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探索有关编程、Algorithm 和系统设计的计算机科学课程。为从事软件工程和 Data Analysis 工作做好准备。

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    U

    University of London

    计算机科学与编程入门

    您将获得的技能: Javascript, 网页设计与开发, 计算机编程, 算术, 计算机科学, 问题管理, 计划发展, Network Security, 网络安全, 计算机系统, 计算机扫盲, 计算机图形学, 计算思维, 计算机网络, 调试, 测量系统, 解决问题, 网络应用, 普通数学, 开发环境

    攻读学位

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    1505 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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

    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

  • 状态:免费
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    P

    Princeton University

    计算机科学有目的的编程

    您将获得的技能: Algorithm, 面向对象编程(OOP), Java 编程, Java, 计算机编程, 计算机科学, 数据结构, 计算思维, 编程原则, 调试, 动画, 性能调整

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1310 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California San Diego

    计算机科学离散数学入门

    您将获得的技能: Algorithm, 公钥加密标准(PKCS), 算术, 演绎推理, 数据结构, 理论计算机科学, Encryption, 图论, 计算逻辑, 密码学, Python 程序设计, 概率分布, 计算思维, 关键管理, 组合学, 概率, 密码协议, 网络分析, 贝叶斯统计, 逻辑推理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3660 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    R

    Rice University

    计算机基础

    您将获得的技能: Algorithm, 面向对象编程(OOP), 数据分析, 计算机编程, 计算机科学, 用户界面(UI), 理论计算机科学, 图论, 应用程序开发, 数据结构, 计划发展, 计算思维, 生物信息学, Python 程序设计, 概率, 大数据, 组合学, 互动设计, 事件驱动编程, 编程原则

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    4079 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    加速计算机科学基础

    您将获得的技能: Algorithm, 面向对象编程(OOP), 计算机编程, 数据结构, 面向对象设计, 工程软件, 理论计算机科学, 计划发展, 图论, 数据存储, 调试, C++(编程语言), 数据库系统, 数据存储技术, 非结构化数据, Networking 路由器, 数据库理论, 开发环境

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3487 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费
    免费
    P

    Princeton University

    计算机科学 算法、理论和机器

    您将获得的技能: Algorithm, Java 编程, 计算机科学, 理论计算机科学, 数据结构, 计算思维, 计算逻辑, 计算机硬件, 编程原则, 计算机结构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    730 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: 仪表板, SQL, 数据清理, 数据整理, 同行评审, 数据分析, 探索性数据分析, 数据可视化软件, 无监督学习, 监督学习, 数据转换, 交互式数据可视化, 数据导入/导出, 专业网络, 数据扫盲, 生成式人工智能, Plotly, Jupyter, 数据可视化, 功能工程

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of London

    计算机科学数学

    您将获得的技能: 算术, 代数, 普通数学, 计算机图形学, 测量系统, 密码学, 计算思维

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    255 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Toronto

    学习编程:基础知识

    您将获得的技能: 计算机编程, 集成开发环境, 计划发展, 文件管理, Python 程序设计, 调试, 数据结构, 软件文档, 编程原则

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    6716 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    解决问题的计算思维

    您将获得的技能: Algorithm, 计算机编程, 计算机科学, 数据结构, Python 程序设计, 计算机系统, 调试, 分析技能, 解决问题, 伪代码, 计算机硬件, 计算思维

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1427 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    编程基础知识

    您将获得的技能: Algorithm, 计算机编程, C(编程语言), 解决问题, 编程原则

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    6928 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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理论计算机科学
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计算科学
初级计算机科学
信息科学
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总之,以下是 10 最受欢迎的 computer science 课程

  • 计算机科学与编程入门: University of London
  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • 计算机科学有目的的编程: Princeton University
  • 计算机科学离散数学入门: University of California San Diego
  • 计算机基础: Rice University
  • 加速计算机科学基础: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 计算机科学 算法、理论和机器: Princeton University
  • IBM 数据科学: IBM
  • 计算机科学数学: University of London
  • 学习编程:基础知识: University of Toronto

关于 Computer Science 的常见问题

在开始学习计算机科学之前,您需要从根本上了解计算机的工作原理、软件的创建过程以及网络如何传输数据和信息。 如果有软件开发、项目管理和软件工程方面的工作经验,以及学习过 Java、SQL、Python 和 JavaScript 等编程语言,将大有裨益。 但是,这些并不是开始学习计算机科学的必要条件。 学习与计算机有关的新领域可以帮助你积累学习计算机科学所需的知识。 ‎

最适合从事计算机科学相关工作的人通常是计算机科学专业的毕业生,他们的职业生涯始于软件开发、网络基础设施或局域网/广域网工作。 计算机科学领域的工作种类繁多,适合善于分析的人从事,这些人善于编码、思考过程和使用软件工具管理项目。 在这一领域取得成功的人往往是那些紧跟现代工作方法的人。 ‎

学习计算机科学的人感兴趣的一些最新相关主题可能包括算法、操作系统、计算复杂性、计算机设计、信息论、编程语言、系统和架构、软件开发和测试以及网络应用和数据库。 了解更多这些主题中的任何一个,都能让你对计算机科学原理有新的认识。 ‎

如今,几乎任何一家公司都在招聘计算机科学背景的人才。 技术已经深入到许多行业,因此,掌握计算机科学知识可以让你在很短的时间内从事新的技术工作。 公司需要高技能的软件工程师、数据库管理员和网络架构师来满足计算机科学方面的需求。 朝着这个方向发展您的职业生涯,可能会增加您帮助这些公司实现数字化转型的机会。 ‎

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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