สารบัญ:
ตัวเลือกสำหรับการเรียนรู้วิธีการเขียนโค้ดไม่เคยดูเหมือนจะจบลงและองศาขั้นสูงมักดึงดูดผู้คนกลุ่มหนึ่ง ๆ แม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องเรียนรู้เกี่ยวกับรหัสหรือรับงานเขียนก็ตาม แต่การศึกษาระดับปริญญาขั้นสูงสามารถช่วยเร่งการเรียนรู้และสร้างความแตกต่างให้กับคุณจากผู้สมัครงานคนอื่น ๆ ต่อไปนี้เป็นหลักสูตรระดับปริญญาขั้นสูงสองประเภท:
- ปริญญาโท: ปริญญาทางเทคนิคที่ช่วยให้คุณสามารถสำรวจและเชี่ยวชาญในสาขาวิชาคอมพิวเตอร์เฉพาะทางเช่นปัญญาประดิษฐ์ความปลอดภัยระบบฐานข้อมูลหรือการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ขึ้นอยู่กับการโหลดหลักสูตรการศึกษาระดับปริญญาโดยทั่วไปจะใช้เวลาหนึ่งหรือสองปีเต็มเวลาการเรียนการสอนในคนที่จะเสร็จสมบูรณ์ เมื่อเสร็จสิ้นแล้วการศึกษาระดับปริญญาอาจเป็นวิธีสำหรับนักเรียนที่ดำเนินการทางด้านเทคนิคที่ไม่จำเป็นทางเทคนิคเพื่อเปลี่ยนไปใช้ในสนามและติดตามงานเขียนโค้ด อีกทางเลือกหนึ่งคือนักเรียนบางคนใช้ประสบการณ์ระดับปริญญาโทเพื่อประเมินความสนใจหรือปรับปรุงผู้สมัครรับปริญญาเอก
มีการขยายหลักสูตรปริญญาโทออนไลน์แบบออนไลน์เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ตัวอย่างเช่น Stanford และ Johns Hopkins ทั้งสองเสนอปริญญาโทด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ด้วยความเข้มข้นในหนึ่งในสิบหัวข้อซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาระดับปริญญาออนไลน์แบบออนไลน์ซึ่งใช้เวลาโดยเฉลี่ย 3-5 ปีในการดำเนินการ ในทำนองเดียวกัน Northwestern University มีปริญญาโทสาขา Predictive Analytics ซึ่งเป็นโปรแกรมออนไลน์แบบไม่เต็มเวลาในข้อมูลขนาดใหญ่ที่สอนนักเรียน SQL, NoSQL, Python และ R.
- ปริญญาเอก: เป็นหลักสูตรสำหรับผู้ที่สนใจในการทำวิจัยเป็นหัวข้อเฉพาะ ผู้สมัครระดับปริญญาเอกอาจใช้เวลาหกถึงแปดปีในการได้รับปริญญาของตนดังนั้นจึงไม่ใช่วิธีที่ทันเวลาที่สุดในการเรียนรู้วิธีการเขียนโค้ด ผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกโดยเฉพาะผู้ที่มีหัวข้อการวิจัยที่ทันสมัยแตกต่างในตลาดและโดยทั่วไปจะทำงานเกี่ยวกับปัญหาที่ยากที่สุดในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์
หลักสูตรวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์บัณฑิตสำหรับการเขียนโปรแกรม
หลักสูตรปริญญาโทสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ประกอบด้วยวิชาคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์จำนวน 10-12 วิชา คุณเริ่มต้นด้วยชั้นเรียนพื้นฐานหลายวิชาแล้วจึงให้ความเชี่ยวชาญโดยมุ่งเน้นเฉพาะหัวข้อวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ หลักสูตรปริญญาเอกใช้เส้นทางเดียวกันยกเว้นหลังจากจบหลักสูตรแล้วคุณเสนอหัวข้อที่ไม่ได้สำรวจก่อนหน้านี้เพื่อใช้ในการวิจัยต่อไปใช้เวลา 3 ถึง 5 ปีในการทำวิจัยต้นฉบับและนำเสนอและปกป้องผลลัพธ์ของคุณก่อนที่อาจารย์คนอื่น ๆ จะได้รับการแต่งตั้งเพื่อประเมินผลงานของคุณ
ตารางนี้เป็นหลักสูตรตัวอย่างที่จะได้รับปริญญาโทสาขา CS ที่มีความเข้มข้นใน Machine Learning จาก Columbia University สามารถใช้หลักสูตรหลายหลักสูตรเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดในการศึกษาระดับปริญญาและหลักสูตรที่เสนอจะแตกต่างกันไปตามภาคการศึกษา
หลักสูตรการอบรม
| W4118 | ระบบปฏิบัติการ I | การออกแบบและการใช้งานระบบปฏิบัติการรวมทั้งหัวข้อต่างๆเช่นการจัดการกระบวนการและ |
| การวิเคราะห์อัลกอริทึม I | การออกแบบและวิเคราะห์อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ I | การออกแบบและวิเคราะห์อัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพรวมถึงการเรียงลำดับและการค้นหา |
| W4705 | การประมวลผลภาษาธรรมชาติ | การสกัด, 999 W4252 |
| ทฤษฎีการเรียนรู้เชิงคำนวณ | ความเป็นไปได้ทางคณิตศาสตร์และทางสถิติและข้อ จำกัด ของการเรียนรู้ | W4771 |
| การเรียนรู้ด้วยเครื่อง | การเรียนรู้ด้วยเครื่องด้วยการจัดประเภทการถดถอยและการสรุปโมเดล | W4111 |
| Intro ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ | W4246 | อัลกอริธึมสำหรับข้อมูลวิทยาศาสตร์ |
| วิธีการจัดระเบียบจัดเรียงและค้นหาข้อมูล | W4772 | Advanced Machine Learning |
| เครื่องมือการเรียนรู้ด้วยเครื่องขั้นสูงด้วย การวิเคราะห์ขั้นตอนที่สอง | การวิเคราะห์ขั้นตอนที่สอง | หลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษาเกี่ยวกับการออกแบบและวิเคราะห์อัลกอริทึมการประมาณค่าที่มีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ |
| E6998 | หัวข้อขั้นสูงในการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร | หลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษา ครอบคลุมการวิจัยปัจจุบันเกี่ยวกับเครือข่าย Bayesian การอนุมานแบบจำลอง Markov และการถดถอย 999 หลักสูตรซึ่งในกรณีนี้ประกอบด้วยสิบชั้นเรียนเริ่มต้นด้วยสามชั้นเรียนพื้นฐานแล้วมุ่งเน้นไปที่พื้นที่เข้มข้นอย่างรวดเร็ว ความเข้มข้นจะแตกต่างกันไปในแต่ละโปรแกรม แต่โดยทั่วไปมีดังต่อไปนี้ |
| การรักษาความปลอดภัย: | การกำหนดสิทธิ์ของผู้ใช้และการป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตเช่นการป้องกันไม่ให้ผู้ใช้เข้าถึงรายละเอียดบัตรเครดิตของคุณในไซต์อีคอมเมิร์ซ | การค้นหารูปแบบข้อมูลและการคาดคะเนในอนาคตเช่นการคาดการณ์ว่าภาพยนตร์เรื่องใดที่คุณควรดูต่อจากภาพยนตร์ที่คุณเห็นและชอบ |
| ระบบเครือข่าย: | โปรโตคอลหลักการและอัลกอริทึมสำหรับวิธีการใช้คอมพิวเตอร์ | การมองเห็นคอมพิวเตอร์: |
การทำซ้ำความสามารถของสายตามนุษย์ในการประมวลผลและวิเคราะห์ภาพเช่นการนับจำนวนผู้ที่มีความสามารถในการสื่อสารกับคนอื่น ๆ เช่นการตั้งค่าเครือข่ายไร้สายที่ทำงานได้ดีสำหรับผู้ใช้นับแสน ป้อนหรือออกจากร้านโดยพิจารณาจากโปรแกรมวิเคราะห์ฟีดวิดีโอแบบสด
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: อัตโนมัติในการวิเคราะห์ข้อความและการพูดเช่นใช้คำสั่งเสียงเพื่อแปลงคำพูดเป็นข้อความ
- ทำการวิจัยใน coding นักเรียนได้รับการสนับสนุนในหลักสูตรระดับปริญญาโทและจำเป็นต้องใช้ในหลักสูตรระดับปริญญาเอกเพื่อทำวิจัยต้นฉบับหัวข้อการวิจัยแตกต่างไปจากทฤษฎีเช่นการประมาณระยะเวลาที่อัลกอริทึมจะใช้เพื่อหาทางออกเพื่อการปฏิบัติเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการส่งมอบให้กับชุดของจุด
- บางครั้งการวิจัยทางวิชาการนี้มีการทำเป็นเชิงพาณิชย์เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์และ บริษัท ที่มีมูลค่านับร้อยล้านถึงพันล้านดอลลาร์ ตัวอย่างเช่นในปี 2003 นักวิจัยมหาวิทยาลัยได้สร้างอัลกอริทึมที่เรียกว่า Farecast ซึ่งวิเคราะห์ราคาตั๋วสายการบิน 12,000 สาย ต่อมาก็สามารถวิเคราะห์พันล้านของราคาตั๋วในเวลาจริงและคาดการณ์ว่าราคาตั๋วสายการบินของคุณจะเพิ่มขึ้นลดลงหรือพักเหมือนกัน ไมโครซอฟท์ซื้อเทคโนโลยีมูลค่า 100 ล้านเหรียญและได้รวมไว้ในเครื่องมือค้นหาของ Bing ในอีกตัวอย่างหนึ่ง Shazam อิงจากเอกสารวิชาการที่วิเคราะห์วิธีการระบุการบันทึกเสียงโดยใช้ตัวอย่างสั้น ๆ ที่มีคุณภาพต่ำซึ่งโดยปกติแล้วจะมีการบันทึกเสียงจากโทรศัพท์มือถือ วันนี้ Shazam ช่วยให้ผู้ใช้บันทึกตัวอย่างสั้น ๆ ของเพลงระบุชื่อเพลงและนำเสนอเพลงสำหรับการซื้อ
- บริษัท ได้ระดมทุนกว่า 100 ล้านดอลลาร์ในการดำเนินงานและมีมูลค่ากว่า 1 พันล้านเหรียญ ผลิตภัณฑ์ทั้งสองนี้มีพื้นฐานอยู่บนเอกสารงานวิจัยที่ตีพิมพ์ซึ่งระบุปัญหาที่สามารถแก้ปัญหาด้วยเทคโนโลยีและนำเสนอโซลูชันด้านเทคโนโลยีที่สามารถแก้ไขข้อ จำกัด ที่มีอยู่ได้อย่างแม่นยำ งานวิจัยของคุณเองอาจไม่นำไปสู่การสร้าง บริษัท มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ แต่ควรก้าวหน้าเพิ่มมากขึ้นแม้แต่การแก้ปัญหาด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์หรือช่วยขจัดข้อ จำกัด ที่มีอยู่
