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- 데이터 구조 및 알고리즘 전문화 – University of California San Diego
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- 알고리즘 전문화 — Stanford
- 컴퓨터 과학 전공을위한 이산 수학 소개 — University of California San Diego
출처 : Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
알고리즘은 컴퓨터 과학의 핵심입니다. 그들에 대해 배우는 것이 어려울 수 있지만 여기에 도움이되는 몇 가지 코스가 있습니다.
기계 학습 및 인공 지능 알고리즘의 구성에 대한 학습은 간단한 과정이 아닙니다. 이것들은 컴퓨터 과학 분야에서 볼 수있는 가장 정교하고 정교한 개념입니다. 논리 및 기술 프로세스뿐만 아니라 복잡한 수학 및 통계 모델링을 기반으로합니다.
알고리즘 작업은 데이터 과학자의 수요가 많은 세상의 선구자 발전의 일부입니다. 이 분야를 마스터하려면 기술적으로 복잡하기 때문에 많은 학습과 훈련이 필요합니다. 신경망 및 기타 AI / ML 모델은 컴퓨터 과학의 작동 방식과 제공해야하는 사항에 대한 고급 아이디어를 기반으로합니다.
다음은 알고리즘 및 관련 데이터 구조에 대한 지식을 발전시키려는 학생들을위한 4 가지 훌륭한 자료입니다.
- 데이터 구조 및 알고리즘 전문화 – University of California San Diego
- 알고리즘 전문화 — Stanford
- 알고리즘 : 1 부 — 프린스턴 대학교
- 컴퓨터 과학 전공을위한 이산 수학 소개 — University of California San Diego
데이터 구조 및 알고리즘 전문화 – University of California San Diego
이 과정은 학생들이 기계 학습 알고리즘을 평가하고 탐색하는 방법에 익숙해 지도록 알고리즘 개발에 대한 실습 작업을 포함합니다. ML / AI 및 알고리즘 엔지니어링으로 나아 가기위한 프레임 워크를 제공합니다.
이 과정에서 학생들은 코딩 시나리오에서 알고리즘을 직접 구현하여 수십 개의 관련 작업을 시작하여 알고리즘에 대한 심도있는 아이디어를 코드로 얻습니다. 플래너는이 도전적인 과정에 수천 시간을 투자하여 학생들이 알고리즘 기능에 따라 프로그램을 디버깅하고 코드베이스를 평가하는 방법을 배웁니다. (데이터 과학자의 삶에 대해 알고 싶으십니까? 직무 역할 : 데이터 과학자를 확인하십시오.)
주제별 적용 측면에서이 과정은 대규모 네트워크와 게놈 어셈블리를 모두 다루며 생산 환경에서 전문가가하는 일의 중심에 학생들이 접근 할 수있는 대화식 서식을 제공합니다. 이러한 유형의 실용 학습을 통해 학생들은 ML / AI에 대한 알고리즘을 설정하고 개선하는 방법을 포함하는 실무 지식 기반을 구축합니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
학생들은 Java, Python 및 C ++를 포함한 하나 이상의 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식이 있어야합니다.
알고리즘 전문화 — Stanford
다음은 알고리즘 개발 및 사용에있어 학생들이 더 큰 역할을 수행 할 수 있도록 적절히 준비시키는 또 다른 과정입니다. 이 과정은 알고리즘에 대한 심층적 인 구현 작업을 통해 기계 학습 개발의 주요 측면을 보여줍니다.
이 접근법의 일부는 졸업생들이 알고리즘 개발의“언어를 말할 수있게”하는 것입니다. 보안 프로토콜에서 논리적 회귀 및 분류 기술에 이르기까지 이러한 종류의 대화에서 자신을 보유 할 수있는 전문가는 작업에 대해 자세히 배우고 머신 러닝 프로세스의 사고 리더로서의 명성을 높일 것입니다.
이 과정은 학생들이 이런 종류의 기술 전문 지식을 갖추도록 돕기 위해 큰 그림과 반복적 인 구현을 살펴 봅니다.
일정이 유연한 중급 과정입니다.
최고의 아이비 리그 소스에서 제공되는이 과정은 데이터 구조 작업을 중심으로하는 알고리즘 개발의 많은 기본 측면을 다룹니다.
여기서의 철학은 알고리즘에 대한 기본적인 이해는 알고리즘의 구성 요소에 대해 더 많이 아는 것에 달려 있다는 것입니다. 임의의 포리스트 및 의사 결정 트리에서 에코 상태 머신 및 Boltzmann 머신과 같은 정교한 블랙 박스 시스템에 이르기까지 알고리즘 개발은 반복적이고 때로는 재귀적인 방식으로 데이터를 조작하는 프로세스에서 작동합니다.
따라서이 과정의 1 부에서는 기본 데이터 구조 및 정렬에 대해 살펴보고 2 부에서는 그래프 및 스트림 처리 알고리즘에 중점을 둡니다. 학생들은 데이터 구조 평가, 설정 방법 및 머신 러닝 프로그램에서 사용하는 방법에 익숙해집니다. (소프트웨어 제작에 관심이 있으십니까? 온라인 과정을 통해 배울 수있는 6 가지 소프트웨어 개발 개념을 확인하십시오.)
이러한 유형의 설문 조사 과정이 어떻게 학생들이 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓을 수 있도록 준비시키는지는 어렵지 않습니다. 데이터 구조와 심층 분석으로 시작하여 학생들은 개념적 수단을 사용하여 실제 결과를 얻는 방법에 대한 기본 사항을 자세히 알아 봅니다.
컴퓨터 과학 전공을위한 이산 수학 소개 — University of California San Diego
알고리즘 개발을 용이하게하는 많은 기술에는 수학적 모델링이 있습니다. 이 전문 과정은 엔지니어 툴셋의 구성 요소로서 이산 수학에 중점을 둡니다. 데이터 구조의 수학적 특성을 이해하는 것은 데이터 과학자와 알고리즘 작업에 관련된 다른 사람들에게 핵심 기술입니다.
기본 확률 및 수 이론으로 시작하여이 과정을 통해 학생들은 이산 수학을 이해하고 알고리즘 생성에 대한 응용을 이해할 수 있습니다. 학생들은 기본 알고리즘 기술과 정렬에 대해 배우고 문제 해결을위한 실습 경험을 얻습니다.
그들은 예를 들어 인간 게놈 작업에서 그래프와 문자열 알고리즘과 그 응용을 살펴볼 것입니다. 학생들은 이진 검색 트리, 해시 테이블, 대기열 및 스태킹과 같은 도구의 사용을 살펴보고 선형 프로그래밍 및 근사 알고리즘을 사용하여 고급 문제 해결을 위해 노력합니다.
이 4 가지 과정 모두는 어려움으로 인해 많은 사람들이 이용할 수없는 빠르게 발전하는 전문 분야에 대한 고유 한 주요 접근 방식을 제공합니다. 모든 사람이 데이터 과학자가 될 수있는 것은 아니지만 자격이 있고 학습 할 준비가되었다고 느끼는 사람들은이 코스 오퍼링을 활용하여 논리적이고 연역적 인 야망에 맞는 기술 지식을 쌓을 수 있습니다.