Dieser zweiteilige Kurs führt in die grundlegenden mathematischen und programmiertechnischen Prinzipien ein, die einem Großteil der Informatik zugrunde liegen. Das Verständnis dieser Prinzipien ist entscheidend für die Entwicklung effizienter und gut strukturierter Lösungen für Rechenprobleme. Um praktische Erfahrungen im Umgang mit diesen Konzepten zu sammeln, werden wir die Programmiersprache Python verwenden. Das Hauptaugenmerk des Kurses liegt auf wöchentlichen Miniprojekten, die auf den mathematischen und programmiertechnischen Grundlagen aufbauen, die im Kurs vermittelt werden. Um den Unterricht unterhaltsam und fesselnd zu gestalten, werden viele der Projekte die Arbeit mit strategiebasierten Spielen beinhalten. In Teil 2 dieses Kurses wird sich der programmiertechnische Teil des Kurses auf Konzepte wie Rekursion, Assertions und Invarianten konzentrieren. Der mathematische Teil des Kurses konzentriert sich auf Suchen, Sortieren und rekursive Datenstrukturen. Nach Abschluss dieses Kurses verfügen Sie über eine solide Grundlage in den Prinzipien des Rechnens und Programmierens. Dies wird Sie auf den nächsten Kurs der Spezialisierung vorbereiten, in dem ein strukturierter Ansatz zur Entwicklung und Analyse von Algorithmen vorgestellt wird. Die Entwicklung solcher Fähigkeiten im algorithmischen Denken ist entscheidend für das Schreiben von Software in großem Maßstab und die Lösung von realen Rechenproblemen.

Grundlagen der Datenverarbeitung (Teil 2)
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Grundlagen der Datenverarbeitung (Teil 2)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Grundlagen der Datenverarbeitung“



Dozenten: Scott Rixner
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Bei enthalten
365 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Test Case
- Kategorie: Game Theory
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Theoretical Computer Science
- Kategorie: Verification And Validation
- Kategorie: Computer Programming
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Computer Science
- Kategorie: Simulations
- Kategorie: Programming Principles
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Mathematical Modeling
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python Programming
Wichtige Details

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4 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Geprüft am 7. Dez. 2017
Another fantastic course from the team at Rice University. The coursework is interesting and challenging, and I really feel I have learned a lot.
Geprüft am 12. Mai 2019
Mini-projects hard and makes you wanna think all aspects which is a good programming practice. However, I believe theoretical depth is missing.
Geprüft am 24. Feb. 2019
Great course, I hope for more of this kind of courses. Invaluable skills gained from this course. High praise to all the professors. Thank You Very Much.

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