À propos de ce cours

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Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Niveau avancé

Completion of previous courses. Calculus, probability theory: distributions, expectations and moments. Some programming experience with Python.

Approx. 38 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Describe basic algorithm design techniques

  • Create divide and conquer, dynamic programming, and greedy algorithms

  • Understand intractable problems, P vs NP and the use of integer programming solvers to tackle some of these problems

Compétences que vous acquerrez

  • Analysis of Algorithms
  • Algorithm Design
  • Python Programming
  • Data Structure Design
  • Intractability
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Université du Colorado à Boulder

Commencez à travailler pour obtenir votre master

Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Data Science de Université du Colorado à Boulder. Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

11 heures pour terminer

Divide and Conquer Algorithms

11 heures pour terminer
9 vidéos (Total 231 min), 10 lectures, 6 quiz
Semaine
2

Semaine 2

9 heures pour terminer

Dynamic Programming Algorithms

9 heures pour terminer
6 vidéos (Total 131 min), 6 lectures, 6 quiz
Semaine
3

Semaine 3

7 heures pour terminer

Greedy Algorithms

7 heures pour terminer
5 vidéos (Total 114 min), 4 lectures, 4 quiz
Semaine
4

Semaine 4

11 heures pour terminer

Intractability and Supplement on Quantum Computing

11 heures pour terminer
9 vidéos (Total 288 min), 5 lectures, 5 quiz

Avis

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Data Science Foundations: Data Structures and Algorithms

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