Diese Specializations deckt einen Großteil des Stoffes ab, den Informatikstudenten im ersten Jahr an der Rice University belegen, und wird von der Weltklasse-Fakultät angeboten, die unsere Master- und PhD-Programme unterrichtet. Die Studenten erlernen anspruchsvolle Programmierkenntnisse in Python von Grund auf und wenden diese Fähigkeiten bei der Erstellung von mehr als 20 unterhaltsamen Projekten an. Die Specialization schließt mit einer Capstone-Prüfung ab, in der die Studenten ihr im Rahmen der Specialization erworbenes Wissen unter Beweis stellen können.

Spezialisierung „Grundlagen der Datenverarbeitung“

Spezialisierung „Grundlagen der Datenverarbeitung“
Bereiten Sie sich auf fortgeschrittene Informatikkurse vor. Lernen Sie zu programmieren und zu denken wie ein Informatiker



Dozenten: Luay Nakhleh
65.747 bereits angemeldet
Bei enthalten
aus 4,087 Bewertungen von Kursen in diesem Programm
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenstrukturen
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit
- Kategorie: Theoretische Informatik
- Kategorie: Kombinatorik
- Kategorie: Bioinformatik
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: Grundsätze der Programmierung
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Anwendungsentwicklung
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Ereignisgesteuerte Programmierung
- Kategorie: Interaktives Design
- Kategorie: Benutzeroberfläche (UI)
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Programm-Entwicklung
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)
- Kategorie: Computergestütztes Denken
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Rice University.

Spezialisierung - 7 Kursreihen
Diese Specializations deckt einen Großteil des Stoffes ab, den Informatikstudenten im ersten Jahr an der Rice University belegen, und wird von der Weltklasse-Fakultät angeboten, die unsere Master- und PhD-Programme unterrichtet. Die Studenten erlernen anspruchsvolle Programmierkenntnisse in Python von Grund auf und wenden diese Fähigkeiten bei der Erstellung von mehr als 20 unterhaltsamen Projekten an. Die Specialization schließt mit einer Capstone-Prüfung ab, in der die Studenten ihr im Rahmen der Specialization erworbenes Wissen unter Beweis stellen können.
Eine Einführung in die interaktive Programmierung in Python (Teil 1)
Was Sie lernen werden
Dieser zweiteilige Kurs soll Studenten mit wenig oder gar keinem Computerhintergrund helfen, die Grundlagen der Erstellung einfacher interaktiver Anwendungen zu erlernen. Unsere Sprache der Wahl, Python, ist eine leicht zu erlernende Hochsprache, die in vielen der auf Coursera angebotenen Computerkurse verwendet wird. Um das Erlernen von Python zu erleichtern, haben wir eine neue browserbasierte Programmierumgebung entwickelt, die die Entwicklung interaktiver Anwendungen in Python vereinfacht. Diese Anwendungen bestehen aus Fenstern, deren Inhalt grafisch dargestellt wird und die auf Schaltflächen, die Tastatur und die Maus reagieren. In Teil 1 dieses Kurses werden wir die grundlegenden Elemente der Programmierung (wie Ausdrücke, Konditionale und Funktionen) einführen und diese Elemente dann verwenden, um einfache interaktive Anwendungen wie eine digitale Stoppuhr zu erstellen. Teil 1 dieses Kurses gipfelt in der Erstellung einer Version des klassischen Arcade-Spiels "Pong".
Kompetenzen, die Sie erwerben
Eine Einführung in die interaktive Programmierung in Python (Teil 2)
Was Sie lernen werden
Dieser zweiteilige Kurs soll Studenten mit wenig oder gar keinem Computerhintergrund helfen, die Grundlagen der Erstellung einfacher interaktiver Anwendungen zu erlernen. Unsere Sprache der Wahl, Python, ist eine leicht zu erlernende Hochsprache, die in vielen der auf Coursera angebotenen Computerkurse verwendet wird. Um das Erlernen von Python zu erleichtern, haben wir eine neue browserbasierte Programmierumgebung entwickelt, die die Entwicklung interaktiver Anwendungen in Python vereinfacht. Diese Anwendungen bestehen aus Fenstern, deren Inhalt grafisch dargestellt wird und die auf Schaltflächen, die Tastatur und die Maus reagieren. In Teil 2 dieses Kurses werden wir weitere Elemente der Programmierung (wie Listen, Wörterbücher und Schleifen) einführen und diese Elemente dann zur Erstellung von Spielen wie Blackjack verwenden. Teil 1 dieses Kurses gipfelt in der Erstellung einer Version des klassischen Arcade-Spiels "Asteroids". Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, kleine, aber interessante Python-Programme zu schreiben. Der nächste Kurs dieser Spezialisierung wird Ihnen einen prinzipielleren Ansatz für das Schreiben von Programmen und das Lösen von Berechnungsproblemen vermitteln, der es Ihnen ermöglicht, größere und komplexere Programme zu schreiben.
Kompetenzen, die Sie erwerben

Grundlagen der Datenverarbeitung (Teil 1)
Was Sie lernen werden
Dieser zweiteilige Kurs baut auf den Programmierkenntnissen auf, die Sie in unserem Kurs Einführung in die interaktive Programmierung in Python gelernt haben. Wir werden diese Kenntnisse um wichtige Programmierpraktiken und wichtige mathematische Problemlösungsfähigkeiten erweitern. Diese Fähigkeiten bilden die Grundlage für das Lösen größerer rechnerischer Probleme und die Programmierung. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf der Programmierung wöchentlicher Miniprojekte in Python, die auf den mathematischen und programmiertechnischen Grundlagen aufbauen, die im Kurs vermittelt werden. Damit der Kurs Spaß macht und fesselt, werden viele der Projekte die Arbeit mit strategiebasierten Spielen beinhalten. In Teil 1 dieses Kurses wird sich der Programmieraspekt des Kurses auf Codierungsstandards und Tests konzentrieren. Der mathematische Teil des Kurses konzentriert sich auf Wahrscheinlichkeit, Kombinatorik und Zählen mit Blick auf praktische Anwendungen dieser Konzepte in der Informatik.
Kompetenzen, die Sie erwerben

Grundlagen der Datenverarbeitung (Teil 2)
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben

Algorithmisches Denken (Teil 1)
Was Sie lernen werden
Erfahrene Informatiker analysieren und lösen rechnerische Probleme auf einer Abstraktionsebene, die über die einer bestimmten Programmiersprache hinausgeht. Dieser zweiteilige Kurs baut auf den Prinzipien auf, die Sie in unserem Kurs Principles of Computing gelernt haben, und soll die Studenten in den mathematischen Konzepten und dem Prozess des "Algorithmischen Denkens" schulen, so dass sie einfachere, effizientere Lösungen für reale Rechenprobleme entwickeln können. In Teil 1 dieses Kurses werden wir den Begriff der algorithmischen Effizienz untersuchen und seine Anwendung auf verschiedene Probleme aus der Graphentheorie betrachten. Im zentralen Teil des Kurses werden die Studenten mehrere wichtige Graphenalgorithmen in Python implementieren und diese Algorithmen dann zur Analyse von zwei großen realen Datensätzen verwenden. Das Hauptaugenmerk bei diesen Aufgaben liegt auf dem Verständnis der Interaktion zwischen den Algorithmen und der Struktur der Datensätze, die von diesen Algorithmen analysiert werden. Empfohlener Hintergrund - Die Teilnehmer sollten mit dem Schreiben von Programmen mittlerer Größe (300+ Zeilen) in Python vertraut sein und ein grundlegendes Verständnis von Suchen, Sortieren und Rekursion haben. Die Teilnehmer sollten außerdem über solide Mathematikkenntnisse verfügen, die Algebra, Vorkalkül und eine Vertrautheit mit den in "Principles of Computing" behandelten mathematischen Konzepten umfassen.
Kompetenzen, die Sie erwerben

Algorithmisches Denken (Teil 2)
Was Sie lernen werden
Erfahrene Informatiker analysieren und lösen rechnerische Probleme auf einer Abstraktionsebene, die über die einer bestimmten Programmiersprache hinausgeht. Dieser zweiteilige Kurs soll die Studenten in den mathematischen Konzepten und dem Prozess des "Algorithmischen Denkens" schulen, damit sie einfachere und effizientere Lösungen für Rechenprobleme entwickeln können. In Teil 2 dieses Kurses werden wir fortgeschrittene algorithmische Techniken wie Divide-and-Conquer und dynamische Programmierung studieren. Der zentrale Teil des Kurses besteht darin, dass die Studenten mehrere Algorithmen in Python implementieren, die diese Techniken beinhalten, und diese Algorithmen dann zur Analyse von zwei großen realen Datensätzen verwenden. Das Hauptaugenmerk dieser Aufgaben liegt auf dem Verständnis der Interaktion zwischen den Algorithmen und der Struktur der Datensätze, die von diesen Algorithmen analysiert werden. Nach Abschluss dieses Kurses verfügen die Studenten sowohl über die mathematischen als auch die programmiertechnischen Fähigkeiten, um Lösungen für ein breites Spektrum von Rechenproblemen zu analysieren, zu entwerfen und zu programmieren. In diesem Kurs wird zwar Python als Mittel der Wahl verwendet, um Algorithmic Thinking zu üben, aber die Konzepte, die Sie in diesem Kurs lernen werden, gehen über eine bestimmte Programmiersprache hinaus.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Die Grundlagen der Datenverarbeitung Capstone Prüfung
Was Sie lernen werden
Während die meisten Specializations auf Coursera mit einem projektbasierten Kurs abschließen, haben die Studenten der Specialization "Fundamentals of Computing" mehr als 20+ Projekte während der ersten sechs Kurse der Specialization abgeschlossen. Da ein Großteil des Materials in diesen Kursen von Sitzung zu Sitzung wiederverwendet wird, ist es unser Ziel, in diesem Capstone-Kurs einen Abschluss der Spezialisierung zu bieten, der jedem Studenten die Möglichkeit gibt, seine individuelle Beherrschung des Materials in der Spezialisierung zu demonstrieren. Mit diesem Ziel vor Augen wird der Schwerpunkt in diesem Capstone-Kurs auf einer Prüfung liegen, deren Fragen regelmäßig aktualisiert werden. Dieser Ansatz soll sicherstellen, dass jeder Student die Prüfungsaufgaben selbständig und ohne fremde Hilfe löst. Wir gehen davon aus, dass die Prüfung für Studenten, die ihre eigene Arbeit gemacht haben, nicht besonders schwer sein wird. Studenten, die sich in früheren Kursen zu sehr auf fremde Hilfe verlassen haben, könnten es jedoch schwer haben. Wir glauben, dass dieser Ansatz den Wert des Zertifikats für diese Spezialisierung erhöhen wird.
Kompetenzen, die Sie erwerben
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Häufig gestellte Fragen
Die Specializations sind so konzipiert, dass sie in 6-9 Monaten abgeschlossen werden können.
Mathematische Kenntnisse der Oberstufe sind erforderlich. Es sind keine vorherigen Programmierkenntnisse erforderlich.
Wir empfehlen den Studenten dringend, die Kurse der Specializations in der angegebenen Reihenfolge zu belegen. Jeder Kurs baut auf den vorherigen Kursen auf.
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