이 강좌에 대하여

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

완료하는 데 약 38시간 필요
영어

배울 내용

  • 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

귀하가 습득할 기술

Analysis of AlgorithmsAlgorithm DesignPython ProgrammingData Structure DesignIntractability
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제공자:

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콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스

석사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스의 100% 온라인 Master of Science in Data Science 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 11시간 필요

Divide and Conquer Algorithms

완료하는 데 11시간 필요
9개 동영상 (총 231분), 10 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
2

2

완료하는 데 9시간 필요

Dynamic Programming Algorithms

완료하는 데 9시간 필요
6개 동영상 (총 131분), 6 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
3

3

완료하는 데 7시간 필요

Greedy Algorithms

완료하는 데 7시간 필요
5개 동영상 (총 114분), 4 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
4

4

완료하는 데 11시간 필요

Intractability and Supplement on Quantum Computing

완료하는 데 11시간 필요
9개 동영상 (총 288분), 5 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트

Data Science Foundations: Data Structures and Algorithms 특화 과정 정보

Data Science Foundations: Data Structures and Algorithms

자주 묻는 질문

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