Experienced Computer Scientists analyze and solve computational problems at a level of abstraction that is beyond that of any particular programming language. This two-part class is designed to train students in the mathematical concepts and process of "Algorithmic Thinking", allowing them to build simpler, more efficient solutions to computational problems.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Fundamentals of Computing
von
Spezialisierung Fundamentals of ComputingRice UniversityÜber diesen Kurs
12,733 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
33%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
33%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
20%
erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 6 von 7 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
AlgorithmsPython ProgrammingAlgorithmic EfficiencyDynamic Programming
Karriereergebnisse der Lernenden
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von
Rice University
Rice University is consistently ranked among the top 20 universities in the U.S. and the top 100 in the world. Rice has highly respected schools of Architecture, Business, Continuing Studies, Engineering, Humanities, Music, Natural Sciences and Social Sciences and is home to the Baker Institute for Public Policy.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
Module 3 - Core Materials
Sorting, searching, big-O notation, the Master Theorem
3 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 147 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
13 Videos
The sorting problem 11m
A simple quadratic algorithm 10m
Illustrating MergeSort 13m
The recurrence for MergeSort 9m
The Master Theorem and MergeSort efficiency 12m
Linear vs. binary search 12m
Efficiency of binary search 10m
Class structure (from part 1)9m
Coding styles and standards - PoC11m
Testing and machine grading - PoC10m
Plotting data - PoC14m
Peer assessment - "We want a shrubbery!" - IIPP10m
2 Lektüren
Class notes10m
Coding notes10m
1 praktische Übung
Homework #340m
5 Stunden zum Abschließen
Module 3 - Project and Application
Closest pairs of points, clustering of points, comparison of clustering algorithms
5 Stunden zum Abschließen
4 Lektüren
4 Lektüren
Project #3 Description10m
Tests and Tips for Implementing the Clustering Methods10m
Application #3 Description10m
Application #3 Solution10m
2 Stunden zum Abschließen
Module 4 - Core Materials
Dynamic programming, running time of DP algorithms, local and global sequence alignment
2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 87 min)
7 Videos
A dynamic programming algorithm 14m
Illustrating the DP algorithm 11m
Running time of the DP algorithm 8m
DP vs. recursive implementation 13m
Global pairwise sequence alignment 14m
Local pairwise sequence alignment 8m
1 praktische Übung
Homework 434m
4 Stunden zum Abschließen
Module 4 - Project and Application
Computation of sequence alignments, applications to genomics and text comparison
4 Stunden zum Abschließen
1 Video (Gesamt 8 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
1 Video
3 Lektüren
Project #4 Description10m
Application #4 Description10m
Application #4 Solution10m
Bewertungen
Top-Bewertungen von ALGORITHMIC THINKING (PART 2)
von RL24. März 2018
Great class...Luay's lectures and problem sets were a great continuation to what Joe and Scott started. I suppose I will get started on Course 7 shortly.
von JO28. Apr. 2018
Excellent class in the series. Even if computational biology is not your thing, the assignments are really interesting, fun and informative.
von KL16. Nov. 2016
This is a challenging course that teaches an invaluable problem solving approach, applicable in many domains.
von TY12. Mai 2018
Great course! Definitely learned a lot from the process of doing projects
Über den Spezialisierung Fundamentals of Computing
This Specialization covers much of the material that first-year Computer Science students take at Rice University. Students learn sophisticated programming skills in Python from the ground up and apply these skills in building more than 20 fun projects. The Specialization concludes with a Capstone exam that allows the students to demonstrate the range of knowledge that they have acquired in the Specialization.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
- Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
- Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
