Баннер мобильный (3) Пройти тест

Computer Science

Глоссарий

27 марта 2023

Поделиться

Скопировано

Содержание

    Computer Science, или компьютерные науки, — это наука о методах и процессах сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с использованием компьютерных технологий, которые обеспечивают возможность ее применения для принятия решений. В России Computer Science называют информатикой, но могут употреблять этот термин по-разному в зависимости от контекста.

    Существуют схожие области, например, наука о данных или программная инженерия. Некоторые из них можно считать частью Computer Science, но разница в терминах все же есть: компьютерные науки — более широкое понятие. Они изучают компьютерные технологии и представление информации в целом, а не отдельные сферы, такие как разработка.

    Для глубокого понимания Computer Science нужен хороший математический аппарат. В отличие от многих прикладных IT-направлений, эта сфера сильно связана с математикой. Компьютерные науки могут изучать в высших учебных заведениях на технических специальностях, посвященных информационным технологиям. Но осваивать их можно и самостоятельно.

    Кто пользуется Computer Science

    • Разработчики, в особенности высокого уровня. Чтобы начать программировать, глубокое понимание компьютерных наук не нужно, но по мере развития человеку становятся нужны алгоритмы, теоретические знания, понимание, как устроены компьютеры и сети. Все это относится к Computer Science. Разработчик в любой сфере может столкнуться с необходимостью ее знать.
    • Системные архитекторы и аналитики высокого уровня, которые работают с понятиями, имеющими отношение к CS.
    • Инженеры, которые работают с компьютерными технологиями в дата-центрах или прокладывают сети, системные администраторы и другие специалисты.
    • Ученые, которые изучают компьютерные науки как фундаментальную, научную дисциплину. Они могут заниматься в том числе теоретической информатикой или дискретной математикой. Это, например, преподаватели в вузах или другие специалисты-теоретики.

    Для чего нужно знать компьютерные науки

    Computer Science рассказывает, как устроены компьютерные системы, как в них представляется, хранится и передается информация, по какой логике они работают, — это помогает программировать эффективнее. С такими знаниями можно более результативно применять те или иные решения, решать более сложные задачи, избегать ошибок.

    Существуют области, где понимание компьютерных наук нужно с самого начала. Это, например, системное администрирование или Data Science. Первое напрямую связано с инженерией, второе — с математикой и наукой о данных. Без понимания CS просто не получится усвоить теорию: она основана на информатике. Сюда же относится низкоуровневое программирование, близкое к «железной» части компьютеров.

    Computer Science — это база, на которой строятся теоретические знания. С ней человек лучше понимает, что делает, быстрее учится и растет в профессиональном плане.

    Что входит в компьютерные науки

    Computer Science очень обширна, поэтому мы не сможем привести полный список сфер, которые в нее входят. Приведем примеры теоретических и практических дисциплин, относящихся к ней.

    Математика

    Математический анализ, линейная алгебра и другие дисциплины тоже важны, но больше всего связи с информатикой имеет дискретная математика. Она изучает «прерывистые», конечные, то есть дискретные структуры. На математике основано огромное количество алгоритмов, которые используются в разных отраслях IT. К дискретной математике относят теорию графов, конечные автоматы, комбинаторику и многие другие сферы.

    Теоретическая информатика

    Это фундаментальная наука, которая посвящена информации: тому, как она представляется, хранится и передается. Теоретическая информатика работает с абстрактными понятиями и теориями. Понятие «фундаментальный» означает, что эта наука не подразумевает создания чего-либо на практике: она может описать новый подход к хранению информации, но не реализовать машину, которая так ее хранит. К теоретической информатике можно отнести теорию информации и теорию кодирования — последняя посвящена преобразованию информации в коды. К этому же направлению относят изучение алгоритмов и устройства языков программирования.

    Криптография и информационная безопасность

    Эта отрасль изучает методы защиты информации от несанкционированного доступа, перехвата или прослушивания. Базовое понимание принципов информационной безопасности нужно всем, кто имеет дело с вебом, глубокие знания — пентестерам, этичным хакерам и специалистам по ИБ.

    Языки программирования

    Компьютерные науки — не то же самое, что программирование, хотя сферы связаны. CS изучает не столько особенности языков и умение их применять, сколько их внутреннее устройство в целом. Это то, как устроены языки программирования, какая у них структура, каким образом они реализованы и на чем строятся. Проектирование языков программирования, их классификация, анализ относятся к компьютерным наукам.

    Архитектура компьютеров

    Этот раздел рассказывает, как устроена компьютерная техника внутри, по какому принципу работают составные части: процессор, различные узлы и блоки памяти, другие структуры. Дисциплина сосредоточена на структуре внутреннего устройства. Для описания того, как все работает с точки зрения физики и электротехники, существуют другие направления, например компьютерная инженерия. Она тоже относится к Computer Science.

    В первую очередь знание архитектуры компьютеров нужно низкоуровневым и системным программистам. Большинство популярных языков сейчас работают на «высоком» уровне, то есть близком к человеку. Но такие языки написаны на более низкоуровневых, а те, в свою очередь, на еще более низкоуровневых. Уровень постепенно понижается вплоть до машинных кодов. Так что в конечном итоге понимание архитектуры может понадобиться любому разработчику.

    Теория искусственного интеллекта

    К этой огромной сфере относят все, что связано с «умным» поведением компьютерных систем. Это робототехника, компьютерное зрение и обработка компьютером естественного языка — ее еще называют NLP. Сюда же относятся машинное обучение, теория нейронных сетей и многое другое.

    Такие знания в основном нужны специалистам, занятым в соответствующих отраслях. Например, разработчику из сферы Machine Learning они понадобятся с первых дней работы, а фронтендер может не столкнуться с ними за годы. Но иметь хотя бы поверхностное понимание работы ИИ все равно стоит.

    Читайте также: Кто такой специалист по машинному обучению?

    Информационные сети

    Этот раздел изучает сеть: то, как она устроена, каким образом передает информацию. Он описывает сетевые протоколы, их особенности и безопасность. Понимание сетей может понадобиться любому, кто имеет дело с разработкой интернет-сайтов, приложений или распределенных систем. Они важны специалистам по информационной безопасности, администраторам, инженерам и многим другим.

    Базы данных

    Вокруг баз данных — структурированных хранилищ информации — существует отдельная дисциплина. Она описывает подходы к хранению данных, организации связей между ними и доступа. Отдельные знания из этой дисциплины нужны всем разработчикам. Глубоко ее понимать обязаны администраторы БД и люди, которые специализируются на работе с СУБД — системами управления базами данных.

    Алгоритмы

    Изучение, создание и применение алгоритмов — это отдельный большой раздел науки. Он имеет огромное практическое применение: алгоритмы нужны, чтобы решать сложные прикладные задачи или оптимизировать код. Простой пример — сортировка: разные алгоритмы имеют различную эффективность и скорость работы, и для решения той или иной задачи можно подобрать свой. И таких примеров очень много. Поэтому хороший IT-специалист должен быть знаком с основными алгоритмами из своей сферы.

    Слово «алгоритм» означает последовательность действий, определенный принцип выполнения задачи. Оно образовано от имени древнего среднеазиатского математика Аль-Хорезми. Алгоритмы тесно связаны с дискретной математикой и с теорией информации. Они оперируют математическими понятиями и решают в том числе задачи, которые изначально описала дискретная математика.

    Поделиться

    Скопировано

    2 комментария

    Комментарии
    • Редакция медиа

      Владислав, у нас есть курсы по Data Science и аналитике данных) Computer Science очень обширна, но большинство дисциплин, которые в нее входят, есть в этих курсах. Посмотреть программы можно тут: - https://skillfactory.ru/data-scientist-pro - https://skillfactory.ru/data-analyst-pro

    • Владислав

      Вот бы у вас был курс или группа курсов, которые могли бы помощь разобраться во всех этих темах.