コンピューターサイエンス専攻から行ける職業

ほぼすべてのAI研究分野の技術的基盤を形成するアルゴリズム、システム、そして今や多くの大学で提供される機械学習の専門授業を提供する。

本番MLプラットフォームに必要なプログラミング、分散システム、アルゴリズムの基礎を与える。

コンパイラ、シミュレーション、誤り訂正、制御ソフトウェアを支える。

アルゴリズム、データ構造、計算可能性、システムを扱う──この分野のほぼすべての専門分野の理論的基盤となる。

アプリケーション、クラウド、セキュリティ エンジニアリングに役立つアルゴリズム、システム、プログラミングを教えます。

データベース、アルゴリズム、そして一度きりの分析スクリプトではなく本番品質のコードを書くのに十分なソフトウェアエンジニアリングの知識が、優れた候補者とそうでない候補者をますます分けている。

ロボットが手書きのロジックだけでなく訓練された知覚モデルや学習済み制御方針に依存するようになるにつれ、ますます不可欠になっている。大手ロボティクス企業の多くが今、この分野から積極的に採用している。

データベース、アルゴリズム、そして使い捨ての分析スクリプトではなく本番品質のコードを書けるだけのソフトウェア工学の素養が、優れた候補者とそうでない候補者をますます分けている。

現代の実証研究はコードの上で動き、経済学者の雇用が最も急速に伸びているのはテック業界で、オークション設計と実験は経済学とコンピューティングの境界にちょうど位置する。CS・経済学のダブルメジャーはますます第一の準備となっている。

ソフトウェア時代を代表する創業者の学位。技術系創業者は人を雇わずに最初の製品を作れ、投資家はその能力を評価する。過去30年の最大級のスタートアップの多くには、少なくとも1人のプログラマー創業者がいた。

技術設計書を読み、エンジニアリングの工数をおおまかに見積もり、エンジニアの信頼を得るのに十分な流暢さを与える――製品が開発者向けのインフラである企業では特に重宝される。

理論計算機科学は事実上数学の一分野であり――計算複雑性、暗号、アルゴリズム――P対NP問題にはクレイの百万ドル懸賞金がかかっている。数学との二重専攻は今や最も一般的な準備の一つである。

スクリプティングとシステムの読み書き能力があれば、エンジニアを借りずにアイデアを検証できる。ハイブリッド職であるテクニカルデザイナーは業界で最も雇用されやすい人材の一つだ。シド・マイヤーからマルクス・ペルソンまで、多くの著名なデザイナーがプログラマーとして業界入りしている。

格子QCD、機械学習支援データ解析、量子コンピューティングといった成長中のサブ分野は、本物のコンピュータサイエンスの背景も持つ物理学卒業生をますます採用している。

現代の天文学はソフトウェアである — サーベイのパイプライン、機械学習の分類器、シミュレーションコード。物理学の科目を伴うコンピュータサイエンスの学位は、ますます一般的で就職しやすいルートになっている。