Entre la criptografía y la seguridad de la red, el procesamiento de imágenes y la minería de datos, ¿qué 2 asignaturas son mejores como asignatura optativa?

Las “mejores” opciones entre estas son las que mejor resuenan con sus intereses y pasiones como informático y / o profesional de TI. ¿Le gusta trabajar con las matemáticas de las transformadas de Fourier, las transformaciones discretas de coseno, las transformaciones de coordenadas y la interpolación (por nombrar solo algunas)? Si es así, el procesamiento de imágenes puede ser de su interés. ¿Disfruta de la teoría de números, la teoría de la complejidad, la teoría de la información, la aritmética / operaciones bit a bit y el uso de aplicaciones / utilidades como PGP, GPG, SSH, OpenSSL, md5sum, sha1sum y sha256sum? Si es así, los cursos de criptografía (y criptoanálisis) pueden ser de su interés. ¿Está interesado en recopilar y analizar “big data” y buscar correlaciones y tendencias interesantes en él (tal vez para usar en marketing dirigido altamente específico)? Si es así, puede valer la pena estudiar la minería de datos. ¿Te gusta jugar al juego del gato y el ratón en constante aumento de “permitir que entren solo los buenos y mantener a los malos fuera”? ¿Le gusta trabajar con redes, máscaras de red, VLAN, VPN, reglas de firewall, ACL, IPv4 e IPv6, DNS, tcpdump y WireShark? Si es así, entonces quizás la seguridad de la red sea una opción adecuada para usted. (Además, la seguridad de la red puede ir muy bien junto con la criptografía).

Todas estas áreas serán muy importantes en el futuro previsible. Predeciría que probablemente habrá la mayor demanda de seguridad de red y minería de datos, seguido de procesamiento de imágenes y luego criptografía. Enumero la criptografía al final principalmente porque no veo que cambie tan rápido como los otros campos. Los algoritmos de cifrado y hash que se usan hoy en día ya son bastante seguros (si se implementan correctamente), por lo que no veo que algoritmos como RSA (4096 bits), AES-256 o SHA-256 desaparezcan pronto. El procesamiento de imágenes también parece bastante maduro, pero todavía hay espacio para el crecimiento en el procesamiento de imágenes altamente paralelo (súper rápido) implementado en hardware y el reconocimiento de patrones de IA. La seguridad de la red definitivamente necesita ser reforzada con tantos ataques cibernéticos que suceden (acceso no autorizado a sistemas, ataques DDoS, ataques de intermediarios, robo de identidad, credenciales, información confidencial). Sin embargo, creo que los “big data” y la “minería de datos” siguen siendo los de más rápido crecimiento y quizás los que agregan más valor y son más rentables, ya que gigantes como Google y Facebook los usan para generar ingresos. Los gobiernos también hacen un uso intensivo de “big data” y “minería de datos” para monitorear el correo electrónico y las comunicaciones telefónicas y buscar cualquier patrón sospechoso / alarmante que pueda desencadenar una investigación específica.

Elija algo que le gustaría hacer durante los próximos 10 o 15 años, algo en lo que le gustaría desarrollar un conocimiento más profundo y tendría la capacidad y el impulso para hacer una contribución importante en esa área.

Cualquier tema es bueno si te apasiona. Hable consigo mismo y comprenda qué temas le interesan y cuáles le gustaría utilizar en su carrera a largo plazo.

Dicho todo esto, sugeriría que pueden elegir la criografía y la seguridad de la red juntas o el procesamiento de imágenes y la minería de datos juntos

More Interesting

Cómo encontrar la cantidad óptima de camas necesarias para una sala de hospital utilizando análisis de datos

¿Qué tipo de herramientas de colaboración reducirían la duplicación del esfuerzo de I + D en el análisis y el intercambio de datos?

Me gustaría escribir / usar un algoritmo de aprendizaje automático para predecir valores de contaminación del aire basados ​​en datos meteorológicos. Tengo algunas habilidades de programación y sé qué datos me gustaría usar, pero no tengo experiencia con el aprendizaje automático. ¿Dónde empiezo?

¿Realmente hace una diferencia entre los programas de EM de uno y dos años en los Estados Unidos, con respecto al campo de la ciencia de datos en términos de conseguir un trabajo también?

¿Vale la pena aprender inteligencia empresarial tradicional en el momento del big data?

¿Por qué no se puede usar R para escribir código de grado de producción? ¿Por qué Python no se usa también para la creación de prototipos?

Cómo hacer un trabajo orientado a la investigación en big data

¿Cómo podrían relacionarse dos conjuntos de datos y datos completamente diferentes para generar datos completamente nuevos y un conjunto de datos, y cómo el lenguaje de programación, las herramientas de modelado de datos y Excel me ayudan a realizar dicho análisis de datos?

¿Cuál es la diferencia entre análisis inferencial y descriptivo de datos?

Cómo escanear un diccionario antiguo de manera que pueda indexar el contenido

Cómo convertirse en un científico de datos en 4-5 meses si no tengo experiencia previa con ningún lenguaje de programación

¿Qué libros se enseñan en los cursos de posgrado de aprendizaje automático?

¿Los científicos de datos que usan SQL pueden obtener lo que necesiten en su primera consulta?

¿Cuáles son las desventajas de las notebooks iPython para el análisis de datos? ¿Hay algún trabajo de investigación disponible que hable sobre la rigidez y la linealidad del portátil?

Análisis de Big Data: como programador en C, ¿dónde comienza uno a readaptarse a tiempo parcial?