- Algorithms
- Dynamic Programming
- Greedy Algorithm
- Divide And Conquer Algorithms
- Randomized Algorithm
- Sorting Algorithm
- Graphs
- Data Structure
- Hash Table
- Spanning Tree
- Np-Completeness
Специализация Алгоритмы
Learn To Think Like A Computer Scientist. Master the fundamentals of the design and analysis of algorithms.
87 700 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация АлгоритмыСтэнфордский университетПриобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Недавно просмотрено: 74 017
Algorithms are the heart of computer science, and the subject has countless practical applications as well as intellectual depth. This specialization is an introduction to algorithms for learners with at least a little programming experience. The specialization is rigorous but emphasizes the big picture and conceptual understanding over low-level implementation and mathematical details. After completing this specialization, you will be well-positioned to ace your technical interviews and speak fluently about algorithms with other programmers and computer scientists.
About the instructor: Tim Roughgarden has been a professor in the Computer Science Department at Stanford University since 2004. He has taught and published extensively on the subject of algorithms and their applications.
Проект прикладного обучения
Learners will practice and master the fundamentals of algorithms through several types of assessments. Every week, there is a multiple choice quiz to test your understanding of the most important concepts. There are also weekly programming assignments, where you implement one of the algorithms covered in lecture in a programming language of your choosing. Each course concludes with a multiple-choice final exam.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Требуется релевантный опыт.
Ориентировочное время на прохождение: 4 месяца
Рекомендуемый темп: 4 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский, Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Немецкий, Русский, Испанский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Требуется релевантный опыт.
Ориентировочное время на прохождение: 4 месяца
Рекомендуемый темп: 4 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский, Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Немецкий, Русский, Испанский
О специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.
Специализация включает несколько курсов: 4
Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms
Оценки: 4,726
The primary topics in this part of the specialization are: asymptotic ("Big-oh") notation, sorting and searching, divide and conquer (master method, integer and matrix multiplication, closest pair), and randomized algorithms (QuickSort, contraction algorithm for min cuts).
Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures
Оценки: 1,845
The primary topics in this part of the specialization are: data structures (heaps, balanced search trees, hash tables, bloom filters), graph primitives (applications of breadth-first and depth-first search, connectivity, shortest paths), and their applications (ranging from deduplication to social network analysis).
Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming
Оценки: 1,169
The primary topics in this part of the specialization are: greedy algorithms (scheduling, minimum spanning trees, clustering, Huffman codes) and dynamic programming (knapsack, sequence alignment, optimal search trees).
Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them
Оценки: 751
The primary topics in this part of the specialization are: shortest paths (Bellman-Ford, Floyd-Warshall, Johnson), NP-completeness and what it means for the algorithm designer, and strategies for coping with computationally intractable problems (analysis of heuristics, local search).
от партнера
Стэнфордский университет
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Сколько времени занимает получение специализации?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
