Discrete mathematics
1–2Discrete mathematicsはコンピュータサイエンスが依拠する習慣を鍛えます。試験用知識ではなく、後のスタジオ・ラボ・臨床で再利用される技術です。
コンピュータサイエンスのカリキュラムは買い物リストではなく順序です。初期の共有語彙、中盤の方法、終盤の公開総合が基本です。
選択の自由度は認証時数と学科によります。以下は共通の背骨であり、全大学の科目表ではありません。
基幹科目
Data structures
1–2Data structuresはコンピュータサイエンスが依拠する習慣を鍛えます。試験用知識ではなく、後のスタジオ・ラボ・臨床で再利用される技術です。
Algorithms
1–2Algorithmsはコンピュータサイエンスが依拠する習慣を鍛えます。試験用知識ではなく、後のスタジオ・ラボ・臨床で再利用される技術です。
Computer architecture
2–3Computer architectureはコンピュータサイエンスが依拠する習慣を鍛えます。試験用知識ではなく、後のスタジオ・ラボ・臨床で再利用される技術です。
Operating systems
2–3Operating systemsはコンピュータサイエンスが依拠する習慣を鍛えます。試験用知識ではなく、後のスタジオ・ラボ・臨床で再利用される技術です。
Databases
2–3Databasesはコンピュータサイエンスが依拠する習慣を鍛えます。試験用知識ではなく、後のスタジオ・ラボ・臨床で再利用される技術です。
Networks
3–4Networksはコンピュータサイエンスが依拠する習慣を鍛えます。試験用知識ではなく、後のスタジオ・ラボ・臨床で再利用される技術です。
Software engineering
3–4Software engineeringはコンピュータサイエンスが依拠する習慣を鍛えます。試験用知識ではなく、後のスタジオ・ラボ・臨床で再利用される技術です。
コース
Systems
Systemsの強調は通常、基礎の後、問題群を深掘りするセミナー・ラボ・スタジオで現れます。
AI & ML
AI & MLの強調は通常、基礎の後、問題群を深掘りするセミナー・ラボ・スタジオで現れます。
Security
Securityの強調は通常、基礎の後、問題群を深掘りするセミナー・ラボ・スタジオで現れます。
Human–computer interaction
Human–computer interactionの強調は通常、基礎の後、問題群を深掘りするセミナー・ラボ・スタジオで現れます。
スキルマップ
Algorithmic thinking94
Systems design88
Debugging90
Math modelling78
Collaboration62
Writing specs70
Algorithmic thinking
Algorithmic thinkingはコンピュータサイエンスの課程で毎週練習されます。割合はこのページ内スキル間の相対です。
Systems design
Systems designはコンピュータサイエンスの課程で毎週練習されます。割合はこのページ内スキル間の相対です。
Debugging
Debuggingはコンピュータサイエンスの課程で毎週練習されます。割合はこのページ内スキル間の相対です。
Math modelling
Math modellingはコンピュータサイエンスの課程で毎週練習されます。割合はこのページ内スキル間の相対です。
Collaboration
Collaborationはコンピュータサイエンスの課程で毎週練習されます。割合はこのページ内スキル間の相対です。
Writing specs
Writing specsはコンピュータサイエンスの課程で毎週練習されます。割合はこのページ内スキル間の相対です。
学び方
講義と読書
大規模な枠組みと、その週の語彙を定める一次資料・問題セット。
ラボ・スタジオ・臨床
失敗が許され、フィードバックが具体的な監督付き実践。
セミナー
少人数の議論。沈黙は集団が気づくためコストが高い。
キャップストーン・論文
公開総合 — 口頭試問、展示、臨床ポートフォリオ、プロトタイプ。
科目表をブランドの約束ではなく、練習された技能の地図として読んでください。厳しく採点し速く返す学科の方が多く教えます。
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