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Algorithm Python 在线课程

掌握 Python 算法,用于数据分析、机器学习和解决问题。学习使用 Python 实现和优化算法。

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    U

    University of California San Diego

    数据结构和算法

    您将获得的技能: C++(编程语言), 运筹学, Algorithm, 社交网络分析, 网络模型, 图论, 网络分析, 计算思维, 编程原则, 计算机编程, 调试, 计划发展, 生物信息学, 流行病学, 数据存储, 数据结构, 理论计算机科学, 开发测试, Networking 路由器, 软件测试

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1.7万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    Python 数据结构

    您将获得的技能: Python 程序设计, 文件管理, 数据操作, 编程原则, 数据结构, 虚拟环境, 开发环境, 数据处理

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    9.7万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Meta

    用 Python 编程

    您将获得的技能: Python 程序设计, 集成开发环境, 面向对象编程(OOP), 单元测试, Algorithm, 计算机编程, 测试驱动开发(TDD), 数据结构, 调试, 软件测试, Django (网络框架), 开发环境, 云托管

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1755 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费
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    P

    Princeton University

    算法,第一部分

    您将获得的技能: 面向对象编程(OOP), Java, Algorithm, Java 编程, 计算机编程, 数据结构, 理论计算机科学, 性能测试

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 面向对象编程(OOP), 应用编程接口 (API), Pandas(Python 软件包), 编程原则, 数据导入/导出, 计算机编程, JSON, 自动化, 网页抓取, 数据结构, 还原式 API, 数据处理, 数据分析, Jupyter, 脚本, NumPy

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Python: Implement & Evaluate Random Forests for ML

    您将获得的技能: Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Applied Machine Learning, Data Processing, Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Predictive Modeling, Performance Testing, Data Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Algorithm Design: Mastering Computational Problem Solving

    您将获得的技能: Computer Science, Machine Learning Algorithms, Solution Design, Problem Solving, Mathematical Theory & Analysis, Scalability

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Applied Python: Web Dev, Machine Learning & Cryptography

    您将获得的技能: Cryptography, Exploratory Data Analysis, Event-Driven Programming, Encryption, Server Side, Web Development, Regression Analysis, Apache, Web Services, Machine Learning Algorithms, Public Key Cryptography Standards (PKCS), Web Scraping, Natural Language Processing, Web Applications, Key Management, Python Programming, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Back-End Web Development, Applied Machine Learning

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    9 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Mastering Machine Learning Algorithms using Python

    您将获得的技能: Data Science, Unsupervised Learning, Exploratory Data Analysis, Probability & Statistics, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Data Analysis, Python Programming, Random Forest Algorithm, Dimensionality Reduction, Predictive Modeling, NumPy, Regression Analysis, Statistical Analysis, Data Processing, Deep Learning, Pandas (Python Package), Data Visualization, Data Manipulation

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    Algorithm

    您将获得的技能: Algorithm, 运筹学, 社交网络分析, 网络分析, 计算逻辑, 计算思维, 数据结构, 生物信息学, 理论计算机科学, 概率, 分析, 图论, Networking 路由器, 伪代码

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    5962 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Python Mastery: Core Concepts, Data Structures & OOP

    您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), Object Oriented Design, Python Programming, Programming Principles, Data Dictionary, File Systems, Data Structures, Debugging, Computational Logic, Command-Line Interface, Data Cleansing, Software Design Patterns, Functional Design, Scripting, Operating Systems, Development Environment, Computational Thinking, Data Manipulation, User Interface (UI), Algorithms

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Algorithm Alchemy: Unlocking the Secrets of Machine Learning

    您将获得的技能:

    中级 · 课程 · 1-4 周

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算法设计
绩效管理
系统工程
计算
A/B 测试
并行编程
优化
高性能计算
1234…230

总之,以下是 10 最受欢迎的 algorithm python 课程

  • 数据结构和算法: University of California San Diego
  • Python 数据结构: University of Michigan
  • 用 Python 编程: Meta
  • 算法,第一部分: Princeton University
  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • Python: Implement & Evaluate Random Forests for ML: EDUCBA
  • Algorithm Design: Mastering Computational Problem Solving: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • Applied Python: Web Dev, Machine Learning & Cryptography: EDUCBA
  • Mastering Machine Learning Algorithms using Python: Packt
  • Algorithm: Stanford University

您可以在 Algorithms 中学到的技能

图形 (22)
数学优化 (21)
计算机程序 (20)
数据数据结构 (19)
解决问题 (19)
代数 (12)
计算机视觉 (10)
离散数学 (10)
图论 (10)
图像处理 (10)
线性代数 (10)
强化学习 (10)

关于 Algorithm Python 的常见问题

Python 算法是指使用 Python 编程语言开发和实现算法的概念。 在 Python 中,算法是一组逐步说明或规则,概述了如何解决问题,通常使用特定的操作序列。 Python 提供了大量内置函数和数据结构,使设计和高效执行算法变得更加容易。 此外,Python 的可读性和简洁性使其成为初学者和经验丰富的程序员学习和实现各种算法的首选。 ‎

要想在 Python 算法方面取得优异成绩,您应该重点掌握以下技能:

  1. 编程基础:扎实掌握变量、循环、条件和函数等编程概念至关重要。 了解如何编写结构良好的代码对于有效实施算法至关重要。

  2. 熟练掌握 Python 语言:熟悉 Python 编程语言、语法、数据类型和内置函数。 Python 提供了丰富的库和功能,在算法编程中特别有用。

  3. 数据结构:深入了解各种数据结构,如列表、元组、字典、集合和数组。 了解如何组织和高效访问数据对于实施算法至关重要。

  4. 时间和空间复杂性分析:学习通过分析时间和空间复杂性来评估算法效率的方法。 这将帮助您了解不同算法之间的权衡,并为特定问题选择最合适的算法。

  5. 算法问题解决:练习使用 Python 解决算法问题。 通过学习排序、搜索、递归、动态编程和贪婪算法等各种算法技巧,提高你解决问题的能力。

  6. 算法设计:了解不同的算法设计策略,如分而治之、反向追踪和动态编程。 了解了这些技术,您就能为各种问题设计出高效的算法。

  7. 计算思维:培养一种解决问题的思维方式,将复杂的问题分解成较小的、可处理的部分。 使用抽象、模式识别和分解将帮助你设计出更好的算法。

  8. 实践与实施:掌握算法编程的关键在于实践。 在 LeetCode、HackerRank 或 Project Euler 等平台上解决各种算法问题。 自行实施算法将加强你对算法的理解,并提高你的编码技能。

请记住,学习算法是一个循序渐进的过程,需要耐心和毅力。 从较简单的问题开始,逐步过渡到较复杂的问题。 随着练习的增加,你将会更加适应算法思维和 Python 编程。 ‎

掌握了 Python 算法技能,你就可以从事各种需要算法和 Python 编程专业知识的工作。 一些潜在的工作机会包括

  1. 软件工程师/开发人员:Python 广泛用于开发软件应用程序,熟练掌握算法对于设计高效、优化的代码至关重要。

  2. 数据科学家:Python 是数据科学中使用的主要语言之一,熟练掌握算法有助于解决复杂的数据问题、建立预测模型和进行统计分析。

  3. 机器学习工程师:Python 算法技能对于实施各种机器学习算法和开发模式识别、聚类和分类等任务的模型至关重要。

  4. 后端开发人员:熟练掌握算法和 Python,可为网络应用程序或软件项目开发稳健高效的后端系统。

  5. 研究科学家:凭借强大的算法技能,您可以从事研究型工作,分析数据、解决复杂问题并开发新算法,以应对特定的研究挑战。

  6. 技术顾问:公司通常会寻求拥有算法和 Python 专业知识的技术顾问,为客户开发高效流程、算法和解决方案提供指导。

  7. 数据分析师:Python 与算法知识相结合,能让你有效地分析和解释数据,为企业或组织提供有价值的见解。

  8. 人工智能工程师:Python 算法技能在开发人工智能系统(包括自然语言处理、计算机视觉和神经网络)方面极具价值。

请记住,这些只是几个例子,算法 Python 技能可应用于金融、医疗保健、电子商务等多个领域,从而进一步拓展您的职业机会。 ‎

逻辑思维能力强、善于解决问题、对计算机科学和编程有浓厚兴趣的人最适合学习算法 Python。 此外,注重细节、有耐心、喜欢处理数据和数字的人也可能会发现学习算法 Python 非常适合他们。 ‎

以下是一些与算法 Python 相关的学习主题:

  1. 算法简介:本主题全面介绍算法、算法分析和算法设计。 它将帮助你理解算法的基本概念和原理。

  2. 数据结构:学习不同的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树和图。 了解这些结构对于设计和实施高效算法至关重要。

  3. 算法问题解决:学习高效解决算法问题的各种技术和策略。 这包括了解分而治之、动态编程和贪婪算法等解决问题的范例。

  4. 排序和搜索算法:深入学习排序和搜索算法,如冒泡排序、选择排序、插入排序、合并排序、快速排序、线性搜索、二进制搜索等。 这些算法对于高效组织和搜索数据至关重要。

  5. 图算法:探索图形遍历算法、最短路径问题、生成树算法、拓扑排序等。 了解图算法对于解决涉及网络和关系的复杂问题至关重要。

  6. 计算复杂性:掌握算法复杂性的相关知识,了解如何通过时间和空间复杂性分析算法的效率。 这一主题对于为特定问题选择最合适的算法至关重要。

  7. 动态编程:学习动态程序设计,这是一种通过将问题分解为更小的重叠子问题来解决优化问题的技术。 这种方法被广泛用于高效解决各种算法问题。

  8. Python 算法库:熟悉 NumPy、Pandas 和 matplotlib 等 Python 库,它们为实现和分析算法提供了重要工具。 这些库可以增强你的算法能力。

请记住,这份列表并不详尽,但涵盖了与算法 Python 相关的一些基本主题。 探索这些主题将为使用 Python 进行算法设计和分析打下坚实的基础。 ‎

在线算法 Python 课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的算法 Python 是指使用 Python 编程语言来开发和实现算法的概念。 在 Python 中,算法是一组逐步说明或规则,概述了如何解决问题,通常使用特定的操作序列。 Python 提供了大量内置函数和数据结构,使设计和高效执行算法变得更加容易。 此外,Python 的可读性和简洁性使其成为初学者和经验丰富的程序员学习和实现各种算法的首选。 技能从顶尖大学和行业领导者提供的各种算法 Python 课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的 Python 算法课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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