در دوره‌های قبلی تخصص آنلاین ما، الگوریتم‌های اولیه را آموخته‌اید، و اکنون آماده هستید تا به حوزه مسائل پیچیده‌تر و الگوریتم‌های حل آنها قدم بگذارید. الگوریتم‌های پیشرفته بر اساس الگوریتم‌های پایه ساخته می‌شوند و از ایده‌های جدید استفاده می‌کنند. ما با جریان‌های شبکه‌ای شروع می‌کنیم که در کاربردهای معمولی‌تر مانند تطابق بهینه، یافتن مسیرهای غیرمتناسب و برنامه‌ریزی پرواز و همچنین موارد شگفت‌انگیزتر مانند تقسیم‌بندی تصویر در بینایی رایانه استفاده می‌شوند. سپس به برنامه‌ریزی خطی با کاربردهایی در بهینه‌سازی تخصیص بودجه، بهینه‌سازی پورتفولیو، یافتن ارزان‌ترین رژیم غذایی که همه نیازها را برآورده می‌کند و بسیاری موارد دیگر ادامه می‌دهیم. در ادامه، مشکلات ذاتاً سختی را که هیچ راه‌حل خوب دقیقی برای آنها شناخته شده نیست (و احتمالاً یافت نمی‌شوند) و چگونگی حل آنها در عمل مورد بحث قرار می‌دهیم. ما با مقدمه ای نرم از الگوریتم های جریانی که به شدت در پردازش داده های بزرگ استفاده می شوند، پایان می دهیم. چنین الگوریتم‌هایی معمولاً به گونه‌ای طراحی می‌شوند که بتوانند مجموعه‌های داده عظیمی را بدون اینکه حتی قادر به ذخیره یک مجموعه داده باشند، پردازش کنند.

این دوره با تمرکز بر استفاده از فرمول‌های برنامه‌نویسی خطی و صحیح برای حل مسائل الگوریتمی که به دنبال راه‌حل‌های بهینه برای مشکلات ناشی از حوزه‌هایی مانند تخصیص منابع، زمان‌بندی، تخصیص کار، و انواع مسئله فروشنده دوره گرد است، تخصص ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های ما را ادامه می‌دهد. . در مرحله بعد، الگوریتم‌هایی را برای مسائل NP-hard مطالعه خواهیم کرد که راه‌حل‌های آن تضمین شده است که در برخی از ضریب‌های تقریبی بهترین راه‌حل‌های ممکن قرار دارند. چنین الگوریتم‌هایی اغلب بسیار کارآمد هستند و محدودیت‌های مفیدی را برای راه‌حل‌های بهینه ارائه می‌کنند. یادگیری توسط یادداشت های ارائه شده توسط مربی، خواندن از کتاب های درسی و تکالیف پشتیبانی می شود. تکالیف شامل سوالات مفهومی چند گزینه ای و همچنین تکالیف حل مسئله است که شامل برنامه نویسی و الگوریتم های تست می شود. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر (MS-CS) CU Boulder که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. این مدرک تحصیلات تکمیلی کاملا معتبر دوره های هدفمند، جلسات کوتاه 8 هفته ای و شهریه را ارائه می دهد. پذیرش بر اساس عملکرد در سه دوره مقدماتی است، نه سابقه تحصیلی. مدارک CU در Coursera برای فارغ التحصیلان اخیر یا متخصصان شاغل ایده آل است. بیشتر بدانید: کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder

در این دنیای داده‌محور، شرکت‌ها اغلب علاقه‌مندند که بدانند با توجه به داده‌ها، «بهترین» اقدام چیست. به عنوان مثال، تولیدکنندگان باید تصمیم بگیرند که با توجه به تقاضای تخمینی و در دسترس بودن مواد خام، چند واحد از یک محصول را تولید کنند؟ آیا آنها باید تمام محصولات را در داخل بسازند یا برخی از آنها را از شخص ثالث بخرند تا تقاضا را برآورده کنند؟ تجزیه و تحلیل تجویزی شاخه ای از تجزیه و تحلیل است که می تواند به این سوالات پاسخ دهد. برای تجویز تصمیمات مبتنی بر داده استفاده می شود. مهمترین روش در جعبه ابزار تجزیه و تحلیل تجویزی، بهینه سازی است. این دوره دانشجویان را با اصول اولیه بهینه سازی خطی برای تصمیم گیری آشنا می کند. با استفاده از مثال‌های عملی، این دوره نحوه تبدیل یک سناریو مسئله به یک مدل ریاضی را آموزش می‌دهد که بتوان آن را حل کرد تا بهترین نتیجه کسب و کار را به دست آورد. ما یاد می گیریم که متغیرهای تصمیم، تابع هدف و محدودیت های یک مسئله را شناسایی کنیم و از آنها برای فرمول بندی و حل یک مسئله بهینه سازی با استفاده از حل کننده اکسل و صفحه گسترده استفاده کنیم.

این دوره به شما می آموزد که چگونه از قدرت پایتون برای درک مجموعه داده های زنجیره تامین پیچیده استفاده کنید. حتی اگر با اصول زنجیره تامین آشنا نباشید، مجموعه داده های غنی که به عنوان بوم از آنها استفاده خواهیم کرد به شما کمک می کند تا با چندین ابزار پایتونیک و بهترین شیوه ها برای تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) آشنا شوید. به این ترتیب، اگرچه همه مجموعه داده‌ها برای متخصصان حرفه‌ای زنجیره تامین طراحی شده‌اند، درس‌ها به راحتی به موارد استفاده دیگر قابل تعمیم هستند.

تحلیلگران کسب و کار باید بتوانند راه حل بهینه را برای مشکلات تجویز کنند. اما دوره‌های تجزیه و تحلیل اغلب بر آموزش دانش‌آموزان در تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم تمرکز می‌کنند، نه این که به آنها کمک کند چگونه داده‌های موجود را جمع‌آوری کنند و آن را با مدل ریاضی مناسب برای فرمول‌بندی راه‌حل جفت کنند. این دوره برای اتصال داده ها و مدل ها به سناریوهای تصمیم گیری در دنیای واقعی در تولید، زنجیره تامین، امور مالی، مدیریت منابع انسانی و غیره طراحی شده است. به طور خاص، ما درک می کنیم که چگونه بهینه سازی خطی - یک روش تجزیه و تحلیل تجویزی - می تواند برای تصمیم گیری استفاده شود. مشکلات و ارائه راه حل های بهینه مبتنی بر داده ها. در طول این دوره ما روی مشکلات کاربردی در صنایع مختلف کار خواهیم کرد، مانند: (الف) تصمیمات مالی: چگونه یک مدیر سرمایه گذاری باید یک سبد بهینه ایجاد کند که بازده خالص را به حداکثر برساند و در عین حال ریسک زیادی را در سرمایه گذاری های مختلف انجام ندهد؟ (ب) تصمیمات تولید: با توجه به تقاضای پیش بینی شده، عرضه مواد خام و هزینه های حمل و نقل، حجم بهینه محصولات برای تولید در مکان های مختلف کارخانه چقدر خواهد بود؟ (ج) تصمیمات منابع انسانی: چه تعداد کارگر باید در یک افق برنامه ریزی استخدام یا اخراج شوند تا در حین رفع نیازهای عملیاتی یک شرکت، هزینه ها به حداقل برسد؟ (ج) تولید: با توجه به در دسترس بودن مواد خام و تقاضای مشتری، ترکیب محصولی که باید حداکثر سود را تولید کند، چه خواهد بود؟ ما یاد خواهیم گرفت که چگونه این مسائل را به عنوان مدل های ریاضی فرموله کرده و با استفاده از صفحه گسترده اکسل حل کنیم.

منطق نقش اساسی در علوم کامپیوتر ایفا می کند. این دوره به منظور تجهیز شما به درک کامل از اصول اساسی منطق و ارتباط آنها در زمینه علوم کامپیوتر طراحی شده است. در این دوره، منطق گزاره را بررسی می‌کنید و کاربردهای عملی آن را در حل مسئله، طراحی الگوریتم و توسعه سیستم‌های هوشمند کشف می‌کنید. با درگیر شدن در تمرینات عملی، کاوش مثال های دنیای واقعی و شرکت در بحث ها، استدلال منطقی قوی و مهارت های تفکر انتقادی را توسعه خواهید داد. به این دوره بپیوندید تا پایه ای محکم در منطق بسازید، توانایی های حل مسئله خود را تقویت کنید و فرصت های جدیدی را در دنیای علوم کامپیوتر باز کنید. این دوره یکی از دوره های آموزشی است که توسط Click Start ارائه شده است، یک برنامه آموزشی در انگلستان که برای کمک به جوانان در توسعه مهارت های دیجیتال طراحی شده است. استارت کلیک تعداد محدودی بورسیه تحصیلی را ارائه می دهد که به جوانان در بریتانیا دسترسی رایگان می دهد. سوالات متداول را برای مشاهده جزئیات بیشتر بررسی کنید و پیوند را دنبال کنید تا بررسی کنید که آیا امروز واجد شرایط دسترسی رایگان هستید یا خیر.