Programas de graduação avançados para codificação - dummies

As opções para aprender a codificar nunca parecem terminar e os graus avançados geralmente atraem um grupo particular de pessoas. Embora não seja necessário para aprender a codificar ou obter um trabalho de codificação, um grau avançado pode ajudar a acelerar sua aprendizagem e diferenciá-lo de outros candidatos. Aqui estão os dois tipos de programas de graduação avançada:

• Mestrado: Um diploma técnico que permite explorar e especializar-se em uma área particular de ciência da computação, como inteligência artificial, segurança, sistemas de banco de dados ou aprendizagem de máquinas. Com base na carga do curso, o grau normalmente leva um ou dois anos de instrução em tempo integral em pessoa para completar. Após a conclusão, o grau pode ser um caminho para um aluno que prosseguiu uma grandeza não técnica para a transição para o campo e perseguir um trabalho de codificação. Alternativamente, alguns estudantes usam a experiência de mestrado como forma de avaliar seu interesse ou melhorar sua candidatura para um programa de doutorado.

Um número crescente de programas de mestrado online a tempo parcial estão se tornando disponíveis. Por exemplo, Stanford e Johns Hopkins oferecem um mestrado em Ciência da Computação com uma concentração em um dos dez temas como parte de um diploma em tempo parcial on-line que leva em média de três a cinco anos para completar. Da mesma forma, a Northwestern University oferece um mestrado em Análise Preditiva, um programa a tempo parcial on-line em grandes dados que ensina alunos SQL, NoSQL, Python e R.

• Doutorado: Um programa normalmente para pessoas interessadas em realizar pesquisas em um tópico especializado. Os candidatos de doutorado podem levar de seis a oito anos para ganhar o diploma, por isso não é a maneira mais oportuna de aprender a codificar. Os graduados de doutorado, especialmente aqueles com tópicos de pesquisa de ponta, se diferenciam no mercado e geralmente trabalham nos problemas mais difíceis em ciência da computação.

Por exemplo, o algoritmo de busca principal do Google é tecnicamente desafiador de várias maneiras - leva seu pedido de pesquisa, o compara com bilhões de páginas da Web indexadas e retorna um resultado em menos de um segundo. Equipes de cientistas de computação em doutorado trabalham para escrever algoritmos que prevejam o que você vai procurar, indexam mais dados (como as redes sociais) e retornam resultados de cinco a dez milissegundos mais rápido do que antes.

Os alunos que se matricularam e abandonaram os programas de doutorado no início, muitas vezes fizeram cursos suficientes para obter um mestrado, geralmente sem custo para o aluno porque os programas de doutorado são geralmente financiados pela escola.

Cursos de graduação em ciência da computação para codificação

O currículo de mestrado em informática geralmente consiste de 10 a 12 aulas de informática e matemática. Você começa com algumas classes fundacionais e, em seguida, especializa-se, concentrando-se em um tópico específico da ciência da computação. O currículo de doutorado segue o mesmo caminho, exceto após completar o curso, você propõe um tópico anteriormente inexplorado para pesquisas futuras, passar de três a cinco anos realizando pesquisas originais e, em seguida, apresentar e defender seus resultados antes de outros professores nomeados para avaliar seu trabalho.

Esta tabela é um currículo de amostra para obter um mestrado em CS com uma concentração em Aprendizado de Máquinas da Universidade de Columbia. Vários cursos podem ser usados ​​para atender aos requisitos de licenciatura, e os cursos oferecidos variam de semestre.

Universidade de Columbia MS em Ciência da Computação

Número do Curso	Nome do Curso	Descrição do Curso
W4118	Sistemas Operacionais I	Projeto e implementação de sistemas operacionais, incluindo tópicos como gerenciamento de processos e sincronização
W4231	Análise de Algoritmos I	Concepção e análise de algoritmos eficientes, incluindo classificação e pesquisa
W4705	Processamento de linguagem natural	Extração, resumo e análise de linguagem natural de linguagem emocional < W4252
Teoria de aprendizagem computacional	Possibilidades e limitações computacionais e estatísticas de aprendizagem	W4771
Aprendizado de máquinas	Aprendizado de máquinas com modelos de classificação, regressão e inferência	W4111
Introdução para bancos de dados	Compreensão de como criar e criar bancos de dados relacionais	W4246
Algoritmos para ciência de dados	Métodos para organizar, classificar e pesquisar dados	W4772
Aprendizado avançado de máquinas	Ferramentas avançadas de aprendizagem de máquinas com Aplicações na percepção e modelagem do comportamento	E6232
Análise de Algoritmos II	Curso de pós-graduação em design e análise de algoritmos de aproximação eficientes para problemas de otimização	E6998
Tópico Avançado em Aprendizado de Máquinas	Curso de Pós-Graduação abrange pesquisas atuais sobre redes bayesianas, inferência, modelos de Markov e regressão	O currículo, que neste caso consiste de dez aulas, começa com três classes fundamentais e, em seguida, concentra-se rapidamente em uma área de concentração. As concentrações variam em todos os programas, mas geralmente incluem o seguinte:

Segurança:

• Atribuindo permissões de usuários e impedindo o acesso não autorizado, como impedir que os usuários acessem os detalhes do seu cartão de crédito em um site de comércio eletrônico Aprendizado de máquina: < Encontrar padrões em dados e fazer previsões futuras, como prever o filme que você deve assistir em seguida com base nos filmes que já viu e gostou
• Sistemas de rede: Protocolos, princípios e algoritmos de como computadores se comunicar entre si, como configurar redes sem fio que funcionem bem para centenas de milhares de usuários
• Visão de computador: Duplicando a capacidade do olho humano para processar e analisar imagens, como contar o número de pessoas que Entre ou saia de uma loja com base em um programa que analisa um feed de vídeo ao vivo
• Processamento de linguagem natural: Automatizando a análise de texto e fala, como usar comandos de voz para converter a fala para texto
• Realizar pesquisa em codificação Os alunos são encorajados em programas de mestrado e exigidos em programas de doutorado para realizar pesquisas originais.Os tópicos de pesquisa variam do teórico, como estimar o tempo que um algoritmo irá tomar para encontrar uma solução, ao prático, otimizando uma rota de entrega, dado um conjunto de pontos.

Às vezes, esta pesquisa acadêmica é comercializada para criar produtos e empresas no valor de centenas de milhões para bilhões de dólares. Por exemplo, em 2003, pesquisadores universitários criaram um algoritmo chamado Farecast que analisou 12 000 preços de ingressos para as companhias aéreas. Mais tarde, poderia analisar bilhões de preços de ingressos em tempo real e prever se o preço do ingresso da companhia aérea aumentaria, diminuir ou permanecer o mesmo. A Microsoft comprou a tecnologia por US $ 100 milhões e a incorporou no motor de pesquisa Bing.

Em outro exemplo, a Shazam baseou-se em um documento acadêmico que analisou como identificar uma gravação de áudio com base em uma amostra curta e de baixa qualidade, geralmente uma gravação de áudio de um telefone celular. Hoje, o Shazam permite que um usuário grave um pequeno trecho de uma música, identifique o título da música e ofereça a música para compra.

A empresa arrecadou mais de US $ 100 milhões em financiamento para operações e é avaliada em mais de US $ 1 bilhão. Ambos os produtos foram baseados em trabalhos de pesquisa publicados que identificaram um problema que poderia ser abordado com tecnologia e apresentou uma solução tecnológica que resolveu restrições existentes com alta precisão.

Sua própria pesquisa não pode levar à criação de uma empresa de bilhões de dólares, mas deve avançar, mesmo de forma incremental, uma solução para um problema de ciência da computação ou ajudar a eliminar uma restrição existente.