Contenu
- Spécialisation en structures de données et algorithmes - Université de Californie à San Diego
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Spécialisation en algorithmes - Stanford
- Introduction aux mathématiques discrètes pour la spécialisation en informatique - Université de Californie à San Diego
Source: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
À emporter:
Les algorithmes sont au cœur de l'informatique. Bien que leur connaissance puisse être difficile, voici quelques cours pour vous aider.
L'apprentissage de la construction d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle n'est pas un processus simple. Voici quelques-uns des concepts les plus élaborés et sophistiqués que vous verrez dans le domaine de l'informatique. Ils reposent sur une modélisation mathématique et statistique complexe, ainsi que sur des processus logiques et techniques.
Le travail sur les algorithmes fait partie du progrès d'avant-garde d'un monde dans lequel les scientifiques de données sont en forte demande. La maîtrise de ce domaine nécessite beaucoup d'apprentissage et de formation, en raison de la complexité technique que cela implique. Les réseaux de neurones et autres modèles AI / ML reposent sur des idées avancées sur le fonctionnement de l’informatique et sur ce qu’elle a à offrir.
Voici quatre excellentes ressources pour les étudiants qui souhaitent approfondir leurs connaissances en algorithmes et en structures de données connexes.
- Spécialisation en structures de données et algorithmes - Université de Californie à San Diego
- Spécialisation en algorithmes - Stanford
- Algorithmes: Première partie - Université de Princeton
- Introduction aux mathématiques discrètes pour la spécialisation en informatique - Université de Californie à San Diego
Spécialisation en structures de données et algorithmes - Université de Californie à San Diego
Ce cours implique un travail pratique avec le développement d'algorithmes afin d'aider l'étudiant à se familiariser avec la façon d'évaluer et d'explorer les algorithmes d'apprentissage automatique. Il fournit ce cadre pour aller plus loin dans l'ingénierie ML / AI et les algorithmes.
Dans ce cours, les étudiants mettront en œuvre directement des algorithmes dans des scénarios de codage, en lançant des dizaines de tâches pertinentes, pour obtenir une idée détaillée de l'algorithme sous forme de code. Les planificateurs ont investi des milliers d’heures dans ce cours stimulant dans lequel les étudiants apprendront à déboguer des programmes et à évaluer une base de code en fonction de ses capacités algorithmiques. (Vous voulez en savoir plus sur la vie d'un scientifique des données? Découvrez le travail: Data Scientist.)
En termes de couverture thématique, ce cours couvre à la fois les grands réseaux et l’assemblage du génome, avec un formatage interactif qui rapproche les étudiants du cœur de ce que font les professionnels dans un environnement de production. Avec ce type d'apprentissage pratique, les étudiants construisent une base de connaissances pratiques sur la manière de configurer et d'affiner des algorithmes pour ML / AI.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Les étudiants doivent avoir des connaissances de base sur un ou plusieurs langages de programmation, notamment Java, Python et C ++.
Spécialisation en algorithmes - Stanford
Voici un autre cours qui prépare adéquatement les étudiants à un rôle plus important dans l’exploration du développement et de l’utilisation des algorithmes. Ce cours montrera également les principaux aspects du problème du développement de l’apprentissage automatique avec un travail approfondi de mise en œuvre sur les algorithmes.
Une partie de l’approche consiste ici à permettre aux diplômés de «parler la langue» du développement d’algorithmes. Des protocoles de sécurité aux techniques de régression logique et de classification, les professionnels qui peuvent se défendre dans ce type de conversation en apprendront davantage sur leur travail et renforceront leur réputation de leader éclairé dans les processus d’apprentissage automatique.
Ce cours présente une vue d'ensemble et une mise en œuvre itérative afin d'aider l'étudiant à se préparer à ce type d'expertise technique.
C'est un cours de niveau intermédiaire avec un horaire flexible.
Ce cours, qui provient d'une source de premier plan de l'Ivy League, couvre de nombreux aspects fondamentaux du développement d'algorithmes centrés sur le travail de structure de données.
La philosophie ici est que la compréhension fondamentale des algorithmes repose sur une connaissance plus approfondie des blocs de construction qui les composent. Des forêts aléatoires aux arbres de décision en passant par les systèmes de boîtes noires telles que les machines à états d'écho et les machines de Boltzmann, le développement d'algorithmes travaille sur le processus de manipulation des données de manière itérative et parfois récursive.
La première partie de ce cours abordera donc les structures de données élémentaires et le tri, tandis que la deuxième partie se concentrera sur les algorithmes de traitement de graphes et de flux. Les étudiants apprendront à évaluer les structures de données, leur configuration et leur utilisation par les programmes d’apprentissage automatique. (Vous êtes intéressé par la création de logiciels? Consultez ensuite 6 concepts de développement logiciel que vous pouvez apprendre grâce aux cours en ligne.)
Il n’est pas difficile de voir en quoi ce type de cours de sondage prépare les étudiants à une carrière dans le domaine de la science des données. En commençant par les structures de données et par une analyse approfondie, les étudiants approfondissent leur compréhension de la manière d'utiliser les moyens conceptuels pour obtenir un résultat concret.
Introduction aux mathématiques discrètes pour la spécialisation en informatique - Université de Californie à San Diego
De nombreuses techniques facilitant le développement d'algorithmes reposent sur la modélisation mathématique. Ce cours spécialisé portera sur les mathématiques discrètes en tant que composant des outils d’un ingénieur. Comprendre les propriétés mathématiques des structures de données est une compétence clé pour les scientifiques de données et les autres personnes impliquées dans le travail sur les algorithmes.
En commençant par la théorie élémentaire des probabilités et des nombres, ce cours aidera les étudiants à mieux comprendre les mathématiques discrètes et leur application à la production d'algorithmes. Les étudiants apprendront les techniques de base des algorithmes et le tri et acquerront une expérience pratique de la résolution de problèmes.
Ils examineront les algorithmes de graphes et de chaînes de caractères et leur application, par exemple dans le travail sur le génome humain. Les étudiants étudieront également l'utilisation d'outils tels que les arbres de recherche binaires, les tables de hachage, les files d'attente et l'empilement, puis travailleront à la résolution avancée de problèmes avec la programmation linéaire et des algorithmes approchés.
Ces quatre cours fournissent leurs propres approches clés face à un domaine professionnel émergent, inaccessible à de nombreuses personnes en raison de sa difficulté. Tout le monde ne peut pas être un expert en données, mais ceux qui se sentent qualifiés et prêts à apprendre peuvent utiliser ces cours pour développer leurs connaissances techniques et répondre à leurs ambitions logiques et déductives.