Курс

72 часа

Машинное обучение: эффективные структуры данных

Объём практики:

72 часа

Требования:

2 - 4 курс

Результат

Сертификат

о курсе

Машинное обучение становится неотъемлемой частью практически любого программного продукта. При этом в нём важны не только сами алгоритмы, но и структуры данных, на основе которых эти алгоритмы организованы. Используя простые, стандартные методы организации данных, практически невозможно получение эффективно работающей системы. Особенно, если учитывать, что для ряда задач подходят уникальные структуры данных и компоненты. Собственно о таких специфических типах структур данных и компонентов и пойдёт речь в нашем курсе. Однако помимо специфических типов структур данных, также будут рассмотрены и классические. Для успешного прохождения курса нет необходимости в широком спектре знаний учащихся: достаточно иметь представление о программировании, основах работы с памятью и владеть навыками по манипулированию составными данными (структурами и массивами).

лектор

Ирбитский Илья Сергеевич

Доцент кафедры Искусственного интеллекта, прикладной математики и программирования

для кого

Курс будет полезен для новичков в программировании, особенно для тех, кто хочет разобраться с такими интересными структурами данных, как сбалансированные деревья поиска, а также с алгоритмами распределения динамической памяти. Также данный курс представляет интерес и для тех, кто хочет заняться исследованиями в области обработки и аналитики данных, так как эффективные структуры позволят быстрее искать, хранить или манипулировать данными, что положительно сказывается на скорости аналитики.

что получите

Вы сможете увидеть красивые и очень интересные подходы к организации данных. Получить понимание того, какие структуры для каких целей нужно выбирать. Повысить свой скилл в computer science, программировании и манипулировании данными.

Авторы курса

Ирбитский Илья Сергеевич

Доцент кафедры Искусственного интеллекта, прикладной математики и программирования

Программа курса

*Курс состоит из лекционных и методических материалов, тестовых и практических заданий

Лекция № 1

Оценка сложности алгоритмов. Амортизационный анализ

Лекция № 2

Динамические массивы

Лекция № 3

Односвязные списки, стеки, очереди

Лекция № 4

Двусвязные списки, кольцевые списки, деки

Лекция № 5

Аллокатор на основе рассортированного списка

Лекция № 6

Аллокатор на основе рассортированного списка

Лекция № 7

Аллокатор на основе системы двойников

Лекция № 8

Двоичная приоритетная очередь

Лекция № 9

Биноминальная и фибоначчиева приоритетные очереди

Лекция № 10

Левостороняя и косая приоритетные очереди

Лекция № 11

Деревья поиска, двоичные деревья поиска

Лекция № 12

АВЛ дерево

Лекция № 13

Красно-черное дерево

Лекция № 14

Косое дерево

Лекция № 15

B-дерево

Лекция № 16

B+-дерево

Регистрация завершена

К сожалению регистрация на онлайн-курс завершилась. Даты нового запуска скоро будут известны, следите за новостями! По всем вопросам вы можете обратиться по адресу: [email protected]