Über diesen Kurs

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Coursera-Labore
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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University of Colorado Boulder

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Dieser Kurs ist Teil eines von University of Colorado Boulder angebotenen Online-Studiengangs. Wenn Sie sich über die Hochschule für einen anrechnungsfähigen Kurs ohne Abschluss anmelden und ihn online abschließen, werden Ihnen die entsprechenden Credits für einen Abschluss bei CU-Boulder angerechnet. Dazu müssen Sie sich lediglich über die Hochschule bewerben.

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), 11 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 102 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

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Über den Spezialisierung Data Science Foundations: Data Structures and Algorithms

Data Science Foundations: Data Structures and Algorithms

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