Acerca de este Programa Especializado

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Algorithms are the heart of computer science, and the subject has countless practical applications as well as intellectual depth. This specialization is an introduction to algorithms for learners with at least a little programming experience. The specialization is rigorous but emphasizes the big picture and conceptual understanding over low-level implementation and mathematical details. After completing this specialization, you will be well-positioned to ace your technical interviews and speak fluently about algorithms with other programmers and computer scientists. About the instructor: Tim Roughgarden has been a professor in the Computer Science Department at Stanford University since 2004. He has taught and published extensively on the subject of algorithms and their applications.
Resultados profesionales del estudiante
62%
Comenzaste una nueva carrera profesional después de completar este programa especializado.
26%
Conseguiste un aumento de sueldo o ascenso.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.

Nivel intermedio

Aprox. 4 meses para completar

Sugerido 3 horas/semana

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)
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Sugerido 3 horas/semana

Inglés (English)

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Hay 4 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms

4.8
estrellas
3,788 calificaciones
689 revisiones
Curso2

Curso 2

Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures

4.8
estrellas
1,566 calificaciones
176 revisiones
Curso3

Curso 3

Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming

4.8
estrellas
984 calificaciones
111 revisiones
Curso4

Curso 4

Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them

4.8
estrellas
620 calificaciones
79 revisiones

ofrecido por

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Universidad de Stanford

Preguntas Frecuentes

  • Esta Especialización no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados de especializaciones para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • ¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos del programa especializado y obtienes un certificado cuando completas el trabajo. Si solo deseas leer y ver el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente de manera gratuita. Si no puedes pagar la tarifa, puedes solicitar ayuda económica.

  • Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.

  • Learners should know how to program in at least one programming language (like C, Java, or Python); some familiarity with proofs, including proofs by induction and by contradiction; and some discrete probability, like how to compute the probability that a poker hand is a full house. At Stanford, a version of this course is taken by sophomore, junior, and senior-level computer science majors.

  • For best results, the courses should be taken in order.

  • No.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.