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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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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: Combinatorics
  • Kategorie: Theoretical Computer Science
  • Kategorie: Problem Solving
  • Kategorie: Logical Reasoning
  • Kategorie: Encryption
  • Kategorie: Cybersecurity
  • Kategorie: Cryptography
  • Kategorie: Probability
  • Kategorie: Computational Logic
  • Kategorie: Computer Science
  • Kategorie: Arithmetic
  • Kategorie: Public Key Cryptography Standards (PKCS)
  • Kategorie: Bayesian Statistics
  • Kategorie: General Mathematics
  • Kategorie: Mathematical Theory & Analysis
  • Kategorie: Algorithms
  • Kategorie: Data Structures
  • Kategorie: Deductive Reasoning
  • Kategorie: Computational Thinking

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Mathematical Software

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • 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: Logical Reasoning
Kategorie: Computer Science
Kategorie: Theoretical Computer Science
Kategorie: Mathematics and Mathematical Modeling
Kategorie: Algorithms

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
Kategorie: Analysis
Kategorie: Computer Science

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: Encryption
Kategorie: Key Management
Kategorie: Computational Thinking
Kategorie: Mathematical Theory & Analysis
Kategorie: Combinatorics
Kategorie: Theoretical Computer Science
Kategorie: Arithmetic
Kategorie: Applied Mathematics

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozent

Kenneth Wai-Ting Leung
The Hong Kong University of Science and Technology
11 Kurse235.544 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