Yo diría que tomar un curso en estructuras de datos y algoritmos que se centre en escribir pruebas rigurosas y creativas lo beneficiará más. Asumir que su objetivo es fortalecer su comprensión de la informática y facilitar el autoaprendizaje de otros temas en el campo. Además, cada uno de los otros cursos tomará prestados en gran medida de los temas cubiertos en un curso de Algoritmos y probablemente se enseñarán asumiendo que posee este conocimiento.
Luego argumentaría que los sistemas operativos son la mejor segunda opción (siempre que ya esté familiarizado con el lenguaje de programación C). El razonamiento es que los algoritmos y las estructuras de datos a menudo se han diseñado para funcionar de manera efectiva dentro de las limitaciones de nuestras computadoras. Al estudiar los sistemas operativos, comenzará a comprender las limitaciones que enfrentan nuestras computadoras, además, obtendrá una mejor intuición de por qué algunos algoritmos son “mejores” que otros.
Una nota al margen: cada uno de los cursos que ha enumerado se puede encontrar fácilmente en línea y con un poco de esfuerzo se puede aprender, sin embargo, creo que los que he enumerado se aprenden mejor a través de un mentor / profesor con compañeros.
- ¿Qué tan difícil es el aprendizaje automático?
- ¿Cuál es una buena manera de entender la maldición de la alta dimensión en el aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son las buenas formas de combinar dos salidas de un clasificador?
- ¿Se pueden mapear los datos de entrada circulares (como la fase de una sinusoide) en un espacio de características lineales usando un núcleo lineal usando SVM? Si no, ¿qué núcleo es óptimo para datos de entrada circulares?
- ¿Dónde puedo descargar datos de proyecto disponibles públicamente para entrenar mi red neuronal?
