सामग्री
- डेटा स्ट्रक्चर्स आणि अल्गोरिदम स्पेशलायझेशन - कॅलिफोर्निया विद्यापीठातील सॅन डिएगो
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
- अल्गोरिदम स्पेशलायझेशन - स्टॅनफोर्ड
- संगणक विज्ञान स्पेशलायझेशनसाठी स्वतंत्र गणिताची ओळख - कॅलिफोर्निया विद्यापीठातील सॅन डिएगो
स्रोत: वेव्ह ब्रेक मीडिया लिमिटेड / ड्रीम्सटाईल.कॉम
टेकवे:
अल्गोरिदम संगणक विज्ञानाच्या केंद्रस्थानी आहेत. त्यांच्याबद्दल शिकणे अवघड असू शकते, तथापि, आपल्याला मदत करण्यासाठी येथे काही कोर्स आहेत.
मशीन लर्निंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अल्गोरिदमच्या बांधकामाबद्दल शिकणे ही एक सोपी प्रक्रिया नाही. संगणकाच्या विज्ञान क्षेत्रात आपल्याला दिसणार्‍या या सर्वात विस्तृत आणि परिष्कृत संकल्पनांपैकी काही आहेत. ते जटिल गणितीय आणि सांख्यिकीय मॉडेलिंग तसेच तार्किक आणि तांत्रिक प्रक्रियेवर आधारित आहेत.
अल्गोरिदम कार्य हे जगाच्या मोहिमेच्या प्रगतीचा एक भाग आहे ज्यामध्ये डेटा वैज्ञानिकांना जास्त मागणी आहे. या क्षेत्रामध्ये प्राविण्य मिळवण्याकरिता बर्‍याच प्रमाणात शिक्षण आणि प्रशिक्षण आवश्यक आहे कारण त्यामध्ये असलेल्या तांत्रिक जटिलतेमुळे. तंत्रज्ञान नेटवर्क आणि इतर एआय / एमएल मॉडेल संगणक विज्ञान कसे कार्य करते आणि त्यास काय ऑफर करायचे आहे याबद्दल काही प्रगत कल्पनांवर तयार केले गेले आहे.
ज्या विद्यार्थ्यांना अल्गोरिदम आणि संबंधित डेटा स्ट्रक्चर्सचे ज्ञान वाढवायचे आहे त्यांच्यासाठी येथे चार उत्कृष्ट संसाधने आहेत.
- डेटा स्ट्रक्चर्स आणि अल्गोरिदम स्पेशलायझेशन - कॅलिफोर्निया विद्यापीठातील सॅन डिएगो
- अल्गोरिदम स्पेशलायझेशन - स्टॅनफोर्ड
- अल्गोरिदम: भाग एक - प्रिन्सटन विद्यापीठ
- संगणक विज्ञान स्पेशलायझेशनसाठी स्वतंत्र गणिताची ओळख - कॅलिफोर्निया विद्यापीठातील सॅन डिएगो
डेटा स्ट्रक्चर्स आणि अल्गोरिदम स्पेशलायझेशन - कॅलिफोर्निया विद्यापीठातील सॅन डिएगो
या कोर्समध्ये मशीन शिक्षण अल्गोरिदमचे मूल्यांकन कसे करावे आणि त्याचे अन्वेषण कसे करावे याबद्दल विद्यार्थ्यास मदत व्हावी म्हणून अल्गोरिदम विकासासह हातांनी काम करणे समाविष्ट आहे. ते पुढे एमएल / एआय आणि अल्गोरिदम अभियांत्रिकीकडे जाण्यासाठी एक फ्रेमवर्क प्रदान करते.
कोड म्हणून अल्गोरिदमची सखोल कल्पना मिळविण्यासाठी या कोर्समध्ये विद्यार्थी डझनभर संबंधित कामे सुरू करुन कोडिंग परिस्थितीत थेट अल्गोरिदम लागू करतात. या आव्हानात्मक कोर्समध्ये नियोजकांनी हजारो तासांची गुंतवणूक केली आहे ज्यात विद्यार्थी प्रोग्रामिंग डीबग करणे आणि त्याच्या अल्गोरिथमिक क्षमतांनुसार कोडबेसचे मूल्यांकन करण्यास शिकतील. (डेटा वैज्ञानिकांच्या जीवनाबद्दल जाणून घेऊ इच्छिता? जॉब रोलः डेटा सायंटिस्ट पहा.)
विशिष्ट कव्हरेजच्या बाबतीत, हा कोर्स मोठ्या नेटवर्क आणि जीनोम असेंब्ली दोन्ही समाविष्ट करतो, इंटरएक्टिव फॉरमॅटिंगसह, जे विद्यार्थ्यांना उत्पादन वातावरणात व्यावसायिक काय करतात हे अगदी जवळून घेतात. या प्रकारच्या व्यावहारिक शिक्षणासह, विद्यार्थ्यांनी एमएल / एआयसाठी अल्गोरिदम कसे सेट करावे आणि ते कसे परिष्कृत करावे यासाठी कार्यरत ज्ञानाचा आधार तयार केला.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
विद्यार्थ्यांना जावा, पायथन आणि सी ++ यासह एक किंवा अधिक प्रोग्रामिंग भाषांचे मूलभूत ज्ञान असले पाहिजे.
अल्गोरिदम स्पेशलायझेशन - स्टॅनफोर्ड
येथे आणखी एक कोर्स आहे जो विद्यार्थ्यांना अल्गोरिदमच्या विकास आणि वापराच्या अन्वेषणात मोठ्या भूमिकेसाठी पर्याप्तपणे तयार करतो. या कोर्समध्ये अल्गोरिदमवरील सखोल अंमलबजावणीच्या कार्यासह मशीन लर्निंग डेव्हलपमेंटच्या कॉनचे मुख्य पैलू देखील दर्शविले जातील.
इथल्या दृष्टिकोनाचा एक भाग म्हणजे पदवीधरांना अल्गोरिदम विकासाची "भाषा बोलण्यास" सक्षम करणे. लॉजिकल रिग्रेशन आणि वर्गीकरण तंत्रांपर्यंतच्या सुरक्षा प्रोटोकॉलपासून, व्यावसायिक जे या प्रकारच्या संभाषणात स्वत: चे ठेवू शकतात, ते नोकरीवर अधिक शिकतील आणि मशीन शिक्षण प्रक्रियेत एक विचारसरणी म्हणून त्यांची प्रतिष्ठा वाढवू शकतील.
या कोर्समध्ये विद्यार्थ्यांना या प्रकारच्या तांत्रिक कौशल्याचा अभ्यास करण्यास मदत करण्यासाठी मोठ्या चित्र आणि पुनरावृत्ती अंमलबजावणीकडे पाहिले जाते.
लवचिक शेड्यूलसह हा इंटरमीडिएट लेव्हल कोर्स आहे.
आयव्ही लीगच्या एका शीर्ष स्त्रोताकडून प्राप्त झालेल्या या कोर्समध्ये डेटा स्ट्रक्चरच्या कामावर आधारित अल्गोरिदम विकासाच्या अनेक मूलभूत बाबींचा समावेश आहे.
इथले तत्वज्ञान असे आहे की अल्गोरिदमची मूलभूत समजूत त्यांच्याद्वारे बनविलेल्या बिल्डिंग ब्लॉक्सबद्दल अधिक जाणून घेण्यावर अवलंबून असते. यादृच्छिक जंगले आणि निर्णय घेणार्‍या वृक्षांपासून ते इको स्टेट मशीन आणि बोल्टझ्मन मशीन सारख्या ब्लॅक बॉक्स सिस्टीमपर्यंत विस्तृत करण्यासाठी अल्गोरिदम विकास वारंवार आणि कधीकधी रिकर्सिव्ह मार्गाने डेटा हाताळण्याच्या प्रक्रियेवर कार्य करतो.
या कोर्समधील एक भाग, म्हणून प्राथमिक डेटा स्ट्रक्चर्स आणि सॉर्टिंगवर जाईल, तर दुसरा भाग ग्राफ आणि स्ट्रीम प्रोसेसिंग अल्गोरिदम यावर लक्ष केंद्रित करेल. डेटा स्ट्रक्चर्स, ते कसे सेट केले जातात आणि मशीन लर्निंग प्रोग्राम्सद्वारे त्यांचा कसा वापर केला जातो याचे मूल्यांकन करून विद्यार्थी आरामदायक होतील. (आपणास सॉफ्टवेअर तयार करण्यात स्वारस्य आहे? नंतर 6 ऑनलाईन अभ्यासक्रमांद्वारे आपण शिकू शकता अशा 6 सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट संकल्पना तपासा.)
या प्रकारच्या सर्वेक्षण कोर्स विद्यार्थ्यांना डेटा सायन्समधील कार्यरत करियरसाठी कसे तयार करतात हे पाहणे कठीण नाही. डेटा स्ट्रक्चर्स आणि सखोल विश्लेषणासह प्रारंभ करून, विद्यार्थी व्यावहारिक परिणाम तयार करण्यासाठी वैचारिक मार्गांचा कसा वापर करायचा या काजू आणि बोल्टमध्ये कार्य करतात.
संगणक विज्ञान स्पेशलायझेशनसाठी स्वतंत्र गणिताची ओळख - कॅलिफोर्निया विद्यापीठातील सॅन डिएगो
अल्गोरिदम विकास सुलभ करणार्‍या बर्‍याच तंत्रामध्ये गणिताचे मॉडेलिंग आहे. हा विशेष अभ्यासक्रम अभियंताच्या टूलसेटचा घटक म्हणून असणार्‍या गणितावर लक्ष केंद्रित करेल. डेटा रचनांचे गणितीय गुणधर्म समजून घेणे डेटा वैज्ञानिक आणि अल्गोरिदमच्या कामात गुंतलेल्या इतरांसाठी एक महत्त्वाचे कौशल्य आहे.
मूलभूत संभाव्यता आणि संख्या सिद्धांतासह प्रारंभ करून, हा कोर्स विद्यार्थ्यांना वेगळ्या गणिताबद्दल आणि अल्गोरिदम उत्पादनासाठी त्याचा अनुप्रयोग समजून घेण्यासाठी पुढे जाईल. विद्यार्थी मूलभूत अल्गोरिदम तंत्र आणि वर्गीकरण याबद्दल शिकतील आणि समस्या सोडवण्याचा प्रयत्न करण्याचा अनुभव अनुभव घेतील.
ते आलेख आणि स्ट्रिंग अल्गोरिदम आणि त्यांचे अनुप्रयोग पाहतील, उदाहरणार्थ, मानवी जीनोम कामात. विद्यार्थी बायनरी सर्च ट्रीज, हॅश टेबल्स, रांगे आणि स्टॅकिंग यासारख्या साधनांचा वापर पाहतील आणि रेषीय प्रोग्रामिंग आणि अंदाजे अल्गोरिदमसह प्रगत समस्या सोडवण्याच्या दिशेने कार्य करतील.
हे चारही अभ्यासक्रम वेगाने उदयास येणा professional्या व्यावसायिक क्षेत्रात त्यांचे स्वतःचे मुख्य दृष्टीकोन प्रदान करतात जे अडचणीमुळे बरेच लोकांसाठी प्रवेश करण्यायोग्य नसतात. प्रत्येकजण डेटा वैज्ञानिक असू शकत नाही, परंतु ज्यांना असे वाटते की ते पात्र आहेत आणि शिकण्यास तयार आहेत त्यांच्या कोर्सिंग ऑफरचा उपयोग तांत्रिक ज्ञान तयार करण्यासाठी त्यांच्या तार्किक आणि विक्षिप्त महत्वाकांक्षा बसविण्यासाठी करू शकतात.