Нашли специализацию от Стенфордского университета, где вас научат думать как программист и помогут освоить основы проектирования и анализа алгоритмов. Рассказываем подробности.
Нашли специализацию от Стенфордского университета, где вас научат думать как программист и помогут освоить основы проектирования и анализа алгоритмов. Рассказываем подробности.
Знание алгоритмов — особая часть профессиональной подготовки любого программиста, потому что именно алгоритмы лежат в основе всех компьютерных процессов. Это фундамент, без которого невозможно стать профессионалом кода.
Знание алгоритмов укрепляет аналитические способности, помогает предвидеть возможные проблемы на ранних этапах разработки. Доказано, что программисты, которые хорошо разбираются в алгоритмах, гораздо легче обучается новым технологиям и быстрее адаптируются к изменяющимся требованиям IT-индустрии. В процессе собеседований часто оцениваются именно знания алгоритмов, поскольку они отражают уровень квалификации кандидата.
В этой подборке есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Эта специализация — введение в алгоритмы для тех, кто имеет хотя бы небольшой опыт программирования. Акцент программы сделан на общую картину и концептуальное понимание алгоритмов, а не на низкоуровневую реализацию кода и математические детали.
Преподаватель — Тим Рафгарден — профессор факультета компьютерных наук Стэнфордского университета с 2004 года.
Специализация включает еженедельные задания по программированию, в которых вы попробует реализовать на практике один из алгоритмов, рассмотренных на лекции. Каждый курс завершается итоговым экзаменом.
После завершения обучения вы будете в состоянии пройти техническое собеседование и свободно говорить об алгоритмах с другими программистами.
Основными темами этой части специализации являются: асимптотическая («Big-oh») нотация, сортировка и поиск, «разделяй и властвуй» (метод мастера, целочисленное и матричное умножение, ближайшая пара) и рандомизированные алгоритмы (QuickSort, алгоритм сужения для min cuts).
Основными темами этой части специализации являются: структуры данных (кучи, сбалансированные деревья поиска, хэш-таблицы, фильтры bloom), примитивы графов (приложения поиска в ширину и глубину, связность, кратчайшие пути) и их приложения (от дедупликации до анализа социальных сетей).
Основными темами этой части специализации являются: жадные алгоритмы (составление расписаний, минимальные охватывающие деревья, кластеризация, коды Хаффмана) и динамическое программирование (ранцы, выравнивание последовательностей, оптимальные деревья поиска).
Основными темами этой части специализации являются: кратчайшие пути (Беллмана-Форда, Флойда-Уоршалла, Джонсона), NP-полнота и то, что она означает для разработчика алгоритмов, а также стратегии решения трудноразрешимых задач (анализ эвристик, локальный поиск).
Длительность: 2 месяца (при загруженности 10 часов в неделю).
Рейтинг: 4.8 из 5.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera еще выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц вы можете одновременно проходить неограниченное число учебных программ из более чем 7 тыс. Это отличный вариант, если готовы посвятить учебе много времени.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.