Är datavetenskap svårt? Många listor rankar datavetenskap bland de hårdaste majorsna. Men vad gör datavetenskap svårt? Vissa människor har lättare att lära sig datavetenskap än andra. Att studera programmeringsspråk, algoritmteori och datorsystemdesign kräver starka tekniska och analytiska förmågor. En solid matematisk grund kan göra det lättare att lära sig datavetenskap.
Innan de registrerar sig för datavetenskap (CS) -klasser måste eleverna bedöma sina styrkor och förmågor. De borde också göra sin forskning. Att hitta rätt CS -program hjälper proffs att bryta sig in i det växande dator- och teknikområdet.
Vad är datavetenskap?
Datavetenskapsområdet studerar datorer och datasystem. Datavetare utvecklar nya användningsområden för datasystem och löser problem med datorer. De skriver dataprogram, analyserar algoritmer och skapar nya datortekniker.
Inom det breda datavetenskapsområdet studerar proffs databasteori, datastrukturer, datasäkerhet och programvaruteknik. Andra specialiteter inkluderar artificiell intelligens och interaktion mellan människa och dator.
Med datavetenskaplig utbildning arbetar yrkesverksamma som datanätverksarkitekter, mjukvaruutvecklare, informationssäkerhetsanalytiker och databasadministratörer. Många CS -jobb kräver en kandidatexamen i datavetenskap eller ett närbesläktat område.
Hur svårt är datavetenskap?
Hur svårt är datavetenskap? Fältet kan verka överväldigande. Datavetenskapspersonal behöver gedigna kodningskunskaper och kunskap om datorsystem och nätverk. Men datavetenskap erbjuder också en mängd lärande resurser, både genom formella utbildningsprogram och självlärande resurser.
Vissa färdigheter hjälper eleverna att ta till sig datavetenskap. Till exempel gör stor uppmärksamhet på detaljer det lättare att identifiera programvarubuggar. Problemlösningskunskaper gör det lättare att felsöka datanätverk eller system. En förmåga för tekniska ämnen hjälper också.
Vissa roller inom datavetenskap kräver avancerad utbildning. Till exempel har specialister på maskininlärning och artificiell intelligens ofta en examen. Andra roller, inklusive mjukvaruutvecklare, kvalitetssäkringsanalytiker, nätverksarkitekt och databasadministratör, kräver vanligtvis en kandidatexamen.
Kan du lära dig datavetenskap utan programmeringsbakgrund?
Behöver du lära dig att koda innan du tar CS -klasser? De flesta datavetenskapliga program erbjuder inledande programmeringskurser för studenter som är nya inom området. Framtida CS -majors kan ta gratis lektioner eller lära sig ett programmeringsspråk före college. Bootcamps lär också ut programmering.
Är datavetenskap en hård major?
Är datavetenskap en hård major? CS har fått ett rykte som en utmanande major. Och att ta en examen i datavetenskap testar studenter. Majors behöver starka tekniska färdigheter, förmågan att lära sig flera programmeringsspråk och exceptionella analytiska och problemlösande förmågor.
Innan deklarerar en CS -major bör studenterna överväga hur man lyckas med ett datavetenskapligt program. De måste också överväga om deras färdigheter och karriärmål stämmer väl överens med datavetenskap.
Under en datavetenskaplig utbildning tar studenterna flera datavetenskapliga kurser. Dessa klasser introducerar kärn- och avancerade koncept inom datavetenskap.
Programmeringsspråk: Datavetenskapsstudier studerar en mängd olika programmeringsspråk. Java, Python och C -språken är bland de vanligaste språken som undervisas i datavetenskapsprogram. Eleverna lär sig programmeringsteori, genomför övningar och projekt och bygger avancerade programmeringskunskaper.
Datorsystem: Eleverna undersöker strukturen och organisationen av datasystem. Med hjälp av sina kunskaper om programmering undersöker eleverna hur datasystem tolkar information, sammanställer program och kommunicerar med användare. Kursämnen kan omfatta utbildning på låg nivå på programmeringsspråk, minneshantering och processororganisation.
Matematik för datavetenskap: CS majors tar ofta kurser i matematik. Dessa klasser fokuserar på logik, diskret matematik och bevistekniker. Matematiklektioner kan också täcka sannolikhet, talteori och kalkyl. Kurserna betonar förhållandet mellan matematik och programmeringsspråk. Vissa studenter tycker att matematiklektioner på högskolanivå är svåra.
Artificiell intelligens: Klasser av artificiell intelligens lär eleverna om bearbetning av naturligt språk, mönsterigenkänning och neurala nätverk. Eleverna undersöker grundprinciper och metoder som används för att undersöka AI. Tack vare banbrytande framsteg innehåller kursen ofta nya fynd och utmanande material.
Varför är datavetenskap populär?
Trots sitt rykte som en hård major är datavetenskap ganska populär. Studenter väljer att studera datavetenskap av många skäl. Den stora leder till olika karriärmöjligheter inom många områden. Som ett ständigt utvecklande område håller datavetenskap yrkesverksamma engagerade och lärande. Och många datavetenskapsjobb erbjuder höga löner och stark efterfrågan.
De högst betalande datavetenskapsjobben
CS-majors väljer mellan många karriärvägar som erbjuder sexsiffriga medianlöner. Det växande fältet ger också möjligheter till karriärutveckling. Bureau of Labor Statistics (BLS) planerar att arbetstillfällen inom dator- och informationsteknologi kommer att öka 13% från 2020-2030. Det är lika mycket snabbare än riksgenomsnittet.
De högst betalande datavetenskapsyrken rapporterar medianårslöner på över 100 000 dollar per år och en stark beräknad arbetstillväxt.
Dator- och informationsforskare
Medianlön 2020: 126 830 dollar
Arbetstillväxt, 2020-30: 22%
Dator- och informationsforskare utvecklar datorteknik och löser dataproblem. De skapar nya programmeringsspråk, experimenterar med datasystem och delar forskning med andra datavetare. Karriärvägen kräver starkt logiskt tänkande, analytiska förmågor och problemlösningskunskaper. De flesta forskare inom dator- och informationsforskning har en magisterexamen. Vissa jobb kräver en doktorsexamen.
Datanätverksarkitekter
Medianlön 2020: $ 116.780
Arbetstillväxt, 2020-30: 5%
Datanätverksarkitekter skapar anpassade nätverk för organisationer . Vissa är specialiserade på molndatorer. Fältet kräver starka tekniska färdigheter och affärsutbildning eftersom datanätverksarkitekter utvärderar en organisations datakommunikationsbehov och mål för att designa ett nätverk. Karriärvägen kräver en kandidatexamen och erfarenhet inom ett närliggande område.
Programvaruutvecklare, kvalitetssäkringsanalytiker och testare
Medianlön 2020: $ 110,140
Arbetstillväxt, 2020-30: 22%
Mjukvaruutvecklare, kvalitetssäkringsanalytiker och testare ser till att program körs som de är utformade. Programutvecklare hjälper till att skapa nya datorprogram, medan kvalitetssäkringsanalytiker och testare identifierar problem. Dessa karriärer kräver en kandidatexamen och rapporterar stark efterfrågan. De kräver också starka samarbetsförmågor, eftersom mjukvaruutvecklare, QA -analytiker och testare ofta arbetar i team.
Är datavetenskap rätt för mig?
Ska du läsa datavetenskap? Vissa studenter trivs i CS -program. Dessa studenter tycker om att arbeta med datorer och lära sig ny teknik. De ger också en detaljinriktad syn och ett problemlösande tillvägagångssätt för sina kurser. Andra studenter kan kämpa med de teoretiska begreppen och programmeringskraven i en datavetenskaplig major.
En datavetenskapsexamen erbjuder en väg till tekniska karriärer. Professionella väljer också många andra vägar. Till exempel leder en informationsteknologi, ledningsinformationssystem eller informationsvetenskaplig examen också till högbetalda teknikjobb. Så kan en bootcamp eller ett certifikatprogram.
Hur man väljer ett datavetenskapligt program
Att välja ett datavetenskapligt program tar tid. Blivande sökande måste undersöka den totala kostnaden, programmets längd, specialiseringsalternativ och leveransformat. För många studenter är kostnaden en av de viktigaste faktorerna. Behörighet för undervisning i stat eller undervisning på distans kommer att påverka kostnaden.
De bästa CS -programmen erbjuder kurser i en mängd olika ämnen. Kontrollera programmets läroplan för att se vilka programmeringsspråk det använder. De vanligaste programmeringsspråken för datavetenskapliga huvudämnen inkluderar Java, Python och C -språken. Läroplanen bör också omfatta systemdrift, databasadministration och datastrukturer. Specialiserade valfria ämnen inom algoritmer, maskininlärning och artificiell intelligens förbereder akademiker för fokuserade karriärvägar.
Genom att undersöka dessa faktorer kan potentiella sökande hitta den som passar bäst för deras intressen, karriärmål och behov.
Datavetenskap bootcamps
Datavetenskap bootcamps erbjuder ett alternativ till en datavetenskap examen. Jämfört med ett kandidatprogram tar bootcamps betydligt kortare tid. Medan studenter vanligtvis spenderar fyra år på att ta en kandidatexamen, tar många bootcamps mindre än sex månader. Men till skillnad från examensbevisande högskolor har bootcamps vanligtvis inte ackreditering.
Bootcamps använder ett accelererat format för att utbilda elever i praktiska färdigheter. Många bootcamps är specialiserade på ett visst område inom datavetenskap, inklusive cybersäkerhet och webbutveckling. Studenter kan också anmäla sig till bootcamps med fokus på mjukvaruutveckling, UX -design och datavetenskap.
När de undersöker bootcamps måste blivande studenter tänka på flera faktorer. Kostnaden för bootcamps varierar, liksom betalningsalternativ. Studenter kan inte använda federalt ekonomiskt stöd för att betala för bootcamps, eftersom de inte innehar ackreditering eller beviljar examen. Blivande sökande bör också överväga läroplanen, tillgången på karriärresurser och inskrivningsalternativ för att hitta rätt bootcamp.
Är datavetenskap det svåraste ämnet?
Svaret beror på eleven. Vissa studenter tar snabbt upp tekniska koncept och programmeringsspråk, medan andra kämpar med kraven på en datavetenskaplig examen. Utanför datavetenskapsprogram förbereder eleverna sig för tekniska karriärer genom informationsteknikprogram, bootcamps och onlinekurser.
Är det värt att studera datavetenskap?
Ja. En datavetenskaplig examen lönar sig. Enligt BLS -data från maj 2020 betalar dator- och teknikyrken en medianårslön på mer än dubbelt det nationella genomsnittet. Professionella med datavetenskaplig utbildning arbetar som mjukvaruutvecklare, datavetenskapare, datanätverksarkitekter och informationssäkerhetsanalytiker.
Är datavetenskap mycket matematik?
Ja. Datavetenskap kräver matematik. Datavetenskapliga huvudfokus fokuserar dock på sannolikhet, statistik och algebra. Vissa områden, som AI -forskning och maskininlärning, kräver kalkyl.
Vilken är den svåraste klassen i datavetenskap?
För många studenter är kurser om algoritmer, datavetenskapsteori, kryptografi och datastrukturer bland de hårdaste klasserna inom datavetenskap. < /p>
Relaterade ämnen:
Utvecklare 