Curso em Ciência da Computação nos EUA

Compare Cursos em Ciência da Computação nos EUA 2017

Ciência da Computação

Cursos de direito destinam-se àqueles que desejam aprimorar o desenvolvimento pessoal. Seja fazendo um curso presencial ou online, há uma variedade de especialidades para estudo. Algumas delas incluem teoria regulatória, direito comercial e propriedade intelectual.

Melhores Estudos de Curso em Ciência da Computação nos EUA 2017

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Curso De Aprendizagem De Máquina (intermediário)

Coursera
Online Meio Período Inscrições abertas EUA EUA online

Esta especialização fornece uma introdução baseada no caso do empolgante campo, a demanda alta de aprendizagem de máquina. Você vai aprender a analisar conjuntos de dados grandes e complexos, construir aplicações que podem fazer previsões a partir de dados, e criar sistemas que se adaptam e melhorar ao longo do tempo. [+]

Melhores Cursos em Ciência da Computação nos EUA 2017. Esta especialização fornece uma introdução baseada no caso do empolgante campo, a demanda alta de aprendizagem de máquina. Você vai aprender a analisar conjuntos de dados grandes e complexos, construir aplicações que podem fazer previsões a partir de dados, e criar sistemas que se adaptam e melhorar ao longo do tempo. No final do projeto Capstone, você vai aplicar suas habilidades para resolver um problema original, do mundo real através da implementação de algoritmos de aprendizado de máquina. Cursos Fundações de aprendizado de máquina: um caso de estudo Você tem os dados e saber o que posso dizer? Você precisa de uma compreensão mais profunda das maneiras fundamentais em que a aprendizagem máquina pode melhorar o seu negócio? Você quer ser capaz de conversar com especialistas sobre qualquer coisa, de regressão e classificação de sistemas de aprendizagem e de recomendação profundas? Neste curso, você irá obter experiência prática com a aprendizagem de máquina a partir de uma série de estudos de casos práticos. No final do primeiro curso você vai ter estudado como prever preços de casas com base em recursos de nível casa, analisar o sentimento de comentários de usuários, recuperar documentos de interesse, recomendar produtos, e procurar por imagens. Através de exercícios práticos com esses casos de uso, você será capaz de aplicar métodos de aprendizado de máquina em uma ampla gama de domínios. Este primeiro curso trata o método de aprendizado de máquina como uma caixa preta. Usando essa abstração, você vai se concentrar em entender as tarefas de interesse, combinando estas tarefas para ferramentas de aprendizado de máquina, e avaliar a qualidade da saída. Nos cursos subseqüentes, você vai aprofundar os componentes desta caixa preta, examinando modelos e algoritmos. Juntas, essas peças formam o pipeline de aprendizagem de máquina, que você irá usar no desenvolvimento de aplicações inteligentes. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Identificar potenciais aplicações de aprendizagem de máquina na prática. - Descrever as diferenças fundamentais em análises ativado por regressão, classificação e agrupamento. - Selecione a tarefa de aprendizagem de máquina apropriada para uma aplicação potencial. - Aplicar de regressão, classificação, clustering, recuperação, sistemas de recomendação e aprendizagem profunda. - Representar os seus dados como recursos para servir como entrada para modelos de aprendizagem de máquina. - Avaliar a qualidade do modelo em termos de métricas de erros relevantes para cada tarefa. - Utilize um conjunto de dados para ajustar um modelo para analisar novos dados. - Construir uma aplicação end-to-end que usa a aprendizagem de máquina em seu núcleo. - Implementar estas técnicas em Python. Machine Learning: Regressão Estudo de Caso - Prevendo preços da habitação em nosso primeiro estudo de caso, a previsão de preços das casas, você irá criar modelos que prevêem um valor contínua (preço) a partir de recursos de entrada (metragem quadrada, número de quartos e banheiros, ...). Este é apenas um dos muitos lugares onde regressão podem ser aplicadas. Outras aplicações variam de previsão de resultados de saúde em medicina, os preços das ações em finanças e consumo de energia em computação de alto desempenho, para analisar quais os reguladores são importantes para a expressão do gene. Neste curso, você irá explorar modelos de regressão linear regularizados para a tarefa de previsão e seleção de recursos. Você será capaz de lidar com grandes conjuntos de recursos e escolha entre modelos de várias complexidade. Você também vai analisar o impacto dos aspectos de seus dados - tais como valores extremos - em seus modelos e previsões selecionados. Para ajustar esses modelos, você irá implementar algoritmos de otimização que escala a grandes conjuntos de dados. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Descrever a entrada e saída de um modelo de regressão. - Comparar e contrastar viés e variância na modelagem de dados. - Parâmetros do modelo Estimativa usando algoritmos de otimização. - Parâmetros de sintonia com a validação cruzada. - Analisar o desempenho do modelo. - Descrever a noção de dispersão e como leva a soluções esparsas LASSO. - Implantar métodos para selecionar entre os modelos. - Explorar o modelo para formar previsões. - Construir um modelo de regressão para prever os preços usando um conjunto de dados de habitação. - Implementar estas técnicas em Python. Machine Learning: Classificação Estudos de Caso: Analisando Sentiment & Loan previsão de inadimplência Em nosso estudo de caso na análise de sentimento, você irá criar modelos que prevêem uma classe (sentimento positivo / negativo) de recursos de entrada (texto dos comentários, informações de perfil de usuário, ...). Em nosso segundo estudo de caso para este curso, a previsão empréstimo padrão, você vai lidar com dados financeiros e prever quando um empréstimo é susceptível de ser arriscado ou seguro para o banco. Estas tarefas são um exemplos de classificação, uma das áreas mais utilizadas de aprendizado de máquina, com uma ampla gama de aplicações, incluindo segmentação de anúncios, detecção de spam, diagnóstico médico e classificação de imagens. Neste curso, você irá criar classificadores que fornecem desempenho state-of-the-art em uma variedade de tarefas. Você vai se familiarizar com as técnicas mais bem sucedidas, que são mais amplamente utilizadas na prática, incluindo regressão logística, árvores de decisão e aumentar. Além disso, você será capaz de conceber e implementar os algoritmos subjacentes que podem aprender esses modelos em escala, usando subida gradiente estocástico. Você vai implementar estas técnica on-mundo real, tarefas de aprendizagem de máquina de grande escala. Você também vai abordar as tarefas importantes que você irá enfrentar em aplicações do mundo real de ML, incluindo manipulação de dados em falta e medição de precisão e recordar para avaliar um classificador. Este curso é hands-on, cheio de ação, e cheio de visualizações e ilustrações de como essas técnicas irão se comportar em dados reais. Também incluímos conteúdo opcional em cada módulo, cobrindo tópicos avançados para aqueles que querem ir ainda mais fundo! Objectivos de aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Descrever a entrada e saída de um modelo de classificação. - Combater os dois problemas de classificação binários e multiclasse. - Implementar um modelo de regressão logística para a classificação em grande escala. - Criar um modelo não-linear usando árvores de decisão. - Melhorar o desempenho de qualquer modelo usando impulsionar. - Escala seus métodos com gradiente ascendente estocástica. - Descrever os limites de decisão subjacentes. - Construir um modelo de classificação de prever o sentimento em uma revisão do produto conjunto de dados. - Analisar dados financeiros para prever padrões de empréstimo. - Utilizar técnicas de manuseamento de dados em falta. - Avaliar os seus modelos usando métricas de precisão de recall. - Implementar estas técnicas em Python (ou na língua de sua escolha, embora Python é altamente recomendado). Machine Learning: Clustering & Retrieval Estudos de Caso: encontrar documentos semelhantes Um leitor está interessado em um artigo de notícias específico e que deseja encontrar artigos semelhantes para recomendar. O que é a noção de direito de semelhança? Além disso, o que se há milhões de outros documentos? Cada vez que você quiser a recuperar um novo documento, você precisa pesquisar todos os outros documentos? Como você agrupar documentos semelhantes juntos? Como você descobrir temas novos e emergentes que os documentos cobrem? Neste terceiro estudo de caso, encontrar documentos semelhantes, você vai examinar algoritmos baseados em similaridade na recuperação. Neste curso, você também vai examinar representações estruturadas para descrever os documentos no corpus, incluindo clustering e modelos de associação mista, como a alocação de Dirichlet latente (LDA). Você irá implementar maximização expectativa (EM) para aprender os agrupamentos de documentos, e veja como dimensionar os métodos usando MapReduce. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Criar um sistema de recuperação de documentos usando k-vizinhos mais próximos. - Identificar várias métricas de similaridade de dados de texto. - Reduzir cálculos em busca k-vizinhos mais próximos, utilizando KD-árvores. - Produzir vizinhos mais próximos aproximados usando localidade hashing sensível. - Comparar e contrastar tarefas de aprendizagem supervisionadas e não supervisionadas. - Documentos Cluster por tópico usando k-médias. - Descrever como paralelizar k-médias usando MapReduce. - Examinar as abordagens de agrupamento probabilísticas usando modelos de misturas. - Montar uma mistura de modelo de Gaussian usando expectativa de maximização (EM). - Executar a modelagem associação mista usando alocação de Dirichlet latente (LDA). - Descrever as etapas de um amostrador de Gibbs e como usar sua saída para fazer inferências. - Compare e técnicas de inicialização contraste para os objetivos de otimização não-convexas. - Implementar estas técnicas em Python. Aprendizado de Máquina: Sistemas de Recomendação e dimensionalidade Redução Estudo de caso: Recomendando produtos Como o Amazon recomendar produtos que você pode estar interessado em comprar? Como a Netflix decidir quais filmes ou programas de TV que você pode querer assistir? E se você for um novo usuário, deve Netflix apenas recomendar os filmes mais populares? Quem você pode formar um novo vínculo com no Facebook ou LinkedIn? Estas perguntas são endêmicas para a maioria das indústrias baseadas em serviços, e estão na base da noção de filtragem colaborativa e os sistemas de recomendação implantados para resolver estes problemas. Nesta quarta estudo de caso, você irá explorar estas ideias no contexto da recomendação de produtos com base em comentários de clientes. Neste curso, você irá explorar técnicas de redução de dimensionalidade para a modelagem de dados de alta-dimensional. No caso de sistemas de recomendação, os dados são representados como relações-produtos do usuário, com potencialmente milhões de usuários e centenas de milhares de produtos. Você irá implementar fatoração da matriz e modelos de fatores latentes para a tarefa de prever novas relações com o produto do usuário. Você também vai usar as informações lado sobre os produtos e os usuários para melhorar as previsões. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Criar um sistema de filtragem colaborativa. - Reduzir dimensionalidade dos dados utilizando SVD, PCA, e as projeções aleatórios. - Executar fatoração da matriz, utilizando coordenadas descida. - Implantar modelos de fatores latentes como um sistema de recomendação. - Lidar com o problema de partida a frio usando informações lado. - Análise de um pedido de recomendação de produtos. - Implementar estas técnicas em Python. Machine Learning Capstone: uma aplicação inteligente com aprendizagem profunda Alguma vez você já se perguntou como um recommender produto é construído? Como você pode inferir o sentimento subjacente a partir de comentários? Como você pode extrair informações de imagens para encontrar produtos visualmente semelhantes para recomendar? Como você constrói um aplicativo que faz todas essas coisas em tempo real, e proporciona uma experiência de usuário front-end? Isso é o que você vai construir neste curso! Usando o que você aprendeu sobre a aprendizagem de máquina, até agora, você vai construir um sistema de recomendação geral dos produtos que faz muito mais do que apenas encontrar produtos semelhantes Você vai combinar imagens de produtos com descrições de produtos e seus comentários para criar uma aplicação inteligente verdadeiramente inovador. Você provavelmente já ouviu que o Deep aprendizagem é fazer notícias em todo o mundo como uma das técnicas mais promissoras na aprendizagem de máquina, especialmente para analisar dados de imagem. Com toda a indústria a dedicar recursos para desbloquear o potencial de aprendizagem de profundidade, para ser competitivo, você vai querer usar esses modelos em tarefas tais como marcação de imagem, reconhecimento de objetos, reconhecimento de voz e análise de texto. Neste pedra angular, você vai construir modelos de aprendizagem profundas usando redes neurais, explorar o que são, o que fazem, e como. Para remover a barreira introduzida pela concepção, formação e as redes de ajuste, e para ser capaz de alcançar um alto desempenho com os dados menos marcadas, você também vai construir classificadores de aprendizagem profundas sob medida para sua tarefa específica, utilizando modelos pré-treinados, que chamamos características profundas . Como uma peça central deste projeto de capeamento, você irá implementar um modelo de aprendizagem profunda para recomendação de produto baseada em imagem. Você vai então combinar este modelo visual com descrições de texto de produtos e informações de comentários para construir uma aplicação emocionante, end-to-end inteligente que proporciona uma experiência de descoberta novo produto. Você vai então implantá-lo como um serviço, que você pode compartilhar com seus amigos e potenciais empregadores. Resultados de Aprendizagem: No final desta pedra angular, você será capaz de: - Explore um conjunto de dados de produtos, comentários e imagens. - Construir um recommender produto. - Descrever como um modelo de rede neural é representado e como ele codifica características não-lineares. - Combinar diferentes tipos de camadas e funções de ativação para obter um melhor desempenho. - Use pré-treinado modelos, tais como características profundas, para novas tarefas de classificação. - Descreva como esses modelos podem ser aplicadas em visão computacional, análise de texto e reconhecimento de fala. - Use recursos visuais para encontrar os produtos os usuários querem. - Incorporar avaliação sentimento na recomendação. - Construir uma aplicação end-to-end. - Implantar-lo como um serviço. - Implementar estas técnicas em Python. [-]

Economia De Verão Cursos Em California

University of California, Irvine - Summer Session
campus Período integral 6 - 12  June 2017 EUA Irvine

UC Irvine combina os pontos fortes de uma grande universidade de pesquisa dinâmica com a sensação acolhedora de uma pequena faculdade, e generosidade incrível de uma incomparável localização Southern California. [+]

Economia cursos de verão na Califórnia S1 ECON 13 Economia Global S1 ECON Probabilidade 15A e Estatísticas em Economia I S1 ECON 15B Probabilidade e Estatística em Economia II S1 ECON 25 The Economics of decisões contábeis S1 ECON 100A Intermediário Economia I S1 ECON 100B Intermediário Economia II S1 ECON 100C Intermediário Economia III S1 ECON 122A Econometria Aplicada I S1 ECON 122A Applied Econometrics II S1 ECON 132A Introdução às aplicações financeiras S1 ECON 134A Corporate Finance S1 ECON 149W Economia Cultural S1 ECON 161A Money and Banking S2 ECON 13 Economia Global S2 ECON Probabilidade 15A e Estatísticas em Economia I S2 ECON 15B Probabilidade e Estatística em Economia II S2 ECON 20A básico Economia I S2 ECON 25 The Economics of decisões contábeis S2 ECON 100A Intermediário Economia I S2 ECON 100B Intermediário Economia II S2 ECON 100C Intermediário Economia III S2 ECON 116A Game Theory I S2 ECON 122A Econometria Aplicada I S2 ECON 122B Applied Econometrics II S2 ECON 135 Matemática das Finanças S2 ECON 140 Economia Gerencial S2 ECON 157 Desenvolvimento Económico S2 ECON 167 Política Comercial Comércio Internacional e UC Irvine combina os pontos fortes de uma grande universidade de pesquisa dinâmica com a sensação acolhedora de uma pequena faculdade, e generosidade incrível de uma incomparável localização Southern California. Por que estudar na UCI? Summer Session oferece mais 800 cursos em 70 disciplinas acadêmicas. Os alunos farão cursos liderados pelo renomado corpo docente entre estudantes da UCI domésticos. Como um estudante visitante, você tem a opção de escolher os cursos que irão ajudá-lo a cumprir os requisitos de grau da sua universidade ou cursos apenas para o interesse. Este é o seu verão a crescer academicamente. Os alunos são incentivados a se reunir com professores e iniciar uma conversa - alguns estudantes foram oportunidades para auxiliar na investigação no campus oferecido. Além disso, há uma abundância de recursos acadêmicos disponíveis no campus para ajudá-lo com suas necessidades de aprendizagem, tais como tutores de pares, 5 bibliotecas de pesquisa expansivo, e laboratórios de 6 computadores com mais de 400 PCs e Macs. Passo-a-Passo Processo de Candidatura Aplicar a UCI Summer Session on-line ou baixando o aplicativo de papel summer.uci.edu/international Nossas revisões da equipe e processa sua aplicação UCI Summer Session envia sua carta de aceitação e I-20 Contrato Habitação completa Use o seu I-20 para se candidatar a um visto entrevista para um visto de estudante F-1 UCI Summer Session lhe envia Materiais Pré-Partida Compre já os seus voos Partem para a Califórnia! Os custos estimados * Despesas variam de acordo com a duração da sua estadia. Este gráfico representa o custo estimado de tomar dois cursos (4 unidades cada) durante uma das sessões de Verão (seis semanas). * Os preços são em dólares americanos e estão sujeitos a alterações. taxas exigidas Taxa de Inscrição: $ 750 Taxa Campus: $ 265 Taxa de curso ($ 339 por unidade): $ 2736 Habitação: $ 1225 Custo aproximado: $ 4976 Visa Support (não-imigrante) os estudantes internacionais que vêm do exterior são obrigados a ter visto válido para entrar nos estudantes internacionais US maioria dos que se inscrevem no Summer Session irá obter um visto de estudante F-1. UCI Summer Session, em colaboração com a UCI de extensão, irá emitir a documentação necessária para obter um visto de estudante F-1. Depois de ter chegado, consultores de imigração estará disponível para ajudar com viagens, questões médicas, ou quaisquer perguntas a respeito de seu status legal em os EUA Depois de concluir seus cursos, é possível obter uma transcrição UCI oficial como prova de sua participação acadêmica. Esta transcrição pode ser adicionado ao seu currículo / CV ou utilizados para aplicações futuras para se formar escolas em os EUA ou internacionalmente. [-]

Formação Em Programação E Desenvolvimento Web

Digital Film Academy and Code Immersives
campus Período integral May 2017 EUA Hell's Kitchen

imersiva código é projetado especificamente para maximizar a sua empregabilidade e potencial. Nosso currículo é mais profundo, mais inclusiva e prolonga-se por um longo período de tempo do que qualquer um dos programas do competidor. Nosso currículo também executa qualquer programa de "boot camp". Este currículo é projetado diretamente com a entrada de contratação de pessoal do Google e Amazon. Apenas completas sobre os programas de imersão pode beneficiar de uma ajuda financeira e benefícios veterano - e este é esse programa. [+]

Melhores Cursos em Ciência da Computação nos EUA 2017. WELCOME TO NEW YORK CITY E o melhor desenvolvimento FORMAÇÃO web em qualquer lugar! CÓDIGO IMMERSIVES CURRICULUM Tudo incluído, curriculum empregáveis. imersiva código é projetado especificamente para maximizar a sua empregabilidade e potencial. Nosso currículo é mais profundo, mais inclusiva e prolonga-se por um longo período de tempo do que qualquer um dos programas do competidor. Nosso currículo também executa qualquer programa de "boot camp". Este currículo é projetado diretamente com a entrada de contratação de pessoal do Google e Amazon. Apenas completas sobre os programas de imersão pode beneficiar de uma ajuda financeira e benefícios veterano - e este é esse programa. Ensino $ 13.000 taxa de materiais $ 1.895 (inclui Mac Laptop) Taxa de Tecnologia $ 110 taxa de inscrição $ 100 programa total $ 15.105 HTML Hypertext Markup Language ou HTML, é a linguagem de marcação que é usada para criar páginas web. Constitui-se os blocos de construção de todos os sites e é considerada uma tecnologia fundamental, juntamente com CSS e Javascript, que é amplamente usado para criar interfaces de usuário para web e aplicações móveis e páginas visualmente atraentes de sites. CSS CSS ou Cascading Style Sheets é uma linguagem de folha de estilo usado para descrever a apresentação de um documento escrito em uma linguagem de marcação. Juntamente com HTML e JavaScript, CSS compõe as três línguas essenciais que são usados ​​para criar as páginas visualmente atraentes da maioria dos sites. JavaScript JavaScript (JS) é uma linguagem de programação de alto nível usada para criar interfaces web e aplicativos móveis e sites visualmente atraentes. É um, multi linguagem paradigma com base em protótipo com as funções de primeira classe que suporta estilos orientada a objeto e programação funcional. jQuery jQuery é uma biblioteca JavaScript. Ele foi projetado para fazer o script do lado do cliente de HTML simples. É um multi-plataforma, livre e software de código aberto. Rubi Ruby é uma linguagem de propósito geral que foi concebido em meados de 1990 por Yukihiro Matsumoto. É uma programação dinâmica, reflexiva e orientada a objetos language.Ruby inspira-se Perl, Smalltalk, Eiffel e alguns outros. É uma linguagem que tem sido projetado com um maior foco nas necessidades de computador humano, em vez de. Rails Ruby on Rails ou "Rails", como é mais comumente conhecido é um framework para aplicações web que tem sido escritas em Ruby. Ele facilita o uso de padrões web, tais como JSON ou XML para transferência de dados e HTML, CSS e JavaScript para interfaces de exibição e de usuário. [-]

Desenvolvimento De Aplicações Corporativas E Programa De Administração

Pacific Institute of Technology
campus Período integral September 2017 EUA Morrow

Desenvolvimento empresarial é um programa de educação projetado para os candidatos que aspiram a crescer em desenvolvedores de software em circulação ou, simplesmente, arquitetos de software no comercial off-the shelf (COTS) aplicações. Porque ele se concentra em melhorar a aplicativos corporativos padrão, este programa de desenvolvimento de aplicativos é muito diferente do desenvolvimento de aplicações regulares que basicamente usa aplicação ... [+]

Aplicação de Desenvolvimento Empresarial e do Programa de Administração Desenvolvimento empresarial é um programa de educação projetado para os candidatos que aspiram a crescer em desenvolvedores de software em circulação ou, simplesmente, arquitetos de software no comercial off-the shelf (COTS) aplicações. Porque ele se concentra em melhorar a aplicativos corporativos padrão, este programa de desenvolvimento de aplicativos é muito diferente do desenvolvimento de aplicações regulares que basicamente usa ferramentas de desenvolvimento de aplicativos tais como .Net ou J2EE para desenvolvimento de aplicativos comerciais personalizados. O programa de desenvolvimento de aplicativo empresarial concentra-se na formação do candidato para se tornar gerentes ou membros da equipe em projetos empresariais de grande escala no desenvolvimento de software. Os alunos aprendem como mapear a funcionalidade de aplicativos corporativos para processos e práticas de negócios do cliente, medir as lacunas que possam existir e tentar fechar essas lacunas, personalizando o aplicativo COTS para atender às necessidades do cliente. Este curso leva os alunos através do processo de criação de especificações técnicas e funcionais, design aplicação, implementação, teste e lançamento. No âmbito deste programa atualmente oferecemos ferramentas de produtividade da Microsoft, como o Microsoft Office. Qualificações e Requisitos Educacionais A aceitação no Pacific Institute of Technology é competitivo e todos os estudantes que procuram a admissão deve atender todos os requisitos aplicáveis. A fim de ser considerado para a admissão, todos os candidatos devem: Preencher e enviar um pedido de admissão juntamente com a taxa não-reembolsável necessário; Fornecer a prova de cidadania dos EUA ou estado de residência permanente; ou para os estudantes estrangeiros, Deve ter um formulário Internacional Student aprovado (Formulário I-20) sob a categoria M-1 Visa; Fornecer a prova de um diploma US ensino médio, GED, ou o equivalente reconhecido. Entrevista com o diretor de admissões da faculdade (dispensado para os estudantes internacionais); Possuir habilidades básicas do teclado (É necessário um mínimo de 35 WPM); Passe o computador baseado em PIT Alfabetização Test (CLT); e, Preencher e assinar um Acordo de Inscrição. Admissões critérios e requisitos A fim de ser considerado para a admissão, todos os candidatos devem: Preencher e enviar um pedido de admissão (clique em Aplicar agora para apresentar um pedido on-line), juntamente com a taxa não reembolsável necessária Já possui uma aprovado Internacional Formulário de Student (Formulário I-20) sob a categoria M-1 Visa; Fornecer prova de diploma do ensino médio, ou equivalente reconhecido. Possuir habilidades básicas do teclado (É necessário um mínimo de 35 WPM); Preencher e assinar um Acordo de Inscrição. [-]

Ciência Da Computação

Lurleen B Wallace Community College
campus Período integral September 2017 EUA Andalusia

Você se esforça para enfrentar os desafios? Você gosta de resolver problemas e desenvolver novas formas de tornar as tarefas diárias mais fáceis ou mais benéfico? Se assim for, Ciência da Computação é o campo para você. [+]

Melhores Cursos em Ciência da Computação nos EUA 2017. ciência da computação Você se esforça para enfrentar os desafios? Você gosta de resolver problemas e desenvolver novas formas de tornar as tarefas diárias mais fáceis ou mais benéfico? Se assim for, Ciência da Computação é o campo para você. O currículo Ciência da Computação coloca ênfase em princípios fundamentais, procedimentos, fluxogramas, codificação, equipamentos periféricos, operações de centro de computador e técnicas de programação. Áreas Técnicas Incluir Aplicações de Software Spreadsheet Microcomputador Sistemas Operacionais Aplicações Avançadas de Microcomputadores Introdução à Lógica e Computação Programação Aplicações de Software de Gerenciamento de Banco de Dados Suporte de Software Suporte de Hardware Programação em C ++ Rede de Comunicação Programação Visual Basic E-Commerce Segurança de Rede Introdução ao Desenvolvimento Web Programação JAVA Requisitos de educação geral Orientação Inglês Composição I Aplicações matemáticas Matemática das Finanças Aplicações de microcomputador História, Ciências Sociais, Ciência Comportamental Eletivo Fundamentos de Comunicações Orais Humanidades e Belas Artes Eletivo Total de Carga horária: 64 Oportunidades de Emprego Segundo o Departamento do Trabalho dos EUA, ocupações Ciência da Computação deverão ser as ocupações que mais crescem até 2014. Vários Oportunidades de trabalho incluem: Analista de Computador Programador de computador Analista de Dados Administrador de Rede Applications Manager Técnico PC Repair Especialista em Suporte Técnico Web Developer Especialista em Software Operador De Entrada De Dados Administrador De Banco De Dados Recursos do Programa As turmas são pequenas, permitindo a formação e assistência individual. O programa caracteriza treinamento prático com o moderno, up-to-date equipamentos. Os alunos estão autorizados a participar na modernização e / ou solução de problemas de equipamentos departamental. Os alunos que concluírem com êxito o programa Ciência da Computação tem uma matriz muito versátil de conhecimento dentro do campo e estão preparados para competir para o melhor e trabalhos mais desafiadores disponíveis. [-]

Programa Técnico Em Eletrônica

Bay State School Of Technology
campus Período integral September 2017 EUA Canton

O título deste programa, Técnico em Eletrônica, pode ser um pouco intimidante para a pessoa média, mas para alguém que gosta de trabalhar com as mãos, este hands-on programa de formação pode ser a base para uma carreira gratificante. [+]

Programa Técnico de Eletrônica O título deste programa, Técnico em Eletrônica, pode ser um pouco intimidante para a pessoa média, mas para alguém que gosta de trabalhar com as mãos, este hands-on programa de formação pode ser a base para uma carreira gratificante. Os candidatos com nenhum conhecimento prévio na área da eletrônica têm sido muito bem sucedidos em terminar o programa. O programa consiste em três módulos: Eletricidade Básica e Eletrônica Analógica Eletrônica Digital e Tecnologias Inteligentes Reparação de Computadores e Redes Estes módulos cobrem instrução sobre os assuntos de eletricidade básica, eletrônica básica, digital básica, micro processadores, computadores pessoais e de rede, comunicações sem fio, TV de alta definição, e Introdução à Recursos Energéticos Renováveis. O currículo para o curso Técnico em Eletrônica é projetado para fornecer a pós-graduação com as habilidades necessárias para entrar na força de trabalho como um nível de entrada Técnico em Eletrônica, capaz de instalação e manutenção de uma vasta gama de equipamentos eletrônicos, como computadores pessoais, computadores portáteis, impressoras de computador , máquinas copiadoras foto, sistemas de controle de acesso, sistemas de redes, equipamentos médicos e dispositivos de comunicação sem fio. Uma variedade de indústrias fornecer oportunidades de emprego para técnicos com essas habilidades. Pergunte a si mesmo esta pergunta: Que produtos você pode nomear que não usam eletricidade ou eletrônicos para funcionar? Por quase 31 anos, a formação "Hands-On" de Bay State tem trabalhado para milhares de estudantes. Metade do tempo dos alunos na escola é na sala de aula aprendendo a teoria, ea outra metade é gasto nas oficinas ganhando "hands-on" experiência. Os alunos recebem um computador portátil e treinamento sobre como usá-lo como uma ferramenta de aprendizagem. O custo do laptop está incluído na taxa de matrícula eo estudante vai possuí-lo no final do seu programa. Além disso, todos os alunos receberão preparação e treinamento para fazer um teste de Certificação Serviço Nacional, oferecido pela Sociedade Internacional de Técnicos Certificados Eletrônicos (ISCET), e preparação para A-Plus Certificação. Graduados do Estado Bay são bem recebidos pelos empregadores que muitas vezes vêm à escola para recrutar formandos do curso de Técnico em Eletrônica em MA. Escritório de colocação da escola presta assistência na procura de emprego, incluindo a preparação currículo. [-]

Estudar No Exterior - Universidade E Profissional Estudos

Kilroy Norway
campus Período integral 11 - 13  January 2017 EUA San Diego

Para fortes universitários que gostariam de ter uma programação de tempo integral do crédito-rolamento cursos na UC San Diego ou San Diego UC [+]

Estude no exterior - Universidade & Professional Estudos

Órgão Certificador:

Universidade da Califórnia - San Diego

Para fortes universitários que gostariam de ter uma programação de tempo integral do crédito-rolamento cursos na UC San Diego ou San Diego UC Extensão enquanto estudava junto com os estudantes universitários americanos.

Requisitos de Admissão

Os requisitos mínimos para ser aceito no programa estão listadas abaixo. Examinamos cuidadosamente o fundo e as qualificações de cada candidato para assegurar que aqueles admitidos nos estudos universitários e Professional (UPS) programa terá uma experiência bem sucedida.... [-]


Web Design Avançado

National University, School of Business and Management
Campus ou online Meio Período September 2017 EUA La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson EUA online San Diego +9 mais

Este curso introduz os princípios atuais da Internet Application Development além do apelo visual de interfaces de usuário. [+]

Este curso introduz os princípios atuais da Internet Application Development além do apelo visual de interfaces de usuário. conceitos de projeto específico será aplicado a um avançado de web design ou conceituação web durante um projeto de classe. O curso enfoca princípios da linguagem HTML, JAVA e programação de aplicações XML. exercícios práticos serão realizados durante o curso. [-]