Erfahrene Informatiker analysieren und lösen rechnerische Probleme auf einer Abstraktionsebene, die über die einer bestimmten Programmiersprache hinausgeht. Dieser zweiteilige Kurs baut auf den Prinzipien auf, die Sie in unserem Kurs Principles of Computing gelernt haben, und soll die Studenten in den mathematischen Konzepten und dem Prozess des "Algorithmischen Denkens" schulen, so dass sie einfachere, effizientere Lösungen für reale Rechenprobleme entwickeln können. In Teil 1 dieses Kurses werden wir den Begriff der algorithmischen Effizienz untersuchen und seine Anwendung auf verschiedene Probleme aus der Graphentheorie betrachten. Im zentralen Teil des Kurses werden die Studenten mehrere wichtige Graphenalgorithmen in Python implementieren und diese Algorithmen dann zur Analyse von zwei großen realen Datensätzen verwenden. Das Hauptaugenmerk bei diesen Aufgaben liegt auf dem Verständnis der Interaktion zwischen den Algorithmen und der Struktur der Datensätze, die von diesen Algorithmen analysiert werden. Empfohlener Hintergrund - Die Teilnehmer sollten mit dem Schreiben von Programmen mittlerer Größe (300+ Zeilen) in Python vertraut sein und ein grundlegendes Verständnis von Suchen, Sortieren und Rekursion haben. Die Teilnehmer sollten außerdem über solide Mathematikkenntnisse verfügen, die Algebra, Vorkalkül und eine Vertrautheit mit den in "Principles of Computing" behandelten mathematischen Konzepten umfassen.

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Algorithmisches Denken (Teil 1)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Grundlagen der Datenverarbeitung



Dozenten: Luay Nakhleh
58.112 bereits angemeldet
Bei enthalten
(384 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Theoretische Informatik
- Kategorie: Grundsätze der Programmierung
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: Programm-Entwicklung
- Kategorie: Datenstrukturen
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Netzwerkanalyse
- Kategorie: Computergestütztes Denken
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Analyse
- Kategorie: Computerprogrammierung
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Was ist Algorithmisches Denken?, Klassenstruktur, Graphen, Brute-Force-Algorithmen
Das ist alles enthalten
15 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Grafische Darstellungen, Plotten, Analyse von Zitationsgrafiken
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 peer review2 App-Elemente
Asymptotische Analyse, "Big O" Notation, Pseudocode, Breadth-First-Suche
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe
Verbundene Komponenten, Widerstandsfähigkeit von Graphen und Analyse von Computernetzwerken
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 peer review1 App-Element
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Bewertungen von Lernenden
384 Bewertungen
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Geprüft am 22. Okt. 2020
A great course with wonderful explanations from the tutors. Looking forward to do more courses with this team
Geprüft am 28. Sep. 2018
very educational. I've learnt not only about graph theory but also how to use matplotlib and timeit libraries. The assignments were quite challengeable but rewarding.
Geprüft am 16. Sep. 2019
The class is very useful, I already see the improvement in the codes that I write. And the assignments are very well-designed and truly helpful.
Häufig gestellte Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.




