コンテンツ
- データ構造とアルゴリズムの専門化—カリフォルニア大学サンディエゴ校
- 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
- アルゴリズムの専門化—スタンフォード
- コンピュータサイエンス専門の離散数学入門—カリフォルニア大学サンディエゴ校
出典：Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
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アルゴリズムはコンピューターサイエンスの中心です。それらについて学ぶことは難しいかもしれませんが、あなたを助けるためのいくつかのコースがあります。
機械学習と人工知能アルゴリズムの構築について学ぶことは簡単なプロセスではありません。これらは、コンピューターサイエンスの分野で最も精巧で洗練された概念です。それらは、複雑な数学的および統計的モデリング、ならびに論理的および技術的プロセスに基づいています。
アルゴリズムの仕事は、データサイエンティストの需要が高い世界の先駆的な進歩の一部です。この分野をマスターするには、技術的な複雑さが伴うため、多くの学習とトレーニングが必要です。ニューラルネットワークおよびその他のAI / MLモデルは、コンピューターサイエンスの仕組みと提供するものに関する高度なアイデアに基づいて構築されています。
アルゴリズムと関連データ構造の知識を向上させたい学生向けの4つの優れたリソースを紹介します。
- データ構造とアルゴリズムの専門化—カリフォルニア大学サンディエゴ校
- アルゴリズムの専門化—スタンフォード
- アルゴリズム：パート1 —プリンストン大学
- コンピュータサイエンス専門の離散数学入門—カリフォルニア大学サンディエゴ校
データ構造とアルゴリズムの専門化—カリフォルニア大学サンディエゴ校
このコースでは、学生が機械学習アルゴリズムを評価および探索する方法を理解できるように、アルゴリズム開発の実践的な作業を行います。 ML / AIおよびアルゴリズムエンジニアリングにさらに移行するためのフレームワークを提供します。
このコースでは、学生はアルゴリズムをコーディングシナリオに直接実装し、多数の関連タスクを開始して、アルゴリズムをコードとして詳細に把握します。プランナーは、学生がプログラムをデバッグし、アルゴリズム能力に従ってコードベースを評価することを学ぶこの挑戦的なコースに数千時間を費やしました。 （データサイエンティストの生活について知りたいですか？職務：データサイエンティストをご覧ください。）
トピックカバレッジの観点から、このコースは、学生がプロダクション環境で行うことの中心に近づけるインタラクティブなフォーマットで、大規模ネットワークとゲノムアセンブリの両方をカバーします。このタイプの実践的な学習により、学生はML / AIのアルゴリズムを設定および改良する方法を含む実用的な知識の基礎を構築します。
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。
Java、Python、C ++などの1つ以上のプログラミング言語の基本的な知識が必要です。
アルゴリズムの専門化—スタンフォード
アルゴリズムの開発と使用を探求する上で、学生がより大きな役割を果たせるように適切に準備する別のコースがあります。また、このコースでは、機械学習開発とアルゴリズムの詳細な実装作業の主要な側面についても説明します。
ここでのアプローチの一部は、卒業生がアルゴリズム開発の「言語を話す」ことを可能にすることです。セキュリティプロトコルから論理回帰および分類手法まで、この種の会話で自分自身を保持できる専門家は、仕事についてさらに学び、機械学習プロセスの思想的リーダーとしての評判を高めます。
このコースでは、学生がこの種の技術的専門知識を身に付けるのを支援するために、全体像と反復的な実装を検討します。
これは柔軟なスケジュールを持つ中級レベルのコースです。
このコースは、Ivy Leagueのトップソースから提供され、データ構造の作業を中心としたアルゴリズム開発の基本的な側面の多くをカバーしています。
ここでの哲学は、アルゴリズムの基本的な理解は、それらが作成されたビルディングブロックについてより多くを知ることに依存しているということです。ランダムフォレストや決定木から、エコーステートマシンやボルツマンマシンなどの精巧なブラックボックスシステムまで、アルゴリズム開発は、反復的かつ時には再帰的な方法でデータを操作するプロセスで機能します。
したがって、このコースの第1部では基本的なデータ構造と並べ替えについて説明し、第2部ではグラフとストリーム処理アルゴリズムに焦点を当てます。学生は、データ構造、設定方法、機械学習プログラムでの使用方法を評価することに慣れます。 （ソフトウェアの作成に興味がありますか？オンラインコースで学習できる6つのソフトウェア開発コンセプトをご覧ください。）
このタイプの調査コースが、学生がデータサイエンスの仕事に就く準備をどのように整えているかを見るのは難しくありません。データ構造と詳細な分析から始めて、学生は概念的手段を使用して実際の結果を構築する方法の要点にさらに取り組みます。
コンピュータサイエンス専門の離散数学入門—カリフォルニア大学サンディエゴ校
アルゴリズム開発を促進する多くの手法の下に、数学モデリングがあります。この専門コースでは、エンジニアのツールセットのコンポーネントとして離散数学に焦点を当てます。データ構造の数学的特性を理解することは、データサイエンティストやアルゴリズム作業に関係する他の人にとって重要なスキルです。
基本的な確率と数の理論から始めて、このコースでは、離散数学とアルゴリズム生成への応用をさらに理解するための道筋に沿って生徒を動かします。学生は、基本的なアルゴリズムテクニックと並べ替えについて学び、問題を解決しようとする実践的な経験を得ます。
彼らは、例えば、人間のゲノム研究におけるグラフと文字列のアルゴリズムとそれらの応用を見ていきます。生徒は、バイナリ検索ツリー、ハッシュテーブル、キュー、スタックなどのツールの使用についても検討し、線形計画法と近似アルゴリズムによる高度な問題解決に取り組みます。
これらの4つのコースはすべて、難易度が高いために多くの人々がアクセスできない急速に発展している専門分野への独自の重要なアプローチを提供します。誰もがデータサイエンティストになれるわけではありませんが、資格があり、学習する準備ができていると感じる人は、これらのコースを利用して、論理的で演ductive的な野心に合うように技術知識を蓄積できます。