Die Hauptthemen in diesem Teil der Specializations sind: asymptotische ("Big-oh") Notation, Sortieren und Suchen, Teilen und Erobern (Master-Methode, Ganzzahl- und Matrixmultiplikation, engstes Paar) und randomisierte Algorithmen (QuickSort, Kontraktionsalgorithmus für Min-Cuts).
Teilen und Erobern, Sortieren und Suchen und Zufallsalgorithmen
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Teilen und Erobern, Sortieren und Suchen und Zufallsalgorithmen
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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: Tim Roughgarden
257.897 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
5,330 Bewertungen
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Theoretical Computer Science
- Kategorie: Graph Theory
- Kategorie: Computer Science
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Probability
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Analysis
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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SN
Geprüft am 25. März 2020
I'm happy with this course because is a little challenging, not like other coursers where there are trivial answers and tests. I feel now much more confident with my fundamentals. Thank you Tim!
KS
Geprüft am 13. Sep. 2018
Well researched. Topics covered well, with walkthrough for exam.le cases for each new introduced algorithm. Great experience, learned a lot of important algorithms and algorithmic thinking practices.
CN
Geprüft am 20. März 2022
Since I am relatively new to computer science, this course is a little bit hard.But, overall it's ok and the course also mentioned the similar material is taken by sophomores, juniors and seniors.
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