4.7
étoiles
1,219 évaluations

87 %

Susan Davidson

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Offert par

Associé au diplôme Master of Computer and Information Technology
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Computational Thinking for Problem Solving

Université de Pennsylvanie

À propos de ce cours

182 854 consultations récentes

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.   
In this course, you will learn about the pillars of computational thinking, how computer scientists develop and analyze algorithms, and how solutions can be realized on a computer using the Python programming language.  By the end of the course, you will be able to develop an algorithm and express it to the computer by writing a simple Python program. 

This course will introduce you to people from diverse professions who use computational thinking to solve problems. You will engage with a unique community of analytical thinkers and be encouraged to consider how you can make a positive social impact through computational thinking.

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Compétences que vous acquerrez

Simple Algorithm
Python Programming
Problem Solving
Computation

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,83/5 (366 évaluations)

Susan Davidson

Weiss Professor

Computer & Information Science

88 744 étudiants

4 cours

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Université de Pennsylvanie

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Ce cours est lié au diplôme Master of Computer and Information Technology intégralement en ligne de Université de Pennsylvanie. Il vous donnera un aperçu des sujets, des contenus et des enseignants afin que vous puissiez décider si le programme intégralement en ligne vous convient.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu87%(5,319 évaluations)

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

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 heures pour terminer

6 vidéos (Total 44 min)

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

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 heures pour terminer

7 vidéos (Total 69 min)

7 vidéos

2.1 Finding the Largest Value8 min

2.2 Linear Search5 min

2.3 Algorithmic Complexity8 min

2.4 Binary Search11 min

2.5 Brute Force Algorithms13 min

2.6 Greedy Algorithms9 min

2.7 Case Studies12 min

6 exercices pour s'entraîner

2.1 Finding the Largest Value10 min

2.2 Linear Search10 min

2.3 Algorithmic Complexity10 min

2.4 Binary Search10 min

2.5 Brute Force Algorithms15 min

2.6 Greedy Algorithms10 min

Semaine

Semaine 3

4 heures pour terminer

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 heures pour terminer

6 vidéos (Total 46 min)

6 vidéos

3.1 A History of the Computer7 min

3.2 Intro to the von Neumann Architecture8 min

3.3 von Neumann Architecture Data6 min

3.4 von Neumann Architecture Control Flow5 min

3.5 Expressing Algorithms in Pseudocode8 min

3.6 Case Studies10 min

5 exercices pour s'entraîner

3.1 A History of the Computer10 min

3.2 Intro to the von Neumann Architecture10 min

3.3 von Neumann Architecture Data10 min

3.4 von Neumann Architecture Control Flow10 min

3.5 Expressing Algorithms in Pseudocode10 min

Semaine

Semaine 4

7 heures pour terminer

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 heures pour terminer

9 vidéos (Total 91 min), 12 lectures, 12 quiz

9 vidéos

4.1 Introduction to Python6 min

4.2 Variables13 min

4.3 Conditional Statements8 min

4.4 Lists7 min

4.5 Iteration14 min

4.6 Functions10 min

4.7 Classes and Objects9 min

4.8 Case Studies11 min

4.9 Course Conclusion8 min

12 lectures

Programming on the Coursera Platform10 min

Python Playground

Variables Programming Activity20 min

Solution to Variables Programming Activity10 min

Conditionals Programming Activity20 min

Solution to Conditionals Programming Activity10 min

Solution to Lists Programming Assignment5 min

Solution to Loops Programming Assignment10 min

Solution to Functions Programming Assignment10 min

Solution to Challenge Programming Assignment10 min

Solution to Classes and Objects Programming Assignment10 min

Solution to Project Part 410 min

12 exercices pour s'entraîner

4.2 Variables10 min

4.3 Conditional Statements5 min

4.4 Lists10 min

Lists Programming Assignment15 min

4.5 Iteration10 min

Loops Programming Assignment30 min

4.6 Functions10 min

Functions Programming Assignment20 min

(Optional) Challenge Programming Assignment20 min

4.7 Classes and Objects10 min

Classes and Objects Programming Assignment20 min

Project Part 4: Implementing the Solution in Python25 min

Avis

4.7

416 avis

5 stars
80,55 %
4 stars
12,71 %
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3,28 %
2 stars
1,23 %
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2,21 %

Meilleurs avis pour COMPUTATIONAL THINKING FOR PROBLEM SOLVING

par EN18 août 2019

The autograder can be somewhat of a pain and some of the solutions in the peer-review sections aren't the most efficient. Otherwise it helped teach the building blocks of coding.

par BM14 févr. 2019

Thoroughly enjoyed the course. If you are new to computer science or need a refresher of the basic concepts you learned in high school / college, this is the perfect course

par QT3 mars 2019

The course is generally good. However, the assignment content and the lecture are not really getting along, especially the Python part. I suggest more "bridging" materials.

par AW3 févr. 2019

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.

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Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.
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/

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