컴퓨터 과학을 완전히 스스로 공부하는 방법은 무엇입니까? [닫은]

완전히 스스로 가르치는 프로그래머이기 때문에 전형적인 CS 대학원생에게 컴퓨터 과학 과정을 직접 학습함으로써 나 자신을 더 잘할 수 있기를 바랍니다.

인터넷에서 다양한 리소스를 쉽게 찾을 수 있었으며 MIT 오픈 코스웨어 는 물론 스탠포드 및 기타 대학의 코스 라 코스도 있습니다. 인터넷에는 수많은 다른 공개 자료가 있으며 반복해서 권장되는 좋은 책이 있습니다.

나는 많은 것을 배우고 있지만 내 연구는 심하게 조각화되어있어 실제로 버그가 있습니다. 나는 어딘가에, 내가 따라야 할 길과 내가 제한해야 할 스택을 찾을 수 있다면 내가 공부 한 컴퓨터 과학의 필수 부분을 확신 할 수 있고 내가하지 않은 부분에 체계적으로 접근 할 수있다.

Wikipedia의 문제점은 무엇이 중요한지 알려주지 않지만 완전한 참조가 필요하다는 것입니다.

컴퓨터 과학 및 전기 Engg를위한 MIT 개방형 코스웨어 . 필수 과정과 개인의 관심 / 요구 사항에 따라 선택 사항이 무엇인지 알려주지 않는 다양한 과정 목록이 있습니다. 나는 다른 과목을 공부해야하는 순서에 대해서는 언급하지 않았다.

내가 좋아하는 것은이 더미처럼 내가 따라갈 수있는 목록을 만드는 것입니다.

SUBJECTS                                                        DONE

Introduction to Computer Science                                  *
Introduction to Algorithms                                        *
Discrete Mathematics                   
Adv. Discrete Mathematics
Data structures                                                   *
Adv. Algorithms
...

분명히 알 수 있듯이 컴퓨터 과학이 특정 과목으로 구성되어 있는지는 거의 알지 못합니다.

누군가가 MIT 코스웨어 (+ MIT OCW에없는 필수 과목)의 추천 코스를 추천 학습 순서로 지적 했더라도 큰 도움이 될 것입니다.

내가 이미 겪은 게시물을 나열 할 것입니다 (그리고 내가 찾던 것을 얻지 못했습니다)

https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/49557/computer-science-curriculum-for-non-cs-major- 최고 답변은 cse를 공부할 가치가 없다고 말합니다.

https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/110345/how-can-a-self-taught-programmer-learn-more-about-computer-science-MIT OCW를 가리킴

https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/49167/studying-computer-science-what-am-i-getting-myself-into

https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/19912/overview-of-computer-science-programming

MIT의 강의 자료를 보았는데 충격적으로 나빴습니다 . 그들은 VC5, 많은 암시 적 글로벌 변수, 32 비트 ARGB 대신 "Blue"로 색상을 전달하는 4x [0,1] 부동 소수점을 필요로하는 교재를 가지고있었습니다. 커리큘럼이나 코드는 유명 대학 출신이기 때문에 신뢰하지 않습니다.

내 CS 학위 (영국 CS에서 상위 10 위의 대학 출신)는 다음과 같이 구성되었습니다.

첫해 :

1. OOP- 슈퍼 기본
2. 이진 정수 표현과 같은 컴퓨터 시스템.
3. 기본 관계형 데이터베이스 이론
4. CS- 간단한 2D 및 3D 형상을위한 수학.
5. 약간의 HTML / JS- 완전한 초보자 재료
6. 똑같이 작은 PHP.
7. 기능적인 프로그래밍

2 년째 :

1. 사용자 데이터 보호와 관련된 법률과 같은 컴퓨팅 관련 법적 문제
2. 프로그래밍 언어-Chomsky 계층 및 어휘 적용
3. 운영 체제, 네트워크 및 인터넷-대부분 가상 메모리 및 페이징, IP 스택과 같은 것들
4. 2D 컴퓨터 그래픽-대부분 기본 수학의 이론을 입증
5. 신경망, 베이지안 신념 시스템 등의 AI 기본 설명
6. 요구 사항 분석-UML, 기능 / 비 기능 요구 사항에 대한 간략한 개요.
7. 팀 프로젝트

3 년째 :

1. 알고리즘 분석-복잡성 이론, 주로
2. 프로그래밍 언어의 구현-LL / LR 파싱 기술, CFG 등
3. 소프트웨어 프로젝트 관리-Waterfall / Agile 모델 살펴보기
4. 국제 컴퓨팅-유니 코드 및 기타 현지화 재미
5. 고급 AI- 솔직히 모르겠습니다. 곧 시험을 볼 수 있습니다.
6. 3D 컴퓨터 그래픽-주로 회전 행렬 등에 대한 이론을 증명하는 것
7. 에이전트 기반 시스템-주로 비동기 에이전트 통신, 그룹 의사 결정 등
8. 마이크로 프로세서 응용-디지털 신호 처리
9. Robotics- 컴퓨터 비전 및 로봇 의사 결정과 같은 내용을 높은 수준으로 커버

알다시피, 거의 모든 것이 무언가의 "기본"이며 거의 아무것도 유용한 깊이로 다루지 않습니다.

실제로 할 가치가있는 것들, 필수 :

1. OOP- 그리고 몇 가지 더 그리고 몇 가지 더
2. 기능적 프로그래밍-또한 더. 두 스타일을 모두 다루기 위해 구문과 도구 등을 다시 배울 필요가없는 C ++ 또는 C #과 같은 언어를 선택하십시오.
3. 커널 모드와 사용자 모드는 OS 부분 가상 메모리에 대해 잘 알고 있습니다. 분할 및 IP 스택을 건너 뜁니다.
4. 요구 사항 분석-모든 프로젝트에 유용해야 함
5. 알고리즘 분석-알고리즘 복잡성, 그것을 줄이는 방법 및 일반적인 연산의 복잡성을 아는 것이 중요합니다.
6. 소프트웨어 프로젝트 관리 모델-많은 상점이 애자일을 수행하고 많은 오래된 상점은 여전히 ​​폭포 형 모델을 수행합니다.
7. 국제 컴퓨팅-유니 코드는 필수

할만한 가치가있는 것들 :

1. 프로그래밍 언어-Chomsky 계층, 어휘 분석 및 분석 도구. LL 또는 LR 파서의 이론을 건너 뜁니다. LR 파서는 사실상 모든 모호하지 않은 CFG를 수용 할 수 있으며, 그렇지 않은 경우 파서 생성기의 설명서에서 설명합니다.
2. 3D 그래픽. "이것이 회전 행렬 공식임을 증명하는"시간 낭비를 의미하는 것이 아니라 실제 "이것은 정점 셰이더입니다"또는 GPGPU를 의미합니다. 재미 있고 흥미롭고 다릅니다.
3. AI의 일부는 잠재적 인 필드 및 길 찾기와 유사합니다.

필수이지만 어쨌든 다루지 않은 것들 :

1. 동시성-적어도 2012 년에 누구나 알아야 할 기본 사항입니다.

나머지는 완전한 시간 낭비였습니다. 불행히도, 내가 아는이 9 가지 포인트의 대부분은 다른 곳에서 유용한 부분을 선택했습니다. FizzBuzz 문제 와 같은 것들에 대해 읽으면 팩에서 가장 많은 것을 알 필요가 없다는 것이 분명해집니다. 내 학위와 온라인에서 본 많은 자료 때문에 운이 좋았습니다. 다른 정도는 실제로 많은 것을 가르치지 않습니다.

오픈 코스웨어는 제공 한 코스 목록입니다. 학생이 무엇을 선택했는지 알고 싶다면 MIT (비 OCW) 웹 사이트를 방문하여 실제 프로그램을보십시오. 그들은 무엇이 필요한지와 무엇이 필요한지에 대한 목록을 가지고 있습니다. 여기 그들의 페이지가 있습니다.

http://www.acm.org/education/curricula-recommendations에 링크 된 ACM / IEEE의 2001 컴퓨터 과학 커리큘럼 권장 사항을 사용해보십시오 .

2008 CS 업데이트와 함께.

2001 년 보고서의 17 페이지에는 모든 "핵심"지식에 밑줄을 긋고 여전히 선택 과목을 나열하는 편리한 차트가 있습니다.

학부 프로그램은 이러한 권장 사항에 의해 핵심으로 간주되는 과정조차 포함 할 시간이 없으므로 일부 범주를 함께 묶어 학생들이 선택하도록합니다 (예 : 운영 체제, 프로그래밍 언어 및 소프트웨어 공학) 소프트웨어, 학생들은 트랙을 선택합니다).

CS 학교 웹 사이트에서 거의 모든 학교에 필요한 교과 과정을 찾을 수 있으며 일부 버전이어야합니다.

나는 할 수있다, 내가 가입 제안하고 싶습니다 github.com을 로 부분 학습 과정.

그런 다음 관심있는 실제 응용 프로그램이있는 코드를 검색하고, 직접 복제하고, 작업하고, 코드를 작성하여 알게되고, 결국 소스 프로젝트에 패치를 제출하기 시작할 수 있습니다. , 다운 라인은 관심이있는 오픈 소스 프로젝트에서 작업하고 있습니다.

물론 git에 익숙해 질 것입니다.