- Run-time Analysis
- Algorithms
- Hash Table
- Trees (Data Structures)
- Object-Oriented Programming (OOP)
Spezialisierung Accelerated Computer Science Fundamentals
Data Structures and Algorithms in C++. Learn fundamentals of computer science while implementing efficient data structures in C++.
von


Was Sie lernen werden
Design and implement an object-oriented program in the C++ language, including defining classes that encapsulate data structures and algorithms.
Select and implement appropriate data structures that best utilize resources to solve a computational problem.
Analyze the running time and space needs of an algorithm, asymptotically to ensure it is appropriate at scale, including for big data.
Prepare for advanced courses in CS with the foundational knowledge of object data structures needed to implement and call advanced library functions.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
Praktisches Lernprojekt
Students will solve weekly “challenge problems” by implementing fragments of C++ code in a web-based interface. Each course also features two longer-format coding projects where students will follow instructions to complete a C++ program that performs tasks such as editing images, efficiently manipulating data structures, or solving a graph search problem.
Learners should be able to write a program in a programming language (e.g. Python), and preferably have taken an introductory programming course.
Learners should be able to write a program in a programming language (e.g. Python), and preferably have taken an introductory programming course.
So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung
Object-Oriented Data Structures in C++
This course teaches learners how to write a program in the C++ language, including how to set up a development environment for writing and debugging C++ code and how to implement data structures as C++ classes. It is the first course in the Accelerated CS Fundamentals specialization, and subsequent courses in this specialization will be using C++ as the language for implementing the data structures covered in class.
Ordered Data Structures
In this course, you will learn new data structures for efficiently storing and retrieving data that is structured in an ordered sequence. Such data includes an alphabetical list of names, a family tree, a calendar of events or an inventory organized by part numbers. The specific data structures covered by this course include arrays, linked lists, queues, stacks, trees, binary trees, AVL trees, B-trees and heaps. This course also shows, through algorithm complexity analysis, how these structures enable the fastest algorithms to search and sort data.
Unordered Data Structures
The Unordered Data Structures course covers the data structures and algorithms needed to implement hash tables, disjoint sets and graphs. These fundamental data structures are useful for unordered data. For example, a hash table provides immediate access to data indexed by an arbitrary key value, that could be a number (such as a memory address for cached memory), a URL (such as for a web cache) or a dictionary. Graphs are used to represent relationships between items, and this course covers several different data structures for representing graphs and several different algorithms for traversing graphs, including finding the shortest route from one node to another node. These graph algorithms will also depend on another concept called disjoint sets, so this course will also cover its data structure and associated algorithms.
von

University of Illinois at Urbana-Champaign
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
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