資料結構與演算法基礎專業課程

建立快速且高效能的資料科學應用程式需要深入了解資料在電腦中的組織方式以及如何有效率地執行排序、搜尋和索引等操作。本課程將講授資料結構和演算法的基礎知識，並專注於資料科學應用。本專業課程針對對處理大量資料的程式應用程式有廣泛興趣（無需資料科學專業知識）且熟悉 Python 程式設計基礎知識的學習者。我們將學習各種資料結構，包括陣列、雜湊表、堆、樹和圖，以及包括排序、搜尋、遍歷和最短路徑演算法在內的演算法。

關於此專業課程

建立快速且高效能的資料科學應用程式需要深入了解資料在電腦中的組織方式以及如何有效率地執行排序、搜尋和索引等操作。本課程將講授資料結構和演算法的基礎知識，並著重於資料科學應用。本專業課程針對對處理大量資料的程式應用程式有廣泛興趣（無需資料科學專業知識）且熟悉 Python 程式設計基礎知識的學習者。我們將學習各種資料結構，包括陣列、雜湊表、堆疊、樹和圖，以及演算法，包括排序、搜尋、遍歷和最短路徑演算法。

本專業課程可作為科羅拉多大學博爾德分校在 Coursera 平台上提供的數據科學碩士或電腦科學碩士學位的一部分，獲得學分。這些獲得完全認證的研究生學位提供針對性課程、為期 8 週的短期課程和按需付費的學費。錄取是基於三門預備課程的成績，而非學業成績。 Coursera 上的 CU 學位非常適合應屆畢業生或在職專業人士。了解更多：

資料科學碩士：https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder

電腦科學碩士：https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder

到官方網站了解本課程與上課

應用的學習專案

學習者將透過分析和設計搜尋、排序和索引演算法，創建樹和圖，以及解決難解性問題來解決資料結構問題。課程還包括概念性演算法設計問題，以及使用 Python 程式語言編寫資料結構/演算法的機會。

你將學到的內容有

使用複雜的資料結構和演算法高效地組織、儲存和處理數據
設計演算法並分析其運行時間和空間佔用方面的複雜性
創建由高效演算法和資料結構支援的應用程式，以完成當前任務

你將獲得的技能：

圖論	運籌學	電腦程式設計
應用數學	Python 程式設計	理論計算機科學
資料結構	電腦科學	數學建模

字幕

簡中、英文 (25 種語言可選)

製作方

University of Colorado Boulder 科羅拉多大學波得分校

CU-Boulder 是一個充滿活力的學者和學習者社區，位於該國最壯觀的大學校園之一。作為享有盛譽的美國大學協會 (AAU) 的 34 所美國公共機構之一，我們擁有引以為豪的學術卓越傳統，擁有五位諾貝爾獎獲得者和 50 多名享有盛譽的學術機構成員。

第 1 門課程搜索、排序和索引算法

你將學到的內容有

解釋演算法搜尋和排序的基本概念
描述堆資料結構並分析堆的組成部分，例如陣列和優先權佇列
設計基本演算法，在堆資料結構中實作排序、選擇和雜湊函數

你將獲得的技能：

演算法	資料結構	分析
機率與統計	電腦程式設計	大數據
運算思維	Python 程式設計	虛擬程式碼

第 2 門課程樹與圖基礎知識

你將學到的內容有

定義基本的樹狀資料結構並識別與之相關的演算法函數
在二元搜尋樹結構中執行遍歷並建立圖
描述圖中的強連通分量

你將獲得的技能：

資料結構	圖論	演算法
樹狀圖	網路分析	Python 程式設計
運算思維

第 3 門課程動態程式設計、貪婪演算法

你將學到的內容有

描述基本的演算法設計技巧
創建分治法、動態規劃和貪婪演算法
理解棘手問題、P 與 NP 以及如何使用整數規劃求解器解決其中一些問題

你將獲得的技能：

演算法	設計策略	理論計算機科學
高等數學	程式設計原則	分析
電腦程式設計	資料結構	資料分析
Python 程式設計	運算思維	電腦科學
數學理論與分析

第 4 門課程逼近演算法與線性規劃

你將學到的內容有

建立線性和整數規劃問題，以解決常見的最佳化問題。
對線性和整數規劃問題的解法有基本的了解。
理解近似演算法如何計算出保證在最優解某個常數因子範圍內的解。

你將獲得的技能：

演算法	Python 程式設計	理論計算機科學
圖論	組合學	運籌學
運數學建模		運算思維
應用數學

第 5 門課程高階資料結構、RSA 和量子演算法

你將學到的內容有

探討如何運用基本數論概念建構 RSA 密碼系統。
探究量子運算的基礎及其基本建構模組。
探索如何利用量子電腦破解 RSA 密碼系統。
探索經典演算法和量子演算法之間的差異。

你將獲得的技能：

演算法	密碼學	資料結構
算術	公鑰加密標準（PKCS）	加密
理論計算機科學	資料儲存技術	Python 程式設計
運算思維	線性代數