Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Fortgeschritten“

Completion of previous courses. Calculus, probability theory: distributions, expectations and moments. Some programming experience with Python.

Ca. 38 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Describe basic algorithm design techniques

  • Create divide and conquer, dynamic programming, and greedy algorithms

  • Understand intractable problems, P vs NP and the use of integer programming solvers to tackle some of these problems

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Analysis of Algorithms
  • Algorithm Design
  • Python Programming
  • Data Structure Design
  • Intractability
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von

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University of Colorado Boulder

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

11 Stunden zum Abschließen

Divide and Conquer Algorithms

11 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 231 min), 10 Lektüren, 6 Quiz
Woche
2

Woche 2

9 Stunden zum Abschließen

Dynamic Programming Algorithms

9 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 131 min), 6 Lektüren, 6 Quiz
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Greedy Algorithms

7 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 114 min), 4 Lektüren, 4 Quiz
Woche
4

Woche 4

11 Stunden zum Abschließen

Intractability and Supplement on Quantum Computing

11 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 288 min), 5 Lektüren, 5 Quiz

Bewertungen

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Über den Spezialisierung Data Science Foundations: Data Structures and Algorithms

Data Science Foundations: Data Structures and Algorithms

Häufig gestellte Fragen

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