• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Программа "Практическое применение алгоритмов"

В рамках курса разбираются алгоритмы разной сложности: от стандартных сортировок до алгоритмов работы с большими данными. Тем, кто ещё только знакомится с этим направлением, будет интересно узнать, на каких алгоритмах построены известные продукты, и как они реализованы на языке Python. Специалисты, желающие расширить свои знания, заинтересуются сравнением эффективности разных алгоритмов для тех случаев, когда практическая задача ставит перед выбором.

Преподаватели

Анна Чувилина
Менеджер программы «Анализ данных», автор образовательных курсов, Яндекс.Практикум. Преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, направление подготовки «Прикладной анализ данных».


Анна Чувилина

Основные темы программы

  • Основы языка программирования Python. Общая информация о языке. Установка среды для программирования. Базовые функции. Типы данных. Структуры данных: список, словарь, кортеж. Условные конструкции, операторы. Циклы. Функции. Итераторы.
  • Как построить свой алгоритм. Формат представления алгоритмов. Основные подходы. Производительность алгоритмов.
  • Практическое применение алгоритмов сортировки и поиска. Критерии выбора алгоритма сортировки. Различные виды сортировок, их реализация и контекст применения. Последовательный поиск. Бинарный поиск. Хеширование.
  • Динамическое программирование. Основные принципы и алгоритмы.
  • Исследование задач на графах. Граф. Основные определения и сущности. Поиск в ширину. Поиск в глубину. Поиск кратчайшего пути. Алгоритм Дейкстры.
  • Немного про работу с данными. Библиотеки Python для работы с данными. Что такое большие данные и в чем сложность работы с ними. MapReduce.

Расписание занятий

Начальные требования

Знание основ программирования.

 

 

44

академических часа

44 000

рублей

По итогам программы выдается Удостоверение о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца

Подать заявку

АЛЕКСАНДР БЕЛУГИН