코딩을위한 고급 학위 프로그램 - 인형

코딩 방법을 배우기위한 옵션은 결코 끝나지 않는 것으로 보이며 고급 학위는 일반적으로 특정 그룹의 사람들에게 호소합니다. 코드를 배우거나 코딩 작업을하는 데 필요하지는 않지만 고급 학위는 학습을 가속화하고 다른 직업 후보와 차별화됩니다. 다음은 두 가지 유형의 고급 학위 프로그램입니다.

• 석사 학위: 인공 지능, 보안, 데이터베이스 시스템 또는 기계 학습과 같은 컴퓨터 과학의 특정 영역을 탐색하고 전문화 할 수있는 기술 학위. 코스로드에 따라, 학위는 일반적으로 1 년에서 2 년 동안 풀 타임으로 진행될 수 있습니다. 완료되면 학위는 기술 전공을 추구 한 학생이 현장으로 전환하고 코딩 작업을 수행 할 수있는 방법이 될 수 있습니다. 또는 일부 학생들은 석사 학위 과정을 사용하여 PhD 프로그램에 대한 관심을 측정하거나 개선 할 수 있습니다.

파트 타임 온라인 석사 학위 프로그램이 늘어나고 있습니다. 예를 들어 스탠포드와 존스 홉킨스는 모두 평균 3 ~ 5 년이 걸리는 온라인 파트 타임 학위의 일환으로 10 개 주제 중 하나에 집중하여 컴퓨터 과학 석사 학위를 제공합니다. 마찬가지로 Northwestern University는 학생들에게 SQL, NoSQL, Python 및 R.

• 박사 학위: 일반적으로 전문 주제에 대한 연구에 관심이있는 사람들을위한 프로그램. PhD 후보자는 학위 취득에 6 년에서 8 년이 걸릴 수 있으므로 코드 작성 방법을 배우는 것이시기 적절하지 않습니다. 박사 과정의 졸업생, 특히 최첨단 연구 주제를 가진 사람들은 시장에서 차별화되며 일반적으로 컴퓨터 과학에서 가장 힘든 문제를 해결합니다.

PhD 프로그램에 일찍 등록하고 탈퇴 한 학생들은 일반적으로 PhD 프로그램이 일반적으로 학교에서 지원되기 때문에 대개 학생들에게 무료로 석사 학위를 취득 할만큼 충분한 교과 과정을 마쳤습니다.

대학원 컴퓨터 과학 커리큘럼

컴퓨터 과학 석사 학위 학교 커리큘럼은 대개 10-12 개의 컴퓨터 과학 및 수학 수업으로 구성됩니다. 몇 가지 기초 클래스로 시작한 다음 특정 컴퓨터 과학 주제에 중점을 두어 전문화합니다. 박사 과정은 교과 과정을 마친 후에 추가 연구를 위해 이전에 탐험되지 않은 주제를 제안하고 독창적 연구를 수행하는 데 3-5 년을 소비 한 다음 다른 교수가 작업을 평가하기 전에 결과를 제시하고 변호하는 것을 제외하고는 동일한 경로를 따릅니다.

이 표는 Columbia University에서 기계 학습에 집중하여 CS에서 석사 학위를 취득하는 샘플 커리큘럼입니다. 학위 요구 사항을 충족시키기 위해 여러 과목을 사용할 수 있으며 제공되는 과정은 학기마다 다릅니다.

컬럼비아 대학교 컴퓨터 과학 석사

과정 번호

과정 명	과정 설명	W4118
운영 체제 I	프로세스 관리와 같은 주제를 포함한 운영 체제 설계 및 구현 알고리즘의 분석	정렬 및 검색을 포함한 효율적인 알고리즘의 설계 및 분석
W4705	자연어 처리	자연 언어 추출, 요약 및 감성 스피치 분석
W4231	W4251	전산 학습 이론
학습의 전산 및 통계 가능성과 한계	W4771	기계 학습
분류, 회귀 및 추론 모델을 이용한 기계 학습	W4111	소개 관계형 데이터베이스 설계 및 빌드 방법 이해
W4246	데이터 과학 알고리즘	데이터 구성, 정렬 및 검색 방법
W4772	고급 기계 학습	고급 컴퓨터 학습 도구 지각 및 행동 모델링에서의 응용
E6232	알고리즘 분석 II	최적화 문제에 대한 효율적인 근사 알고리즘의 설계 및 분석에 대한 연구원
E6998	기계 학습의 고급 주제	베이지안 네트워크, 추론, 마르코프 모델 및 회귀에 대한 현재 연구를 다룹니다.이 경우 10 개의 클래스로 구성된 커리큘럼은 세 가지 기초 클래스로 시작하여 곧 집중 영역에 초점을 맞 춥니 다.
보안:	전자 상거래 사이트에서 사용자가 신용 카드 정보에 액세스하지 못하도록하는 등의 사용자 권한 할당 및 무단 액세스 방지	기계 학습:

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• 네트워크 시스템: 컴퓨터의 프로토콜, 원리 및 알고리즘 수만 명의 사용자가 잘 작동하는 무선 네트워크 설정과 같이 서로 통신 할 수 있습니다.
• 컴퓨터 비전: 사람들의 수를 세는 것과 같이 이미지를 처리하고 분석 할 수있는 인간의 눈의 능력을 복제합니다. 라이브 비디오 피드를 분석하는 프로그램을 기반으로 상점에 입장하거나 종료합니다.
• 자연 언어 처리: 음성 명령을 사용하여 음성을 텍스트로 변환하는 등의 텍스트 및 음성 분석 자동화
• 코딩 학생들은 석사 학위 프로그램에 적극적으로 참여하고 박사 학위 과정에서 독창적 인 연구를 수행해야합니다.연구 주제는 알고리즘을 통해 솔루션을 찾는 데 걸리는 시간을 예측하는 것부터 실습을 통해 주어진 일련의 포인트를 제공하는 것과 같은 이론적 인 방법과는 다릅니다.
• 때로는이 학술 연구가 수십억 ~ 수십억 달러에 달하는 제품과 회사를 만들기 위해 상용화되기도합니다. 예를 들어, 2003 년 대학 연구원은 12,000 개의 항공권 가격을 분석 한 Farecast라는 알고리즘을 만들었습니다. 나중에 실시간으로 티켓 가격을 수십억 가지로 분석하고 항공권 가격이 올리거나 내리거나 동일하게 유지되는지 예측할 수 있습니다. Microsoft는이 기술을 1 억 달러에 구입하여 Bing 검색 엔진에 통합했습니다. 또 다른 예로, Shazam은 짧고 품질이 낮은 샘플 (일반적으로 휴대 전화에서 오디오 녹음)을 기반으로 오디오 녹음을 식별하는 방법을 분석 한 학술지를 기반으로했습니다. 오늘날 Shazam은 사용자가 노래의 짧은 발췌 부분을 녹음하고, 노래 제목을 식별하고, 구입할 노래를 제공 할 수있게합니다. 회사는 운영 자금으로 1 억 달러 이상을 모금했으며 10 억 달러 이상을 사적으로 평가합니다. 두 제품 모두 기술로 해결할 수있는 문제를 확인하고 기존 제약 조건을 높은 정확도로 해결하는 기술 솔루션을 제시 한 발표 된 연구 논문을 기반으로했습니다. 자신의 연구가 10 억 달러 규모의 회사를 창출하지 못할 수도 있지만 컴퓨터 과학 문제에 대한 해결책을 점진적으로 발전시켜야하거나 기존 제약 조건을 없애야합니다.