Innehåll

• Steg
• Råd

Idag är att använda datorer en mycket användbar färdighet inom många delar av livet, från arbete till skola och sociala aktiviteter. Datavetenskap tar det till nästa nivå, vilket hjälper dig att inte bara veta hur du använder den, utan också förstå hur datorer fungerar och hur du får dem att slutföra nya uppgifter effektivt. Fler och fler människor lär sig om datavetenskap och med sin förvärvade kunskap skördar de framgång i karriärer inom många områden som företag, sjukvård, teknik, ... Om du vill lära dig mer om vetenskap. Som hobby- eller karriärräknare är här några sätt du kan komma igång.

Steg

Metod 1 av 3: Studera datavetenskap som en hobby

1. 

   Hitta gratis online-kurser. Om du inte kan eller inte vill delta i datorutbildningsprogram vid högskolor eller universitet kommer du att bli förvånad och nöjd med online-kurserna som erbjuds gratis.
   • Du kan till exempel anmäla dig till en datavetenskaplig kurs i Coursera.
   • Du bör också kolla in OpenCourseWare utfärdat av Massachusetts Institute of Technology (MIT). Det är en informativ guldgruva för dem som vill ha tillgång till datavetenskap på akademisk nivå utan att behöva betala undervisning.

2. 

   
   
   Välj ett ämne att studera. Beroende på din befintliga kunskap kan du välja ett ämne som intresserar dig och undersöka det online eller från ett bibliotek.
   • Om du precis börjat, läs böcker, tidskrifter eller webbplatser om ämnen som datorhårdvara, internet och grundläggande datorprogrammering.
   • När du läser om dessa grundläggande ämnen hittar du ett område av särskilt intresse - vars ämne du kan gräva vidare. Några fördjupade ämnen inkluderar säkerhet, krypteringsteknik, Turing Machines and the Stop Problem, uppsättningsteori, operativsystem, maskinvaruarkitektur, visuell och samtidig kommunikation, datanätverk och protokoll. nätverk, databas och modellinformation.
   • Du kan också göra en online-sökning efter en fullständig lista över rekommenderade ämnen av professor Matthew Might, professor i datavetenskap vid University of Utah.

3. 

   
   
   Prova att programmera. Grundläggande programmering är enkel, lätt att lära sig och en bra port till mer datavetenskaplig kunskap. Dessutom kommer programmeringserfarenhet att vara ett plus i ditt CV, även om det inte är ett riktigt programmeringsjobb än.
   • Det finns många olika programmerings "språk" - system som använder unik programmeringskod. Om du inte vet var du ska börja är Python ett bra språk för nybörjare. Det är intuitivt och lätt att lära sig. Du kan också överväga C eller Java.
   • Om du tidigare har lärt dig ett kommandoprogrammeringsspråk, försök att bekanta dig med funktionella språk som Haskell. De är avancerade språk.
   • Oavsett vilket sätt du väljer att närma dig kan du söka på internet efter allt du behöver artiklar eller videor. I sökfältet skriver du namnet på programmeringsmetoden och frasen "nybörjarinstruktioner" (t.ex. "Java-handledning för nybörjare").
   annons

Metod 2 av 3: Studera datavetenskap på college eller universitet

1. 

   
   
   Förbered dig från gymnasiet. Om du lär känna din passion för datavetenskap tidigt kan det vara till stor hjälp att fokusera på ämnen som kommer att gynna dig under college och din karriär från gymnasiet.
   • Försök att fokusera på ämnen som matematik, nyheter och naturvetenskap.
   • Det är troligt att du redan har fokuserat mycket på dessa ämnen. Men om inte, fråga dig själv om datavetenskap verkligen är något för dig. Datavetenskapsmän måste ha vetenskap, matematik, information, problemlösning och logiskt tänkande.
   • Behåll god GPA och standardiserade testresultat för inträde i branschens bästa läroplaner.

2. 

   Skicka in din ansökan om akademiskt program för datavetenskap Det här är den bästa början på allvarlig lärande om datavetenskap och utrustar dig med den kunskap och färdigheter du behöver för att få en position i branschen. Du får tillgång till de bästa resurserna och ett team av erfarna instruktörer.
   • Om du vet vilket specifikt område du vill studera, leta efter en skola med högst rankning inom området. Eller hitta en skola som är stark inom informationsteknik i allmänhet med stöd av professorer när du väljer en major.

3. 

   Få lämplig arbetserfarenhet. Erfarenhet med att använda några av de grundläggande datavetenskapliga begreppen som kan hjälpa dig att lära dig mer om ämnet och samtidigt konsolidera ditt CV och hjälpa dig att hitta ett bra jobb genom att lämna skolan. .
   • Försök leta efter ett deltidsjobb, sommarjobb eller arbeta medan du studerar datorrelaterade, ingenjörsvetenskap, matematik eller andra tekniska discipliner. Du kanske inte kan träna riktig datorprogrammering först. Men bara genom att vara i samma rum som datavetare kommer du att ha möjlighet att skapa relationer, ställa frågor och lära dig mer. Tänk på positioner som datalaboratoriet eller biblioteksassistenten.
   • Hitta praktikplatser som kan ge dig praktisk erfarenhet inom datavetenskap, till exempel hos ett programvaruutvecklingsföretag eller IT-support vid ett stort företag eller universitet.

4. 

   Ta en lektion och få din examen. De flesta datavetare har en kandidatexamen eller högre. Vissa fält accepterar dock sökande med endast en mellanliggande examen. I allmänhet motsvarar en mellanliggande examen ett tvåårigt program och en kandidatexamen kräver fyra års utbildning.
   • Ditt studieprogram kommer att fokusera på matematik, naturvetenskap och teknik. Du bör dock ta kurser på engelska (eller andra vanliga språk i det land du studerar och planerar att arbeta i), uppsatsskrivning och humaniora.

5. 

   Karriärorientering inom datavetenskap. Det finns många alternativ för en datavetenskaplig examen, inklusive systemanalys, datahantering, maskinvarutekniker, datavetenskap, supporttekniker och mer.
   • Online referens karriärkonsulteringswebbplatser, jobb eller webbplatser för specifika företag. Många företagswebbplatser erbjuder positioner inom datavetenskap under "Support" eller "IT" (Information Technology). Leta efter en nybörjarposition som låter intressant för dig!
   • Du kan också be professorer och jobbinstruktörer att föreslå jobb eller hitta anställningar som behöver anställas.

6. 

   Lär dig fortsätt. Kom ihåg att även efter att ha vunnit en plats i branschen, innoverar datorer ständigt och utvecklas. Så för att kunna fortsätta och säkra ett jobb, så måste dina kunskaper - ständigt förnya och utvecklas.
   • Många stora teknikföretag erbjuder fördjupade kurser, seminarier eller konferenser. Du kan också anmäla dig till kvällskurser på ditt lokala universitet eller be företaget om ekonomiskt stöd för distanskurser.
   • Att registrera sig på en blogg, tidskrift eller ett teknikforum är inte en dålig idé, vilket håller dig uppdaterad med förändringar i nätverksprotokoll och språk.
   annons

Metod 3 av 3: Forskarskolan i datavetenskap

1. 

   
   
   Bestäm om en avancerad examen är nödvändig. Att bedriva en avancerad examen (som en magister eller doktorsexamen) är ett dyrt och tidskrävande alternativ, så se till att det är rätt innan du ansöker.
   • Sammantaget är datavetenskap en av de mest sannolika att lyckas. Behovet av högkvalificerad datavetenskapspersonal har alltid funnits och därför, om avsikten är att hitta ett jobb med högre lön och acceptera flytten (särskilt att flytta till en storstad), Det här kan vara en bra väg för dig.
   • Men om du är nöjd med ditt nuvarande jobb och inte har någon önskan att hitta en annan position kan det vara klokt att sluta följa en annan examen. Om det är nödvändigt att lära sig andra programmeringsspråk eller förbättra färdigheterna är det möjligt att företaget för närvarande håller en policy för ekonomiskt stöd för specialiserade seminarier eller andra medel så att de anställda kan förbättra sina kunskaper. Inget behov av ytterligare kvalifikationer.

2. 

   
   
   Slutför universitetsprogrammet. Innan du börjar med ett magister- eller doktorandprogram behöver du en kandidatexamen. Helst kommer din kandidatexamen att specialisera sig inom ett område relaterat till datavetenskap, matematik eller någon annan nära relaterad disciplin.
   • Men med tillräckligt hög GPA och standardiserade testresultat kan du bli antagen till ett examensprogram utan en kandidatexamen i datavetenskap, särskilt om du kan visa intresse. långsiktig och begåvad inom teknikområdet.

3. 

   
   
   Delta i lämpliga standardiserade tester. Med de flesta forskarskolor i USA måste du ta GRE (Graduate Record Examination) - ett test av analytisk uppsatsskrivning, kvantitativ och läsförståelse / språkkunskaper.
   • Med en avancerad examen i datavetenskap måste du vara mycket kapabel till siffror. Därför bör kvantifiering nästan alltid göra utmärkt. Att ha en hög poäng inom ett annat område är också viktigt för att accepteras av konkurrenskraftiga utbildningsprogram. Men de är vanligtvis lite efter med kvantifiering.
   • Till exempel i Master of Science i datavetenskapsprogrammet vid University of Chicago har framgångsrika kandidater ofta poäng i ovanstående grupp: åtminstone från 50 procent i språkdelen och 20 procent i den kvantitativa delen.
   • Om du planerar att ansöka till en skola i USA kan du också behöva ta TOEFL-testet (Engelska som främmande språk). Kolla in vilket program du vill studera för att ta reda på vad du behöver träffa.

4. 

   Skicka in ansökan om antagning för forskarutbildning. Kom ihåg att du kanske inte lyckas med förstahandsvalet. Så vanligtvis borde du ha en reservplan eller skicka in flera skolor.
   • Ansökningar innehåller vanligtvis ett ansökningsformulär, CV, intressebrev - förklarar varför programmet är rätt för dig, rekommendationsbrev och högskoleexkript.
   • Om du planerar att starta ditt examenprogram direkt efter examen, se till att planera framåt med de standardiserade tentamenstiderna och ansökningsdatum. Det mesta av ansökningscykeln börjar på hösten innan du faktiskt går in i det nya läsåret (det vill säga du kommer att ha ett helt år att förbereda) och för att ansökningar ska accepteras, kräver de flesta testresultat. Detta innebär att du måste slutföra en standardprov inom ett år innan du går in i utbildning.
   annons

Råd

• Kolla in den "rekommenderade läslistan" eller nybörjarprogrammet för datavetenskapliga forskare eller nybörjare. Du kan hitta bra exempel via en online-sökmotor.
• Om du vill läsa några böcker för att kunna avgöra om datavetenskap är riktningen för dig, prova allt skrivet av Bruce Schneier (om säkerhet), "Operativsystem, internt och design. principer ”av William Stallings (för operativsystemet) eller” Computer Networks ”av Andy Tanenbaum (för nätverks- och nätverksprotokoll).