Inhalt
- Spezialisierung auf Datenstrukturen und Algorithmen - University of California San Diego
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Algorithmus-Spezialisierung - Stanford
- Einführung in die diskrete Mathematik für Informatik-Spezialisierung - University of California San Diego
Quelle: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Wegbringen:
Algorithmen sind das Herzstück der Informatik. Während es schwierig sein kann, etwas über sie zu lernen, finden Sie hier einige Kurse, die Ihnen helfen sollen.
Das Erlernen der Konstruktion von Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ist kein einfacher Prozess. Dies sind einige der ausgefeiltesten und raffiniertesten Konzepte, die Sie auf dem Gebiet der Informatik sehen werden. Sie basieren auf komplexen mathematischen und statistischen Modellen sowie logischen und technischen Prozessen.
Algorithmenarbeit ist Teil des Avantgarde-Fortschritts einer Welt, in der Datenwissenschaftler stark gefragt sind. Die Beherrschung dieses Bereichs erfordert aufgrund der damit verbundenen technischen Komplexität viel Lernen und Training. Neuronale Netze und andere AI / ML-Modelle basieren auf fortgeschrittenen Vorstellungen darüber, wie die Informatik funktioniert und was sie zu bieten hat.
Hier sind vier hervorragende Ressourcen für Studenten, die ihre Kenntnisse über Algorithmen und verwandte Datenstrukturen erweitern möchten.
- Spezialisierung auf Datenstrukturen und Algorithmen - University of California San Diego
- Algorithmus-Spezialisierung - Stanford
- Algorithmen: Erster Teil - Princeton University
- Einführung in die diskrete Mathematik für Informatik-Spezialisierung - University of California San Diego
Spezialisierung auf Datenstrukturen und Algorithmen - University of California San Diego
Dieser Kurs beinhaltet praktische Arbeit mit der Algorithmusentwicklung, um den Studenten dabei zu helfen, sich mit der Evaluierung und Erforschung von Algorithmen für maschinelles Lernen vertraut zu machen. Es bietet diesen Rahmen für den weiteren Einstieg in die ML / AI- und Algorithmenentwicklung.
In diesem Kurs werden die Teilnehmer Algorithmen direkt in Codierungsszenarien implementieren und Dutzende relevanter Aufgaben einleiten, um sich einen detaillierten Überblick über den Algorithmus als Code zu verschaffen. Planer haben Tausende von Stunden in diesen herausfordernden Kurs investiert, in dem die Schüler lernen, Programme zu debuggen und eine Codebasis anhand ihrer algorithmischen Fähigkeiten zu bewerten. (Möchten Sie mehr über das Leben eines Data Scientists erfahren? Sehen Sie sich die Jobrolle: Data Scientist an.)
In Bezug auf die aktuelle Berichterstattung deckt dieser Kurs sowohl große Netzwerke als auch die Zusammenstellung von Genomen ab. Durch die interaktive Formatierung werden die Schüler auf den neuesten Stand gebracht, was Profis in einer Produktionsumgebung tun. Mit dieser Art des praktischen Lernens erwerben die Studierenden eine Basis von Arbeitskenntnissen, die das Einrichten und Verfeinern von Algorithmen für ML / AI umfassen.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Die Studierenden sollten Grundkenntnisse in einer oder mehreren Programmiersprachen einschließlich Java, Python und C ++ haben.
Algorithmus-Spezialisierung - Stanford
Hier ist ein weiterer Kurs, der die Schüler angemessen auf eine größere Rolle bei der Erforschung der Entwicklung und Verwendung von Algorithmen vorbereitet. Dieser Kurs wird auch wichtige Aspekte der Entwicklung von maschinellem Lernen mit detaillierten Implementierungsarbeiten an Algorithmen zeigen.
Ein Teil des Ansatzes besteht darin, Absolventen die Möglichkeit zu geben, die Sprache der Algorithmenentwicklung zu „sprechen“. Von Sicherheitsprotokollen bis hin zu logischen Regressions- und Klassifizierungstechniken lernen Fachleute, die in solchen Gesprächen bestehen können, im Berufsleben weiter und stärken ihren Ruf als Vordenker bei maschinellen Lernprozessen.
Dieser Kurs befasst sich mit dem Gesamtbild und der iterativen Implementierung, um den Studenten dabei zu helfen, sich auf diese Art von technischem Fachwissen vorzubereiten.
Dies ist ein Kurs für Fortgeschrittene mit einem flexiblen Zeitplan.
Dieser Kurs, der aus einer der besten Quellen von Ivy League stammt, behandelt viele grundlegende Aspekte der Algorithmusentwicklung, die sich auf die Arbeit mit Datenstrukturen konzentrieren.
Die Philosophie hier ist, dass das grundlegende Verständnis von Algorithmen darauf beruht, mehr über die Bausteine zu wissen, aus denen sie bestehen. Von zufälligen Wäldern und Entscheidungsbäumen bis hin zu komplexen Black-Box-Systemen wie Echozustandsmaschinen und Boltzmann-Maschinen arbeitet die Algorithmusentwicklung daran, Daten iterativ und manchmal rekursiv zu manipulieren.
In Teil eins dieses Kurses werden daher elementare Datenstrukturen und Sortierungen behandelt, während in Teil zwei die Algorithmen zur Verarbeitung von Grafiken und Datenströmen behandelt werden. Die Studierenden lernen, Datenstrukturen zu bewerten, wie sie eingerichtet sind und wie sie von maschinellen Lernprogrammen verwendet werden. (Haben Sie Interesse an der Erstellung von Software? Dann informieren Sie sich über 6 Softwareentwicklungskonzepte, die Sie in Online-Kursen erlernen können.)
Es ist nicht schwer zu sehen, wie diese Art von Umfragekursen die Studenten auf eine berufliche Laufbahn in den Datenwissenschaften vorbereitet. Ausgehend von Datenstrukturen und einer eingehenden Analyse arbeiten die Studierenden weiter daran, wie die konzeptionellen Mittel eingesetzt werden können, um das praktische Ergebnis zu erzielen.
Einführung in die diskrete Mathematik für Informatik-Spezialisierung - University of California San Diego
Unter vielen Techniken, die die Algorithmusentwicklung erleichtern, liegt die mathematische Modellierung. Dieser Spezialkurs befasst sich mit diskreter Mathematik als Bestandteil des Toolset eines Ingenieurs. Das Verständnis der mathematischen Eigenschaften von Datenstrukturen ist eine Schlüsselkompetenz für Datenwissenschaftler und andere an der Arbeit mit Algorithmen beteiligte Personen.
Ausgehend von der grundlegenden Wahrscheinlichkeits- und Zahlentheorie wird in diesem Kurs der Weg zum besseren Verständnis der diskreten Mathematik und ihrer Anwendung auf die Algorithmenproduktion beschritten. Die Kursteilnehmer lernen grundlegende Algorithmus-Techniken und das Sortieren kennen und sammeln praktische Erfahrungen beim Lösen von Problemen.
Sie werden sich mit Graph- und String-Algorithmen und ihrer Anwendung zum Beispiel in der Humangenom-Arbeit befassen. Die Kursteilnehmer werden sich auch mit der Verwendung von Werkzeugen wie binären Suchbäumen, Hash-Tabellen, Warteschlangen und Stapeln befassen und auf eine erweiterte Problemlösung mit linearer Programmierung und ungefähren Algorithmen hinarbeiten.
Alle vier Kurse bieten ihre eigenen Ansätze für ein schnell wachsendes Berufsfeld, das aufgrund seiner Schwierigkeit für viele Menschen unzugänglich ist. Nicht jeder kann ein Datenwissenschaftler sein, aber diejenigen, die sich qualifiziert und lernbereit fühlen, können diese Kursangebote nutzen, um ihr technisches Wissen entsprechend ihren logischen und deduktiven Ambitionen aufzubauen.