Алгоритми и структуре података за програмере - бесплатни курс од Скиллбок-а, обука, Датум: 29. новембар 2023.
мисцеланеа / / November 30, 2023
Јуниор програмери
Научићете да примењујете алгоритме и креирате нове, унапредите свој професионални ниво и моћи ћете да се запослите у великој компанији.
Средњи програмери
Бићете у могућности да учествујете у сложеним пројектима који укључују високо оптерећене системе и обраду великих количина података.
За оне који се припремају за Олимпијске игре
Савладаћете основне алгоритме и структуре података и моћи ћете да их примените за решавање олимпијских задатака.
Увод у алгоритме
Упознајте се са структуром курса, појмовима алгоритма и структуре података, као и најједноставнијим алгоритмима на низовима.
Алгоритам бинарног претраживања
Научићете шта је бинарно претраживање, како функционише, зашто и колико је ефикасније од једноставне претраге грубом силом, као и њене могућности и суптилности.
Хеш табеле и хеш функције
Проучите принципе конструисања хеш табела и карактеристике рада са њима, упознајте се са концептом хеш функције, проблемом њихових колизија, као и решењем овог проблема.
Повезане листе
Научићете принципе по којима се конструишу једноструко повезане и двоструко повезане листе и како функционишу, зашто су боље и зашто су лошије од низова.
Стог и ред
Упознајте се са структурама података – стеком, редом и шпилом (двоструко повезаним редом), научите принципе њихове конструкције и рада.
Алгоритми за сортирање
Сазнајте више о принципима и карактеристикама популарних алгоритама за сортирање – СелецтионСорт, КуицкСорт и МергеСорт. Научите да процените сложеност алгоритама у смислу времена и меморије користећи њихове примере.
Рекурзивни алгоритми
Научите да креирате и примењујете рекурзивне алгоритме и упознајте се са принципима процене њихове сложености.
Сложеност алгоритма и О-нотација
Научићете шта је О-нотација, научићете да процените сложеност алгоритама и да их разликујете по меморији и времену.
Грееди Алгоритхмс
Упознајте се са принципима рада похлепних алгоритама на примеру итерација са два и три индекса, као и алгоритама на стринговима.
Дрвеће. Стабла бинарног претраживања
Сазнаћете о принципима рада и карактеристикама дрвећа на примеру бинарног дрвета. Упознајте се са алгоритмима за претраживање, додавање и уклањање елемената из њега.
Дрвеће. Прелазак по ширини и дубини
Упознајте сложене врсте дрвећа које се користе у пракси. Сазнајте како раде и научите како да радите са њима.
Гомила
Научите основне принципе балансирања стабла. Упознајте се са структуром података гомиле.
Бор. Суфиксно дрво. Б-стабло
Сазнајте шта су стабла суфикса и како се користе у алгоритмима за претрагу и компресију.
Графови и рекурзивни алгоритми
Научићете шта су графови, шта су ивица, врх, пондерисани и усмерени граф.
Тополошко сортирање и неочигледне примене графова
Научите да решавате проблеме преласка графова у ширину и дубину и проналажења најкраћег пута. Упознајте се са принципима тополошког сортирања и другим проблемима који се решавају на графовима.
Алгоритми компресије информација
Научите алгоритме компресије без губитака. Научићете принципе по којима раде савремени алгоритми за архивирање и који се алгоритми користе за компресију аудио датотека и слика.
Бит алгоритми
Научите да радите са основним битским операцијама и алгоритмима који се често користе у пракси. Научите маске и битне индексе.
Хаш алгоритми. Криптографски алгоритми.
Научите принципе рада ЦРЦ алгоритма контролне суме и МД5 и СХА алгоритама хеширања. Сазнајте више о симетричним и асиметричним алгоритмима за шифровање, као и о популарним РСА и АЕС алгоритмима.
Сврха овог предмета је упознавање студената са теоријом и праксом дубоког учења и неуронских мрежа у интерактивном формату. Током курса биће вам понуђено неколико практичних задатака. Последњи задатак је завршни практични пројекат. На основу резултата курса биће издат сертификат о завршеном курсу који даје погодности за пријем на основне и мастер програме на Физичко-технолошком факултету Московског института за физику и технологију. Основни стреам је намењен онима који праве прве кораке у науци о подацима. Значајан део курса посвећен је језику Питхон, библиотекама за анализу података и математици за науку о подацима. у другој половини говорићемо о општој теорији неуронских мрежа, као ио неуронским мрежама у рачунару. визију
4
бесплатно