Algorithms and complexity are at the heart of computer science, shaping how we design solutions and measure efficiency. This course provides a rigorous introduction to both the theory and practice of algorithms. You’ll begin with automata theory, exploring how machines recognise and process languages. You’ll then move into practical algorithmic techniques, including searching and sorting, before learning to design and evaluate recursive and iterative algorithms. Finally, you’ll study complexity theory, developing the ability to classify problems and understand computational limits. By combining abstract models with real-world techniques, this course equips you to design algorithms, assess performance, and reason about scalability. Whether you’re pursuing studies in computer science, preparing for a programming role, or aiming to strengthen your technical foundations, you’ll gain both theoretical insight and practical skills for tackling computing challenges.


Algorithms and Complexity
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Algorithms and Complexity
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Essential Mathematics for Computer Science“

Dozent: Omar Karakchi
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Design finite automata and explain how deterministic and non-deterministic machines recognise and process formal languages.
Implement, compare, and evaluate searching and sorting algorithms, analysing their performance and correctness in different contexts.
Create recursive and iterative algorithms, identifying scenarios where each approach provides clarity, efficiency, or scalability.
Analyse algorithms with asymptotic notation, explain complexity classes like P and NP, and interpret NP-completeness in computing.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Complex Problem Solving
- Kategorie: Logical Reasoning
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: Performance Testing
- Kategorie: Critical Thinking and Problem Solving
- Kategorie: Critical Thinking
- Kategorie: Theoretical Computer Science
- Kategorie: Computational Logic
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Graph Theory
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Game Theory
- Kategorie: Mathematical Theory & Analysis
Wichtige Details

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Februar 2026
19 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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