Experienced Computer Scientists analyze and solve computational problems at a level of abstraction that is beyond that of any particular programming language. This two-part course builds on the principles that you learned in our Principles of Computing course and is designed to train students in the mathematical concepts and process of "Algorithmic Thinking", allowing them to build simpler, more efficient solutions to real-world computational problems.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Bases de l'informatique
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Offert par
Spécialisation Bases de l'informatiqueUniversité de RiceÀ propos de ce cours
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 5 sur 7 dans le
Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Grec, Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol, Télougou
Compétences que vous acquerrez
- Graph Theory
- Algorithms
- Python Programming
- Graph Algorithms
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Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Grec, Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol, Télougou
Offert par
Université de Rice
Rice University is consistently ranked among the top 20 universities in the U.S. and the top 100 in the world. Rice has highly respected schools of Architecture, Business, Continuing Studies, Engineering, Humanities, Music, Natural Sciences and Social Sciences and is home to the Baker Institute for Public Policy.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
Module 1 - Core Materials
What is Algorithmic Thinking?, class structure, graphs, brute-force algorithms
4 heures pour terminer
15 vidéos (Total 180 min), 2 lectures, 1 quiz
4 heures pour terminer
Modules 1 - Project and Application
Graph representations, plotting, analysis of citation graphs
4 heures pour terminer
3 lectures
2 heures pour terminer
Module 2 - Core Materials
Asymptotic analysis, "big O" notation, pseudocode, breadth-first search
2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 109 min)
3 heures pour terminer
Module 2 - Project and Application
Connected components, graph resilience, and analysis of computer networks
3 heures pour terminer
3 lectures
Avis
Meilleurs avis pour ALGORITHMIC THINKING (PART 1)
par RQ29 mai 2016
The content is great. I enjoyed learning about graph theory. The new platform is pretty frustrating, though. The discussion boards are not as vibrant as they were before the paywall.
par OT28 sept. 2018
very educational. I've learnt not only about graph theory but also how to use matplotlib and timeit libraries. The assignments were quite challengeable but rewarding.
par MR16 sept. 2019
The class is very useful, I already see the improvement in the codes that I write. And the assignments are very well-designed and truly helpful.
par MN7 mars 2018
This is where computer science truly starts, without the excessive preliminary math that usually scares most people away. Great course!
À propos du Spécialisation Bases de l'informatique
This Specialization covers much of the material that first-year Computer Science students take at Rice University, brought to you by the world-class Faculty who teach our master's and PhD programs. Students learn sophisticated programming skills in Python from the ground up and apply these skills in building more than 20 fun projects. The Specialization concludes with a Capstone exam that allows the students to demonstrate the range of knowledge that they have acquired in the Specialization.
Foire Aux Questions
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