Algorithm 课程可以帮助您学习排序和搜索技术、图算法和动态编程策略。您可以培养解决问题、计算思维和优化代码性能的技能。许多课程介绍了 Python 和 Java 等工具,以及 NumPy 和 TensorFlow 等库,它们支持在实际应用中实现算法,包括数据分析和人工智能项目。

Stanford University
您将获得的技能: 图论, 概率与统计, 计算逻辑, 分析, 社交网络分析, 计算思维, 理论计算机科学, Algorithm, 生物信息学, 概率, 运筹学, Networking 路由器, 伪代码, 网络分析, 数据结构
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Princeton University
您将获得的技能: Java, 面向对象编程(OOP), Java 编程, 理论计算机科学, Algorithm, 计算机编程, 性能测试, 数据结构
中级 · 课程 · 3-6 个月

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

Microsoft
您将获得的技能: Graph Theory, Data Structures, Microsoft Copilot, .NET Framework, Algorithms, Back-End Web Development, Pseudocode, C# (Programming Language), Performance Tuning, Programming Principles, Server Side, Scalability
初级 · 课程 · 1-3 个月

Princeton University
您将获得的技能: 图论, 计算思维, Java 编程, 理论计算机科学, 线性代数, 计算机编程, 密码学, Algorithm, 数据结构, Networking 路由器
中级 · 课程 · 3-6 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Theoretical Computer Science, Algorithms, Graph Theory, Data Structures, Operations Research, Public Key Cryptography Standards (PKCS), Cryptography, Programming Principles, Computational Thinking, Pseudocode, Design Strategies, Data Encryption Standard, Applied Mathematics, Computer Science, Program Development, Tree Maps, Encryption, Combinatorics, Data Science, Python Programming
攻读学位
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

Meta
您将获得的技能: 沟通, 软件可视化, 计算机科学, 技术交流, 计算机编程, 计划发展, 计算思维, 理论计算机科学, Algorithm, 伪代码, 数据结构
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Computational Thinking, Algorithms, Graph Theory, Data Structures, C++ (Programming Language), Programming Principles, Computer Programming, Theoretical Computer Science, Object Oriented Programming (OOP)
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Data Structures, Algorithms, Graph Theory, Programming Principles, Theoretical Computer Science, Computer Science, Computer Programming, Python Programming, Pandas (Python Package), Machine Learning Algorithms, Computational Thinking, C++ (Programming Language), Data Architecture, Random Forest Algorithm, Performance Tuning, Object Oriented Programming (OOP), Network Analysis, Program Development, Problem Solving, Debugging
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Princeton University
您将获得的技能: 计算机科学, 计算机结构, 计算机硬件, 计算逻辑, 理论计算机科学, Java 编程, 计算思维, 编程原则, Algorithm, 数据结构
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: JUnit, Test Driven Development (TDD), Version Control, Git (Version Control System), GitHub, Performance Tuning, Unit Testing, Data Structures, Java Programming, Development Testing, Algorithms, Program Development, Software Testing, Java, Computer Programming, Software Development, Programming Principles, Debugging, Scalability
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Data Structures, Graph Theory, Algorithms, Java, Theoretical Computer Science, Computer Programming, Object-Relational Mapping, Computational Thinking, Programming Principles, Performance Tuning
中级 · 专项课程 · 1-3 个月
在开始学习算法之前,您可能需要具备的技能和经验包括计算机基础知识、计算机科学以及算法如何通过输入和输出进行工作。 从某种意义上说,算法是计算机处理的命脉。 它们是计算机用户向计算机发出的一系列指令,目的是将一组事实或数据转化为对计算机用户有用的信息。 现代流媒体推荐系统中也使用了算法。 从数据排序到在屏幕上显示信息,掌握算法工作原理的基本知识是学习这门细致学科的重要组成部分。
最适合从事算法工作的人是计算机科学工程师、数据科学家、数学家和统计学家,他们拥有定量解决问题的技能和扎实的数学背景,并对数学充满热情。 这些专业人员可能是计算机科学专业的硕士甚至博士毕业生。 这些最适合从事算法工作的人可能还在动态编程、数据分析、数据结构以及 Python 和 Java 等编程语言方面拥有深厚的背景。
如果你了解计算机科学的基础知识以及它们与算法处理的关系,你就可能知道算法是否适合你。 这些基础知识包括了解计算机体系结构、数据结构、数学和逻辑。 在这些领域中获得的启示可能包括数组、链表、二叉树、集合论和线性方程。
您可能想学习的与算法相关的课题包括逻辑回归、神经网络、数据挖掘、自动金融交易、人工智能和量子计算。 这些可能是深度学习、数学公式和统计学等其他重要课题的基础。 了解这些知识可以帮助你理解算法与计算机之间的交集。