Об этом курсе

Недавно просмотрено: 260,763

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 часа 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 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Пенсильванский университет

Пенсильванский университет

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up85%(2,196 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Pillars of Computational Thinking

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 44 мин.))
6 видео
1.2 Decomposition6мин
1.3 Pattern Recognition5мин
1.4 Data Representation and Abstraction7мин
1.5 Algorithms8мин
1.6 Case Studies11мин
4 практического упражнения
1.2 Decomposition10мин
1.3 Pattern Recognition10мин
1.4 Data Representation and Abstraction15мин
1.5 Algorithms15мин
Неделя
2

Неделя 2

4 ч. на завершение

Expressing and Analyzing Algorithms

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 практического упражнения
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
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Fundamental Operations of a Modern Computer

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 практического упражнения
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
Неделя
4

Неделя 4

7 ч. на завершение

Applied Computational Thinking Using Python

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 материала 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 практического упражнения
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

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • 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.

  • 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.

  • 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

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.