Vilka är de olika kurserna i en datavetenskaplig läroplan?

Det finns fyra olika typer av kurser i en datavetenskaplig läroplan: programmering, datasystemstruktur, matematik och applikationsdatavetenskap inom teknik. Datavetenskapliga program finns tillgängliga på både högskolan och universitetsnivå. De exakta tillgängliga kurserna varierar beroende på skolan, men alla kurser följer samma grundläggande begrepp och teorier.

Genomförande av datavetenskapens läroplan ger de färdigheter som krävs för att bli dataprogrammerare, datasystemanalytiker eller programutvecklare. Dessa karriärer förväntas alla uppleva tillväxten över genomsnittet under de kommande fem till tio åren, eftersom efterfrågan på skicklig informationsteknologi utvidgas. Kandidater inom datavetenskapsprogram kan skapa nya program, analysera befintliga program och definiera nya sätt att integrera datorlogik i vårt dagliga liv.

För att förbereda kurserna i en datavetenskaplig läroplan rekommenderas gymnasiekurser i kalkyl, algebra, engelska och teknik. Det är viktigt att komma ihåg att datorlogik bygger på matematiska begrepp. En tydlig förståelse av dessa koncept och hur de kan kombineras är kritisk i detta program.

Datorprogrammeringskurser utgör en viktig del av läroplanen. Under det första året finns det minst tre datorprogrammeringskurser. De fokuserar vanligtvis på de grundläggande datorspråken, som Java och C ++. Begreppen som används med dessa språk återanvänds med ett brett spektrum av andra datorprogrammeringsspråk och är ett utmärkt sätt att lära ut logik, programdesign och analys.

Datorsystemstruktur inkluderar kurser i hårdvara, infrastrukturkrav och modeller, såväl som de olika systemdesignmodellerna som används allmänt inom industrin. Dessa kurser täcker också hårdvarukonstruktioner, teknik som för närvarande finns och nästa steg.

Programvetenskapens läroplan har en betydande mängd matte. Detta inkluderar minst fyra kalkylkurser, algebra, statistik och nummerstruktur. All denna matematik kan verka skrämmande, men det är viktigt att inse att kvaliteten på tillgängliga instruktörer på denna nivå är betydligt bättre än på gymnasiet. Många som kämpar med avancerad matematik på gymnasiet har det betydligt lättare att förstå i sitt datavetenskapliga program, helt enkelt på grund av bättre lärare.

Under de två senaste åren av datavetenskaplig läroplan finns kurser som fokuserar på tillämpningen av teknik tillgängliga. Dessa kurser kan inkludera robotik, geografiska informationssystem, artificiell intelligens, att kombinera datorbehandlingschips med radiofrekvenstaggar och mer. Det är i dessa kurser som många studenter hittar sitt intresseområde och specialisering.