Что должен знать программист без профильного образования |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-04-04 16:00 Многие разработчики рано или поздно начинают задумываться о том, что еще им нужно изучить, чтобы повысить собственную квалификацию. Для кого-то это новый фреймворк, а для кого-то – основы матанализа, которые он никогда не изучал. Какие из университетских дисциплин могут помочь программисту и в каких случаях? Давайте разберемся, что должен знать программист без профильного образования. Теория графов Если вы занимаетесь алгоритмами поиска или планируете это делать – вам понадобится дискретная математика, в частности, теория графов. Практически все алгоритмы поиска и сортировки основаны на деревьях. Математическая логика Математическая логика нередко используется в кодинге, начиная незамысловатыми условиями if/else и заканчивая работой с БД, так как любой SQL предполагает оперирование с множествами. Чаще всего нужна булева алгебра. Изучите и поймите правила преобразования логических выражений: это поможет в понимании логики работы условий и при построении алгоритмов. Теория вероятностей и математическая статистика Математическая статистика в программировании нужна для создания отчетов и тестирования, обработки собранных данных и построения рабочих процессов. То же можно сказать и о теории вероятности, но она, в свою очередь, затрагивает и другие смежные области, например, разработку игр. Вот примерный список разделов программирования, где помогут эти две дисциплины: — Компьютерное зрение. Базы данных Обработка и хранение данных – это важная часть рабочего процесса огромной части программистов. Базы данных используются и в вебе и в системном программировании. Чтобы лучше понимать теоретическую подоплеку хранения данных, модели организации и язык запросов – попробуйте начать с нашей подборки. Теория алгоритмов Этот раздел математики поможет не только в создании алгоритмов при разработке программ, она научит вас оценивать сложность того или иного алгоритма и целесообразность его применения в программе. Моделирование Моделирование – описание реальных объектов и процессов в формальных терминах. В общем случае программист без профильного образования сможет лучше понимать не только процессы объектно-ориентированного программирования, изучив математическое моделирование. Защита компьютерной информации Для рядового программиста защита информации может заканчиваться на элементарной цифровой гигиене. Но сейчас речь именно о фундаментальных принципах сохранения информации приватной: вы должны понимать, как написать и защитить программную и аппаратную части. Для определения защиты информации в России даже существует свой ГОСТ (Р 50922—96), который определяет компоненты информационной защиты, а также то, как они должны быть защищены. Микропроцессорные системы Если вы занимаетесь электроникой и ее программированием, или вам это просто интересно – необходимо приступить к фундаментальному изучению микропроцессорных архитектур. Вы будете лучше понимать как микроконтроллеры и микропроцессорные устройства, так и вычислительную технику в целом. Операционные системы Пользоваться операционными системами может каждый, а понимать на уровне внутренних процессов – нет. Если вы системный программист без профильного образования – эта дисциплина будет чрезвычайно полезна. И даже если нет – вы узнаете много не только о строении системы, но и о программировании в целом. К примеру, чтобы лучше понять Unix-подобные системы, для начала прочтите наше руководство по написанию системного ядра. Источник: m.vk.com Комментарии: |
|