Компьютер сайнс что это

Обновлено: 04.07.2024

Приветствую, давно хотел написать пост об изучения Computer Science, рассмотреть пару тем, рассказать об интересных уч.материалах. К тому же здесь превалируют русскоязычные уч. материалы, что достаточно редкая история(но об английском будет пару слов, без него, к сожалению, никуда).

Этот пост состоит из серии постов с моего телеграм канала -

Легендарный Гарвардский ввод в cs. Лектор обладает каким то запредельным скиллом интересно подавать сложный материал, и сам материал выше всяких похвал. На данный момент, именно этот ввод мне видится лучшим вариантом для старта.

1.2. "Код", Петцольд

Эта книга - ввод в архитектуру, разбирается всё, буквально от подачи тока по проводкам и заканчивая высокоуровневыми языками программирования.

Но куда интересней другая особенность книги - здесь с легкостью ловится эффект, когда ты понял одну часть, но уже забыл прошлую, и надо все заново, и все удерживать в голове и т.д. При этом сама книга написана простым языком, не подразумевает никаких предварительных знаний по теме и досконально разбирает каждый момент. Вы как бы учитесь работать со сложной системой, находясь при этом в комфортных условиях(это буквально необходимый навык для дальнейшего изучения cs, наверно, он даже важнее самой темы книги).

Ко всему прочему CS50 и "Код" Петцольда - идеальное сочетание. CS50 мало про архитектуру, а Код отлично ложится на ввод в computer science. Поэтому рекомендую ознакомится с книгой как можно раньше.

1.3. Missing Semester

Есть куча инструментов, которые предположительно должен знать студент после изучения Computer Science, обычно это оставляют для самостоятельного изучения, тут же наоборот решили сакцентировать на них внимание(и сэкономить кучу времени студентам).

2.1. Про английский

Раз уж, в Missing Semester соприкосновения с иностранным языком не избежать, обсудим эту тему сейчас. Так уж получилось, английский - это необходимость для изучения cs. Хорошая новость в том, что для уч.материалов на английском не нужен уровень Disco Elysium.

Я не лингвист, поэтому рассуждений на тему почему так, выдать не могу. Но точно могу сказать, что для многих становится настоящим открытием то, насколько простой английский используют в тех же лекциях по тех.специальностям. Если получается смотреть какие-нибудь ситкомчики(условных “Друзей”) в оригинале, то и лекции условного MIT по алгоритмам тоже потяните(к тому же, у лекций могут быть конспекты, субтитры, да даже контекст повествования).

Знание языка, даже на каком-нибудь Intermediate, уже огромное преимущество, и если есть возможность каким-то образом подтянуть язык, то это однозначно стоит сделать.

2.2. Выбор языка

Все сводится к 2 вариантам: более классический - си, более простой - питон. Вообще можно выбрать и любой другой, но так уж сложилось, что большинство уч.материалов крутятся вокруг этих двух.

Начнем с питона, основное преимущество - можно быстро писать сложные программы или их рабочие прототипы. В cs очень важно не просто изучать теорию, но и мочь что-то сделать, что называется “покрутить” это, поэкспериментировать, понять принцип работы на практике.

Не буду расписывать каждый, уже кучу всего про них написал, как и про подбор правильных уч.материалов, все есть в посте.

Поэтому, сразу к Си. Сразу скажу, в моем понимании, изучении Си без ассемблера - крайне странная идея, и из того же gdb изучающий вообще вылезать не должен. Но это достаточно хардкорный подход, в котором для начинающего уж слишком много процесса исследования(что может сильно запутать).

Нет особого смысла расписывать книги по Си, в любой подборке будет фигурировать тот же Прата, мимо основных пройти невозможно, вместо этого расскажу о куда более интересном и малоизвестном материале.

К сожалению, сам курс без ассемблера, но он все же очень хорош. Cложный, глубокий, про современный подход к разработке(это прям редкость). Тут главное не торопиться, и постепенно, вникая во все(это оч. важно), двигаться по курсу.

2.3. А оно точно вам нужно?

Этот вопрос стоит задавать перед изучением любого топика/темы cs. И уж точно, перед комплексным изучением всего предмета. Да, вроде как лишних знаний не бывает, но вот что бывает, так это зря потраченное время(в случае с cs, очень и очень большое).

Почему я вообще поднял этот вопрос? Если кратко, ища разные материалы на тему cs, очень уж часто я видел крайне спорные утверждения из разряда: “каждый программист должен знать”. И если подобное утверждение выходит далеко за пределы основ, то я советую очень и очень осторожно к нему относиться.

Особенно, если изначально не стоит задачи разобраться в той или иной области, а ее изучения связано с получением, например, будущей профессии. Сделайте ресерч, посмотрите действительно ли это необходимое требование(предположу, что в большинстве случаев - нет).

2.4. Изучение от практики

Одна из самых примечательных особенностей изучения cs сейчас, это - возможность изучать некоторые темы от практики. Начинать с небольших “игрушечных” проектов и потихоньку увеличивать сложность, все больше и больше приближаясь к настоящим.

Даже без подборок и прочего, туториалы с ними легко гуглятся. Например, запрос “Lisp interpreter python” и первый же результат:

Это отличный вариант для старта. А что потом? Ну например, есть продолжении этой статьи с улучшенной версией интерпретатора:

Такой подход, ни в коем случае не отрицает чтения фундаментальной литературы, а наоборот дополняет его, и даже мотивирует все глубже и глубже изучать тему.

2.5. Количество тем

Чтобы этот пост не стал слишком уж большим, я взял самые популярные темы, они входят, если так можно выразиться, в классические топики cs. Получилось 5(Алгоритмы, Математика, Архитектура, Операционные системы, Языки программирования и компиляторы). Не знаю насколько вообще тема поста интересна, если хорошо зайдет, то сделаю еще 5, навскидку: сети, бд, графика и т.д

3.1. Алгоритмы. Руководство по разработке, Стивен Скиена - считаю лучшим вариантом, замечательная книга. Кроме того, что она великолепно написана, в ней есть куча ссылок на другую отличную литературу, можно очень глубоко погрузиться в тему.

3.2. Грокаем алгоритмы, Адитья Бхаргава - хороший вариант для совсем начинающих.

3.3. Структуры данных и алгоритмы Java, Роберт Лафоре - классика, не смущайтесь ЯПа в названии, вообще хорошая литература по алгоритмам к ЯПам не привязана, они лишь лучше иллюстрируют рассказанное, в случае Лафоре, рассказанное настолько понятно, что Java точно не станет проблемой.

3.4. Алгоритмы. Вводный курс, Томас Кормен - почему то все время забывают про эту книгу, и сразу отсылают к большой работе того же автора ‘Алгоритмы. Построение и анализ’, эта книга, куда легче и возможно, станет ступенькой к основному труду автора.

Два отличных курса от CSC, оба мультиязычные

3.6. Есть один курс на английском, который я не могу не упомянуть:

Introduction to Algorithms(MIT), он большой(это мягко сказано), но зато очень детальный, и объясняют все достаточно понятно, ко всему прочему этот курс только часть из серии Массачусетских курсов по алгоритмам, сразу за ним идет не менее приятный - Design and Analysis of Algorithms.

3.7. Также отличным местом для практики будет CodeWars

Codewars is where developers achieve code mastery through challenge. Train on kata in the dojo and…

Куча задач, огромный выбор ЯПов, после выбора задачи попадаем в среду где пишем решение и запускаем тесты, после прохождения тестов можем отрефакторить и засабмитить код(в целом, стандартный набор для подобных платформ).

Но дальше происходит достаточно интересная штука, нам сразу показывают как эту же задачу решили другие пользователи, присутствует рейтинговая система, благодаря которой хорошие решения будут в топе. Можно посмотреть на более правильные решения, более элегантные, что очень актуально в “сильно-свободных” языках типа того же питона, особенно для новичков.

Ко всему прочему сервис в отличии от большинства конкурентов - бесплатный, конечно есть возможность платно проапгрейдить аккаунт, но на основном функционале этот апгрейд никак не сказывается, поэтому он вовсе не обязателен.

Еще к этому можно добавить кучу отличных статей, кучу объяснений сложных моментов простым языком, всякие ресурсы с задачками и т.д. и т.п. В плане поиска уч.материалов - изучение алгоритмов не доставит проблем.

Лучше изучать математику под конкретную цель. Т.е. в тот момент, когда приходит понимание, что для дальнейшего изучения другой темы необходимо ее(математику) подтянуть.

Но, как бы это помягче сказать, может сложиться ситуация, когда и подтягивать то нечего, настолько с математикой дружба не склеилась. В таком случае, наверно стоит почитать что-то популярное, пускай не относящееся к дискретной математике(cs крутится вокруг неё), просто чтобы понять, что это не такая страшная штука.

4.1. Парочка таких книг:

Красота в квадрате, Алекс Беллос

Удовольствие от х, Стивен Строгац

Теория игр, Авинаш Диксит, Барри Нейлбафф

Что такое математика? Рихард Курант, Герберт Роббинс

После/параллельно, стоит посмотреть что-то из разряда “математика для взрослых/минимум для абитуриента тех.вуза”. Главное, чтобы подобные ликбезы не стали в тягость.

Как и говорилось выше, в cs все крутится вокруг дискретной математики

4.2. Дискретная математика для программистов, Род Хаггарти - наверно, сейчас это лучший вариант введения в предмет.

4.3. На степике довольно много курсов по дискретной математике, возможно кому то такой формат будет удобней.

Опрос белорусских IT-компаний, который был проведен Парком высоких технологий, показал : у работодателей всегда будут востребованы специалисты с хорошей базой в Computer Science. Получить фундаментальные знания в области компьютерных технологий рекомендуют всем, кто планирует строить карьеру в IT. На Online Prof IT Артем Перевозников, Lead Java Engineer и Director of Engineering в Workfusion, подробно объяснил , зачем это нужно и что вообще скрывается за словами Computer Science.

Что такое Computer Science

В «Википедии» Computer Science переводится просто – информатика. По своей сути так и есть: это наука о неких обобщенных подходах, которая позволяет получать системные знания в таких сферах, как сбор информации, работа компьютера, виртуализация, взаимодействие с алгоритмами и так далее.

Другими словами, Computer Science позволяет окунуться в мир информационных технологий и понять, каким образом он функционирует. Благодаря физике и биологии мы знаем, как живет окружающий нас мир, а CS позволяет понять, как «живут» языки программирования, компьютеры, общие алгоритмы, которые применяются повсюду.

Почему фундаментальные знания нужны всем

Существует две категории программистов: те, кто всеми силами старался «войти в IT», изучил один язык программирования и решил, что этого достаточно; и те, кто понимает, как все устроено в мире IT, владеет компьютерной наукой достаточно хорошо, чтобы придумывать нестандартные решения и совершать инновации.

Первая категория специалистов, как правило, решает типовые задачи, достигает средних показателей в своей профессии и дальше не движется. Вторая категория использует в работе более системный подход, применяет Computer Science и продолжает изучать эту науку, что делает возможности разработчиков безграничными.

Зная, как работает компьютер и используются алгоритмы, как можно применять их в повседневности и для решения тех задач, которые предоставляет бизнес, вы будете способны использовать язык программирования более полно, сможете бесконечно развиваться как специалист, рассчитывать на высокую зарплату и все те «плюшки», которые есть в IT.

С какой проблемой часто сталкиваются начинающие разработчики

На курсы по программированию часто приходят люди, которые не знакомы с Computer Science. Они думают, что вместе с изучением программирования их обучат еще и понимаю, как работает компьютер, алгоритмы и так далее. Это довольно частое заблуждение. Но нужно понимать, что Computer Science – это отдельная наука, которая изучает общий подход к программированию. Зная CS, вы сможете выбрать любой язык, потому что у вас в арсенале будет набор инструментов и знаний, которые можно применять в работе с любой технологией.

Основная проблема, с которой сталкиваются новички в разработке ПО, – незнание принципов CS (алгоритмизации, как работает компьютер, что у него внутри, каким образом он функционирует). Это сильно тормозит развитие в программировании, поскольку нет понимания, почему именно таким образом происходят те или иные вещи, как обрабатывается информация, работают алгоритмы и так далее. Сам по себе язык программирования – это всего лишь некий инструмент, который помогает сделать так, чтобы компьютер хорошо выполнил ту задачу, которую вы перед ним ставите. Но без понимания, как он может это сделать, сложно эффективно учиться и работать.

Что изучают на курсе по основам Computer Science

Подготовительный курс «Основы Computer Science» разработан специально для новичков, которые хотят построить карьеру в IT. Обучение построено таким образом, что слушатели проходят четыре основных этапа:

– Начинается все со знакомства с компьютером: как он работает, какие у него внутри происходят процессы, из чего он состоит и как его части взаимодействуют между собой.

– На втором этапе изучаются алгоритмы. Слушатели узнают, каким образом можно задать необходимый порядок действий, чтобы получить нужный результат.

– Далее стартует практика: слушатели пробуют сделать простейший программы на рабочем языке курса (Java, Python, C Sharp, PHP). Базовые принципы универсальны, поэтому полученные знания можно применять в будущем при работе с любой технологией.

– На последнем этапе курса речь идет о том, как вообще разрабатываются сайты и создаются приложения, а также каким образом все это функционирует.

Полученные знания позволят вам сделать осознанный выбор, по какому пути в IT двигаться дальше. Вы сможете подобрать подходящий под цели и карьерные планы язык программирования, углубиться в его изучение и подготовиться к работе в сфере высоких технологий.

Computer Science — это наука, которая помогает окунуться в мир информационных технологий и дает понимание, каким образом эти технологии функционируют. Сегодня Computer Science делает возможности безграничными, поэтому знания в ней — основа специалиста в IT.

О Computer Science нам рассказали Артем Перевозников, Director of Engineering @IDT Corporation (Минск) и Сергей Семенцов, Group Manager @iTechArt (Гомель) — практики со стажем более 10 лет в разработке. У обоих специалистов есть опыт преподавания, поэтому они с легкостью обозначили необходимый бэкграунд, который должен быть у каждого программиста, и поделились секретом, почему на Западе даже опытные разработчики изучают этот курс. Но обо всем по порядку…

Давайте начнем с основ: что вкладывается в понятие Computer Science?

Computer Science, или, попросту говоря, информатика — наука, которая изучает компьютер и способы взаимодействия с ним. Сюда относится теория вычислений, проектирование аппаратного и программного обеспечения, алгоритмы и способы взаимодействия людей с технологиями.

Приведу пример: в повседневной жизни мы играем, работаем, учимся, просматриваем Instagram на своем компьютере или смартфоне. Многие даже не задумываются, как все это работает, как реализуется то, о чем раньше люди только мечтали. А это как раз-таки описывает именно Computer Science.

Для меня CS — это широчайший диапазон теоретических знаний. Он начинается с алгоритмов и структур данных/дискретной математики/парадигм программирования и заканчивается операционными системами/компьютерными сетями/архитектурой компьютера. Эти знания используются и применяются для решений практических задач при разработке ПО.

Получается, что Computer Science — это must have? Или все-таки можно построить карьеру в IT без глубоких знаний в этой области?

Артем: Только на начальном этапе можно обойтись без познания Сomputer Science, так как от начинающего специалиста еще мало требуют. Однако по мере продвижения по карьерной лестнице возрастают и требования.

Специалисты, которые изучали Computer Science, без особого труда создают набор правил или инструкций для компьютера, чтобы решить проблему бизнеса. Поэтому эта наука — бэкграунд, который должен быть у каждого программиста.

Сергей: Согласен. На начальном этапе построить карьеру можно и без знаний Computer Science. Таких примеров становится все больше. Однако знание основ формирует инженерный подход к решению задач.

Проблема, на мой взгляд, заключается в том, что некоторые разработчики даже не слышали о таком понятии, как O (n) или не понимают разницу в компиляции и интерпретации, однако в CV почти у каждого указан опыт работы на коммерческих проектах и красивый тайтл Middle Software Developer.

Чтобы понять широту знаний специалиста, помогает анализ его теоретической подкованности. Из этого следует вывод, что построить успешную карьеру можно гораздо быстрее и эффективнее при наличии знаний CS.

А можно ли начинать изучать язык программирования, не зная основ Computer Science? Или все равно придется сделать шаг назад и вернуться за базой.

Артем: База есть база, от ее изучения все равно никуда не деться. При изучении языков программирования косвенно затрагивается и Computer Science, ведь множество учебных задач построены на алгоритмах. Так, во время изучения языков программирования происходит неосознанное освоение и Computer Science, построенное на любопытстве и логике.

Здесь хочу подчеркнуть важный момент — знание базы значительно ускоряет изучение языка программирования.

Сергей: Верно, фундаментальные труды по CS точно не создавались впустую. Я думаю, что правильно начать изучать любой язык программирования именно как инструмент, который позволит параллельно осваивать алгоритмы и структуры данных, а также практиковаться в них. Ведь, овладев JS, специалист может усилить свои позиции в React/ VueJS/ Angular.

Если представить ситуацию, что на работу устраиваются два специалиста с равными знаниями по определенному языку, то выбор будет в пользу того кандидата, который владеет основами CS. Поэтому моя рекомендация для начинающих специалистов: учите инструменты для работы (языки, фрэймворки, библиотеки), но не забывайте о базовых понятиях. Старайтесь расти как вглубь, так и вширь.

Что происходит, если программист не изучает Computer Science?

Сергей: Во-первых, это автоматически может сильно усложнить путь входа в компании GAFAM или FAANG (Facebook, Microsoft, Amazon, Apple, Netflix и Google). Из-за большого наплыва людей таким компаниям приходится делать определенный первичный отсев. Отсев оказалось удобно производить, как раз выявляя недостатки знаний в основах CS, особенно в части алгоритмов и структур данных. Сейчас это считается минимальным базовым порогом, который должны знать все специалисты без исключения. Во-вторых, это может затруднить обучение новым технологиям в будущем.

Артем: Хочу добавить, что без изучения CS развитие программиста притормаживается. Он превращается в «кодера» — человека, который выполняет работу строго по инструкции других людей.

Также программисту поручают более рутинную и монотонную работу. Это сказывается и на зарплатных ожиданиях, потому что таких специалистов много и они легко заменяемые.

Как незнание Computer Science может сказаться в работе?

Сергей: Это зависит от конкретной задачи. Допустим, когда речь идёт о верстке или любой другой активности разработчика, где задействованы монотонные и механические действия, то незнание CS никак не скажется. Но если говорить о сложных и масштабных задачах, то их успешное выполнение попросту невозможно без CS.

Часто есть задачи, которые немного сложнее обычного чтения и сохранения файлов, хотя и там могут быть свои нюансы. К примеру, когда речь идёт про одновременный доступ к информации от нескольких процессов. Потому такие задачи автоматически порождают сразу много вопросов.

В качестве небольшой рекомендации здесь может выступить книга Э. Таненбаума «Современные операционные системы», где такие темы, как «Процессы/Потоки», «Память», «Файловая система» и др. разобраны достаточно подробно. Плюс в книге приведены примеры с наиболее популярными ОС на данный момент.

Если подытожить, то незнание основ Computer Science с большей вероятностью приведет к не оптимальному и даже опасному решению конкретной проблемы. Изучая и углубляя свои знания в CS, специалист накапливает определенный страховочный капитал для себя и своих реализаций в коде.

Правда ли, что даже профессиональные разработчики идут изучать Computer Science? Почему так происходит?

Артем: Чем больше человек знает, тем больше он понимает, сколько еще предстоит узнать.

Конечно, профессионалы тоже изучают Computer Science, особенно эта тенденция распространена на Западе. Вот почему так происходит:

Профессиональные программисты понимают, что они должны быть конкуренты на рынке. Сопутствующие знания будут только в плюс. Мир меняется, а основы остаются основами. Например, изучение нового языка программирования не станет проблемой со знанием основ CS.
Это возможность изучить что-то новое, посмотреть на проблемы с другой стороны, а значит — предложить новые идеи для бизнеса. То, что практикуется ежедневно, — приедается. Тут и приходит на помощь Computer Science c ее многогранностью попробовать себя в разных сферах.

Сергей: Мне кажется, что с ростом технической экспертизы профессиональные разработчики всё чаще возвращаются к CS. Отчасти потому, что что-то забывается. С другой стороны, мы находим новые разделы, с которыми раньше активно не работали. К тому же это бывает жутко интересно!

Каждый из разработчиков решает свои поставленные цели в изучении CS:

Кто-то решает задачи, чтобы держать себя в тонусе.
Кто-то любит различные соревнования и поэтому активно погружается в эту область.
Часть из разработчиков таким образом готовятся к собеседованиям. Причем как те, кто идет на собеседование, так и те, кто их проводит.
У кого-то это связано с текущей позицией, и он участвует в разработке чего-то нового.
Самые счастливчики это те, для кого изучение CS это хобби, и они совмещают приятное с полезным.

Нужно ли изучать эту науку тестировщику, пиэму, бизнес-аналитику или техническому писателю?

Артем: Для программистов Computer Science является приоритетом в изучении. Для тестировщиков, пиэмов, бизнес-аналитиков или техписов знание этой науки на общем уровне будет дополнительным преимуществом: это позволяет вести коммуникацию с программистами на более понятном языке.

Сергей: Я бы сказал, что для всех специальностей изучение CS актуально. Просто разница в глубине проработки материала. У меня на курсе «Project Manager в IT» я стараюсь максимально расширить текущую программу для слушателей, чтобы передать им как можно больше технических моментов.

Не могу не согласиться, что понимание принципов разработки ПО, а также CI/CD, System Control Version — все это Must Have для инженеров. Такая же ситуация будет справедлива и для бизнес-аналитика, но в меньшей степени, так как у них упор больше в сторону бизнеса.

Что касается дизайнеров, то тут тоже бывают сложности, если у специалиста развито только чувство прекрасного, но нет представлений, как работает веб-разработчик или «мобильщик». Это вносит определенный рассинхрон в команду. Поэтому более тесная интеграция UI/UX специалиста в команду — это важный момент для успешного завершения проекта.

Какие знания можно получить на курсе Computer Science?

Артем: На курсе можно понять принципы работы компьютерных систем. Изучить, как устроен компьютер на практике, и написать простейшие программы. Также можно узнать, на каких современных языках программирования создаются web-приложения, сервисы, игры, базы данных и др.

Что вы можете посоветовать тем, кто еще не определился с направлением?

Сергей: Если стоит задача найти наиболее полный курс по CS и у специалиста неплохо с английским, то имеет смысл посмотреть курсы на Udemy или Coursera, а также Pluralsight. Особенно могут быть полезны курсы от технологических университетов США.

При слабом английском стоит поискать аналогичные видеокурсы в сети, но уже на русском. Также обратите внимание, с привязкой к какому языку программирования позиционируется курс. Если он идёт без привязки к конкретному языку, это даже будет полезнее. Как говорил мой преподаватель: «Не учите языки программирования, учитесь программировать».

Если стоит задача понять, «моё это или нет», то посмотрите в сторону курса от IT-Academy. У меня лично есть желание поработать с материалом этого курса и расширить его в будущем, чтобы самому принять участие как преподаватель на курсе.

Артем: Добавлю, что Computer Science может помочь определиться, если специалист будет задавать себе вопрос «Что мне интересно?». Скорее всего, он будет заниматься этим делом много времени, и я очень хочу, чтобы специалист занимался тем, что ему действительно нравится!

25 сентября в Минске пройдет конференция Open IT, где участники статьи — Артем Перевозников и Сергей Семенцов — выступят в качестве приглашенных спикеров.

Развитие человечества привело к тому, что пользователи начали изобретать и осваивать совершенно новые технологии. Вместе с ними появились науки и профессии, которых раньше не было. Яркий пример тому – Computer Sciences.

Немногим понятно, кто это вообще такие. Относительно новое и перспективное направление, которое рекомендуется изучать программерам, разработчикам, а также вообще всем, кто в той или иной степени заинтересован в компьютерах и IT-технологиях. В статье будет рассказано о соответствующем направлении более подробно. В конце каждый разберется, стоит ли браться за него, и как изучить в должной степени.

Определение

Computer Science – перспективное направление современного обучения, тесно связанное с IT-технологиями. Представляет собой совокупность практических и теоретических данных, используемых специалистами при создании и задействовании:

информационных систем;
баз данных;
разнообразных технологий;
вычислительной техники.

Сюда также относят программирование. Впервые в качестве относящейся к computers возникла в 20 веке (30-е годы). Образовалась область посредством объединения математической логики и созданием компьютеров.

Говоря простыми словами, Computer Science – все то, что относится к современной «вычислительной технике». Для большинства иностранцев ассоциируется со специальными курсами или направлением обучения в ВУЗе.

Для чего необходимо

Computing Courses по упомянутому направлению в основном проходят программисты – как новички, так и опытные специалисты. Их разделяются на несколько категорий:

Тех, кто собственными силами хотел окунуться в мир IT и изучил языки программирования. Обычно – один из них. Далее обучение прекратилось.
Тех, кто осознает, что в современном мире прогресс и развитие держится на АйТи-технологиях, которые непрестанно совершенствуются. Такие люди не сидят на месте, постоянно изучают что-то новое. Они хорошо разбираются в Computer Science. Способны придумывать нестандартные решения тех или иных задач.

В первом случае работников нельзя назвать лентяями – они просто занимаются «стандартными» обязанностями. Такие лица прекрасно подходят для решения типовых задач и написания элементарных приложений.

Второй вариант – более системный. Подобные спецы готовы заниматься разработкой инновационного программного обеспечения. Работники делают разнообразные утилиты для бизнеса, совершенствуя его с минимальными затратами. Обеспечено полноценно и постоянное развитие.

Стоит обратить внимание еще и на то, что Computer Science – это еще и весьма перспективное высокооплачиваемое направление. Подчиненные в выбранной области получают не только самосовершенствование и бесценные знания, но и достойный заработок.

Это science требуется изучить, так как технологический прогресс с каждым годом занимает все больше места в обыденной жизни. Без элементарных познаний в упомянутом направлении совсем скоро будет не обойтись.

Направления

Если человек решил самостоятельно, или посетив специализированные курсы, освоить рассматриваемую область, придется понять, что она в себя включает. На самом деле науки технологического характера состоят из многочисленных сфер. Освоить все сразу и в полном объеме невозможно. Поэтому приходится выбирать область деятельности.

На сегодня Компьютерная Science преимущественно подразумевает следующие варианты развития событий:

программирование;
архитектура компьютера (электронно-вычислительных машин);
алгоритмы и структуры данных;
математика для IT и computer science;
операционные системы;
компьютерные сети;
базы данных;
языки программирования и компиляторы;
распределенные системы;
графика;
искусственный интеллект.

Если описать направленности кратко, это – написание программных кодификаций, а также информатика и математика. Но изучаемая информация выходит за пределы «стандартного» школьного и ВУЗовского обучения.

Programming

То, с чего начинают многие. Принципы написания программных кодов – основополагающая всех информационных технологий. Здесь вариантов воплощения задумки в жизнь несколько:

Пойти обучаться в ВУЗ после 11 классов в школе. Отнимает от 5 лет, зато в процессе удается стать настоящим специалистом с дипломом государственного образца.
Отдать предпочтение получению образования в техникуме/колледже после 9/11 классов. Человек здесь больше практикуется. По выпуску получает диплом о средне профессиональном образовании.
Заниматься самообучением. Неплохой вариант для тех, кто еще не определился, стоит ли вообще связываться с IT-технологиями. Требует усидчивости и долгого кропотливого труда. Стать настоящим профессионалом в области написания кодов можно и без «вышки».

Последний вариант – это посещение Computer Science курсов. Есть варианты как для новичков, так и для уже более опытных людей. По окончании процесса выдается спецсертификат.

Внимание: все перечисленные методы получения знаний относительно программирования подходят и для остальных сфер. Но иногда добиться успеха без ВУЗа или техникума окажется предельно трудно.

Архитектура электронно-вычислительной техники

Может называться как «компьютерные системы» или «организация computers». Важный раздел, характеризующий принципы функционирования аппаратуры. Речь идет о слое, находящимся «под» программным обеспечением. Инженеры-самоучки не слишком уважают архитектуру ЭВМ, хотя она крайне важна.

Для того, чтобы разобраться в области самостоятельно, можно прочесть книгу «The elements of Computing Systems». Позволяет осознать, каким образом функционирует computer. Здесь есть:

иерархия памяти;
вычислительный конвейер;
написание логики на языке описания аппаратов (HGL) посредством центрального процессора.

После изучения соответствующей литературы удастся намного лучше ориентироваться в архитектуре ЭВМ. Далее теорию обычно изучают посредством спецкурсов.

Алгоритмы и структуры

В компьютерных науках не обойтись без алгоритмов и структур информации. Область служит одной из основополагающих. Помогает потренироваться в решении разнообразных задач, необходимых в выбранной специализации.

Практика показывает, что алгоритмы и структуры «материалов» изучаются через:

специализированную литературу (электронную или бумажную);
обучающие видеоролики;
спец course.

В ВУЗах соответствующий раздел изучается, но не слишком углубленно. Получаемых знаний достаточно на первых порах, но затем приходится «ударяться» в самообразование.

Дела математические

В компьютерных науках невозможно обойтись без разного рода вычислений. Все, что связано с computers, можно отнести в той или иной степени к прикладной математике. Хороший программер или «комп.ученый» не оставит math в стороне. В один прекрасный момент решение поставленных задач, особенно при разработке сложного контента, отсутствие достаточного багажа знаний станет огромной проблемой.

Математиков, занятых углубленным изучением «дискретики», ждет успех в случае смены специализации в пользу IT-технологий. Связано это с тем, что компнауки относятся преимущественно к дискретной математике. Выходят они далеко за пределы матанализа.

Также рекомендуется изучать:

комбинаторику;
основы логики;
теорию вероятности;
графы;
криптографию (основы);
линейную алгебру.

Последняя особо важна для тех, кто предпочтет в будущем сконцентрироваться на графике и видео, а также машинном обучении. Математика для Computer Science – главный «раздел».

Операционные системы

Каждый современный юзер точно знает – операционных систем у ПК и других устройств полно. Каждое «системное программное обеспечение» обладает собственным функционалом, особенностями и интерфейсом. Чтобы стать настоящим специалистом в компьютерах, стоит изучать все ОС. Либо выбрать одну «специализацию», в которой совершенствоваться далее.

В соответствующей «категории» предстоит узнать о принципах работы ОС, а также об их видах. Лучше действовать путем прохождения курсов (можно дистанционно). Вариантов полно – как для новичков, так и для продвинутых «ученых».

При самообразовании идеально прочесть код маленького ядра, после чего откорректировать его. Пример – XV6. Это – современная интерпретация Unix x86, которая написана на ANSI C.

Программеры работают преимущественно с веб-серверами и компьютерными сетями. Значит, упомянутую сферу обделять вниманием нельзя. Она расскажет о:

принципах работы сетей;
разновидностях «подключений»;
настройке и отладке сетей.

Самоучкам рекомендуется прочесть книгу Computer Networking: A Top-Down Approach. Там не только теория, но и практика – небольшие проекты и задания.

Базы данных

База данных – совокупность информации, которая организована в концептуальную структуру, описывающую особенности соответствующих материалов и их взаимоотношения. Простыми словами – некое хранилище электронных сведений. Используются БД повсеместно – не только в программировании и IT, но и в обыденной жизни: экономика, бухгалтерия, юриспруденция. Даже при работе с 1C требуется знания баз данных.

В ВУЗах этому разделу уделяется достаточно времени как у «компьютерщиков», так и у математиков/экономистов/программистов. Но лучше посетить курсы по базам данных, чтобы получить максимально много полезной информации.

Компиляторы и языки

Программеры занимаются непосредственным изучением языков «общения» с компьютерами и приложениями. А вот работники компьютерных наук стараются разобраться в принципах работы оных. Соответствующие познания помогают обойти даже опытных разрабов. Схватывание нового материала будет максимальным и быстрым.

Данная область затрагивает:

принципы функционирования языков при создании машинных кодификаций;
программы, используемые при кодировании и эмуляции;
особенности компиляторов.

Своими силами здесь обойтись проблематично.

Распределенные системы

Распределенной системой называют некую систему, в которой отношения местоположения составляющих или их групп играют важную роль для дальнейшего функционирования. С развитием прогресса и IT даже самые простые приложения способны функционировать на нескольких computers одновременно. Распределенные системы являются наукой о том, как обеспечить подобное явление.

Для изучения Science соответствующей области требуется просмотреть книгу Distributed Systems. Лучше пробежать глазами по всем изданиям. 3-е – это своеобразное дополнение к предыдущим.

С чего начать

Новички в Москве и других регионах часто задумываются над тем, с чего же начать изучение компьютерных наук. И как вообще подойти к решению поставленного вопроса комплексно, чтобы ничего важного не упустить.

Для этого рекомендуется:

определиться с направлением – начинать лучше «с малого» (основы информатики);
подготовить соответствующую литературу;
выяснить мотивы выбора профессии IT Science (если это только заработок – ничего не получится);
изучить имеющиеся в доступе уроки и литературу.

Но для полноценного образования стоит присмотреться к специализированным курсам. Есть как всеобъемлющее звено «Компьютерные науки», так и различные направленности упомянутой области. Главное помнить – изучить computer и его принципы работы не так-то просто. Это долгий и весьма энергозатратный процесс. Но, если постараться, все обязательно получится.

Хотите освоить современные компьютерные науки? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в Otus!

Читайте также: