Programmes d'études supérieures pour le codage - mannequins

Les options pour apprendre à coder ne semblent jamais finir, et les diplômes avancés s'adressent généralement à un groupe de personnes particulier. Bien qu'il ne soit pas nécessaire d'apprendre à coder ou d'obtenir un travail de codage, un diplôme d'études supérieures peut vous aider à accélérer votre apprentissage et à vous différencier des autres candidats. Voici les deux types de programmes d'études supérieures:

• Master: Un diplôme technique qui vous permet d'explorer et de vous spécialiser dans un domaine particulier de l'informatique tel que l'intelligence artificielle, la sécurité, les bases de données ou l'apprentissage automatique. Basé sur la charge de cours, le degré prend généralement un ou deux ans d'enseignement à temps plein, en personne pour compléter. À la fin, le diplôme peut être un moyen pour un étudiant qui a poursuivi une majeure non technique à la transition dans le domaine et de poursuivre un travail de codage. Alternativement, certains étudiants utilisent l'expérience de la maîtrise comme un moyen d'évaluer leur intérêt ou d'améliorer leur candidature à un programme de doctorat.

De plus en plus de programmes de maîtrise en ligne à temps partiel sont disponibles. Par exemple, Stanford et Johns Hopkins offrent tous les deux une maîtrise en informatique avec une concentration sur l'un des dix sujets dans le cadre d'un diplôme en ligne à temps partiel qui prend en moyenne trois à cinq ans à compléter. De même, Northwestern University offre une maîtrise en Predictive Analytics, un programme en ligne à temps partiel dans le Big Data qui enseigne aux étudiants SQL, NoSQL, Python, et R.

• Doctorat: Un programme généralement destiné aux personnes intéressées à mener des recherches sur un sujet spécialisé. Les candidats au doctorat peuvent prendre de six à huit ans pour obtenir leur diplôme, alors ce n'est pas le moyen le plus rapide d'apprendre à coder. Les diplômés du doctorat, en particulier ceux qui ont des sujets de recherche de pointe, se différencient sur le marché et travaillent généralement sur les problèmes les plus difficiles en informatique.

Par exemple, l'algorithme de recherche principal de Google est techniquement difficile à plusieurs égards: il prend votre requête de recherche, la compare à des milliards de pages Web indexées et renvoie un résultat en moins d'une seconde. Des équipes de docteurs en informatique travaillent pour écrire des algorithmes qui prédisent ce que vous allez rechercher, indexent plus de données (comme celles provenant des réseaux sociaux) et vous retournent les résultats cinq à dix millisecondes plus rapidement qu'auparavant.

Les étudiants qui s'inscrivent et abandonnent prématurément les programmes de doctorat ont souvent fait assez de cours pour obtenir une maîtrise, généralement sans frais pour l'étudiant parce que les programmes de doctorat sont généralement financés par l'école.

Curriculum d'informatique pour codage

Le programme d'études de maîtrise en informatique comprend généralement 10 à 12 cours d'informatique et de mathématiques. Vous commencez avec quelques cours de base, puis vous spécialisez en vous concentrant sur un sujet spécifique en informatique. Le programme de doctorat suit le même chemin, sauf après avoir terminé le cours, vous proposez un sujet précédemment inexploré pour poursuivre vos recherches, passez trois à cinq ans à mener des recherches originales, puis présentez et défendez vos résultats avant d'autres professeurs.

Ce tableau est un exemple de programme pour obtenir une maîtrise en informatique avec une concentration en apprentissage automatique de l'Université Columbia. Plusieurs cours peuvent être utilisés pour répondre aux exigences du diplôme, et les cours offerts varient selon le semestre.

Columbia University MS in Computer Science

Numéro du cours	Nom du cours	Description du cours
W4118	Systèmes d'exploitation I	Conception et implémentation de systèmes d'exploitation incluant des sujets tels que synchronisation
W4231	Analyse d'algorithmes I	Conception et analyse d'algorithmes efficaces incluant le tri et la recherche
W4705	Traitement du langage naturel	Extraction, résumé et analyse du langage émotionnel < W4252
Théorie de l'apprentissage numérique	Possibilités de calcul et statistiques et limites d'apprentissage	W4771
Apprentissage automatique	Apprentissage automatique avec modèles de classification, de régression et d'inférence	W4111
Introduction aux bases de données	Comprendre comment concevoir et créer des bases de données relationnelles	W4246
Algorithmes pour la science des données	Méthodes pour organiser, trier et rechercher des données	W4772
Advanced Machine Learning	Outils avancés d'apprentissage automatique avec applications en modélisation de la perception et du comportement	E6232
Analyse des algorithmes II	Cours supérieur en conception et analyse d'algorithmes d'approximation efficaces pour les problèmes d'optimisation	E6998
Cours avancé en apprentissage automatique	Cours supérieur couvre la recherche actuelle sur les réseaux bayésiens, l'inférence, les modèles de Markov et la régression	Le programme, qui dans ce cas consiste en dix classes, commence par trois classes fondamentales, puis se concentre rapidement sur un domaine de concentration. Les concentrations varient d'un programme à l'autre, mais comprennent généralement les éléments suivants:

Sécurité:

• Attribution des autorisations utilisateur et prévention des accès non autorisés, comme empêcher les utilisateurs d'accéder aux détails de votre carte de paiement sur un site de commerce électronique Trouver des modèles dans les données et faire des prédictions, comme prédire quel film vous devriez regarder en fonction des films que vous avez déjà vus et aimés
• Systèmes de réseau: Protocoles, principes et algorithmes de calcul communiquer les uns avec les autres, tels que la mise en place de réseaux sans fil qui fonctionnent bien pour des centaines de milliers d'utilisateurs
• Vision par ordinateur: Dupliquer la capacité de l'œil humain à traiter et analyser des images, comme le nombre de personnes entrer ou sortir d'un magasin basé sur un programme analysant un flux vidéo en direct
• Traitement du langage naturel: Automatisation de l'analyse de texte et de la parole, comme l'utilisation de commandes vocales pour convertir la parole en texte
• codage Les étudiants sont encouragés dans les programmes de maîtrise et requis dans les programmes de doctorat pour mener des recherches originales.Les sujets de recherche varient de la théorie, comme l'estimation de la durée d'un algorithme pour trouver une solution, à la pratique, telle l'optimisation d'un itinéraire de livraison donné un ensemble de points.

Parfois, cette recherche académique est commercialisée pour créer des produits et des entreprises valant des centaines de millions à des milliards de dollars. Par exemple, en 2003, les chercheurs universitaires ont créé un algorithme appelé Farecast qui a analysé 12 000 prix des billets d'avion. Plus tard, il pourrait analyser des milliards de billets en temps réel, et prédire si le prix de votre billet d'avion augmenterait, diminuerait ou resterait le même. Microsoft a acheté la technologie pour 100 millions de dollars et l'a intégré dans son moteur de recherche Bing.

Dans un autre exemple, Shazam était basé sur un article académique analysant comment identifier un enregistrement audio basé sur un échantillon court et de basse qualité, généralement un enregistrement audio à partir d'un téléphone portable. Aujourd'hui, Shazam permet à un utilisateur d'enregistrer un court extrait d'une chanson, identifie le titre de la chanson, et offre la chanson à l'achat.

L'entreprise a recueilli plus de 100 millions de dollars en financement pour ses opérations et sa valeur privée dépasse 1 milliard de dollars. Les deux produits étaient basés sur des articles de recherche publiés qui identifiaient un problème pouvant être traité avec la technologie et présentaient une solution technologique qui résolvait les contraintes existantes avec une grande précision.

Votre propre recherche ne mène peut-être pas à la création d'une entreprise d'un milliard de dollars, mais elle devrait faire progresser, même progressivement, une solution à un problème informatique ou aider à éliminer une contrainte existante.