Computational thinking is the process of approaching a problem in a systematic manner and creating and expressing a solution such that it can be carried out by a computer. But you don't need to be a computer scientist to think like a computer scientist! In fact, we encourage students from any field of study to take this course. Many quantitative and data-centric problems can be solved using computational thinking and an understanding of computational thinking will give you a foundation for solving problems that have real-world, social impact.
Computational Thinking for Problem Solving
Пенсильванский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 244,584
Карьерные результаты учащихся
42%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
32%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Приобретаемые навыки
Simple AlgorithmPython ProgrammingProblem SolvingComputation
Карьерные результаты учащихся
42%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
32%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Пенсильванский университет
The University of Pennsylvania (commonly referred to as Penn) is a private university, located in Philadelphia, Pennsylvania, United States. A member of the Ivy League, Penn is the fourth-oldest institution of higher education in the United States, and considers itself to be the first university in the United States with both undergraduate and graduate studies.
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
Pillars of Computational Thinking
Computational thinking is an approach to solving problems using concepts and ideas from computer science, and expressing solutions to those problems so that they can be run on a computer. As computing becomes more and more prevalent in all aspects of modern society -- not just in software development and engineering, but in business, the humanities, and even everyday life -- understanding how to use computational thinking to solve real-world problems is a key skill in the 21st century.
3 ч. на завершение
6 видео ((всего 44 мин.))
6 видео
1.1 Introduction4мин
1.2 Decomposition6мин
1.3 Pattern Recognition5мин
1.4 Data Representation and Abstraction7мин
1.5 Algorithms8мин
1.6 Case Studies11мин
4 практических упражнения
1.2 Decomposition10мин
1.3 Pattern Recognition10мин
1.4 Data Representation and Abstraction15мин
1.5 Algorithms15мин
4 ч. на завершение
Expressing and Analyzing Algorithms
When we use computational thinking to solve a problem, what we’re really doing is developing an algorithm: a step-by-step series of instructions. Whether it’s a small task like scheduling meetings, or a large task like mapping the planet, the ability to develop and describe algorithms is crucial to the problem-solving process based on computational thinking. This module will introduce you to some common algorithms, as well as some general approaches to developing algorithms yourself. These approaches will be useful when you're looking not just for any answer to a problem, but the best answer. After completing this module, you will be able to evaluate an algorithm and analyze how its performance is affected by the size of the input so that you can choose the best algorithm for the problem you’re trying to solve.
4 ч. на завершение
7 видео ((всего 69 мин.))
7 видео
2.2 Linear Search5мин
2.3 Algorithmic Complexity8мин
2.4 Binary Search11мин
2.5 Brute Force Algorithms13мин
2.6 Greedy Algorithms9мин
2.7 Case Studies12мин
6 практических упражнений
2.1 Finding the Largest Value10мин
2.2 Linear Search10мин
2.3 Algorithmic Complexity10мин
2.4 Binary Search10мин
2.5 Brute Force Algorithms15мин
2.6 Greedy Algorithms10мин
4 ч. на завершение
Fundamental Operations of a Modern Computer
Computational thinking is a problem-solving process in which the last step is expressing the solution so that it can be executed on a computer. However, before we are able to write a program to implement an algorithm, we must understand what the computer is capable of doing -- in particular, how it executes instructions and how it uses data. This module describes the inner workings of a modern computer and its fundamental operations. Then it introduces you to a way of expressing algorithms known as pseudocode, which will help you implement your solution using a programming language.
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 46 мин.))
6 видео
3.2 Intro to the von Neumann Architecture8мин
3.3 von Neumann Architecture Data6мин
3.4 von Neumann Architecture Control Flow5мин
3.5 Expressing Algorithms in Pseudocode8мин
3.6 Case Studies10мин
5 практических упражнений
3.1 A History of the Computer10мин
3.2 Intro to the von Neumann Architecture10мин
3.3 von Neumann Architecture Data10мин
3.4 von Neumann Architecture Control Flow10мин
3.5 Expressing Algorithms in Pseudocode10мин
7 ч. на завершение
Applied Computational Thinking Using Python
Writing a program is the last step of the computational thinking process. It’s the act of expressing an algorithm using a syntax that the computer can understand. This module introduces you to the Python programming language and its core features. Even if you have never written a program before -- or never even considered it -- after completing this module, you will be able to write simple Python programs that allow you to express your algorithms to a computer as part of a problem-solving process based on computational thinking.
7 ч. на завершение
9 видео ((всего 91 мин.)), 12 материалов для самостоятельного изучения, 12 тестов
9 видео
4.2 Variables13мин
4.3 Conditional Statements8мин
4.4 Lists7мин
4.5 Iteration14мин
4.6 Functions10мин
4.7 Classes and Objects9мин
4.8 Case Studies11мин
4.9 Course Conclusion8мин
12 материалов для самостоятельного изучения
Programming on the Coursera Platform10мин
Python Playground
Variables Programming Activity20мин
Solution to Variables Programming Activity10мин
Conditionals Programming Activity20мин
Solution to Conditionals Programming Activity10мин
Solution to Lists Programming Assignment5мин
Solution to Loops Programming Assignment10мин
Solution to Functions Programming Assignment10мин
Solution to Challenge Programming Assignment10мин
Solution to Classes and Objects Programming Assignment10мин
Solution to Project Part 410мин
12 практических упражнений
4.2 Variables10мин
4.3 Conditional Statements5мин
4.4 Lists10мин
Lists Programming Assignment15мин
4.5 Iteration10мин
Loops Programming Assignment30мин
4.6 Functions10мин
Functions Programming Assignment20мин
(Optional) Challenge Programming Assignment20мин
4.7 Classes and Objects10мин
Classes and Objects Programming Assignment20мин
Project Part 4: Implementing the Solution in Python25мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе COMPUTATIONAL THINKING FOR PROBLEM SOLVING
от партнера J18 дек. 2018 г.
Excellent course for beginners with enough depth, programming and computational theory to increase their computer science knowledge to a higher level. It builds a good foundation of how computers work
от партнера AW3 февр. 2019 г.
The course is very well-designed and it helped me develop understand how to apply computational thinking in solving various types of problems as well as acquire basic skills of programming in Python.
от партнера DT8 июля 2020 г.
Very comprehensive course. As a chemist who is interested in doing a course in programming I was quite uncertain if I'd be able to pick it up however this course has helped me understand the basics.
от партнера MS4 мая 2020 г.
A really well-taught course by astute professors. Its assignments are to the point and not much abstract with good amount of challenging questions especially the last module of the course
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Средства можно вернуть в течение двух недель с момента оплаты или (для только что начавшихся курсов) в течение двух недель после первой сессии, в зависимости от того, какое событие наступит позже. Средства не возвращаются после получения сертификата о прохождении курса, даже если вы закончили курс в течение двухнедельного гарантийного срока. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
Do I need to know how to program or have studied computer science in order to take this course?
No, definitely not! This course is intended for anyone who has an interest in approaching problems more systematically, developing more efficient solutions, and understanding how computers can be used in the problem solving process. No prior computer science or programming experience is required.
How much math do I need to know to take this course?
Some parts of the course assume familiarity with basic algebra, trigonometry, mathematical functions, exponents, and logarithms. If you don’t remember those concepts or never learned them, don’t worry! As long as you’re comfortable with multiplication, you should still be able to follow along. For everything else, we’ll provide links to references that you can use as a refresher or as supplemental material.
Does this course prepare me for the Master of Computer and Information Technology (MCIT) degree program at the University of Pennsylvania?
This course will help you discover whether you have an aptitude for computational thinking and give you some beginner-level experience with online learning. In this course you will learn several introductory concepts from MCIT instructors produced by the same team that brought the MCIT degree online.
If you have a bachelor's degree and are interested in learning more about computational thinking, we encourage you to apply to MCIT On-campus (http://www.cis.upenn.edu/prospective-students/graduate/mcit.php) or MCIT Online (https://onlinelearning.seas.upenn.edu/mcit/). Please mention that you have completed this course in the application.
Where can I find more information about the Master of Computer and Information Technology (MCIT) degree program at the University of Pennsylvania?
Use these links to learn more about MCIT:
MCIT On-campus: http://www.cis.upenn.edu/prospective-students/graduate/mcit.php
MCIT Online: https://onlinelearning.seas.upenn.edu/mcit/
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
