleriyle iletişim kurun, örneğin yüz binlerce kullanıcı için iyi çalışan kablosuz ağlar kurun
- Bilgisayar görme: İnsan gözünün görüntüleri işleme ve analiz etme yeteneğini çoğaltma (örneğin, canlı video yayınını analiz eden bir programa dayalı bir mağazaya girmek veya çıkmak
- Doğal dil işleme: Konuşmayı metin haline dönüştürmek için sesli komutlar kullanmak gibi metin ve konuşma analizinin otomatikleştirilmesi
- kodlama Öğrenciler yüksek lisans programlarında teşvik edilir ve doktora programlarında özgün araştırma yapmak için gereklidir.Araştırma konuları, bir algoritmanın bir çözüm bulmak için ne kadar süreceğini tahmin etme, bir dizi noktaya verilen bir teslimat rotasını en uygun hale getirme gibi pratik olarak tahmin etme gibi teorik olarak değişir.
Bazen bu akademik araştırma, yüz milyonlarca ila milyarlarca dolar değerinde ürün ve şirketlerin yaratılması için ticarileştirilir. Örneğin, 2003 yılında üniversite araştırmacıları 12.000 havayolu bilet fiyatlarını analiz eden Farecast adlı bir algoritma oluşturdu. Daha sonra, milyarlarca bilet fiyatını gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve uçak biletinizin fiyatının artacağını, azalacağını veya kalacağını öngörebilir. Microsoft bu teknolojiyi 100 milyon dolara satın aldı ve onu Bing arama motoruna dahil etti.
Başka bir örnekte, Shazam, kısa, düşük kaliteli bir örneğe, genellikle cep telefonundan ses kaydına dayalı bir ses kaydının nasıl tanımlanacağını analiz eden bir akademik makaleye dayanıyordu. Bugün Shazam, bir kullanıcının bir şarkının kısa bir snippet'ini kaydetmesini, şarkının adını tanımlamasını ve şarkıyı satın alabilmesini sağlar.
Şirket 100 milyon doların üzerinde işletme finansmanı sağlamış ve 1 milyar doların üzerinde özel olarak değer verilmiştir. Her iki ürün, teknoloji ile ele alınabilecek bir sorunu belirleyen yayınlanmış araştırma kağıtlarına dayanıyordu ve mevcut kısıtlamaları yüksek doğrulukla çözen bir teknoloji çözümü sundu.
Kendi araştırmanız milyar dolarlık bir şirketin yaratılmasına yol açmayabilir, ancak bir bilgisayar bilimi problemi için bir çözüm geliştirmeli veya mevcut bir kısıtlamanın ortadan kaldırılmasına yardımcı olmalıdır.
