להתכונן ללימודי מדעי המחשב
איך להתכונן ללימודי מדעי המחשב באוניברסיטת תל אביב?
שנה א' במדעי המחשב מביאה איתה אתגרים רבים לסטודנטיות ולסטודנטים שלנו. הלימודים עמוסים יחסית, קשים יחסית, ונדרש זמן רב לתרגול החומר ופתרון שיעורי הבית. לכך מתווספים "קשיי קליטה" באקדמיה, ובהם גיבוש סגנון למידה ומיומנויות ניהול זמן שמתאימים לכל אחת ואחד. כדי להקל עליכם.
לקראת תחילת לימודיכם, אנחנו ממליצים על רענון במתמטיקה וצמצום פערים בתכנות, כמפורט להלן.
צמצום פערים בתכנות (בשפת Python)
בכל הקשור לתכנות, הפערים בין סטודנטים בשנה א הם משמעותיים. ישנם סטודנטים וסטודנטיות שלא למדו תכנות מעולם, ויש כאלו בעלי נסיון בתכנות ממסגרת כלשהי (למשל לימודים בתיכון). אמנם הקורס "מבוא מורחב למדעי המחשב" בשנה א בו לומדים בין השאר תכנות בשפת פייתון לא מניח רקע קודם בתכנות. יחד עם זאת, סטודנטים ללא רקע או עם רקע מועט בתכנות יחוו אותו ככל הנראה כקורס קשה הרבה יותר. על מנת לצמצם את הפער אנחנו ממליצים למי שאין להם כמעט או בכלל רקע בתכנות, להיעזר בקורס המקוון:
- הקורס המקוון "צעדים ראשונים במדעי המחשב ותכנות בפייתון" (חינם), לאתר הקורס >>
חלק מהתכנים נלמדים שוב ביתר העמקה בקורס "מבוא מורחב", לכן הם מומלצים ביותר.
רענון במתמטיקה
קורסי מתמטיקה מהווים את הבסיס ללימודים בתחומים שונים של מדעים והנדסה, ובהם מדעי המחשב. למעשה, רוב הקורסים בשנה א במסלולים למדעי המחשב הם קורסים מתמטיים. לכן מומלץ לכל הסטודנטים (כולל סטודנטים בעלי בגרות ברמה של 5 יחידות לימוד במתמטיקה) לרענן ולהרחיב את ידיעותיהם במתמטיקה ולהיחשף למתמטיקה ברמה אוניברסיטאית.
אנו ממליצים על לימוד עצמאי של שני הקורסים המקוונים הבאים (חינם): "גשר למתמטיקה אקדמית I" וכן "גשר למתמטיקה אקדמית II".
בהמשך מופיעים הנושאים והמושגים העיקריים אותם כדאי לרענן לקראת הלימודים.
הערה: קורסי ההכנה באוניברסיטה מתאימים למי שמעוניינים, בנוסף להשלמת רקע, ללמוד במסגרת כיתתית וגם להכיר מבעוד מועד את האוניברסיטה וחברים לספסל הלימודים. הקורסים המקוונים מתאימים ללמידה עצמית ומאפשרים גמישות רבה, אך כמובן ניתן להתארגן עצמאית עם סטודנטים אחרים וללמוד אותם במקביל ביחד.
להורדת קובץ להדפסה >>