Innholdsfortegnelse:
- Graduate School datavitenskap læreplan for koding
- Noen ganger blir denne akademiske forskningen kommersialisert for å skape produkter og bedrifter verdt hundrevis av millioner til milliarder dollar. For eksempel opprettet universitetsforskere i 2003 en algoritme kalt Farecast som analyserte 12 000 flybillettpriser. Senere kan det analysere milliarder billettpriser i sanntid, og forutsi om prisen på flybilletten din vil øke, redusere eller forbli den samme. Microsoft kjøpte teknologien for $ 100 millioner og innlemmet den i sin Bing-søkemotor.
Video: Avanserte padletak 2025
Alternativene for å lære å kodes ser aldri ut til slutt, og avanserte grader appellerer vanligvis til en bestemt gruppe mennesker. Selv om det ikke er nødvendig for å lære å kode eller skaffe en kodingsjobb, kan en avansert grad bidra til å akselerere din læring og skille deg fra andre jobbkandidater. Her er de to typer av avansert grad programmer:
- Mastergrad: En teknisk grad som lar deg utforske og spesialisere seg i et bestemt område innen datavitenskap, for eksempel kunstig intelligens, sikkerhet, databasesystemer eller maskinlæring. Basert på kursbelastningen tar graden typisk ett eller to års heltid, personlig veiledning for å fullføre. Etter ferdigstillelse kan graden være en måte for en student som forfulgte en ikke-teknisk hoved for å gå over i feltet og forfølge en kodingsjobb. Alternativt kan noen studenter bruke masteropplevelsen som en måte å måle interessen for eller forbedre kandidaten til et PhD-program.
Et økende antall deltid online mastergradsprogrammer blir tilgjengelig. For eksempel tilbyr Stanford og Johns Hopkins begge en mastergrad i datavitenskap med en konsentrasjon i ett av ti emner som en del av en online deltidsgrad som i gjennomsnitt tar tre til fem år å fullføre. På samme måte tilbyr Northwestern University en mastergrad i Predictive Analytics, et online deltidsprogram i store data som lærer studentene SQL, NoSQL, Python og R.
- Doktorgrad: Et program typisk for folk som er interessert i å utføre forskning på et spesialisert emne. Doktorgradskandidater kan ta seks til åtte år for å tjene sin grad, så det er ikke den mest hensiktsmessige måten å lære å kode på. Doktorgradsstudenter, spesielt de med banebrytende forskningsemner, skiller seg i markedet og arbeider generelt med de tøffeste problemene innen datavitenskap.
For eksempel er Googles kjernesøkalgoritme teknisk utfordrende på en rekke måter. Det tar din søknadsforespørsel, sammenligner den med milliarder indekserte nettsider, og returnerer et resultat på mindre enn et sekund. Lag av PhD-datavitenskapere jobber for å skrive algoritmer som forutsier hva du skal søke etter, indeksere flere data (som fra sosiale nettverk), og returnere resultater til deg fem til ti millisekunder raskere enn før.
Studenter som registrerer og slipper av PhD-programmer tidlig har ofte gjort nok kurs til å få en mastergrad, vanligvis uten kostnad for studenten fordi PhD-programmer vanligvis finansieres av skolen.
Graduate School datavitenskap læreplan for koding
Mastergradskurset for datavitenskap består vanligvis av 10 til 12 datavitenskap og matte klasser. Du starter med noen grunnleggende klasser, og spesialiserer deg ved å fokusere på et bestemt fagfag tema. Ph.d.-læreplanen følger samme vei, bortsett fra etter at du har fullført kursene, foreslår du et tidligere uutforsket emne for videre forskning, tilbringer tre til fem år med opprinnelig forskning, og deretter presenterer og forsvarer resultatene dine før andre professorer utnevnt for å evaluere arbeidet ditt.
Denne tabellen er en prøveplan for å få en mastergrad i CS med en konsentrasjon i maskinlæring fra Columbia University. Flere kurs kan brukes til å tilfredsstille gradskravene, og kursene som tilbys varierer per semester.
| Kursnummer | Kursnavn | Kursbeskrivelse |
| W4118 | Operativsystemer I | Design og implementering av operativsystemer, inkludert emner som prosesshåndtering og synkronisering |
| W4231 | Analyse av algoritmer I | Design og analyse av effektive algoritmer inkludert sortering og søking |
| W4705 | Naturlig språkbehandling | Naturlig språkutvinning, oppsummering og analyse av emosjonell tale < W4252 |
| Computational Learning Theory | Beregningsmessige og statistiske muligheter og begrensninger for læring | W4771 |
| Maskinlæring | Maskinlæring med klassifikasjons-, regresjons- og inferansemodeller | W4111 |
| Intro til databaser | Forståelse av hvordan man designer og bygger relasjonsdatabaser | W4246 |
| Algoritmer for datalogi | Metoder for organisering, sortering og søking av data | W4772 |
| Avansert maskinlæring | Avansert maskinlæringsverktøy med applikasjoner i perception og adferdsmodellering | E6232 |
| Analyse av algoritmer II | Graduate kurs om design og analyse av effektive tilnærmelsesalgoritmer for optimaliseringsproblemer | E6998 |
| Avansert emne i maskinlæring | Graduate kurs Dekker nåværende forskning på bayesiske nettverk, inferanse, Markov-modeller og regresjon. | Læreplanen, som i dette tilfellet består av ti klasser, begynner med tre grunnkurs, og fokuserer deretter raskt på et konsentrasjonsområde. Konsentrasjoner varierer over programmene, men inneholder vanligvis følgende: |
Sikkerhet:
- Tilordne brukerrettigheter og hindre uautorisert tilgang, for eksempel hindre brukere fra å få tilgang til kredittkortopplysningene dine på et e-handelsnettsted. Maskininnlæring: < Finne mønstre i data og lage fremtidige spådommer, for eksempel å forutsi hvilken film du bør se neste, basert på filmer du allerede har sett og likte.
- Nettverkssystemer: Protokoller, prinsipper og algoritmer for hvordan datamaskiner kommunisere med hverandre, for eksempel å sette opp trådløse nettverk som fungerer godt for hundretusener av brukere.
- Datasyn: Dupliserer det menneskelige øys evne til å behandle og analysere bilder, for eksempel å telle antall personer som Skriv inn eller avslutt en butikk basert på et program som analyserer en levende video-feed.
- Naturlig språkbehandling: Automatiserer analyse av tekst og tale, for eksempel bruk av talekommandoer for å konvertere tale til tekst
- Utføre forskning i koding Studenter oppfordres til masterstudier og kreves i PhD-programmer for å gjennomføre opprinnelig forskning.Forskningsemner varierer fra teoretisk, for eksempel estimering av hvor lenge en algoritme vil ta for å finne en løsning, til det praktiske, slik at man optimaliserer en leveringsrute gitt et sett med poeng.
Noen ganger blir denne akademiske forskningen kommersialisert for å skape produkter og bedrifter verdt hundrevis av millioner til milliarder dollar. For eksempel opprettet universitetsforskere i 2003 en algoritme kalt Farecast som analyserte 12 000 flybillettpriser. Senere kan det analysere milliarder billettpriser i sanntid, og forutsi om prisen på flybilletten din vil øke, redusere eller forbli den samme. Microsoft kjøpte teknologien for $ 100 millioner og innlemmet den i sin Bing-søkemotor.
I et annet eksempel var Shazam basert på et akademisk papir som analyserte hvordan man identifiserer et lydopptak basert på en kort, lavkvalitetsprøve, vanligvis et lydopptak fra en mobiltelefon. I dag lar Shazam en bruker registrere en kort snippe av en sang, identifiserer sangtittelen, og tilbyr sangen for kjøp.
Selskapet har økt over 100 millioner dollar i finansiering for operasjoner og er privat verdsatt til over 1 milliard dollar. Begge produktene var basert på publiserte forskningspapirer som identifiserte et problem som kunne løses med teknologi og presenterte en teknologiløsning som løste eksisterende begrensninger med høy nøyaktighet.
Din egen forskning kan ikke føre til etablering av et milliard dollar-selskap, men det bør forandre, til og med gradvis, en løsning for et datavitenskapsproblem eller bidra til å eliminere en eksisterende begrensning.
