核心应用涵盖了计算机科学中被认为是所有计算机科学家必需知识的实际应用领域。本课程部分侧重于数据库、机器学习、计算机图形学和软件工程原理。这些主题代表了将理论计算机科学知识应用于解决现实世界问题和构建实际系统的领域。
与在核心理论中涵盖的理论基础或在核心系统中涵盖的系统级理解不同，本部分强调了应用开发技能和领域特定知识，使您能够创建有用的软件。
来源： README.md264-279
核心应用组件包含六门课程，共同涵盖了计算机科学的四个主要应用领域。
| 领域 | 课程 | 关键主题 |
|---|---|---|
| 数据库 | 3门课程（建模与理论、SQL、半结构化数据） | 数据建模、关系代数、SQL、JSON/XML |
| 机器学习 | 1门专业方向 | 监督/无监督学习、神经网络 |
| 计算机图形学 | 1门课程 | 3D渲染、OpenGL、光线追踪 |
| 软件工程 | 1门课程 | 敏捷方法、REST、规范、重构 |
这些课程设计为在完成先修的“核心编程”课程后学习，因为它们建立在基础编程概念之上。
来源： README.md282-288
本图表显示了核心应用课程与先修知识和潜在的高级专业方向之间的关系。数据库课程形成一个序列，而其他主题在完成核心编程后可以独立学习。
来源： README.md282-288
数据库是核心应用的重要组成部分，有三门专门的课程涵盖了数据库技术的不同方面。
数据库课程从理论基础进展到SQL的实践实现，再到现代应用中使用的更灵活的半结构化数据格式。
来源： README.md282-285
机器学习专业方向介绍了人工智能和数据分析的基础概念。
机器学习课程涵盖了模式识别、预测和数据分析的算法，为人工智能应用提供了基础。
来源： README.md286 extras/courses.md84-87
计算机图形学课程侧重于渲染2D和3D图像的技术，涵盖了理论方面和实践实现。
计算机图形学课程提供了渲染技术的知识，这些技术对于视频游戏、动画、可视化和用户界面设计至关重要。
来源： README.md287
软件工程课程介绍了设计和开发软件系统的设计方法和最佳实践。
软件工程课程教授构建可靠、可维护和可扩展软件系统的结构化方法，并关注技术和流程方面。
来源： README.md288
核心应用建立在课程早期部分的先修知识之上，并为学生准备高级专业方向。
本图说明了核心应用如何与课程早期部分的先修知识以及学生之后可能追求的高级专业方向相联系。
来源： README.md90-107
核心应用部分与职业准备特别相关，因为它涵盖了直接适用于行业岗位的领域。
| 领域 | 相关职业路径 |
|---|---|
| 数据库 | 数据库管理员、数据工程师、后端开发人员 |
| 机器学习 | 数据科学家、机器学习工程师、人工智能研究员 |
| 计算机图形学 | 游戏开发人员、图形程序员、可视化专家 |
| 软件工程 | 软件工程师、项目经理、DevOps工程师 |
通过完成这些课程，学生将获得理论知识和实践技能，这些技能在科技行业受到高度重视。
来源： README.md427-444
核心应用课程通常需要
有些课程，特别是机器学习和计算机图形学，需要用到核心数学部分涵盖的数学知识，特别是线性代数。
来源： README.md282-288
核心应用代表了理论计算机科学知识与实际软件开发之间的桥梁。这些课程提供了在数据库、机器学习、计算机图形学和软件工程领域构建现实世界应用所需的知识。完成本部分后，学生将具备创建有用软件系统的知识，并为在这些领域中的任何一个领域进行高级专业方向的学习奠定基础。
来源： README.md264-288