The Hong Kong University of Science and Technology

Spezialisierung „Discrete Mathematical Tools for Computer Science“

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The Hong Kong University of Science and Technology

Spezialisierung „Discrete Mathematical Tools for Computer Science“

Master Core Discrete Math for Computer Science.

Build mathematical reasoning skills for algorithm design, analysis, and problem solving.

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Was Sie lernen werden

  • Apply discrete math to analyze algorithms and solve CS problems.

    Reason about algorithm efficiency mathematically.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Logical Reasoning
  • Kategorie: Public Key Cryptography Standards (PKCS)
  • Kategorie: Cryptography
  • Kategorie: Deductive Reasoning
  • Kategorie: Algorithms
  • Kategorie: Computational Thinking
  • Kategorie: Probability
  • Kategorie: Computer Science
  • Kategorie: Problem Solving
  • Kategorie: Data Structures
  • Kategorie: Arithmetic
  • Kategorie: Mathematical Theory & Analysis
  • Kategorie: Bayesian Statistics
  • Kategorie: General Mathematics
  • Kategorie: Theoretical Computer Science
  • Kategorie: Encryption
  • Kategorie: Combinatorics
  • Kategorie: Cybersecurity
  • Kategorie: Computational Logic

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Mathematical Software

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von The Hong Kong University of Science and Technology.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Apply counting techniques to compute possibilities in algorithms and data structures.

  • Apply rules of inference and proof techniques to verify correctness of statements.

  • Use sets, relations, and functions to represent and analyse computational structures.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computational Logic
Kategorie: Deductive Reasoning
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Logical Reasoning
Kategorie: Theoretical Computer Science
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Mathematics and Mathematical Modeling
Kategorie: Computer Science

Was Sie lernen werden

  • Use propositional and predicate logic to model and reason about computer science problems.

  • Use permutations, combinations, and inclusion–exclusion to solve combinatorial problems.

  • Analyse uncertainty using probability, conditional probability, and random variables.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bayesian Statistics

Was Sie lernen werden

  • Analyse algorithm efficiency using asymptotic growth and mathematical reasoning.

  • Apply number theory concepts to algorithms and basic cryptographic systems.

  • Design and reason about recursive algorithms using induction and recurrence relations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cryptography
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Deductive Reasoning
Kategorie: Encryption
Kategorie: Mathematical Theory & Analysis
Kategorie: Theoretical Computer Science
Kategorie: Logical Reasoning
Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Public Key Cryptography Standards (PKCS)
Kategorie: Arithmetic
Kategorie: Computational Thinking

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Dozent

Kenneth Wai-Ting Leung
The Hong Kong University of Science and Technology
11 Kurse230.888 Lernende

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.

Lernender seit 2021
„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.“

Häufig gestellte Fragen