Módulos e Conteúdo

Módulo 1: Algoritmos para pesquisa, classificação e indexação
Este curso aborda os conceitos básicos de design e análise de algoritmos, bem como algoritmos para classificar matrizes, estruturas de dados como filas de prioridade, funções de hash e aplicativos como filtros Bloom. Algoritmos para pesquisa, classificação e indexação podem ser obtidos para crédito acadêmico como parte do grau de Mestrado em Ciência de Dados (MS-DS) da CU Boulder oferecido na plataforma Coursera. O MS-DS é um curso interdisciplinar que reúne professores dos departamentos de Matemática Aplicada, Ciência da Computação, Ciência da Informação e outros da CU Boulder. Com admissões baseadas em desempenho e sem processo de inscrição, o MS-DS é ideal para indivíduos com uma ampla gama de educação de graduação e/ou experiência profissional em ciência da computação, ciência da informação, matemática e estatística. Saiba mais sobre o programa MS-DS em https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Módulo 2: Árvores e Gráficos: Noções Básicas
Algoritmos básicos em estruturas de dados de árvore, árvores de busca binária, árvores de auto-balanceamento, estruturas de dados de grafos e algoritmos básicos de travessia em grafos. Este curso também cobre tópicos avançados como kd-trees para dados espaciais e algoritmos para dados espaciais. Árvores e gráficos: o básico pode ser obtido para crédito acadêmico como parte do grau de Mestrado em Ciência de Dados (MS-DS) da CU Boulder oferecido na plataforma Coursera. O MS-DS é um curso interdisciplinar que reúne professores dos departamentos de Matemática Aplicada, Ciência da Computação, Ciência da Informação e outros da CU Boulder. Com admissões baseadas em desempenho e sem processo de inscrição, o MS-DS é ideal para indivíduos com uma ampla gama de educação de graduação e/ou experiência profissional em ciência da computação, ciência da informação, matemática e estatística. Saiba mais sobre o programa MS-DS em https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Módulo 3: Programação Dinâmica, Algoritmos Gulosos
Este curso aborda técnicas básicas de design de algoritmos, como dividir e conquistar, programação dinâmica e algoritmos gananciosos. Ele conclui com uma breve introdução à intratabilidade (NP-completude) e ao uso de solucionadores de programação linear/inteira para resolver problemas de otimização. Também abordaremos alguns tópicos avançados em estruturas de dados. Este curso pode ser feito para crédito acadêmico como parte dos graus de MS in Data Science ou MS in Computer Science da CU Boulder oferecidos na plataforma Coursera. Esses diplomas de pós-graduação totalmente credenciados oferecem cursos direcionados, sessões curtas de 8 semanas e mensalidades pré-pagas. A admissão é baseada no desempenho em três cursos preliminares, não no histórico acadêmico. Os graus de UC no Coursera são ideais para recém-formados ou profissionais que trabalham. Saber mais: Mestrado em Ciência de Dados: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder Mestrado em Ciência da Computação: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder.