Les informaticiens expérimentés analysent et résolvent les problèmes informatiques à un niveau d'abstraction qui dépasse celui d'un langage de programmation particulier. Ce cours en deux parties est conçu pour former les étudiants aux concepts mathématiques et au processus de "pensée algorithmique", leur permettant de construire des solutions plus simples et plus efficaces aux problèmes de calcul. Dans la deuxième partie de ce cours, nous étudierons des techniques algorithmiques avancées telles que la division et la conquête et la programmation dynamique. La partie centrale du cours consistera à implémenter plusieurs algorithmes en Python qui intègrent ces techniques, puis à utiliser ces algorithmes pour analyser deux grands ensembles de données du monde réel. L'objectif principal de ces tâches est de comprendre l'interaction entre les algorithmes et la structure des ensembles de données analysés par ces algorithmes. Une fois que les étudiants auront terminé ce cours, ils auront les compétences mathématiques et de programmation nécessaires pour analyser, concevoir et programmer des solutions à un large éventail de problèmes informatiques. Bien que ce cours utilise Python comme véhicule de choix pour pratiquer la pensée algorithmique, les concepts que vous apprendrez dans ce cours transcendent tout langage de programmation particulier.
Pensée algorithmique (partie 2)
Ce cours fait partie de Spécialisation Principes de base de l'informatique
Instructeurs : Luay Nakhleh
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Inclus avec 
(216 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Efficacité algorithmique
- Catégorie : Programmation dynamique
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2 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
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Avis des étudiants
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Révisé le 28 avr. 2018
Excellent class in the series. Even if computational biology is not your thing, the assignments are really interesting, fun and informative.
Révisé le 15 oct. 2023
It is painful to take couple of days to wait for someone \\review applications so that I can move on to next chapter!
Révisé le 16 nov. 2016
This is a challenging course that teaches an invaluable problem solving approach, applicable in many domains.
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