Programmi di laurea avanzati per la codifica - dummies

Le opzioni per imparare a codificare non sembrano mai terminare ei titoli avanzati di solito si rivolgono a un particolare gruppo di persone. Anche se non è necessario per imparare a programmare o ottenere un lavoro di codifica, un diploma avanzato può aiutare ad accelerare il tuo apprendimento e differenziarti dagli altri candidati. Ecco i due tipi di corsi di laurea avanzati:

• Laurea magistrale: Una laurea tecnica che consente di esplorare e specializzarsi in una particolare area dell'informatica come l'intelligenza artificiale, la sicurezza, i sistemi di database o l'apprendimento automatico. In base al carico del corso, il corso richiede in genere uno o due anni di istruzioni a tempo pieno da svolgere a persona. Al completamento, la laurea può essere un modo per uno studente che ha inseguito un importante non tecnico per passare al campo e perseguire un lavoro di codifica. In alternativa, alcuni studenti usano l'esperienza di master come modo per valutare il loro interesse o migliorare la loro candidatura per un programma di dottorato.

Un numero crescente di corsi di laurea online part-time sono disponibili. Ad esempio, Stanford e Johns Hopkins offrono entrambi un master in Informatica con una concentrazione in uno dei dieci argomenti come parte di un diploma part-time online che richiede in media da tre a cinque anni per essere completato. Allo stesso modo, la Northwestern University offre un master in Predictive Analytics, un programma part-time online in big data che insegna agli studenti SQL, NoSQL, Python e R.

• Dottorato: Un programma in genere per le persone interessate a condurre ricerche su un argomento specializzato. I dottorandi possono richiedere dai sei agli otto anni per conseguire la laurea, quindi non è il modo più tempestivo per imparare a codificare. I dottori di ricerca, in particolare quelli con argomenti di ricerca all'avanguardia, si differenziano sul mercato e generalmente lavorano sui problemi più difficili in informatica.

Ad esempio, l'algoritmo di ricerca principale di Google è tecnicamente impegnativo in diversi modi: prende la richiesta di ricerca, la confronta con miliardi di pagine Web indicizzate e restituisce un risultato in meno di un secondo. Squadre di ricercatori informatici lavorano per scrivere algoritmi che prevedono ciò che si sta cercando, indicizzare più dati (ad esempio dai social network) e restituire risultati da cinque a dieci millisecondi più velocemente di prima.

Gli studenti che si iscrivono e abbandonano presto i programmi di dottorato hanno spesso svolto abbastanza corsi per conseguire un master, di solito senza alcun costo per lo studente perché i programmi di dottorato sono in genere finanziati dalla scuola.

Curriculum di informatica per la scuola di specializzazione per la codifica

Il curriculum della scuola di specializzazione per l'informatica di solito comprende da 10 a 12 lezioni di informatica e matematica. Si inizia con alcune lezioni fondamentali e quindi si specializza concentrandosi su un argomento specifico di informatica. Il curriculum di dottorato segue lo stesso percorso, tranne che dopo aver completato i corsi, proponi un argomento precedentemente inesplorato per ulteriori ricerche, trascorri da tre a cinque anni effettuando ricerche originali e poi presenti e difendi i tuoi risultati prima che altri professori nominassero per valutare il tuo lavoro.

Questa tabella è un curriculum di esempio per conseguire un master in CS con una concentrazione in Machine Learning della Columbia University. È possibile utilizzare più corsi per soddisfare i requisiti di laurea e i corsi offerti variano a seconda del semestre.

MS University Columbia in Informatica

Numero corso	Nome corso	Descrizione corso
W4118	Sistemi operativi I	Progettazione e implementazione di sistemi operativi compresi argomenti come gestione dei processi e sincronizzazione
W4231	Analisi degli algoritmi I	Progettazione e analisi di algoritmi efficienti compresi ordinamento e ricerca
W4705	Elaborazione del linguaggio naturale	Estrazione del linguaggio naturale, riepilogo e analisi del discorso emotivo < W4252
Teoria dell'apprendimento computazionale	Possibilità computazionali e statistiche e limitazioni dell'apprendimento	W4771
Apprendimento automatico	Apprendimento automatico con modelli di classificazione, regressione e inferenza	W4111
Introduzione ai database	Informazioni su come progettare e costruire database relazionali	W4246
Algoritmi per Data Science	Metodi per organizzare, ordinare e cercare dati	W4772
Advanced Machine Learning	Strumenti avanzati di apprendimento automatico con applicazioni in percezione e modelli di comportamento	E6232
Analisi degli algoritmi II	Corso di laurea sulla progettazione e analisi di algoritmi di approssimazione efficienti per problemi di ottimizzazione	E6998
Argomento avanzato in Machine Learning	Corso di laurea copre la ricerca attuale sulle reti bayesiane, l'inferenza, i modelli di Markov e la regressione	Il curriculum, che in questo caso consiste di dieci classi, inizia con tre classi fondamentali, quindi si focalizza rapidamente su un'area di concentrazione. Le concentrazioni variano tra i programmi, ma generalmente includono:

Sicurezza:

• Assegnazione delle autorizzazioni utente e prevenzione di accessi non autorizzati, come impedire agli utenti di accedere ai dettagli della carta di credito su un sito di e-commerce Apprendimento automatico: < Ricerca di modelli nei dati e previsione futura, ad esempio la previsione di quale film guardare dopo in base ai film che hai già visto e apprezzato
• Sistemi di rete: Protocolli, principi e algoritmi su come i computer comunicare tra loro, come configurare reti wireless che funzionano bene per centinaia di migliaia di utenti
• Computer vision: Duplicare la capacità dell'occhio umano di elaborare e analizzare immagini, come contare il numero di persone che inserisci o esci da un negozio in base a un programma che analizza un feed video live
• Elaborazione linguaggio naturale: Automatizzazione dell'analisi di testo e parlato, come l'utilizzo di comandi vocali per convertire il parlato in testo
• Esecuzione di ricerche in coding Gli studenti sono incoraggiati nei programmi di master e richiesti nei programmi di dottorato per condurre ricerche originali.Gli argomenti di ricerca variano da quelli teorici, come la stima di quanto tempo impiegherà un algoritmo per trovare una soluzione, al pratico, ad esempio l'ottimizzazione di un percorso di consegna dato un insieme di punti.

A volte questa ricerca accademica viene commercializzata per creare prodotti e aziende che valgono centinaia di milioni e miliardi di dollari. Ad esempio, nel 2003 i ricercatori universitari hanno creato un algoritmo chiamato Farecast che analizzava 12.000 biglietti aerei. Successivamente, potrebbe analizzare miliardi di prezzi dei biglietti in tempo reale e prevedere se il prezzo del biglietto aereo aumenterà, diminuirà o rimarrà invariato. Microsoft ha acquistato la tecnologia per $ 100 milioni e l'ha incorporata nel suo motore di ricerca Bing.

In un altro esempio, Shazam si basava su un documento accademico che analizzava come identificare una registrazione audio basata su un campione breve e di bassa qualità, di solito una registrazione audio da un telefono cellulare. Oggi Shazam consente a un utente di registrare un breve frammento di una canzone, identifica il titolo della canzone e offre la canzone per l'acquisto.

La società ha raccolto oltre $ 100 milioni in finanziamenti per operazioni ed è valutata privatamente per oltre $ 1 miliardo. Entrambi i prodotti erano basati su documenti di ricerca pubblicati che identificavano un problema che poteva essere affrontato con la tecnologia e presentavano una soluzione tecnologica che risolveva i vincoli esistenti con elevata precisione.

La tua ricerca non può portare alla creazione di un'azienda da un miliardo di dollari, ma dovrebbe portare avanti, anche in modo incrementale, una soluzione per un problema di informatica o eliminare un vincolo esistente.