15 областей информатики |
Если вам нравится работать с технологиями или находить практическое применение сложной математике, вас может заинтересовать изучение информатики. Как область исследования информатика охватывает множество дисциплин, от изучения аппаратного обеспечения до теорий искусственного интеллекта и вычислительных ограничений. Чтобы выяснить, какой тип информатики вы хотите изучать, вы можете узнать больше о различных дисциплинах в этой области. В этой статье мы обсудим, что такое информатика, а также 15 конкретных дисциплин.
Что такое информатика?
Информатика – это изучение компьютеров, включая их аппаратное и программное обеспечение. Это широкая область, охватывающая все аспекты вычислений, в том числе поиск новых способов решения проблем с использованием компьютеров и улучшение их работы. Компьютеры используют структуры данных и алгоритмы для выполнения сложных вычислений. Изучение компьютерных наук расширяет эти возможности, совершенствуя и изобретая новые вычислительные машины, которые могут улучшить жизнь.
Теоретическая и практическая информатика
Теоретическая информатика – это дисциплина в области компьютерных наук, которая фокусируется на математике. В то время как другие дисциплины сосредоточены на практическом применении информатики для создания лучших компьютеров или программного обеспечения, теоретическая информатика фокусируется на более абстрактных идеях, таких как совершенствование алгоритмов или изучение свойств кодов и их преимуществ для конкретных приложений. И то, и другое необходимо для развития информатики как области, потому что для достижения прогресса в практической информатике эта область опирается на развитие возможностей вычислительных способностей посредством теоретической информатики.
Области обучения в области компьютерных наук
Вот 15 дисциплин информатики, которые вы можете изучить:
1. Искусственный интеллект
Искусственный интеллект, или ИИ, — это исследование и проектирование систем, которые могут функционировать автономно от действий человека. Примерами ИИ являются программы, которые предлагают музыкальные рекомендации на основе ваших предыдущих привычек прослушивания, или программы, которые могут играть в сложные игры, такие как шахматы, против человека. Некоторые исследования ИИ сосредоточены на создании машин, которые могут выполнять человеческие задачи, такие как визуальное восприятие или распознавание речи. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется конкретно на возможности создания машины, которая может использовать алгоритмы и программирование для отражения процессов человеческого разума.
2. Языки программирования и логика
Языки программирования являются неотъемлемой частью информатики, потому что большинство других дисциплин используют языки программирования для работы. Чтобы использовать компьютер, программист переводит команды на определенный язык программирования, который компьютер может прочитать. Изучение языков программирования и логики сосредоточено на разработке этих языков, а также на их анализе, характеристике и классификации их индивидуальных особенностей. Практическое применение этого исследования включает в себя оптимизацию этих языков, чтобы на них можно было писать сложные программы, используя наименьшее количество кода, которое может понять компьютер.
3. Научные вычислительные приложения
Приложения для научных вычислений — это исследование информатики, в котором используются компьютерные алгоритмы и возможности моделирования для прогнозирования результатов научных экспериментов, которые ученые не могут провести физически. Вот некоторые ситуации, когда научные эксперименты необходимо проводить с помощью моделей:
Большие масштабы: некоторые научные эксперименты или исследования просто слишком велики, чтобы проводить их точно вне цифровой модели, например, для прогнозирования прогресса изменения климата и его последствий.
Опасно: некоторые материалы или химические реакции могут быть слишком опасными или неэтичными, чтобы проводить их лично, например, эксперименты с токсичными или радиоактивными химическими веществами.
Дорого: некоторые эксперименты или исследования слишком дороги или требуют много времени. Использование научных вычислений может помочь ускорить эти процессы за небольшую часть стоимости, например, повторные краш-тесты самолетов для оптимизации безопасности.
Научные вычисления являются междисциплинарными, поскольку в них участвуют люди, являющиеся экспертами в области, требующей модели, а также специалисты по информатике для создания алгоритмов.
4. Теория вычислений
Теория вычислений — это дисциплина, которая фокусируется на определении того, какие проблемы решают вычислительные алгоритмы и могут ли они решить их полностью или частично. Конечной целью этого предмета является определение основных возможностей и ограничений компьютеров. Есть три основных направления этого предмета:
Теория автоматов и формальные языки. Теория автоматов — это изучение абстрактных машин, называемых автоматами, которые ученые-компьютерщики используют для описания и анализа поведения компьютерных систем.
Теория вычислимости. Теория вычислимости или теория рекурсии — это изучение того, какие проблемы принятия решений может и не может решить компьютерная программа. Проблема решения — это вопрос «да» или «нет», который может иметь бесконечное количество факторов. Например, если компьютер может определить, являются ли числа в наборе четными или нечетными, независимо от того, каковы числа, это будет проблема принятия решения, которую может решить компьютер.
Вычислительная сложность. Вычислительная сложность фокусируется на том, сколько времени и памяти требуют различные алгоритмы. Чем больше ресурсов требует алгоритм, тем он сложнее.
5. Структуры данных и алгоритмы
Эта дисциплина фокусируется на том, как структуры данных и алгоритмы могут взаимодействовать, и как ученые-компьютерщики могут улучшить их для создания лучших компьютерных программ. Структура данных — это место, где вы можете упорядочивать и хранить данные. Алгоритм — это набор задач, которыми вы можете управлять с компьютера. Вы можете использовать алгоритм для извлечения и выполнения вычислений с данными, которые создает компьютерная программа. Основное внимание в этой дисциплине уделяется изучению пересечения этих двух функций и их оптимизации.
6. Компьютерная архитектура и организация
Эта дисциплина фокусируется на изучении, проектировании, реализации и эксплуатации компьютерной системы. Архитектура фокусируется на том, как конструкция оборудования, такого как компьютеры, устройства хранения данных и компоненты сетевого подключения, хранит программы, передает данные и облегчает подключение к другим устройствам. Организация — это то, как эти компоненты соединяются и как оптимизировать эти соединения.
7. Компьютерные сети
Изучение компьютерных сетей сосредоточено на анализе, проектировании и реализации сетей, которые связывают компьютеры вместе. Например, Интернет — это тип сети, которая связывает компьютеры вместе. Ученые-компьютерщики изучают, как развивать эти связи, используя различные соединения, такие как световые сигналы или радиоволны. Они также работают над разработкой протоколов, устанавливающих ограничения и средства защиты для этих сетей.
8. Компьютерная безопасность в криптографии
Эта дисциплина информатики фокусируется на том, как защитить информацию, хранящуюся на компьютерах. Это может включать создание аппаратного обеспечения, которое труднее подделать, но в основном включает создание программного обеспечения, которое неуязвимо для кражи, уничтожения, мошенничества или доступа неавторизованного пользователя. Криптография — это часть компьютерной безопасности, разработанная для защиты данных. Это практика использования алгоритмов для шифрования информации путем перевода ее из ее естественного состояния в трудно поддающийся расшифровке шаблон с использованием набора вычислений на основе правил, а также с использованием алгоритмов для расшифровки данных.
9. Базы данных и интеллектуальный анализ данных
Изучение баз данных и интеллектуального анализа данных сосредоточено на том, как ученые-компьютерщики организуют и хранят данные. Большие данные — это термин для больших наборов данных, которые собираются из определенного источника. Примером больших данных могут быть данные о местоположении, привычках просмотра и использовании приложений, которые мобильные телефоны собирают, чтобы помочь своим пользователям. Интеллектуальный анализ данных прочесывает эти данные для выявления закономерностей. Одним из важных направлений этой дисциплины является создание структур баз данных, которые обеспечивают эффективную организацию и извлечение данных из больших наборов данных, а также облегчают и ускоряют извлечение данных.
10. Компьютерная графика и визуализация
Эта дисциплина информатики фокусируется на отображении компьютерных систем и управлении изображениями на экране компьютера. Сюда входит изучение и совершенствование аппаратных возможностей компьютера. Он также обрабатывает:
Рендеринг: Создание реалистичного изображения из двухмерной модели с помощью компьютерной программы.
Моделирование: создание вероятных результатов на основе набора критериев.
Анимация: создание эффекта движения с помощью последовательности неподвижных изображений на экране дисплея.
Визуализация: интерпретация данных в графическую форму и взаимодействие с данными для управления графикой.
11. Обработка изображения и звука
Обработка изображений и звука фокусируется на изучении форм, которые может принимать информация, а также на том, как интерпретировать и обрабатывать эту информацию. Обработка изображений — это когда вы используете цифровой компьютер для интерпретации изображения как набора данных, которыми вы можете манипулировать. Манипулирование набором данных может внести более точные изменения в изображение, чем его изменение вручную. Цифровой компьютер может манипулировать звуком и другими формами информации с помощью того же процесса. Изучение того, как точно переводить изображения и звук в наборы данных, а затем манипулировать этими наборами, является основной целью этой дисциплины.
12. Параллельные, параллельные и распределенные вычисления
Эта дисциплина изучает компьютеры и сети, в которых одновременно выполняется несколько вычислений. Центральный вопрос этой темы заключается в том, как спроектировать машины или стратегии, которые могут повысить скорость и точность выполнения этих одновременных задач. Параллельные вычисления — это когда несколько вычислений выполняются один раз. Ученые-компьютерщики могут улучшить параллельные вычисления с помощью распределенной системы, когда несколько компьютеров подключаются к сети и обрабатывают отдельные вычисления одновременно.
13. Взаимодействие человека с компьютером
Эта тема в области информатики посвящена тому, как пользователи взаимодействуют с компьютерами, и пользовательскому интерфейсу, облегчающему это взаимодействие. Основной целью этой дисциплины является создание аппаратного и программного обеспечения, которое делает использование компьютера простым и управляемым для его пользователя, не настаивая на знании компьютерных наук. Эта дисциплина включает в себя психологию пользователей, антропологию и инженерию, поскольку она фокусируется на интерпретации инстинктов и ожиданий пользователей. Затем ученые-компьютерщики создают аппаратное и программное обеспечение, соответствующее этим ожиданиям.
14. Программная инженерия
Программная инженерия фокусируется на использовании инженерных подходов к теории и практике построения программных систем. Стоимость и время, затрачиваемые на разработку сложного программного обеспечения, включают в себя группы ученых-компьютерщиков. Процесс разработки программного обеспечения состоит из:
Разработка требований
Анализ возможностей
Дизайн
Строительство
Валидация или проверка на соответствие требованиям
Развертывание программного обеспечения
Операция
Обслуживание
15. Информация и теория кодирования
Теория информации изучает передачу и обработку информации. Теория кодирования изучает, как преобразовать информацию в коды, которые могут передавать информацию, а также как уменьшить частоту ошибок при передаче данных и насколько быстро компьютер может обрабатывать цифровой сигнал. В этой дисциплине ученые-компьютерщики используют коды, чтобы определить пределы того, насколько они могут сжимать, хранить или передавать данные.