目次:
ビデオ: グローバル化する教育研究と慶應義塾 2024
コード作成方法を学ぶためのオプションは決して終わらないように見えますが、高度な学位は一般的に特定の人々のグループにアピールします。コーディングの習得やコーディングの仕事に必要なわけではありませんが、高度な学位はあなたの学習を加速し、他の求職者と差別化するのに役立ちます。修士号：
- 人工知能、セキュリティ、データベースシステム、機械学習などのコンピュータサイエンスの特定の領域を探索して専門化するための技術的な学位です。コースの負荷に基づいて、一般的に1年または2年のフルタイムでの完了の指示があります。修了すると、学位を取得した学生がフィールドに移行し、コーディングの仕事を追求するための道具になることができます。あるいは、博士課程への関心を評価したり、博士後期課程の候補者を増やす方法として、修士号を使っている学生もいます。 <！ - 1 - >
<！ - 2 - >
博士号取得学位：- 一般的に専門分野の研究に関心を持つ人々のためのプログラム。 PhDの候補者は学位を取得するには6年から8年かかることがあるので、コード作成の方法を学ぶのはタイムリーな方法ではありません。 PhDの卒業生、特に最先端の研究テーマを持つ卒業生は、市場での差別化を図り、一般的にコンピュータサイエンスの最も困難な問題に取り組んでいます。 <！たとえば、Googleのコア検索アルゴリズムは、検索リクエストを受け取り、数十億のインデックス付きWebページと比較し、1秒未満で結果を返すなど、技術的に困難です。 PhDコンピュータサイエンスのチームは、検索対象を予測したり、ソーシャルネットワークなどでより多くのデータを索引付けしたり、以前よりも5〜10ミリ秒早く結果を返すアルゴリズムを作成しています。
大学院コンピュータサイエンスのカリキュラム
コンピュータサイエンスの修士課程のカリキュラムは、通常、10-12のコンピュータサイエンスと数学のクラスで構成されています。いくつかの基礎クラスから始め、特定のコンピュータサイエンスのトピックに焦点を当てて特化します。博士課程のカリキュラムは、コースを修了した後で、未調査のトピックを提案してさらに研究し、元の研究を3〜5年間過ごした後、他の教授があなたの仕事を評価する前に提示し防御します。
この表は、コロンビア大学の機械学習に集中してCSの修士号を取得するためのカリキュラムの例です。学位要件を満たすために複数のコースを使用することができ、提供されるコースは学期によって異なります。
コロンビア大学コンピュータサイエンスの修士号
コース番号
| コースの説明 | W4118 | オペレーティングシステムI |
| プロセス管理、 W4705 | 自然言語処理 | 自然言語の抽出、要約、および感情発話の分析 |
| W4231 | アルゴリズムの分析I | ソートと検索を含む効率的なアルゴリズムの設計と分析< W4771 |
| 機械学習 | 分類、回帰、推論モデルによる機械学習 | W4111 |
| イントロリレーショナルデータベースの設計と構築の方法の理解 | W4246 | データ科学のアルゴリズム |
| データの整理、ソート、検索の方法 | W4772 | 高度機械学習 |
| 高度な機械学習ツール知覚と行動モデリングの応用 | E6232 | アルゴリズムの分析II |
| 最適化問題のための効率的近似アルゴリズムの設計と解析に関する卒業論文 | E6998 | 機械学習の高度なトピック |
| ベイズネットワーク、推論、マルコフモデル、および回帰に関する現在の研究をカバーする。この場合、10のクラスからなるカリキュラムは、3つの基礎クラスから始まり、次に集中領域に集中する。 | セキュリティ： | 電子商取引サイトでのクレジットカード情報へのアクセスを禁止するなど、ユーザー権限の割り当てと不正アクセスの防止 |
| 機械学習： | ネットワークシステム： | |
| コンピュータの仕組みに関するプロトコル、原則、およびアルゴリズム
データのパターンを見つけて、将来見通しを立てる何十万人ものユーザーのためにうまく動作する無線ネットワークを設定するなど、互いに通信する。 |
コンピュータビジョン： | 人間の目が画像を処理および分析する能力を複製する。生のビデオフィードを分析するプログラムに基づいて店舗に出入りする |
自然言語処理：
- 音声コマンドを使用して音声をテキストに変換するなど、テキストと音声の分析を自動化する コーディング
- 学生は修士号プログラムで奨励され、博士号プログラムでは元の研究を行うことが求められます。研究テーマは、解を見つけるためにアルゴリズムがどれくらいの時間を要するかを推定すること、実際の点集合を考慮した最適な配送経路など、理論とは異なる。 数百万〜十億ドル規模の製品や企業を創出するために、この学術研究が商業化されることがあります。たとえば、2003年に大学の研究者は、12,000の航空券の価格を分析したFarecastというアルゴリズムを作成しました。その後、リアルタイムで数十億のチケット価格を分析し、航空券の価格が上昇するか、下がるか、同じであるかを予測することができます。 Microsoftはこの技術を1億ドルで購入し、Bing検索エンジンに組み込んだ。別の例では、Shazamは、短い、低品質のサンプル（通常は携帯電話からのオーディオレコーディング）に基づいてオーディオレコーディングを識別する方法を分析した学術論文に基づいていました。今日、Shazamはユーザーに曲の短いスニペットを録音させ、曲のタイトルを特定し、購入のための曲を提供することができます。
- 同社は、事業活動のために1億ドル以上の資金を調達しており、個人的には10億ドル超の価値があります。どちらの製品も、技術で対処できる問題を特定し、既存の制約を高精度で解決するテクノロジソリューションを提示した公開された研究論文に基づいていました。 あなた自身の研究は、10億ドル規模の企業の創造につながるわけではありませんが、コンピュータサイエンスの問題の解決策を段階的に進めるか、既存の制約を排除する助けとなるはずです。
