Algorithmic Thinking(算法思维)课程可以帮助您学习解决问题的技巧、数据分析、算法设计和复杂性分析。您可以培养逻辑推理、优化策略和分析算法效率方面的技能。许多课程都会介绍 Python 和 R 等实现算法的工具,以及分析数据 Set 和解决计算问题的框架。

Rice University
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据结构, 数据分析, 大数据, 理论计算机科学, 计算思维, 分析, 机器学习算法, Algorithm, 生物信息学
中级 · 课程 · 1-4 周

Rice University
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据结构, 图论, 数据分析, 理论计算机科学, 编程原则, 计算思维, 分析, 网络分析, 计算机编程, Algorithm, 计划发展
中级 · 课程 · 1-4 周

University of Michigan
您将获得的技能: Critical Thinking, Generative AI, AI Enablement, Decision Making, Information Management
初级 · 课程 · 1-3 个月
University of Glasgow
您将获得的技能: JSON, Html 和 Css, 数据结构, 数据可视化软件, 前端网络开发, 脚本, 应用程序部署, 网络开发, 代码审查, 原型设计, 数据分析, 应用程序开发, 编程原则, 计算思维, 软件开发, 数据处理, 无监督学习, 计算机编程, Javascript, 网络应用
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Colorado System
您将获得的技能: 描述性统计, 统计分析, 调试, 数据结构, 数据可视化软件, 理论计算机科学, 自动化, 模拟, 数据分析, 数据存储, 编程原则, 计算思维, C(编程语言), 计算机编程, 微软 Visual Studio, 数据收集, Algorithm, 计划发展, 文件输入/输出
初级 · 专项课程 · 3-6 个月


Rice University
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据结构, 博弈论, 调试, 计算机科学, 理论计算机科学, 软件设计模式, 测试案例, 编程原则, 计算思维, 数学建模, Algorithm, 计算机编程, 伪代码
中级 · 课程 · 1-4 周

Duke University
您将获得的技能: 案例研究, 口头表达, 信息架构, 批判性思维, 互动学习, 沟通, 科学方法, 研究, 分析, 样本量的确定, 相关性分析, 概率, 业务沟通, 图表设计, 抽样(统计), 逻辑推理, 写作, 说服沟通, 演绎推理
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of California San Diego
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据结构, 调试, 软件测试, 图论, 理论计算机科学, 数据存储, 开发测试, 测试案例, 编程原则, 计算思维, Java, C 和 C++, 网络分析, Algorithm, Javascript, 计划发展, 拉斯特(编程语言), 计算机编程, 生物信息学
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Imperial College London
您将获得的技能: 集思广益, 创造力, 创新, 原型设计, 分析, 构思, 系统思考, 批判性思维, 创造性思维, 生成式人工智能, 设计思维, 人工智能, 认知灵活性, 解决问题, 创造性地解决问题
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 博弈论, 深度学习, 人类发展, 理论计算机科学, 计算机视觉, 人类学习, 分析技能, 人工神经网络, 计算机图形学, 计算思维, 数学建模, 卷积神经网络, 行为经济学, 解决问题, Algorithm, 概率, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 图像分析, 心理学
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Stanford University
您将获得的技能: 数据结构, 图论, 理论计算机科学, 计算机科学, 网络模型, 分析, 社交网络分析, 编程原则, 计算思维, 网络分析, 概率, 运筹学, Algorithm, 伪代码, Networking 路由器, 计算逻辑, 生物信息学
中级 · 专项课程 · 3-6 个月
算法思维是一种解决问题的方法,包括将复杂的问题分解成可管理的部分,并制定逐步的解决方案。这种方法在计算机科学、数据分析和人工智能等各个领域都至关重要,因为它能让个人创建高效的算法,从而处理信息并自动执行任务。了解 Algorithm 思维不仅能增强逻辑推理能力,还能培养为现实世界的挑战寻找创新解决方案的创造力。
有了算法思维的基础,您可以探索各种职业道路。潜在的工作角色包括软件开发人员、数据分析师、系统分析师和机器学习工程师。这些职位通常需要很强的解析能力和设计算法解决具体问题的能力。此外,金融、医疗保健和技术等行业也越来越多地寻求能够应用算法思维改进流程和推动创新的专业人才。
有几门在线课程可以帮助你学习算法思维。著名的课程包括《算法思维(第一部分)》和《算法思维(第二部分)》。这些课程提供了一种结构化的方法来理解算法设计的原理和解决问题的技巧,因此适合初学者和希望提高技能的人。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习算法思维:
如果您想继续学习,获得 Algorithm 思维证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要学习算法思维,首先要学习涵盖算法和问题解决技巧基础知识的入门课程。参与实际练习和项目,挑战自己如何学以致用。此外,还要定期进行编码练习,参加在线编码挑战赛,以强化自己的技能。加入学习小组或在线论坛也能为您的进步提供支持和动力。
对于培训和提高员工的算法思维能力,《计算思维与初级 C 语言编程专项课程》和《计算思维与 JavaScript 专项课程》等课程尤其有益。这些课程旨在提高解决问题的技能,加深对算法概念的理解,是劳动力发展的理想选择。