我什么时候能看到讲座和作业？

要获得课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

如果购买证书，我能得到什么？

购买证书后，您就可以访问所有课程资料，包括已评分的作业。完成课程后，您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。

是否有经济援助？

是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。

解决问题的计算思维

Q: 在哪里可以找到有关宾夕法尼亚大学计算机与信息技术硕士 (MCIT) 学位课程的更多信息？

使用这些链接了解有关 MCIT 的更多信息： MCIT 校内： http://www.cis.upenn.edu/prospective-students/graduate/mcit.php MCIT 在线： https://hua.dididi.sbs/degrees/mcit-penn

Q: 我什么时候能看到讲座和作业？

要获得课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

位教师：Susan Davidson

132,774 人已注册

包含在中

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4个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

1,431 条评论

初级等级

无需具备相关经验

灵活的计划

2 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

89%

大多数学生喜欢此课程

4个模块

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初级等级

无需具备相关经验

灵活的计划

2 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

89%

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您将获得的技能

您将学习的工具

Python 编程

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作业

28 任务¹

AI 评分请参见免责声明

授课语言：英语（English）

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该课程共有4个模块

计算思维是以系统的方式处理问题，并创建和表达解决方案，使其能够由计算机执行的过程。但是，你并不需要成为一名计算机科学家才能像计算机科学家那样思考问题！事实上，我们鼓励任何专业的学生学习这门课程。许多定量和以数据为中心的问题都可以用计算思维来解决，对计算思维的理解将为您解决具有现实世界和社会影响的问题奠定基础。

在本课程中，您将了解计算思维的支柱、计算机科学家如何开发和分析算法，以及如何使用 Python 编程语言在计算机上实现解决方案。课程结束时，您将能够开发一种算法，并通过编写简单的 Python 程序将其表达给计算机。本课程将向您介绍使用计算思维解决问题的各行各业人士。您将接触到一个独特的分析思考者社区，并鼓励您思考如何通过计算思维产生积极的社会影响。

计算思维是一种利用计算机科学的概念和思想来解决问题的方法，它可以将这些问题的解决方案表达出来，以便在计算机上运行。随着计算在现代社会的方方面面变得越来越普遍，不仅在软件开发和工程领域，在商业、人文学科，甚至在日常生活中也是如此，了解如何使用计算思维来解决现实世界中的问题是 21 世纪的一项关键技能。计算思维建立在四大支柱之上：分解、模式识别、数据表示和抽象以及算法。本模块将向你介绍计算思维的四大支柱，并展示如何将它们作为解决问题过程的一部分加以应用。

涵盖的内容

6个视频1篇阅读材料5个作业2次同伴评审4个讨论话题

6个视频总计44分钟

1.1 引言5分钟
1.2 分解6分钟
1.3 模式识别6分钟
1.4 数据表示和抽象8分钟
1.5 算法9分钟
1.6 个案例研究11分钟

1篇阅读材料总计1分钟

选择加入宾夕法尼亚工程学院在线通讯1分钟

5个作业总计80分钟

1.2 分解10分钟
1.3 模式识别10分钟
1.4 数据表示和抽象15分钟
1.5 算法15分钟
学习方式偏好调查30分钟

2次同伴评审总计60分钟

在生活中应用计算思维30分钟
项目第 1 部分：应用计算思维支柱30分钟

4个讨论话题总计40分钟

在生活中应用分解法10分钟
在生活中应用模式识别10分钟
在生活中应用数据表示和抽象10分钟
在生活中应用算法10分钟

当我们使用计算思维来解决问题时，我们实际上是在开发一种算法：一系列循序渐进的指令。无论是安排会议这样的小任务，还是绘制地球地图这样的大任务，开发和描述算法的能力对于基于计算思维解决问题的过程都至关重要。本模块将向你介绍一些常见的算法，以及自己开发算法的一般方法。当你不仅要寻找问题的任何答案，还要寻找最佳答案时，这些方法将非常有用。完成本模块后，您将能够评估算法并分析输入大小对算法性能的影响，从而为您要解决的问题选择最佳算法。

涵盖的内容

7个视频6个作业4次同伴评审

7个视频总计69分钟

2.1 找出最大值9分钟
2.2 线性搜索5分钟
2.3 算法复杂性8分钟
2.4 二进制搜索12分钟
2.5 暴力算法13分钟
2.6 贪婪算法9分钟
2.7 个案例研究12分钟

6个作业总计65分钟

2.1 找出最大值10分钟
2.2 线性搜索10分钟
2.3 算法复杂性10分钟
2.4 二进制搜索10分钟
2.5 暴力算法15分钟
2.6 贪婪算法10分钟

4次同伴评审总计115分钟

寻找最小值30分钟
二进制搜索30分钟
贪婪算法与暴力算法30分钟
项目第 2 部分：使用流程图描述算法25分钟

计算思维是一个解决问题的过程，其中最后一步是将解决方案表达出来，以便在计算机上执行。然而，在编写程序实现算法之前，我们必须了解计算机的功能，特别是如何执行指令和如何使用数据。本模块介绍了现代计算机的内部构造及其基本操作。然后，它将向你介绍一种称为伪代码的算法表达方式，这将帮助你使用编程语言实现你的解决方案。

涵盖的内容

6个视频5个作业5次同伴评审

6个视频总计46分钟

3.1 计算机的历史8分钟
3.2 冯-诺依曼体系结构介绍8分钟
3.3 冯-诺依曼架构数据6分钟
3.4 冯-诺依曼体系结构控制流6分钟
3.5 用伪代码表达算法8分钟
3.6 个案例研究10分钟

5个作业总计50分钟

3.1 计算机的历史10分钟
3.2 冯-诺依曼体系结构介绍10分钟
3.3 冯-诺依曼架构数据10分钟
3.4 冯-诺依曼体系结构控制流10分钟
3.5 用伪代码表达算法10分钟

5次同伴评审总计120分钟

(可选）冯-诺依曼体系结构控制指令20分钟
(可选）了解伪代码20分钟
冯-诺依曼体系结构数据与指令30分钟
读写伪代码25分钟
项目第 3 部分：编写伪代码25分钟

编写程序是计算思维过程的最后一步。它是使用计算机能够理解的语法来表达算法的行为。本模块将向你介绍 Python 编程语言及其核心功能。即使你以前从未编写过程序，甚至从未考虑过编写程序，在学完本模块后，你也能编写简单的 Python 程序，让你在基于计算思维的问题解决过程中向计算机表达你的算法。

涵盖的内容

9个视频13篇阅读材料12个作业

9个视频总计91分钟

4.1 Python 简介6分钟
4.2 个变量14分钟
4.3 条件语句9分钟
4.4 份清单7分钟
4.5 次迭代14分钟
4.6 种功能11分钟
4.7 类和对象9分钟
4.8 个案例研究12分钟
4.9 课程结论8分钟

13篇阅读材料总计126分钟

在 Coursera 平台上编程10分钟
Python Playground0分钟
选择加入宾夕法尼亚工程学院在线通讯1分钟
变量编程活动20分钟
变量编程活动解决方案10分钟
条件编程活动20分钟
条件编程活动解决方案10分钟
列表编程作业解决方案5分钟
循环编程作业解答10分钟
函数编程作业解答10分钟
挑战编程作业解决方案10分钟
类和对象编程作业解决方案10分钟
项目第 4 部分的解决方案10分钟

12个作业总计185分钟

4.2 个变量10分钟
4.3 条件语句5分钟
4.4 份清单10分钟
列表编程作业15分钟
4.5 次迭代10分钟
循环编程作业30分钟
4.6 种功能10分钟
函数编程作业20分钟
4.7 类和对象10分钟
类和对象编程作业20分钟
项目第 4 部分：用 Python 实现解决方案25分钟
(可选）挑战编程作业20分钟

位教师

授课教师评分

(446个评价)

Susan Davidson

University of Pennsylvania

4 门课程133,066 名学生

提供方

University of Pennsylvania

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

自 2018开始学习的学生

''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生

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Chaitanya A.

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学生评论

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80.43%
4 stars
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3.35%
2 stars
1.25%
1 star
1.74%

显示 3/1431 个

已于 Feb 8, 2020审阅

Great course - the non-programming parts (making flow charts etc) were actually more difficult than the programming (simple Python programming - my first time programming in python)

已于 Sep 30, 2019审阅

Very well thought out. This course covers simple concepts while still being engaging and challenging. Examples from varying disciplines help illustrate concepts in a real-life context.

已于 Jun 27, 2019审阅

The course is great. I learned a lot. The support for the course is SUPER slow. It's hard to get any direct help for any questions or issues that you are having. Beware of assignment 4.7!

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常见问题

不，绝对不是！本课程面向对更系统地处理问题、开发更高效的解决方案以及了解如何在解决问题的过程中使用计算机感兴趣的任何人。不要求有计算机科学或编程经验。

课程的某些部分假定您熟悉基础代数、三角函数、数学函数、指数和对数。如果您不记得这些概念或从未学过，也不用担心！只要你能熟练掌握乘法运算，你就能跟上进度。对于其他内容，我们将提供参考文献链接，供你复习或作为补充材料使用。

本课程将帮助您发现自己是否具备计算思维能力，并为您提供一些初级在线学习经验。在本课程中，您将学习由 MCIT 讲师讲授的几个入门概念，这些概念是由将 MCIT 学位引入在线学习的同一团队制作的。

如果您已获得学士学位，并有兴趣进一步学习计算思维，我们鼓励您申请 MCIT 校内课程 (http://www.cis.upenn.edu/prospective-students/graduate/mcit.php) 或 MCIT 在线课程 (https://hua.dididi.sbs/degrees/mcit-penn)。请在申请中注明您已完成本课程。