Направление современной науки которое изучает способы обучить компьютер

Обновлено: 28.06.2024

Для большинства программистов Computer Science — факультет в зарубежных вузах, целиком и полностью посвящённый программированию, математике и всему, что связано с разработкой программного обеспечения. К счастью, в современном мире необязательно инвестировать тысячи долларов и 4 года своей жизни в образование, ведь существует бесчисленное множество онлайн-курсов, книг и других ресурсов для изучения компьютерных наук.

Приводить сотни всевозможных материалов для программистов-самоучек мы не будем, а лишь попытаемся ответить на два главных вопроса:

Какие дисциплины следует изучать и почему?
Какие из доступных ресурсов, книг, серий лекций для конкретной дисциплины имеет смысл посмотреть?

В качестве ответа приведём список материалов, опубликованный Озаном Онай (Ozan Onay) и Майлзом Бёрном (Myles Byrne) — инструкторами в школе компьютерных наук Брэдфилда в Сан-Франциско. Данная подборка литературы и курсов основана на личном опыте обучения сотен программистов-самоучек.

Зачем изучать компьютерные науки?

Существует два типа программистов: те, кто владеют компьютерными науками достаточно хорошо, чтобы совершать инновации, и те, кто вроде как что-то могут благодаря знанию пары-тройки высокоуровневых инструментов.

И те и другие называют себя программистами или инженерами программного обеспечения и имеют примерно одинаковые доходы в начале своей карьеры. Однако первые в итоге становятся более высокооплачиваемыми специалистами. Причём абсолютно неважно, работают они над известными, дорогими и большими коммерческими проектами или над инновационными open-source проектами различной сложности. Они становятся лидерами в своей области и привносят нечто большее и более качественное на рынок.

Старт 22 ноября, 4 месяца, Онлайн, От 35 000 до 100 000 ₽

Они углубленно изучают компьютерные науки, читая книги, слушая лекции, практикуясь или же упорно поглощая материал на личном опыте в своей карьере. Вторые же обычно остаются на дне, изучая различные инструменты и технологии для своей работы, а не то, на чём эти технологии основаны. Для них причиной для изучения чего-то нового является появление новых инструментов и, следовательно, устаревание старых.

На данный момент число людей в индустрии постоянно растёт, а число выпускников с факультета компьютерных наук остаётся неизменным. Перенасыщение рынка инженерами второго типа в итоге приводит оных к безработице или к сравнительно дешевому трудоустройству. Вне зависимости от ваших стремлений: хотите вы стать инженером первого типа или просто ищете способ заработать немного денег, изучение Computer Science — единственный надёжный путь для этого.

Дисциплины

Программирование

Лучшая книга:

Структура и интерпретация компьютерных программ

Львиная доля студентов Computer Science начинают с «вводных курсов» по программированию. Однако такие курсы будут полезны не только новичкам, но и вполне себе специалистам, которые по какой-либо причине пропустили некоторые базовые для программирования вещи.

Мы рекомендуем взять во внимание классическую «Структуру и интерпретацию компьютерных программ». Прочтите как минимум три главы приведенной выше книги, выполняя упражнения для практики. Для тех, кому данная книга кажется слишком сложной, рекомендуется «How to design programs». Тем же, кому она наоборот кажется слишком лёгкой, следует обратить внимание на «Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming».

Можно также послушать лекции университета MIT по данной теме. Как альтернативу мы рекомендуем прослушать лекции Брайана Харви из университета Беркли, особенно, если для вас это в новинку.

Для дополнительной практики возьмите на заметку ресурс Exercism: на нём можно найти сотни интересных задачек по программированию, которые помогут вам в освоении синтаксиса разных языков программирования и прокачают ваше логическое мышление, которое необходимо программисту, как воздух.

Архитектура ЭВМ

Лучшая книга:

Цифровая схемотехника и архитектура компьютера

Лучшая серия лекций: Berkeley CS 61C

Архитектура ЭВМ, также иногда называемая «компьютерными системами» или «организацией компьютера» — достаточно важная тема, описывающая работу аппаратного слоя, который лежит на уровень ниже, чем слой программного обеспечения. Пожалуй, самая недооцененная область среди инженеров-самоучек.

The elements of Computing Systems — амбициозная книга, которая даёт понимание того, как работает компьютер. Каждая глава — строение одной маленькой детали большой системы: от написания логики на HGL (языке описания аппаратуры) через центральный процессор к созданию тетриса.

Мы рекомендуем прочесть как минимум первые 6 глав книги и завершить указанный в ней проект. Это поможет лучше понять отношения между архитектурой компьютера и программным обеспечением, которое на ней работает.

Не ищите простого объяснения сложных вещей в этой книге — автор заходит издалека. Если конкретнее, то в книге, например, почти полностью отсутствуют два очень важных концепта в современной архитектуре ЭВМ — вычислительный конвейер и иерархия памяти.

Как только вы почувствуете себя в своей тарелке, читая эту книгу, смело переходите на Computer Organization And Design, отличный текст, который стал своего рода классикой. Также обратите внимание на курс CS61C, лекции которого доступны онлайн.

Алгоритмы и структуры данных

Лучшая книга:

Алгоритмы Руководство По Разработке

Мы полностью согласны с народной мудростью, которая гласит, что знание алгоритмов и структур данных — один из важнейших аспектов изучения компьютерных наук. К тому же, это отличный способ потренироваться в способности решать разного рода задачи, которые пригодятся в любой области компьютерных наук.

Есть сотни книг для изучения алгоритмов, но наш фаворит — «Алгоритмы Руководство по разработке» от Стивена Скиена. Наш выбор пал именно на неё, потому что автор определенно любит то, что он делает и хочет донести свои знания до читателя.

Для тех же, кто предпочитает лекции в формате видео, Скиена предлагает свой онлайн-курс. Также следует обратить внимание на курс Тима Рафгардена, доступного на Lagunita (сервис от университета Стэнфорда) или на Coursera. Материал обоих авторов очень полезен и информативен и кому из них уделить внимание — решать вам.

Мы практикуемся, решая задачи на Leetcode, потому что их задачи кажутся нам наиболее интересными. К тому же у каждой задачи есть ветка обсуждения и прикрепленное решение для самопроверки. Стоит отметить, что подобного рода задачи могут являться вопросами на интервью и решение их может сыграть вам на руку в будущем трудоустройстве. Для проверки своего знания алгоритмов решите 100 случайных задач на Leetcode.

В завершение, мы настоятельно рекомендуем How to solve it — великолепный материал для практики решения задач. Подходит как тем, кто изучает компьютерные науки, так и математикам.

Математика для компьютерных наук

Лучшая книга:

Mathematics for Computer Science

В каком-то смысле компьютерные науки — это лишь область прикладной математики. Пока некоторые программисты пытаются и возможно преуспевают в попытках оставаться вдали от математики, мы рекомендуем не уподобляться им и изучать её. Ведь знание математики даст вам значительную фору по сравнению с другими программистами, которые математику игнорируют.

В основе большая часть математики для компьютерных наук — дискретная математика, где слово «дискретная» — прямая противоположность слову «непрерывная» и, грубо говоря, является сборником интересных тем в прикладной математике, за пределами математического анализа. Немного расплывчато, согласны. Впрочем, это не так важно: можно поставить себе цель изучить базовую логику, комбинаторику, теорию вероятности, теорию графов, основы криптографии. Линейная алгебра не менее прочего заслуживает вашего внимания, особенно для изучения компьютерной графики или машинного обучения.

Хорошим началом изучения дискретной математики является сборник лекций от László Lovász. Профессор проделал хорошую работу, чтобы сделать математику понятной и интуитивной, так что его работы куда больше подойдут новичкам, чем формальные математические тексты.

Для большего погружения советуем Mathematics for Computer Science — записи с лекций по одноименному курсу MIT, которые по объёму тянут на полноценную книгу. Видео данных лекций, кстати, тоже в свободном доступе.

Для линейной алгебры мы предлагаем начать с плейлиста Основы линейной алгебры.

Операционные системы

Лучшая книга:

Operating Systems: Three Easy Pieces

Лучшая серия лекций: Berkeley CS 162

Operating System Concepts и Modern Operating Systems — классика в вопросе операционных систем. Обе довольно часто подвергались критике в основном за то, что не являются 1000-страничными быстроустаревающими энциклопедиями, новое издание которых приходится покупать каждые пару лет.

Существует ещё одна книга по операционным системам, которую мы также очень рекомендуем к ознакомлению. Three Easy Pieces: структура повествования книги делает её легкой к восприятию, а задания помогут закрепить полученные знания.

После прочтения указанных выше книг имеет смысл пройтись по конкретным операционным системам и прочесть следующее: A commentary on the unix operating system, The design and implementation of the freeBSD operating systems и Mac OS internals.

Идеальный способ закрепить полученные знания — это прочесть код небольшого ядра и внести в него свои изменения. Как вариант можно взять XV6 — современную реализацию 6 версии Unix для архитектуры x86, написанную на ANSI C. В приведённой выше Three Easy Pieces есть раздел с заданиями с XV6, полный интересных идей для потенциальных проектов.

Компьютерные сети

Лучшая книга:

Computer Networking: A Top-Down Approach

Лучшая серия лекции: Stanford CS 144

Учитывая то, что львиная доля работы у программистов целиком и полностью опирается на веб-сервера, компьютерные сети — одна из самых важных областей компьютерных наук. Программисты-самоучки, которые методично изучают компьютерные сети, хвастают тем, что гораздо лучше многих понимают термины, концепты, протоколы, которыми постоянно окружены в своей карьере.

Наш фаворит в этом вопросе — Computer Networking: A Top-Down Approach. Небольшие проекты и задания для практики на протяжении всего материала весьма интересны и стоят вашего внимания. Также следует обратить внимание на Wireshark labs, любезно предоставленные автором книги.

Для тех же, кто предпочитает просмотр лекций чтению книг, мы рекомендуем серию лекций от университета Стэнфорд Stanford CS 144.

Базы данных

Лучшая книга:

Readings in Database Systems

Изучение баз данных требует куда большего упорства, чем нужно для других тем, так как базы данных —относительно новая область компьютерных наук (с 1970-ых). Её основы скрыты от нас по вполне себе понятным коммерческим причинам. К тому же многие потенциальные авторы книг по базам данных предпочли сами стать разработчиками и основали свои компании.

Учитывая приведенные выше обстоятельства, мы настоятельно рекомендуем новичкам избегать книжек и начинать прямиком с записей CS186 весны 2015 от Джо Геллерштейна из университета Беркли. После данного курса уже можно переходить к книжкам.

Одна из них — это Architecture of a Database System от того же профессора из того же университета. Книга даст читателю углубленный взгляд на реляционные базы данных и послужит отличным скелетом для будущих знаний в этой области.

Readings in Database Systems, также известная как красная книга по базам данных (никто не вымирает), представляет собой сборник публикаций по данной теме. Для тех, кто осилил CS186, эта книга может стать следующей остановкой.

Если вы настаиваете на том, чтобы начинать изучение баз данных по книжкам, то советуем обратить внимание на Database management systems.

Сложно закрепить знания в этой области без практики. Студенты CS186 работают над дополнениями для Spark, однако лучшей практикой для начинающих будет всё же написание своей реляционной базы данных с нуля. Скорее всего, она поначалу не будет богата уникальными особенностями, но значительно укрепит ваше понимание темы.

Под конец, моделирование данных — один из самых пренебрегаемых аспектов в изучении баз данных. Здесь нашим фаворитом является Data and Reality: A Timeless Perspective on Perceiving and Managing Information in Our Imprecise World.

Языки и компиляторы

Лучшая книга:

Compilers: Principles, Techniques and Tools

Большинство программистов изучают языки программирования, в то время как специалисты компьютерных наук пытаются понять, как эти языки работают. Эти знания позволяют им опережать своих коллег по карьерной лестнице и быстрее схватывать новый материал.

Классикой в данном вопросе является Compilers: Principles, Techniques and Tools. К сожалению, этот материал больше подходит учителям, нежели самоучкам. Однако книга отлично подойдёт для непоследовательного чтения, для выхватывания отдельных кусков из материала и изучения по ним. К тому же, если у вас будет учитель, это лишь ускорит ваше обучение.

Если же вы решите учиться по данной книге без учителя, то настоятельно рекомендуем обратить внимание на серию лекций от Алекса Айкена из Стэнфордского университета.

Потенциальной альтернативой этой книге может стать Language Implementation Patterns. Она написана с упором на инженеров, которые собираются практиковаться на языках вроде DSL.

В качестве проекта для закрепления материала можно написать свой компилятор для простенького языка вроде COOL. Те, кому данный проект кажется невыполнимым, могут начать с чего-то вроде Make a Lisp.

Распределённые системы

Лучшая книга:

Distributed Systems, 3rd Edition by Maarten van Steen

Число компьютеров и их разнообразие увеличилось за последние несколько десятков лет. Если раньше крупные компании закупали огромные сервера для обеспечения работы каких-либо программ, то сегодня нам кажется очевидным тот факт, что даже самые незначительные программы работают на нескольких компьютерах одновременно. Распределённые системы — наука о том, как это обеспечить.

Книга, которую мы хотим посоветовать, — Distributed Systems, третье издание которой служит прекрасным дополнением всем предыдущим. Учитывая то, что распределенные системы — область, которая достаточно часто меняется, нет уникальной книги, которая проведёт вас по этому тернистому пути. Приведённая же выше книга, по нашему мнению, наиболее близка к этому идеалу.

Можно также обратить внимание на серию лекций MIT 6.824, но, к сожалению, качество записи звука оставляет желать лучшего.

Не имеет значения, какую книгу или сторонний ресурс вы выбрали для изучения распределённых систем, погружение в эту область компьютерных наук требует от студента чтения большого количества литературы. Здесь вы можете найти список полезных книг.

Часто задаваемые вопросы

Что насчет искусственного интеллекта и графики?

Мы постарались ограничить наш материал списком дисциплин, которым, как нам кажется, любой практикующий инженер должен владеть вне зависимости от специальности и индустрии. С таким фундаментом знаний вы сможете гораздо быстрее схватывать новый материал из книг или сторонних ресурсов. Что касается ИИ и графики, вот наш список рекомендуемых материалов:

ИИ: пройдите введение в ИИ от университета Беркли и выполните проект Pacman. Прочтите великолепную книгу от Рассела и Новрига Artificial Intelligence: A Modern Approach;
Машинное обучение: пройдите этот курс на Coursera и убедитесь, что действительно понимаете смысл повествования и основы машинного обучения, прежде чем переходить на Deep Learning;
Графика: ознакомьтесь с серией лекций из университета Беркли CS184 и прочтите книгу Computer Graphics: Principles and Practice.

Насколько важно строго следовать порядку, приведенному в статье?

На самом деле, все 9 дисциплин достаточно часто пересекаются. К примеру, возьмите дискретную математику и алгоритмы: изучение математики поможет вам в освоении алгоритмов. Знание алгоритмов, в свою очередь, даст стимул погрузиться в дискретную математику. В идеальном сценарии программист достаточно часто повторяет данный материал в своей карьере.

По существу наша последовательность сконструирована таким образом, чтобы помочь вам начать. Если у вас есть непреодолимое желание следовать другой последовательности, мы не настаиваем. Однако мы считаем, что освоить архитектуру ЭВМ нужно перед освоением операционных систем и баз данных, а компьютерные сети и операционные системы перед распределёнными системами.

Что общего у данного списка с Open Source Society или FreeCodeCamp?

Первый содержит слишком много дисциплин для изучения, предлагает не самые лучшие материалы для большинства из них и не даёт понять, какие аспекты конкретной дисциплины наиболее ценны. Мы же попытались ограничить наш материал списком дисциплин, которые должен знать каждый инженер, вне зависимости от специальности.

Касательно FreeCodeCamp, данный ресурс сконцентрирован на программировании, а не на компьютерных науках.

А где же язык X?

Изучение конкретного языка программирования — совершенно другая плоскость, нежели изучение компьютерных наук. Изучение языка программирования — задача наиболее простая и менее ценная. Если вы уже знаете пару-тройку языков, то советуем просто следовать нашему списку дисциплин, оставляя языки на потом. Если вы знаете программирование в целом достаточно хорошо и знаете, как работают компиляторы, вам потребуется не больше недели, чтобы выучить новый язык программирования.

Почему вы до сих пор рекомендуете книжку с драконами (Compilers: Principles, Techniques and Tools)?

Потому что книжка с драконами до сих пор является полным и актуальным источником информации по компиляторам. Проблема в том, что никто и предположить не мог, что в итоге книга окажется инструкцией для преподавателей по составлению учебной программы. Вы же можете воспользоваться этим для составления своей собственной программы или следуя программе какого-либо преподавателя.

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!

Компьютерные науки и информатика являются дисциплинами, которые охватывают вопросы теории и практики где требуется мышление как в абстрактном так и в конкретном плане. Компьютеры, как устройства, выполняющие определенную последовательность вычислений можно увидеть везде.

Сегодня практически каждый пользователь современного устройства немного программист из-за необходимости иметь интенсивный практический опыт.

Современное учение помогающее решить проблемы

Компьютерные науки рассматриваются на более высоком уровне, как человеческая деятельность помогающая решить насущные проблемы. Компьютерщики должны быть искусны в моделировании и анализе проблем. Они также должны иметь проектные решения и уметь проверять их правильность. Решение проблем требует точности, творчества и тщательной продуманности.

Компьютерные науки также имеют тесные связи с другими дисциплинами. Многие проблемы в области науки, техники, здравоохранения, бизнеса и других областей могут быть решены эффективно только с компьютерами, но поиск решения требует опыта и знания в области конкретного приложения. Таким образом, компьютерщики часто становятся специалистами в других темах.

И наконец, самое главное, компьютерщики это престижно, современно и актуально.

Компьютерные науки в спектре специальностей

Специальности компьютерных наук включают архитектуру компьютера, программное обеспечение систем, графику, искусственный интеллект, вычислительную науку и программную инженерию.

Таким образом, дисциплина относится как к продвижению фундаментального понимания алгоритмов и информационных процессов в целом, так и практической разработке эффективных, надежных программных и аппаратных средств для удовлетворения заданным требованиям.

Перечень компьютерных наук

Из-за быстрой эволюции трудно представить полный перечень компьютерных наук.

Однако ясно, что есть некоторые из ключевых областей как теория, алгоритмы и структуры данных, методология программирования и языки, компьютерные элементы и архитектура.

Другие области включают программное обеспечение, искусственный интеллект, компьютерные сети и телекоммуникации, системы управления базами данных, параллельные вычисления, распределенные вычисления, взаимодействие компьютера и человека, компьютерная графика, операционные системы, числовые и символьные вычисления.

Профессиональный программист должен иметь прочную основу в ключевых участках и, скорее всего, иметь глубокие знания в одной или более областях дисциплины, в зависимости от конкретной области его практики, а также компьютерные технологии.

Таким образом, хорошо образованный компьютерщик должен уметь применять основополагающие понятия и методы расчетов, алгоритмы и компьютерный дизайн для конкретной дизайнерской задачи. Работа включает детализацию спецификации, анализ проблемы, и обеспечивает конструкцию, которая функционирует как необходимый элемент, имеет удовлетворительные характеристики. Выполненная работа должна быть надежна и ремонтопригодна, отвечать желаемым критериям стоимости.

Очевидно, что компьютерщик должен не только иметь достаточную подготовку в области информатики, чтобы быть в состоянии выполнять задачи, но также должен иметь твердое понимание в области математики и естественных наук, а также широкий кругозор образования в либеральных исследованиях, чтобы обеспечить основу для понимания социальных последствий выполняемой работы.

Основы дисциплины

Основы и направления информатики

Методы изучения информатики

Способом изучения любой науки являются методы, используемые в этой науке. В каком-то смысле эти методы подобны во многих или большинстве наук, но они могут принимать разные характеристики по каждой дисциплине.

Важные методы, используемые при изучении компьютерных наук:

изобретения: разработка новых алгоритмических и архитектурных парадигм
программная инженерия: использует принципы проектирования для создания сложных систем для решения расчетных задач
анализ и оценка программного обеспечения, алгоритмов и архитектуры
эксперимент: использование экспериментов чтобы выявить принципы вычислений для научного исследования в информатике.

Выводы

Компьютерные науки изучают принципы, приложения и технологии при работе с вычислительной техникой.

Они включает в себя изучение данных, структуры и алгоритмы обработки этих структур, принципы компьютерной архитектуры аппаратного и программного обеспечения, решения проблем и методологий проектирования.

К компьютерной тематике относится численный анализ, исследование операций и искусственный интеллект, язык дизайна, структура и техника машинного перевода.

Информатика занимается информацией в том же смысле, что физика связана с энергией, она посвящена репрезентации, хранению, обработки и представления информации. Информатика или компьютерные науки связаны с изучением символов манипулирования машинами при общении между человеком и машиной с применением этих машин.

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.

Читайте также: