Über dieses Spezialisierung

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Algorithms are the heart of computer science, and the subject has countless practical applications as well as intellectual depth. This specialization is an introduction to algorithms for learners with at least a little programming experience. The specialization is rigorous but emphasizes the big picture and conceptual understanding over low-level implementation and mathematical details. After completing this specialization, you will be well-positioned to ace your technical interviews and speak fluently about algorithms with other programmers and computer scientists. About the instructor: Tim Roughgarden has been a professor in the Computer Science Department at Stanford University since 2004. He has taught and published extensively on the subject of algorithms and their applications.
Karriereergebnisse der Lernenden
62%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
26%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Mittel“
Ca. 4 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 3 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
Karriereergebnisse der Lernenden
62%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
26%
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Flexibler Zeitplan
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Stufe „Mittel“
Ca. 4 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 3 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms

4.8
Sterne
4,052 Bewertungen
750 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures

4.8
Sterne
1,662 Bewertungen
194 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming

4.8
Sterne
1,029 Bewertungen
117 Bewertungen
Kurs4

Kurs 4

Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them

4.8
Sterne
658 Bewertungen
85 Bewertungen

von

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Häufig gestellte Fragen

  • Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate 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.

  • 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.

  • Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • 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

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.

  • Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.

  • Learners should know how to program in at least one programming language (like C, Java, or Python); some familiarity with proofs, including proofs by induction and by contradiction; and some discrete probability, like how to compute the probability that a poker hand is a full house. At Stanford, a version of this course is taken by sophomore, junior, and senior-level computer science majors.

  • For best results, the courses should be taken in order.

  • No.

  • Having taken your programming and thinking skills to the next level, you will be well positioned to ace your technical interviews, pursue serious software engineering, and study advanced topics in algorithms.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..