Algoritmer og datastrukturer for udviklere - gratis kursus fra Skillbox, træning, Dato: 29. november 2023.
Miscellanea / / November 30, 2023
Junior udviklere
Du lærer at anvende algoritmer og skabe nye, forbedre dit faglige niveau og være i stand til at få job i en stor virksomhed.
Mellemudviklere
Du vil være i stand til at deltage i komplekse projekter, der involverer stærkt belastede systemer og behandling af store mængder data.
For dem, der forbereder sig til OL
Du vil mestre grundlæggende algoritmer og datastrukturer og være i stand til at anvende dem til at løse Olympiade-problemer.
Introduktion til algoritmer
Sæt dig ind i kursets opbygning, begreberne algoritme og datastruktur, samt de simpleste algoritmer på arrays.
Binær søgealgoritme
Du vil lære, hvad binær søgning er, hvordan den virker, hvorfor og hvor meget mere effektiv den er end simpel brute-force-søgning, såvel som dens muligheder og finesser.
Hash-tabeller og hash-funktioner
Studer principperne for at konstruere hashtabeller og funktionerne ved at arbejde med dem, bliv bekendt med konceptet om en hashfunktion, problemet med deres kollisioner samt løsningen på dette problem.
Sammenkædede lister
Du vil lære de principper, som enkelt- og dobbeltlinkede lister er opbygget efter, og hvordan de fungerer, hvorfor de er bedre, og hvorfor de er værre end arrays.
Stak og kø
Bliv bekendt med datastrukturer - stak, kø og dæk (dobbeltforbundet kø), lær principperne for deres konstruktion og drift.
Sorteringsalgoritmer
Lær om principperne og funktionerne i populære sorteringsalgoritmer - SelectionSort, QuickSort og MergeSort. Lær at evaluere kompleksiteten af algoritmer i form af tid og hukommelse ved hjælp af deres eksempler.
Rekursive algoritmer
Lær at skabe og anvende rekursive algoritmer, og bliv fortrolig med principperne for at estimere deres kompleksitet.
Algoritmekompleksitet og O-notation
Du vil lære, hvad O-notation er, lære at evaluere kompleksiteten af algoritmer og skelne dem ud fra hukommelse og tid.
Grådige algoritmer
Bliv bekendt med principperne for drift af grådige algoritmer ved at bruge eksemplet med iterationer med to og tre indekser samt algoritmer på strenge.
Træer. Binære søgetræer
Du vil lære om principperne for drift og funktioner ved træer ved at bruge eksemplet med et binært træ. Bliv bekendt med algoritmerne til at søge, tilføje og fjerne elementer fra det.
Træer. Traversering i bredde og dybde
Lær de komplekse trætyper at kende, der bruges i praksis. Find ud af, hvordan de fungerer, og lær, hvordan du arbejder med dem.
Dynge
Lær de grundlæggende principper for træbalancering. Bliv fortrolig med heap-datastrukturen.
Bor. Suffiks træ. B-træ
Lær, hvad suffikstræer er, og hvordan de bruges i søge- og komprimeringsalgoritmer.
Grafer og rekursive algoritmer
Du vil lære, hvad grafer er, hvad en kant, et toppunkt, en vægtet og rettet graf er.
Topologisk sortering og ikke-oplagte anvendelser af grafer
Lær at løse problemer med at krydse bredde-først og dybde-første grafer og finde den korteste vej. Sæt dig ind i principperne for topologisk sortering og andre problemer, der løses på grafer.
Informationskomprimeringsalgoritmer
Lær tabsfri komprimeringsalgoritmer. Du lærer de principper, som moderne arkiveringsalgoritmer fungerer efter, og hvilke algoritmer der bruges til at komprimere lydfiler og billeder.
Bit-algoritmer
Lær at arbejde med grundlæggende bitoperationer og algoritmer, som ofte bruges i praksis. Lær masker og bitindekser.
Hash algoritmer. Kryptografiske algoritmer.
Lær principperne for driften af CRC-kontrolsumalgoritmen og MD5- og SHA-hash-algoritmerne. Lær om symmetriske og asymmetriske krypteringsalgoritmer samt de populære RSA- og AES-algoritmer.
Formålet med dette kursus er at introducere eleverne til teori og praksis om dyb læring og neurale netværk i et interaktivt format. I løbet af kurset vil du blive tilbudt flere praktiske opgaver. Den sidste opgave er det afsluttende praktiske projekt. På baggrund af kursets resultater vil der blive udstedt et færdiggørelsesbevis, som giver fordele ved optagelse på bachelor- og kandidatuddannelser ved Fakultetet for Fysik og Teknologi ved Moskva Institut for Fysik og Teknologi. Grundstrømmen er beregnet til dem, der tager deres første skridt i Data Science. En væsentlig del af kurset er helliget Python-sproget, dataanalysebiblioteker og matematik for Data Science. i anden halvdel vil vi tale om den generelle teori om neurale netværk, samt om neurale netværk i computer vision
4
gratis