私がお勧めしたいネットの授業と
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とても良いアルゴリズムは資料を勉強して、学習を分かち合います:
就職活動に向けた観点から、以下の授業が役に立つと思います.
最初にRobert Sedgewickを押すのも、私を助けてくれた最大の先生だと思います.授業の特徴は複雑なアルゴリズムをはっきり説明できることです(典型的な例:赤黒樹、KMPアルゴリズム)
彼はCourseraで4つの授業があり、順序を追って漸進し、ますます理論的になり、特に前の3つの授業は、非常に価値がある.個人的には、最初の2つの科目が終わったら、あなたの理論の基礎(もちろんブラシの実践も結合しなければならない)はすでに普遍的な小さな会社と大部分の大企業を虐げることができると思います.3つ目の科目はGoogle、Facebook、Linkedinなどの一流会社を虐げることができます.4つ目の科目はまだ開いていませんが、授業の紹介を見たことがあります.
この4つの授業を以下に示します.
Algorithms,PartI内容:Union-Find,Analysis of Algorithms,Stacks and Queues,Elementary Sorts,Mergesort,Quicksort,Priority Queues,Elementary Symbol Table,Balanced Search Trees,Geometric Applications of BSTs,Hash Table
Algorithms,Part II内容:Undirected Graphs,Directed Graphs,Minimum Spanning Trees,Shortest Paths,Maximum Flow,String Sorts,Tries,Substring Search,Regular Expressions,Data Compression,Reductions,Linear Programming,Intractability唯一の残念なことはDynamic Programmingを話さなかったことです
Analysis of Algorithms内容:Analysis of Algorithms,Recurrences,Solving recurrences with GFs,Asymptotics,The symbolic method,Trees,Permutations,Strings and Tries,Words and Mappingsも非常に乾物の授業です!
Analytic Combinatoricsの内容は接続を参考にしてください.とても理論的な感じがします.
そして私が受けたい授業は次のとおりです.
StanfordのMachine Learning:https://www.coursera.org/course/ml
Functional Programming Principles in Scala https://www.coursera.org/course/progfun
Principles of Computing https://www.coursera.org/course/principlescomputing
Programming Cloud Services for Android Handheld Systems https://www.coursera.org/course/mobilecloud雲
Algorithmic Thinking https://www.coursera.org/course/algorithmicthink
機械学習基盤(Machine Learning Foundations)https://www.coursera.org/course/ntumlone台湾大学の授業を試してみる
プログラム設計実習/Practice on Programminghttps://www.coursera.org/course/pkupop前半はC++の紹介が面白くなく、後半はアルゴリズムを話します.もう一つの利点はPOJプラットフォームを使うことです!
Web Intelligence and Big Data https://www.coursera.org/course/bigdataビッグデータ
The Hardware/Software Interface https://www.coursera.org/course/hwswinterface実はCMUの15213ですが、CMUよりも良いと言われています
Machine Learning https://www.coursera.org/course/machlearning
Introduction to Data Science https://www.coursera.org/course/datasci
Introduction to Recommender Systems https://www.coursera.org/course/recsysとても面白そうなレッスンでAmazonのようなおすすめシステムが作れます~
Software as a Service https://www.edx.org/course/uc-berkeleyx/uc-berkeleyx-cs169-1x-software-service-1136
HTML5 Game Development https://www.udacity.com/course/cs255面白いアイテムだと思います
Software Testinghttps://www.udacity.com/course/cs258Testが何をしているかを知る
Software Debugging https://www.udacity.com/course/cs259同じDebug
Programming Languages https://www.udacity.com/course/cs262
Design of Computer Programs https://www.udacity.com/course/cs212
Discrete Mathematics in Computer Science http://www.math.dartmouth.edu/archive/m19w03/public_html/book.html
Stanfordシリーズ:
https://practicalunix.org/
http://callbackjs.me/
http://www.stanford.edu/class/cs101/
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=IntroToAlgorithms
http://db.class.stanford.edu
このlistは常に更新されます...
転載先:
就職活動に向けた観点から、以下の授業が役に立つと思います.
最初にRobert Sedgewickを押すのも、私を助けてくれた最大の先生だと思います.授業の特徴は複雑なアルゴリズムをはっきり説明できることです(典型的な例:赤黒樹、KMPアルゴリズム)
彼はCourseraで4つの授業があり、順序を追って漸進し、ますます理論的になり、特に前の3つの授業は、非常に価値がある.個人的には、最初の2つの科目が終わったら、あなたの理論の基礎(もちろんブラシの実践も結合しなければならない)はすでに普遍的な小さな会社と大部分の大企業を虐げることができると思います.3つ目の科目はGoogle、Facebook、Linkedinなどの一流会社を虐げることができます.4つ目の科目はまだ開いていませんが、授業の紹介を見たことがあります.
この4つの授業を以下に示します.
Algorithms,PartI内容:Union-Find,Analysis of Algorithms,Stacks and Queues,Elementary Sorts,Mergesort,Quicksort,Priority Queues,Elementary Symbol Table,Balanced Search Trees,Geometric Applications of BSTs,Hash Table
Algorithms,Part II内容:Undirected Graphs,Directed Graphs,Minimum Spanning Trees,Shortest Paths,Maximum Flow,String Sorts,Tries,Substring Search,Regular Expressions,Data Compression,Reductions,Linear Programming,Intractability唯一の残念なことはDynamic Programmingを話さなかったことです
Analysis of Algorithms内容:Analysis of Algorithms,Recurrences,Solving recurrences with GFs,Asymptotics,The symbolic method,Trees,Permutations,Strings and Tries,Words and Mappingsも非常に乾物の授業です!
Analytic Combinatoricsの内容は接続を参考にしてください.とても理論的な感じがします.
そして私が受けたい授業は次のとおりです.
StanfordのMachine Learning:https://www.coursera.org/course/ml
Functional Programming Principles in Scala https://www.coursera.org/course/progfun
Principles of Computing https://www.coursera.org/course/principlescomputing
Programming Cloud Services for Android Handheld Systems https://www.coursera.org/course/mobilecloud雲
Algorithmic Thinking https://www.coursera.org/course/algorithmicthink
機械学習基盤(Machine Learning Foundations)https://www.coursera.org/course/ntumlone台湾大学の授業を試してみる
プログラム設計実習/Practice on Programminghttps://www.coursera.org/course/pkupop前半はC++の紹介が面白くなく、後半はアルゴリズムを話します.もう一つの利点はPOJプラットフォームを使うことです!
Web Intelligence and Big Data https://www.coursera.org/course/bigdataビッグデータ
The Hardware/Software Interface https://www.coursera.org/course/hwswinterface実はCMUの15213ですが、CMUよりも良いと言われています
Machine Learning https://www.coursera.org/course/machlearning
Introduction to Data Science https://www.coursera.org/course/datasci
Introduction to Recommender Systems https://www.coursera.org/course/recsysとても面白そうなレッスンでAmazonのようなおすすめシステムが作れます~
Software as a Service https://www.edx.org/course/uc-berkeleyx/uc-berkeleyx-cs169-1x-software-service-1136
HTML5 Game Development https://www.udacity.com/course/cs255面白いアイテムだと思います
Software Testinghttps://www.udacity.com/course/cs258Testが何をしているかを知る
Software Debugging https://www.udacity.com/course/cs259同じDebug
Programming Languages https://www.udacity.com/course/cs262
Design of Computer Programs https://www.udacity.com/course/cs212
Discrete Mathematics in Computer Science http://www.math.dartmouth.edu/archive/m19w03/public_html/book.html
Stanfordシリーズ:
https://practicalunix.org/
http://callbackjs.me/
http://www.stanford.edu/class/cs101/
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=IntroToAlgorithms
http://db.class.stanford.edu
このlistは常に更新されます...
転載先:
http://blog.csdn.net/fightforyourdream/article/details/21314929