технический университет
Уровень развития информационных технологий сегодня требует наличия специальных компетенций от специалистов любой профессиональной области: от врачей и логистов до менеджеров и маркетологов. Почему так происходит? Потому что деятельность специалиста практически любой профессии связана с умением работы с информацией (данными), ставить задачи, разрабатывать алгоритмы, получать решения, производить анализ полученных данных и делать выводы.
Данный курс знакомит слушателей с основными понятиями алгоритмизации, базовыми конструкциями и принципами построения алгоритмов. В нем рассматриваются типовые алгоритмы и сферы их применения для решения научных и профессиональных задач. В состав курса входят видео-лекции, интерактивные демонстрации, упражнения.
Вы узнаете, что алгоритмы являются неотъемлемой частью нашей жизни и освоите методы решения задач, которые сейчас, возможно, для Вас неизвестны. Это позволит по-новому взглянуть на достижения других наук, а также задачи из своей профессиональной деятельности.
Знания и навыки, полученные при освоении данного курса, послужат основой для понимания оптимизации процессов и технологий, реализуемых в различных профессиональных областях.
Необходимость использования алгоритмов возникает в различных сферах, где требуется структурированный подход к решению задач. То есть изучение алгоритмизации актуально не только для программирования, но и в других профессиональных областях, таких как экономика, логистика, наука, медицина и т.д.
Именно благодаря алгоритмам мы можем создавать более эффективные решения для сложных задач в профессиональной деятельности, поэтому умение правильно выбирать и применять алгоритмы позволяет нам экономить время и ресурсы на достижение поставленных целей.
Узнаете, что такое алгоритм и где его «можно встретить».
Познакомитесь с типовыми алгоритмами и задачами, которые они помогают решить.
Убедитесь, что универсального способа, который бы позволил решить любую вычислительную задачу, просто не существует.
Получите углубленное понимание конкретных алгоритмов и структур данных, областей их эффективного применения.
Курс рассчитан на 12 недель. Недельная нагрузка обучающегося по курсу – 8-10 академических часов.
Еженедельные занятия включают:
- просмотр коротких видеолекций;
- небольшое тестирование по каждому разделу курса.
Завершается курс итоговым тестированием.
- Программа
- Результаты обучения
- Направления подготовки
Раздел 1.
Введение в основы алгоритмизации
- 1.1 Понятие алгоритма
- 1.2 Свойства алгоритмов
- 1.3 Представление алгоритмов
- 1.4 Базовые алгоритмические структуры
- 1.5 Представление данных в компьютере
- 1.6 Типы данных
- 1.7 Переменные и операции
- 1.8 Псевдокоды
Раздел 2.
Базовые алгоритмические конструкции
- 2.1 Алгоритмы следования
- 2.2 Простейшие алгоритмы в Lucidchart
- 2.3 Алгоритмы ветвления
- 2.4 Алгоритмы ветвления в Lucidchart
- 2.5 Практика. Задача определения одинаковых чисел
- 2.6 Циклические алгоритмы
- 2.7 Организация циклов в Lucidchart
- 2.8 Практика. Поиск минимального/максимального элемента в последовательности
Раздел 3.
Типовые целочисленные алгоритмы, работа с массивами. Рекурсия
- 3.1 Эффективность алгоритмов
- 3.2 Обработка массивов
- 3.3 Алгоритм бинарного поиска
- 3.4 Рекурсивные алгоритмы
- 3.5 Динамическое программирование
- 3.6 Задача рюкзака
- 3.7 Целочисленные алгоритмы
Раздел 4.
Графовые алгоритмы. Структуры данных
- 4.1 Графовые алгоритмы. Основные понятия, примеры
- 4.2 Деревья и их свойства
- 4.3 Представление графов
- 4.4 Структуры данных. Стек и очередь
- 4.5 Алгоритмы обхода графа. Поиск в ширину - алгоритм BFS
- 4.6 Алгоритмы обхода графа. Поиск в глубину - алгоритм DFS
- 4.7 Алгоритмы поиска кратчайшего пути
- 4.8 Алгоритмы поиска циклов
- 4.9 Минимальное остовное дерево
- 4.10 Сильно связанные компоненты
- 4.11 Топологическая сортировка. Раскраска графов
- 4.12 Максимальный поток
- 4.13 Паросочетания
Раздел 5.
Некоторые другие структуры данных и алгоритмы. Интеллектуальный анализ данных
- 5.1 Кучи
- 5.2 Деревья поиска
- 5.3 Хеш-таблицы и хеш-функции
- 5.4 Криптографические алгоритмы
- 5.5 Интеллектуальный анализ данных
- 5.6 Регрессия. Некоторые алгоритмы классификации
- 5.7 Алгоритмы классификации
- 5.8 Алгоритмы сегментации
- 5.9 Алгоритмы сжатия данных
- 5.10 Жадные алгоритмы
обучающийся должен знать:
- – понятие алгоритмизации, свойства алгоритмов, общие принципы построения алгоритмов, основные алгоритмические конструкции;
- – эволюцию языков программирования;
- – основные понятия и алгоритмы теории графов, сферы их применения;
- – основные понятия и алгоритмы интеллектуального анализа данных, сферы их применения;
- – структуры данных, поддерживаемые операции и сферу их применения;
обучающийся должен уметь:
- – формализовать условие задачи, требующей алгоритмического решения;
- – формулировать и подбирать наиболее эффективные алгоритмы для решения задач;
обучающийся должен владеть:
- – навыками применения базовых алгоритмических структур, типовых алгоритмов и структур данных для решения задач;
- – навыками использования научно-технической информации, нормативной документации, справочной и технической литературы для решения задач.
УГНТУ
УГНТУ
УГНТУ
УГНТУ
УГНТУ
УГНТУ
Нефтегазовое образование
открытые онлайн-курсы