課程信息

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學生職業成果

42%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

32%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

初級

完成時間大約為37 小時

建議:4 weeks, 6-8 hours/week...

英語(English)

字幕:英語(English)

您將獲得的技能

Simple AlgorithmPython ProgrammingProblem SolvingComputation

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up85%(1,753 個評分)Info
1

1

完成時間為 3 小時

Pillars of Computational Thinking

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 44 分鐘)
6 個視頻
1.2 Decomposition6分鐘
1.3 Pattern Recognition5分鐘
1.4 Data Representation and Abstraction7分鐘
1.5 Algorithms8分鐘
1.6 Case Studies11分鐘
4 個練習
1.2 Decomposition10分鐘
1.3 Pattern Recognition10分鐘
1.4 Data Representation and Abstraction15分鐘
1.5 Algorithms15分鐘
2

2

完成時間為 4 小時

Expressing and Analyzing Algorithms

完成時間為 4 小時
7 個視頻 (總計 69 分鐘)
7 個視頻
2.2 Linear Search5分鐘
2.3 Algorithmic Complexity8分鐘
2.4 Binary Search11分鐘
2.5 Brute Force Algorithms13分鐘
2.6 Greedy Algorithms9分鐘
2.7 Case Studies12分鐘
6 個練習
2.1 Finding the Largest Value10分鐘
2.2 Linear Search10分鐘
2.3 Algorithmic Complexity10分鐘
2.4 Binary Search10分鐘
2.5 Brute Force Algorithms15分鐘
2.6 Greedy Algorithms10分鐘
3

3

完成時間為 4 小時

Fundamental Operations of a Modern Computer

完成時間為 4 小時
6 個視頻 (總計 46 分鐘)
6 個視頻
3.2 Intro to the von Neumann Architecture8分鐘
3.3 von Neumann Architecture Data6分鐘
3.4 von Neumann Architecture Control Flow5分鐘
3.5 Expressing Algorithms in Pseudocode8分鐘
3.6 Case Studies10分鐘
5 個練習
3.1 A History of the Computer10分鐘
3.2 Intro to the von Neumann Architecture10分鐘
3.3 von Neumann Architecture Data10分鐘
3.4 von Neumann Architecture Control Flow10分鐘
3.5 Expressing Algorithms in Pseudocode10分鐘
4

4

完成時間為 7 小時

Applied Computational Thinking Using Python

完成時間為 7 小時
9 個視頻 (總計 91 分鐘), 12 個閱讀材料, 12 個測驗
9 個視頻
4.2 Variables13分鐘
4.3 Conditional Statements8分鐘
4.4 Lists7分鐘
4.5 Iteration14分鐘
4.6 Functions10分鐘
4.7 Classes and Objects9分鐘
4.8 Case Studies11分鐘
4.9 Course Conclusion8分鐘
12 個閱讀材料
Programming on the Coursera Platform10分鐘
Python Playground
Variables Programming Activity20分鐘
Solution to Variables Programming Activity10分鐘
Conditionals Programming Activity20分鐘
Solution to Conditionals Programming Activity10分鐘
Solution to Lists Programming Assignment5分鐘
Solution to Loops Programming Assignment10分鐘
Solution to Functions Programming Assignment10分鐘
Solution to Challenge Programming Assignment10分鐘
Solution to Classes and Objects Programming Assignment10分鐘
Solution to Project Part 410分鐘
12 個練習
4.2 Variables10分鐘
4.3 Conditional Statements5分鐘
4.4 Lists10分鐘
Lists Programming Assignment15分鐘
4.5 Iteration10分鐘
Loops Programming Assignment30分鐘
4.6 Functions10分鐘
Functions Programming Assignment20分鐘
(Optional) Challenge Programming Assignment20分鐘
4.7 Classes and Objects10分鐘
Classes and Objects Programming Assignment20分鐘
Project Part 4: Implementing the Solution in Python25分鐘

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提供方

宾夕法尼亚大学 徽標

宾夕法尼亚大学

常見問題

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您购买证书后,将有权访问所有课程材料,包括评分作业。完成课程后,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • No, definitely not! This course is intended for anyone who has an interest in approaching problems more systematically, developing more efficient solutions, and understanding how computers can be used in the problem solving process. No prior computer science or programming experience is required.

  • Some parts of the course assume familiarity with basic algebra, trigonometry, mathematical functions, exponents, and logarithms. If you don’t remember those concepts or never learned them, don’t worry! As long as you’re comfortable with multiplication, you should still be able to follow along. For everything else, we’ll provide links to references that you can use as a refresher or as supplemental material.

  • This course will help you discover whether you have an aptitude for computational thinking and give you some beginner-level experience with online learning. In this course you will learn several introductory concepts from MCIT instructors produced by the same team that brought the MCIT degree online.

    If you have a bachelor's degree and are interested in learning more about computational thinking, we encourage you to apply to MCIT On-campus (http://www.cis.upenn.edu/prospective-students/graduate/mcit.php) or MCIT Online (https://onlinelearning.seas.upenn.edu/mcit/). Please mention that you have completed this course in the application.

  • Use these links to learn more about MCIT:

    MCIT On-campus: http://www.cis.upenn.edu/prospective-students/graduate/mcit.php

    MCIT Online: https://onlinelearning.seas.upenn.edu/mcit/

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