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 class is designed to train students in the mathematical concepts and process of "Algorithmic Thinking", allowing them to build simpler, more efficient solutions to computational problems.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Bases de l'informatique
Offert par
Spécialisation Bases de l'informatiqueUniversité de RiceÀ propos de ce cours
12,230 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
33%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
33%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
20%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 6 sur 7 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
AlgorithmsPython ProgrammingAlgorithmic EfficiencyDynamic Programming
Résultats de carrière des étudiants
33%
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Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
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 du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
3 heures pour terminer
Module 3 - Core Materials
Sorting, searching, big-O notation, the Master Theorem
3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 147 min), 2 lectures, 1 quiz
13 vidéos
The sorting problem 11 min
A simple quadratic algorithm 10 min
Illustrating MergeSort 13 min
The recurrence for MergeSort 9 min
The Master Theorem and MergeSort efficiency 12 min
Linear vs. binary search 12 min
Efficiency of binary search 10 min
Class structure (from part 1)9 min
Coding styles and standards - PoC11 min
Testing and machine grading - PoC10 min
Plotting data - PoC14 min
Peer assessment - "We want a shrubbery!" - IIPP10 min
2 lectures
Class notes10 min
Coding notes10 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework #330 min
4 heures pour terminer
Module 3 - Project and Application
Closest pairs of points, clustering of points, comparison of clustering algorithms
4 heures pour terminer
4 lectures
4 lectures
Project #3 Description10 min
Tests and Tips for Implementing the Clustering Methods10 min
Application #3 Description10 min
Application #3 Solution10 min
2 heures pour terminer
Module 4 - Core Materials
Dynamic programming, running time of DP algorithms, local and global sequence alignment
2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 87 min)
7 vidéos
A dynamic programming algorithm 14 min
Illustrating the DP algorithm 11 min
Running time of the DP algorithm 8 min
DP vs. recursive implementation 13 min
Global pairwise sequence alignment 14 min
Local pairwise sequence alignment 8 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework 430 min
3 heures pour terminer
Module 4 - Project and Application
Computation of sequence alignments, applications to genomics and text comparison
3 heures pour terminer
1 vidéo (Total 8 min), 3 lectures, 2 quiz
1 vidéo
Class wrap-up 8 min
3 lectures
Project #4 Description10 min
Application #4 Description10 min
Application #4 Solution10 min
Avis
Meilleurs avis pour RÉFLEXION ALGORITHMIQUE (PARTIE 2)
par RL24 mars 2018
Great class...Luay's lectures and problem sets were a great continuation to what Joe and Scott started. I suppose I will get started on Course 7 shortly.
par JO28 avr. 2018
Excellent class in the series. Even if computational biology is not your thing, the assignments are really interesting, fun and informative.
par KL16 nov. 2016
This is a challenging course that teaches an invaluable problem solving approach, applicable in many domains.
par TY12 mai 2018
Great course! Definitely learned a lot from the process of doing projects
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. 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
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Is financial aid available?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
