Съдържание
- Python за всички
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Източник: Римкевич Юлия / Dreamstime.com
За вкъщи:
Що се отнася до разбирането на процеса на разработване на софтуер, има какво да научим. Тези предложения на Coursera могат да ви помогнат да играете в разработването на софтуер.
Публикацията включва партньорски връзки
Що се отнася до разбирането на процеса на разработване на софтуер, има какво да научим.
Начинаещите ще трябва да разберат не само основите на компютърните науки, но и как елементи и компоненти на компютърните науки се използват за изграждане на софтуерни продукти. Те също трябва да знаят за някои от постигнатия напредък в лечението на целия жизнен цикъл на разработката на софтуер - например, гъвкавите принципи за разработка и девиз. (За повече информация за жизнения цикъл на разработката на софтуер, вижте Diving Into Dev: Жизнен цикъл на разработката на софтуер.)
Имайки това предвид, ето шест критични аспекта на разработването на софтуер, в които студентите могат лесно да се включат чрез наличните курсове на Coursera.
Python за всички
Python е уникален език за програмиране, който е широко приветстван като инструмент за най-добри практики за всичко - от машинно обучение до авангардна уеб разработка.
Като удобен за употреба език с богата библиотека за поддръжка, модули на трети страни, фон с отворен код и атрактивен синтаксис, Python е един от най-популярните езици за кодиране в днешната ИТ индустрия, а уменията на Python са основно допълнение към възобновяването. Вижте тук „Python for Everybody“, за да започнете да изучавате този важен крайъгълен камък на съвременното кодиране.
С появата на облака Google Cloud Platform се превърна в централен театър за изграждане на софтуер.
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
В курс, посветен на инженеринга на данни в Google Cloud, студентите могат да научат как да проектират системи за обработка на данни в платформата, както и да използват неструктурирани данни и инструменти като Spark за създаване на процеси на машинно обучение. Проучвания и настройки за машинно обучение също се прилагат в този преглед на науката за данни в средата на Google. Погледнете и оценете това въведение в гайките и болтовете на собствения дизайн на данни. (За да научите повече за науката за данни, вижте 6 основни концепции за наука за данни, които можете да овладеете чрез онлайн обучение.)
Като библиотека с отворен код за днешния ИТ свят, TensorFlow първоначално е разработен в Google, но е издаден под лиценз на Apache с отворен код. Оттогава той се превърна в инструмент с общо предназначение за машинно обучение и прилагане на невронни мрежи.
В вариант на курса на Coursera, озаглавен „Въведение в TensorFlow“, студентите научават за най-добрите практики и получават практически опит в обучението на невронна мрежа.
Погледнете как този курс третира компютърното зрение и други елементи като конволюционни невронни мрежи в усилията му да предостави преглед на полезните задачи, засилени от ресурса TensorFlow.
В някои сетива този Java клас е малко по-стар школа от някои от описаните по-горе.
Java стана популярен инструмент за програмиране много преди еволюцията на Python и TensorFlow и тези други инструменти, в допълнение към новите технологии, базирани на алгоритми за машинно обучение.
В по-ранните дни Java се разглеждаше като основен пример за обектно-ориентирано програмиране, което се прилагаше за всякакви уеб разработки и софтуерни проекти. Докато Java царуваше в ерата на лиценза за изчерпване на кутиите, той е важен и днес и новите курсове ще прилагат директно Java за едно от най-известните й съвременни приложения: създаването и дизайна на приложения за iPhone и Android.
Java в различните й форми все още представлява един от популярните избори за разработване на кодова база и като такъв курс, който отвежда начинаещите чрез проектиране на алгоритми, тестване на грешки и много повече, е изключително ценен не само като създател на общи умения, но и като по-задълбочен поглед в съвременните практики.
Подобно на Java, Scala е обектно-ориентиран език за програмиране. Въпреки това, докато Java беше пионер през 1991 г., Scala се появи на сцената около десетилетие по-късно. Първоначално разглеждан като език за програмиране, използвал дизайна на мрежи на Петри, Scala използва функционалност като мързелива оценка и съвпадение на модели, за да поддържа алгоритми.
В курс, наречен „Функционално програмиране и специализация на скала“, студентите разглеждат общия дизайн на кода и получават практическа практика във функционалното програмиране. Курсовата работа включва използване на подход отдолу нагоре за решаване на малки проблеми и използване на по-малки парчета за създаване на по-големи функционални структури на кодова база.
Отново анализът на данните с Apache Spark е основен фокус. Студентите ще научат за рекурсия, неизменни структури от данни и други.
Наред с онези гиганти машинно обучение и изкуствен интелект, един от най-големите ИТ buzzword, които чухме през последните години, е „blockchain“.
Blockchain технологията е уникално приложение, създадено за „fintech“ или света на финансовите технологии. Това е по същество децентрализирана система, основана на консенсус за проверка на финансовите транзакции. Blockchain е може би най-известен с това, че е основната технология зад криптовалутите като биткойни - но blockchain може да се приложи и за много други различни видове системи за данни, които не са финансови по своята същност. Като технология за проследяване с общо предназначение, blockchain се вгражда в индустриални системи и корпоративни технологии и е гореща част от света на инженера.
Този курс от Coursera ще премине през историята на blockchain, като същевременно ще предостави специализирани знания, които ще бъдат ценни в утрешния високотехнологичен работен свят.
Помислете за някое от тези шест предложения за курсове за усъвършенстване на наборите от умения и нарастващ опит в компютърните науки, както и принципите и приложенията на науката за данни.