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出典：Rymkevich Yuliya / Dreamstime.com
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ソフトウェア開発のプロセスを理解することになると、学ぶべきことがたくさんあります。これらのCourseraの製品は、ソフトウェア開発におけるゲームの向上に役立ちます。
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ソフトウェア開発のプロセスを理解することになると、学ぶべきことがたくさんあります。
初心者は、コンピューターサイエンスの基礎だけでなく、コンピューターサイエンスの要素やコンポーネントを使用してソフトウェア製品を構築する方法を理解する必要があります。また、アジャイル開発の原則や開発者など、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を扱う上で行われたいくつかの熱心な進歩についても知る必要があります。 （ソフトウェア開発ライフサイクルの詳細については、Diving Into Dev：The Software Development Life Cycleをご覧ください。）
これを念頭に置いて、学生が利用可能なCourseraコースを通じて簡単に参加できるソフトウェア開発の6つの重要な側面を以下に示します。
Python for Everybody
Pythonは、機械学習から最先端のWeb開発に至るまで、ベストプラクティスツールとして広く支持されているユニークなプログラミング言語です。
広範なサポートライブラリ、サードパーティのモジュール、オープンソースの背景、魅力的な構文を備えたユーザーフレンドリーな言語として、Pythonは今日のIT業界で最も人気のあるコーディング言語の1つであり、Pythonスキルは履歴書に大きく追加されます。ここで「みんなのためのPython」をチェックして、現代のコーディングのこの重要な基礎を学び始めてください。
クラウドの出現により、Google Cloud Platformはソフトウェアを構築するための中心的な劇場になりました。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
Google Cloudでのデータエンジニアリングに特化したコースでは、学生はプラットフォームでのデータ処理システムの設計について学び、非構造化データとSparkなどのツールを使用して機械学習プロセスを作成できます。洞察と機械学習のセットアップも、Google環境のデータサイエンスのこの概要に適用されます。独自のデータ設計の要点について、この紹介をご覧ください。 （データサイエンスの詳細については、オンラインラーニングで習得できる6つの重要なデータサイエンスの概念を参照してください。）
今日のITの世界のオープンソースライブラリとして、TensorFlowはもともとGoogleで開発されましたが、Apacheオープンソースライセンスの下でリリースされました。それ以来、機械学習とニューラルネットワークのアプリケーションのための汎用ツールになりました。
「Introduction to TensorFlow」というタイトルのCourseraクラスのオプションでは、学生はベストプラクティスについて学び、ニューラルネットワークのトレーニングの実践的な経験を得ます。
TensorFlowリソースによって強化されたユーティリティタスクの調査を提供するために、このコースがコンピュータービジョンや畳み込みニューラルネットワークなどの他のアイテムをどのように扱うかを見てみましょう。
ある意味では、このJavaクラスは上記のクラスよりも少し古めかしいです。
Javaは、新しいアルゴリズムベースの機械学習技術に加えて、PythonとTensorFlowおよびこれらの他のツールが進化するずっと前から、人気のあるプログラミングツールになりました。
初期の頃、Javaはあらゆる種類のWeb開発およびソフトウェアプロジェクトに適用されたオブジェクト指向プログラミングの代表的な例と見なされていました。 Javaは独創的なライセンスの時代に君臨していましたが、今日でも重要であり、新しいコースはJavaをその最も顕著な現代的な用途の1つであるiPhoneおよびAndroid用アプリケーションの作成と設計に直接適用します。
Javaはさまざまな形でコードベースを開発するための一般的な選択肢の1つであるため、初心者がアルゴリズムの設計、デバッグのテストなどを行うコースは、一般的なスキルビルダーとしてだけでなく、より詳細に見ても非常に価値があります現在の慣行に。
Javaと同様に、Scalaはオブジェクト指向プログラミング言語です。しかし、1991年にJavaが開拓された一方で、約10年後にScalaが登場しました。もともとペトリネットの設計を利用したプログラミング言語として見られていたScalaは、アルゴリズムをサポートするために遅延評価やパターンマッチングなどの機能を利用しています。
「関数型プログラミングとScalaの専門化」と呼ばれるコースでは、一般的なコード設計を見て、関数型プログラミングの実践的な実践を学びます。コースワークでは、小さな問題を解決するボトムアップアプローチを採用し、小さなチャンクを使用して、より機能的なコードベース構造を作成します。
繰り返しますが、Apache Sparkを使用したデータ分析は基本的な焦点です。生徒は、再帰、不変のデータ構造などについて学びます。
これらの双子の巨人機械学習と人工知能に加えて、私たちが最近聞いた最大のIT流行語の1つは「ブロックチェーン」です。
ブロックチェーン技術は、「fintech」または金融技術の世界のために作成されたユニークなアプリケーションです。基本的には、金融取引を検証するための分散型のコンセンサスベースのシステムです。ブロックチェーンは、おそらくビットコインなどの暗号通貨の背後にある基盤技術として最もよく知られていますが、ブロックチェーンは、本質的に財務的ではない他の多くの異なるタイプのデータシステムにも適用できます。汎用トラッキングテクノロジーとして、ブロックチェーンは産業システムおよびエンタープライズテクノロジーに組み込まれており、エンジニアの世界の熱い部分です。
Courseraのこのコースでは、ブロックチェーンの歴史を学びながら、明日のハイテク業界で役立つ専門知識も提供します。
これら6つのコースのいずれかを検討して、コンピューターサイエンスとデータサイエンスの原則とアプリケーションのスキルセットと成長経験を磨きます。