Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

35%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

36%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

15%

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.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 37 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Spanisch

Was Sie lernen werden

  • Essential algorithmic techniques

  • Design efficient algorithms

  • Practice solving algorithmic interview problems

  • Implement efficient and reliable solutions

Kompetenzen, die Sie erwerben

Dynamic ProgrammingDebuggingSoftware TestingAlgorithmsComputer Programming

Karriereergebnisse der Lernenden

35%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

36%

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15%

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Zertifikat zur Vorlage
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100 % online
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Stufe „Mittel“
Ca. 37 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Spanisch

von

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National Research University Higher School of Economics

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up92%(108,908 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Programming Challenges

5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 48 min), 7 Lektüren, 3 Quiz
6 Videos
Solving the Sum of Two Digits Programming Challenge (screencast)6m
Solving the Maximum Pairwise Product Programming Challenge: Improving the Naive Solution, Testing, Debugging13m
Stress Test - Implementation8m
Stress Test - Find the Test and Debug7m
Stress Test - More Testing, Submit and Pass!8m
7 Lektüren
Companion MOOCBook10m
What background knowledge is necessary?10m
Optional Videos and Screencasts10m
Alternative testing guide in Python10m
Maximum Pairwise Product Programming Challenge10m
Using PyCharm to solve programming challenges10m
Acknowledgements2m
1 praktische Übung
Solving Programming Challenges20m
Woche
2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Algorithmic Warm-up

5 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 77 min), 3 Lektüren, 4 Quiz
12 Videos
Coming Up3m
Problem Overview3m
Naive Algorithm5m
Efficient Algorithm3m
Problem Overview and Naive Algorithm4m
Efficient Algorithm5m
Computing Runtimes10m
Asymptotic Notation6m
Big-O Notation6m
Using Big-O10m
Course Overview10m
3 Lektüren
Resources2m
Resources2m
Resources2m
3 praktische Übungen
Logarithms10m
Big-O10m
Growth rate10m
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Greedy Algorithms

7 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 56 min), 1 Lektüre, 8 Quiz
10 Videos
Car Fueling7m
Car Fueling - Implementation and Analysis9m
Main Ingredients of Greedy Algorithms2m
Celebration Party Problem6m
Efficient Algorithm for Grouping Children5m
Analysis and Implementation of the Efficient Algorithm5m
Long Hike6m
Fractional Knapsack - Implementation, Analysis and Optimization6m
Review of Greedy Algorithms2m
1 Lektüre
Resources2m
2 praktische Übungen
Greedy Algorithms10m
Fractional Knapsack10m
Woche
4

Woche 4

8 Stunden zum Abschließen

Divide-and-Conquer

8 Stunden zum Abschließen
20 Videos (Gesamt 157 min), 5 Lektüren, 9 Quiz
20 Videos
Linear Search7m
Binary Search7m
Binary Search Runtime8m
Problem Overview and Naïve Solution6m
Naïve Divide and Conquer Algorithm7m
Faster Divide and Conquer Algorithm6m
What is the Master Theorem?4m
Proof of the Master Theorem9m
Problem Overview2m
Selection Sort8m
Merge Sort10m
Lower Bound for Comparison Based Sorting12m
Non-Comparison Based Sorting Algorithms7m
Overview2m
Algorithm9m
Random Pivot13m
Running Time Analysis (optional)15m
Equal Elements6m
Final Remarks8m
5 Lektüren
Resources10m
Resources5m
Resources10m
Resources5m
Resources10m
5 praktische Übungen
Linear Search and Binary Search10m
Polynomial Multiplication15m
Master Theorem10m
Sorting15m
Quick Sort15m

Bewertungen

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Über den Spezialisierung Datenstrukturen und Algorithmen

This specialization is a mix of theory and practice: you will learn algorithmic techniques for solving various computational problems and will implement about 100 algorithmic coding problems in a programming language of your choice. No other online course in Algorithms even comes close to offering you a wealth of programming challenges that you may face at your next job interview. To prepare you, we invested over 3000 hours into designing our challenges as an alternative to multiple choice questions that you usually find in MOOCs. Sorry, we do not believe in multiple choice questions when it comes to learning algorithms...or anything else in computer science! For each algorithm you develop and implement, we designed multiple tests to check its correctness and running time — you will have to debug your programs without even knowing what these tests are! It may sound difficult, but we believe it is the only way to truly understand how the algorithms work and to master the art of programming. The specialization contains two real-world projects: Big Networks and Genome Assembly. You will analyze both road networks and social networks and will learn how to compute the shortest route between New York and San Francisco (1000 times faster than the standard shortest path algorithms!) Afterwards, you will learn how to assemble genomes from millions of short fragments of DNA and how assembly algorithms fuel recent developments in personalized medicine....
Datenstrukturen und Algorithmen

Häufig gestellte Fragen

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  • 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

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