Vad är datavetenskap?

I de enklaste termerna, datavetenskap är studien av information (“data”) och hur det kan manipuleras (“algoritmer”) för att lösa problem, mestadels i teorin men också i praktiken.

Datavetenskap är inte studien av datorer, och det kräver inte strikt användning av datorer. Data och algoritmer är möjliga att beräkna med hjälp av penna och papper, vilket gör “datavetenskap” en missnöje. Datavetenskap är mer besläktad med matematik, varför vissa nu föredrar att använda termen “informatik” istället.

Datavetenskapen blir ofta sammansatt med tre andra fält, som är relaterade men inte exakt samma:

• Datorteknik - Involvera studier av data och algoritmer, men i samband med datorhårdvara. Hur kommunicerar elektroniska komponenter? Hur designar mikroprocessorer? Hur man förbättrar chipsets effektivitet?
• Mjukvaruutveckling - Du kan tänka på detta som “tillämpad datavetenskap,” I den datorn har forskare en tendens till att ta itu med abstrakta teorier medan programvarutekniker skriver verkliga program som innehåller teori och algoritmer.
• Informationsteknologi - Informationsteknik innebär användning och befästning av redan befintlig mjukvara och hårdvara. IT-proffs hjälper till att upprätthålla nätverk och ge hjälp när andra har problem med ett visst program eller en enhet.

Allt som sägs, använder de flesta idag “datavetenskap” som en catch-all term för något fält som involverar programmering, dataanalys och manipulation samt interaktion mellan programvara och hårdvara. Med andra ord har datavetenskap många “koncentrationer” eller “discipliner.”

Datorvetenskapens många discipliner

Om du planerar att studera datavetenskap, borde du veta att ingen två skolor har samma täckning eller läroplan 10 Topprättsliga datorprogrammeringshögskolor i USA 10 topprättsliga datorprogrammeringshögskolor i USA Tänk på att du har vad som krävs för att anmäla dig till en högsta datavetenskapskola? Här är de bästa att överväga. Läs mer . Skolor kan inte ens överens om vad “datavetenskap” innebär, än mindre, överens om vilka discipliner som hör hemma inom datavetenskap.

Här är en icke-uttömmande lista över de vanligaste “typer” av datavetenskap du kan stöta på och vad varje specialiserar sig på. Som du ser är datavetenskap ett av de bredaste fälten idag:

• Artificiell intelligens - Utvecklingen av maskiner som kan visa kognitiva funktioner som tänkande, talande, resonemang och lösa problem. Innehåller andra fält, inklusive språkvetenskap, psykologi och neurovetenskap. Maskininlärning är en delmängd som utforskar maskinernas förmåga att lära sig, utveckla och känna igen mönster i data på egen hand.
• Bioinformatik - Användningen av datavetenskap för att mäta, analysera, modellera och förstå biologins komplexitet. Involver storskalig analys av data, högpresterande beräkningar, datasimuleringar, molekylära modeller och mer.
• Beräkningsteori - Studien av algoritmer och matematiska bevis. Inte bara oroat för skapandet av nya algoritmer eller förbättring av befintliga algoritmer, utan också metoder och bevisbarhet för stift.
• Datorgrafik - Studien av hur data kan manipuleras och omvandlas på ett sätt som är intuitivt för människor att se. Innehåller ämnen som fotorealistiska bilder, dynamisk bildgenerering, 3D-modellering och animeringar och datavisualiseringar.
• Spelutveckling - Skapandet av PC, mobil och webbspel för underhållning. Spelmotorerna är utformade annorlunda från affärs- och forskningsapplikationer, och involverar ofta unika algoritmer och datastrukturer som är optimerade för realtidssamverkan.
• nätverk - Studien av distribuerade datorsystem och hur kommunikation kan förbättras inom och mellan nätverk.
• Robotics - Skapandet och utvecklingen av algoritmer som används av robotmaskiner. Innehåller förbättringar av robotkinematik, gränssnittet mellan robotar och människor, miljöinteraktioner, robot-till-robot-interaktioner, virtuella agenter, etc..
• säkerhet - Utvecklingen av algoritmer, metoder och programvara för att skydda datorsystem mot inkräktare, skadlig kod och missbruk. Inkluderar moln och nätverkssäkerhet, PC-säkerhet, mobil säkerhet, e-postsäkerhet, antivirusprogram och kryptografi (studie av kryptering och dekryptering).

För att kunna göra examen från ett högskola eller universitet med en datavetenskap, kommer dina studier sannolikt att innehålla minst:

• Hur datorsystem fungerar på hårdvaru- och programnivå.
• Hur man skriver kod på olika programmeringsspråk.
• Naturen och tillämpningen av datastrukturer och algoritmer.
• Matematiska begrepp (t ex formell logik, grafteori etc.)
• Hur man designar en kompilator, operativsystem och dator.

Är du en bra passform för datavetenskap?

jag skulle aldrig berätta för någon att ge upp datavetenskap bara för att de inte har “höger” egenskaper eller egenskaper. Om du vill förfölja det, då för all del, fortsätt det! Hårt arbete och uthållighet kan övervinna alla typer av brister på detta område.

Men det är sant att vissa egenskaper och egenskaper kan göra dig mer sannolikt att njuta och lyckas i en datavetenskapskarriär. En examen kostar minst fyra år av ditt liv. Vet vad du får för att minimera chansen att slösa bort dessa dyrbara år.

Någon är en “bra passform” för datavetenskap om:

• De är naturligtvis nyfiken och nyfiken.
• De känner sig tvungna att lösa problem och pussel.
• De tänker på ett logiskt, stegvis sätt.
• De närmar sig problem från okonventionella vinklar.
• De är villiga att utvecklas och lära sig nya saker varje dag.
• De har tillräckligt med korn för att uthärda långa frustrationstider.
• De vet hur man söker på webben för svar.

Problemlösning är kärnkompetensen hos någon datavetenskapare, programvarutekniker och informationstekniker. Om du inte är naturligt nyfiken och känner dig djupt sugen på att hitta saker, så hittar du ingen glädje i datavetenskap som en karriär - garanterad.

Dessutom är datavetenskap ett av de snabbaste framväxande fälten i världen idag. Om du inte har någon önskan att följa med nya språk, nya bibliotek, nya applikationer, nya IDE och mjukvara etc. så kan du snart bli överväldigad (om du inte håller fast vid äldre fält).

Datavetenskap är också mycket kreativ. Du skapar bokstavligen kod från början, inte till skillnad från en författare, målare eller musiker. Du måste tänka utanför lådan, och du måste träna. Programmerarens block är en vanlig hinder, och du behöver beslutsamhet för att klara det till andra sidan, gång på gång.

Om inget av ovanstående gäller för dig, kanske du inte är bra. 6 Tecken på att du inte är avsedd att vara programmerare. 6 Tecken på att du inte är avsedd att vara programmerare. Inte alla är utklippna för att vara programmerare. Om du inte är helt säker på att du är avsedd att vara programmerare, här är några tecken som kan peka dig i rätt riktning. Läs mer .

Välj en specialisering och master it

Om datavetenskap intrigerar dig och du tror att du har vad som krävs för att passa bra, så grattis! Du har en tuff men givande karriär 10 Datorprogrammeringsjobb som är i efterfrågan just nu 10 Datorprogrammeringsjobb som är i efterfrågan just nu Eftersom landning av ett programmeringsjobb kan vara svårt i det nuvarande landskapet, bör du överväga att fokusera på en av följande koncentrationer för att förbättra dina chanser att lyckas Läs mer väntar på dig precis framåt. Det finns bara en sak du behöver veta om du vill lyckas ...

I början smaka och utforska så många olika områden inom datavetenskap som du kan. Du kan bli förvånad över vilka som du gillar bäst (och hur bestämda lät kul men faktiskt inte). Men när du vet vilken, fokuserar du och blir en mästare på det.

Dabbling på många områden kan vara bra som en hobby 5 Kreativa hobbyer som gör dig till en lyckligare person 5 Kreativa hobbyer som gör dig till en lyckligare person Ett korrekt kreativt utlopp kan göra underverk för din mentala hälsa och övergripande lycka. Här är några kreativa hobbyer som bevisas hjälpa till på detta sätt. Läs mer, men jacks-of-all-trades gör det sällan långt i karriären. Å andra sidan är det en specialiserad expert som tar dig mycket långt.

Nu när du vet vilken datavetenskap är, har du några frågor? Oro? Andra råd att lägga till? Låt oss veta i kommentarerna nedan!

Bildkredit: Matej Kastelic via Shutterstock.com