20 algorytmów, które musisz znać. Kurs video. Techniki programowania i analizy danych

Tomasz Kaniecki

Obierz kurs na... sprawniejsze radzenie sobie z wyzwaniami programowania Informatyka, w szczególności programowanie, algorytmami stoi. Stanowią one punkt wyjścia do tworzenia sprawnie działającego kodu. Dlatego też wiedza o tym, jak za ich pomocą efektywnie rozwiązywać najbardziej skomplikowane problemy, okazuje się być nieoceniona w wielu dziedzinach – od analizy danych, przez rozwój oprogramowania, aż po sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Dogłębne zrozumienie, czym są i jak działają algorytmy, otwiera drzwi do pracy w najbardziej innowacyjnych sektorach technologicznych. A pomóc w tym może nasz kurs – kompleksowy przewodnik, który nie tylko pozwoli Ci się zapoznać z fundamentami algorytmiki, ale również pokaże ich praktyczne zastosowanie w różnorodnych dziedzinach programowania: od algorytmów sortowania, przez wyszukiwanie, aż po bardziej zaawansowane techniki, takie jak algorytmy grafowe i techniki optymalizacyjne. Poszerz swoją wiedzę w dziedzinie algorytmiki i stań się lepszym programistą – algorytmy, z którymi zetkniesz się podczas naszego szkolenia, znajdą zastosowanie w prawie każdej dziedzinie programowania. Gdy je opanujesz, staniesz się o wiele bardziej atrakcyjnym kandydatem do pracy na rozmaitych stanowiskach w sektorze IT. Twoje działania zyskają na efektywności – pisząc zdecydowanie wydajniejszy i lepiej skalowalny kod, będziesz robić to szybciej, a końcowy rezultat zachwyci Cię elegancją, która wbrew pozorom ma spore znaczenie w kodowaniu. Ten kurs jest skarbnicą wiedzy, która znacząco poszerzy Twoje horyzonty programistyczne! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Ucząc się z naszym szkoleniem, poznasz między innymi: Podstawy algorytmiki – zrozumiesz, jak działają algorytmy i dlaczego są one fundamentem efektywnego programowania Algorytmy sortowania – nauczysz się różnych technik sortowania, takich jak sortowanie bąbelkowe, quicksort, merge sort, i dowiesz się, jak wybierać najbardziej efektywny algorytm w zależności od sytuacji Algorytmy wyszukiwania – opanujesz techniki wyszukiwania, w tym wyszukiwanie liniowe i binarne, i przekonasz się, kiedy warto je stosować Struktury danych – zdobędziesz wiedzę na temat struktur takich jak listy, stosy, kolejki, drzewa i kopce Algorytmy grafowe – poznasz podstawowe algorytmy grafowe, takie jak przeszukiwanie wszerz (BFS) i przeszukiwanie w głąb (DFS), najkrótszą ścieżkę, a także algorytmy do znajdowania minimalnego drzewa rozpinającego Algorytmy tekstowe – nauczysz się algorytmów przetwarzania tekstów, na przykład algorytmu KMP do wyszukiwania wzorców w tekście Algorytmy numeryczne – opanujesz podstawowe algorytmy numeryczne, w tym algorytmy do obliczeń na dużych liczbach i algorytmy kryptograficzne Techniki optymalizacji – zrozumiesz, jak stosować algorytmy optymalizacyjne, takie jak algorytm zachłanny, programowanie dynamiczne i metaheurystyki przydatne podczas rozwiązywania złożonych problemów Analiza złożoności – będziesz w stanie przeanalizować złożoność czasową i pamięciową algorytmów, aby móc wybierać lub zaprojektować najbardziej efektywne rozwiązanie Praktyczne zastosowania algorytmów – rozwiązując typowe problemy informatyczne, dowiesz się, jak zastosować algorytmy w realnych projektach programistycznych Szkolenie 20 algorytmów, które musisz znać. Kurs video. Techniki programowania i analizy danych kończy się na poziomie podstawowym. Algorytmy Zrozumienie algorytmów to nie tylko klucz do tego, by zostać lepszym programistą; to umiejętność rozwiązywania problemów, która otwiera drzwi do nieograniczonych możliwości tworzenia, innowacji i przekraczania granic tego, co możliwe. Każdy algorytm, który opanujesz, stanowi kolejny krok ku zrozumieniu języka, w jakim rozmawia z nami świat technologii. Pamiętaj, że największe odkrycia zaczynają się od zrozumienia podstaw. Wiedza i umiejętności nabyte w trakcie kursu znajdą zastosowanie w wielu aspektach Twojej pracy programistycznej – od optymalizacji istniejącego kodu, przez projektowanie efektywnych nowych rozwiązań, aż po rozwiązywanie skomplikowanych problemów algorytmicznych w projektach software’owych.

Algorytmy i struktury danych. Kurs video. Java, JavaScript, Python

Artur Kulesza

Obierz kurs na... myślenie algorytmiczne Algorytm jest pojęciem ściśle związanym z programowaniem. Jak podaje definicja, algorytm to skończony ciąg jasno zdefiniowanych czynności koniecznych do wykonania pewnego rodzaju zadań. W efekcie ich wykonania następuje rozwiązanie postawionego problemu. Brzmi informatycznie? Oczywiście - wszak algorytm może zostać zaimplementowany w postaci programu komputerowego. Może, ale nie musi. Myślenie algorytmiczne jest przede wszystkim myśleniem matematycznym, nastawionym na rozwiązanie zadania. Dopiero potem informatycznym. Czy wiesz, że jednym z pierwszych etapów rekrutacji do największych na świecie firm technologicznych, takich jak Google, Facebook, Microsoft czy Amazon, jest rozwiązywanie problemu algorytmicznego na tablicy? Bez użycia komputera... Nie dzieje się tak przypadkiem. Kto bowiem potrafi myśleć algorytmicznie i udowodnić to kredą czy mazakiem na tablicy, ten poradzi sobie z każdym zadaniem programistycznym. I ten może nazywać siebie programistą wszechstronnym. Programistą analitycznym. Bardzo pożądanym na rynku pracy. Myślenia algorytmicznego można się nauczyć. W ramach tego kursu pokażemy Ci jak. Jesteś gotów wejść z nami na wyższy poziom programowania? Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Ten kurs video: Wprowadza w zagadnienia związane z myśleniem algorytmicznym Przedstawia, jak mogą wyglądać struktury danych Przybliża algorytmy sortowania Zapoznaje z teorią grafów Pozwala poćwiczyć programowanie dynamiczne Co więcej... Na koniec czeka Cię omówienie najczęstszych błędów popełnianych podczas rozwiązywania zadań na platformach rekrutacyjnych, a także poprawne rozwiązanie jednego z nich Algorytmy i struktury danych. Kurs video. Java, JavaScript, Python ukończysz z podstawową znajomością algorytmów i struktur danych. Będziesz samodzielnie rozwiązywać podstawowe problemy algorytmiczne, a także szacować ich złożoność obliczeniową. Algorytm najpierw, wdrożenie później Jeśli myślisz, że w programowaniu najważniejsze są znajomość języków, operowanie frameworkami i myszkowanie po bibliotekach, to... masz rację i mylisz się równocześnie. Masz rację, ponieważ bez wymienionych umiejętności trudno być programistą „praktycznym”, czyli takim, który wyczarowuje kolejne linijki działającego kodu. Mylisz się, ponieważ nawet najdłuższy ciąg znaków jest bez sensu, jeśli... jest bez sensu. Celem pisania kodu jest stworzenie działających rozwiązań konkretnych problemów. Tworzone oprogramowanie ma być użytkowe. Reagować na zasadzie „jeśli wystąpi zdarzenie A, to zareagować należy B, w przypadku gdy X, albo C, w przypadku gdy Y”. To jest zrąb algorytmu. Napisać czy narysować można go dowolnie - na kartce, na tablicy, na komputerze. Ważne, by działał. By był skuteczny. Umiejętność tworzenia takich algorytmów to poziom wyżej w programowaniu. To zdolność, która odróżnia programistę wyjątkowego od przeciętnego i która nigdy się nie zdezaktualizuje - myślenie logiczne, analityczne jest zawsze w programistycznej modzie.

Metoda dziel i zwyciężaj. Kurs video. Od rekurencji po realne problemy obliczeniowe

Paweł Bogdan

Obierz kurs na... algorytmy rekurencyjne! W życiu codziennym każdego człowieka, w laboratorium naukowym czy na polu bitwy - wszędzie czekają na rozwiązanie jakieś problemy. Z tymi mniejszymi radzimy sobie często od ręki, ale większe potrafią się stać prawdziwym ciężarem. A może niepotrzebnie patrzymy na to z takiej perspektywy? Może wszystkie problemy (a przynajmniej większość) są w rzeczywistości niewielkie, a to my sami, nieświadomie łącząc je ze sobą, stawiamy sobie zadania przytłaczające nas ogromem? Metoda dziel i zwyciężaj pomaga nam właśnie w tym, by każde takie wyzwanie podzielić na kilka mniejszych, a jeżeli to nie wystarczy - na jeszcze mniejsze. I znowu. I tu pojawia się... Wiedza dana nielicznym ...rekurencja! Każdy szanujący się programista wie, co to jest, a kurs Metoda dziel i zwyciężaj. Kurs video. Od rekurencji po realne problemy obliczeniowe pokaże i nauczy Cię, jak ją stosować do tworzenia algorytmów (właśnie według metody dziel i zwyciężaj), a także do ich implementacji w języku Java. Nikogo nie trzeba przekonywać, że Java to jeden z najważniejszych i, obok Pythona i C, najpopularniejszych języków programowania. W internecie bardzo łatwo znajdziemy kursy, tutoriale czy bootcampy, które obiecują, że po ich ukończeniu będziemy potrafili programować w tym języku. Większość z nich jednak skupia się na zaprezentowaniu składni języka czy użyciu gotowych bibliotek lub frameworków, a przy tym pobieżnie (lub wcale) odnosi się do tworzenia i zastosowania algorytmów, w tym rekurencyjnych. Jednak na rozmowach kwalifikacyjnych można usłyszeć takie pytania, bo przyszły pracodawca chce mieć pewność, że zatrudnia osobę przygotowaną do poradzenia sobie również z mniej prostymi wyzwaniami. Bez dobrego zrozumienia tych zagadnień łatwo popełnić błędy, które mogą utrudnić zdobycie wymarzonej pracy. Czego się nauczysz w trakcie kursu Metoda dziel i zwyciężaj. Kurs video. Od rekurencji po realne problemy obliczeniowe? Zapoznasz się z rekurencją i algorytmami rekurencyjnymi i nauczysz się je implementować Nauczysz się rozróżniać metody TOP-DOWN (od ogółu do szczegółu) i BOTTOM-UP (od szczegółu do ogółu) Dowiesz się, czym są fraktale i jak tworzyć rysujące je programy Poznasz rekurencyjne struktury danych i opanujesz umiejętność implementowania operujących na nich programów Zrozumiesz rekurencyjny wzorzec projektowy i nauczysz się z niego korzystać Ugruntujesz znajomość metody dziel i zwyciężaj Opanujesz algorytmy: wyszukiwania połówkowego, sortowania przez scalanie i sortowania szybkiego, a także zasady ich implementowania Zrozumiesz całkowanie numeryczne metodą trapezów i nauczysz się ją implementować Łatwiej zrozumieć rekurencję, jeśli już się ją rozumie W codziennej pracy programisty konieczne jest wyrobienie określonych dobrych nawyków, które pozwolą na efektywne tworzenie działającego i łatwego w utrzymaniu kodu. Podejście dziel i zwyciężaj da Ci pewną ścieżkę postępowania, wzmacniającą Twoją kreatywność i zapewniającą znalezienie optymalnego rozwiązania stojącego przed Tobą problemu. Algorytmy rekurencyjne to narzędzia, które warto mieć w swoim repertuarze. Zapoznawszy się z tym podejściem w kontekście nauki programowania, możesz dość nieoczekiwanie przyłapać się na stosowaniu go także w odniesieniu do innych aspektów swojego życia. Warto poznane podczas tego kursu zasady powtarzać tak długo, aż staną się częścią Ciebie samego — znakomita większość wyzwań i problemów, przed jakimi kiedykolwiek staniesz, da się podzielić na mniejsze, a te na całkiem malutkie zdania, które nie będą już dla Ciebie żadnymi wyzwaniami. Junior czy senior — bez rekurencji ani rusz Czy dopiero wchodzisz na rynek pracy, rozglądając się za możliwością nabycia doświadczenia w zawodzie jako junior, czy też jesteś starym wyjadaczem — rekurencja może Cię zaskoczyć. Jej znajomość umożliwi szybsze tworzenie bezbłędnych rozwiązań programistycznych, ale także zwiększy szanse na zdobycie ciekawszych i lepiej płatnych zleceń. Nawet jeżeli zdarzyło Ci się mieć z nią kiedyś do czynienia, to warto się upewnić, że naprawdę ją rozumiesz i potrafisz zastosować.

OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych

Mateusz Zimoch

Obierz kurs na przetwarzanie obrazów w Pythonie Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie interaktywnych aplikacji korzystających ze sztucznej inteligencji. Warto się zagłębić w techniki przetwarzania obrazów, które stały się dostępniejsze i skuteczniejsze niż kiedykolwiek wcześniej dzięki lepszemu wykorzystaniu mocy obliczeniowej niezbędnej do procesowania sieci konwolucyjnych (CNN) i algorytmów YOLO. Ponadto modele generatywne, jak DALL-E czy Midjourney, oferują możliwości generowania obrazów na potrzeby trenowania modeli AI, co pozwala zwiększać różnorodność i wielkość puli danych (ang. data augmentation). Powszechnym narzędziem w segmencie computer vision jest biblioteka OpenCV. Jest używana do analizy obrazów, rozpoznawania obiektów, detekcji twarzy, wykrywania ruchu czy segmentacji obrazów. OpenCV oferuje dostęp do szerokiego zakresu narzędzi i algorytmów, a dobre opanowanie biblioteki otwiera drzwi do ciekawych projektów związanych z widzeniem komputerowym. Umiejętność przetwarzania obrazów jest niezwykle ceniona na rynku pracy - specjaliści mogą liczyć na atrakcyjne stanowiska i różnorodne wyzwania technologiczne. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas kursu: Zrozumiesz, czym jest przetwarzanie obrazów i jakie ma zastosowania Zainstalujesz i skonfigurujesz bibliotekę OpenCV w Pythonie Skonfigurujesz środowisko Jupyter Notebook i Google Colaboratory Zapoznasz się z klasycznym podejściem w przetwarzaniu obrazów na podstawie zadania z wykrywaniem obiektów na obrazie Zrozumiesz podstawy działania w pełni połączonych sieci neuronowych Wprowadzisz się do sieci konwolucyjnych (CNN) i ich zastosowania w przetwarzaniu obrazów Zbudujesz proste modele CNN od podstaw przy użyciu biblioteki Tensorflow (moduł Keras) w Pythonie Zapobiegniesz przeuczeniu sieci neuronowych Wykorzystasz gotowe architektury sieci neuronowych Zastosujesz techniki przetwarzania obrazów i CNN do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach Poznasz algorytm YOLO Wykorzystasz techniki wzbogacania danych obrazowych (obracanie, przesuwanie, zmiana jasności, zoomowanie, odwracanie lustrzane itp.) Zrozumiesz koncepcję transfer learningu i jego zalety Skorzystasz z gotowych modeli do rozwiązania nowych problemów przetwarzania obrazów za pomocą transfer learningu Szkolenie OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych otworzy przed Tobą praktyczne zastosowania przetwarzania obrazów. To unikalna okazja do zrozumienia, jak ewoluowały techniki przetwarzania obrazów i jakie korzyści niosą za sobą najnowsze technologie. Na początek nauczysz się obsługi narzędzi, w tym instalacji i konfiguracji OpenCV, a także środowisk Jupyter Notebook i Google Colaboratory. Następnie poznasz klasyczne metody przetwarzania obrazów, w tym filtrację i detekcję krawędzi, i zapoznasz się z nowoczesnymi podejściami opartymi na sieciach konwolucyjnych (CNN). Zbudujesz proste modele CNN - od podstaw, nauczysz się także zapobiegać ich przeuczeniu i używać gotowych architektur sieci neuronowych. Zapoznasz się z technikami wzbogacania danych obrazowych i koncepcją transfer learningu, aby jeszcze efektywniej trenować modele. Na koniec nabędziesz umiejętności stosowania technik przetwarzania obrazów do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach za pomocą algorytmu YOLO. Kurs ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym i będziesz w stanie samodzielnie napisać konwolucyjną sieć neuronową z Tensorflow do wybranego zadania przetwarzania obrazu lub użyć gotowej architektury opartej na transfer learningu. Systematyczność i ciężka praca to droga do sukcesu. Nikt nie urodził się wszechwiedzący. Jeśli będziesz poświęcać godzinę dziennie na naukę i samorozwój, prędzej czy później osiągniesz zamierzony cel.  

OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python

Mateusz Zimoch

Wybierz kurs OpenCV online Ludzkie oko jest doskonałe. Przez narząd wzroku codziennie odbieramy multum bodźców z otoczenia. Nasz mózg ma nie lada zadanie – zinterpretować to, co widzimy. To właśnie rozpoznanie i klasyfikacja obrazu mają kluczowy wpływ na rozumienie czerpanych ze świata informacji. A jak widzi komputer? Naukowcy zwykli podglądać i naśladować mechanizmy zachodzące w przyrodzie. Tak oto nasza percepcja wzrokowa stała się pierwowzorem dla wizji komputerowej (computer vision). Ta rewolucyjna dziedzina informatyki jest poświęcona rozumieniu informacji wizualnych przez maszynę. Pomimo że proste algorytmy przetwarzania obrazów towarzyszą ludzkości od 60 lat, rozwój widzenia komputerowego jest wykładniczy. Dotyczy w szczególności ostatniej dekady. Przełom ten jest związany z coraz większą mocą obliczeniową współczesnych komputerów i kart graficznych. Dzięki zrównoleglaniu złożonych obliczeń postęp technologiczny zrewolucjonizował także uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Niegdyś niemożliwe trenowanie sieci neuronowych na podstawie dużej ilości danych wejściowych jest dziś typowym zadaniem. Kamery rejestrujące ruch, autonomiczne samochody, biometria i rozpoznawanie twarzy to już nie science fiction – to część naszej rzeczywistości! A więc dowiedz się, jak... widzą maszyny, i nie daj się prześcignąć współczesności! Poznaj OpenCV - największą wieloplatformową bibliotekę do przetwarzania obrazów i video. Znajdziesz tu wiele wbudowanych funkcji i algorytmów do analizy ruchu, detekcji obiektów i rozpoznawania gestów. OpenCV przystosowane jest do analizy w czasie rzeczywistym. Z powodzeniem obsługuje głębokie sieci neuronowe, a nawet generatywne sieci współzawodniczące GAN. By nauka była jeszcze przyjemniejsza, wszystkie przykłady zaimplementowano w Pythonie. Według rankingów popularności to najpowszechniej używany język programowania. Mało tego - jest także technologią numer jeden stosowaną przez inżynierów machine learning i data science. Co Cię czeka w trakcie kursu OpenCV online? Podczas pracy z kursem video OpenCV poznasz takie zagadnienia jak: Podstawy Pythona, Jupyter Notebooka, Google Colabolatory Biblioteka OpenCV Obsługa obrazów (ładowanie, wyświetlanie, zapisywanie) Obsługa video i streamów Rysowanie elementów na obrazie (linie, tekst, polilinie) Transformacje obrazu (skalowanie, rotacja, translacja) Transformacje afiniczna i perspektywiczna Progowanie - różne rodzaje Wyrównanie histogramu, CLAHE Rozmycie i wykrywanie krawędzi Operator Sobela i Canny’ego Wykrywanie konturów Transformata Hougha Operacje morfologiczne Użycie klasyfikatora Haara i klasyfikatora HOG Trenowanie własnego klasyfikatora HOG Nakładanie obrazów OCR - optyczne rozpoznawanie znaków Przetwarzanie wzorców Pisanie i zastosowanie sieci neuronowej i konwolucyjnej Zastosowanie gotowych wag i konfiguracji sieci neuronowych Algorytm YOLO Co więcej... Nauczysz się trenować własny klasyfikator do detekcji marek samochodów W projekcie praktycznym dowiesz się, jak wyodrębnić tekst z obrazów - przed Tobą analiza i wykrywanie cyfr z karty kredytowej! OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python wprowadzi Cię w praktyczne zagadnienia wizji komputerowej. Od podstaw poznasz bibliotekę OpenCV - od najprostszych instrukcji aż po zakres średnio zaawansowany. Nauczysz się rysować obiekty, wykrywać krawędzie i kontury, a także wykonywać transformacje obrazów (skalowanie, rotację, translację). Za pomocą klasyfikatora Haara przeprowadzisz detekcję twarzy. Następnie płynnie przejdziesz do trenowania własnych klasyfikatorów i pisania sieci konwolucyjnej. Dowiesz się, jak przetwarzać obraz i video z użyciem algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Po ukończeniu szkolenia będziesz w stanie samodzielnie dodać moduł logowania z rozpoznawaniem twarzy na swoją stronę internetową czy wdrożyć algorytm zliczający liczbę aut, które przejeżdżają po drodze. OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python jest właściwym przewodnikiem zarówno dla kogoś, kto jeszcze nie pracował z obrazami, jak i dla osoby średnio zaawansowanej - pozwoli uporządkować wiedzę i dokonać podsumowania podstawowych możliwości. Machine learning engineer Specyfika pracy machine learning engineera z nastawieniem na obraz polega na dużym zróżnicowaniu. Od inżyniera wizji komputerowej wymaga się zdolności analitycznego myślenia, rozwiązywania problemów matematycznych i znajomości bibliotek używanych do obróbki obrazu. Podstawowym zadaniem na tym stanowisku jest tworzenie algorytmów, które będą przetwarzać duże zbiory danych wizualnych. Przydatne są także umiejętności interpersonalne, gdyż często potrzebna jest konsultacja ze specjalistami innych dziedzin. Znane koncerny, jak również startupy chętnie wdrażają systemy wizyjne, by zautomatyzować złożone procesy. Ofert pracy stale przybywa, a wizja komputerowa to silnie rozwijająca się branża. Dziedziny, w których jej stosowanie stwarza nowe możliwości, to robotyka, medycyna, astronomia, radiologia, metrologia, sejsmologia, metalurgia i wiele innych. Systematyczność i ciężka praca to droga do sukcesu. Nikt nie urodził się wszechwiedzący. Jeśli będziesz poświęcać godzinę dziennie na naukę i samorozwój, prędzej czy później osiągniesz zamierzony cel. W naszej ofercie znajdziesz też kurs Adobe Photoshop dostępny w naszej ofercie.

Python na maturze. Kurs video. Algorytmy i podstawy języka. Rozwiązania zadań maturalnych

Małgorzata Piekarska

Obierz kurs na... maturę z informatyki! Stoisz przed wyborem przedmiotów maturalnych i jako jeden z nich rozważasz informatykę? To będzie świetna decyzja! Bo tu nie chodzi tylko o samą maturę, naprawdę. Zdać ją oczywiście trzeba, i to zdać dobrze – szczególnie jeśli planujesz kontynuować naukę programowania na studiach – ale umiejętność kodowania sama w sobie to jest to! Otworzy Ci niejedne drzwi do atrakcyjnych praktyk studenckich i dobrze płatnej pracy. Niezależnie od tego, czy już wiesz, że chcesz zostać programistą, czy po prostu pragniesz sprawdzić, na ile jest to dla Ciebie dobra droga i zdobyć podstawowe umiejętności programistyczne, ten kurs będzie doskonałym wsparciem Twoich planów. Zawiera wiedzę i umiejętności obejmujące program całej szkoły średniej – cztery, pięć lat programowania skondensowane w wideopigułce. Zastanawiasz się, jak to możliwe? To prawda, że z naszego kursu nauczysz się programowania w języku Python, ale skupimy się przede wszystkim na wiedzy, jakiej w tym zakresie wymaga się od maturzysty. Kodowanie połączymy z algorytmiką – znowu w ramach tego, czego oczekuje się na egzaminie dojrzałości. Przed Tobą dwanaście godzin i siedemdziesiąt jeden niedługich lekcji pełnych nowych treści i ciekawych przykładów, bogato przeplatanych zadaniami maturalnymi. Autorka szkolenia jest czynnym nauczycielem, egzaminatorem, co roku przygotowuje do egzaminu dojrzałości dziesiątki uczniów. Skorzystaj z jej wiedzy, umiejętności i doświadczeń i przygotuj się do egzaminu z informatyki tak, jak Ci wygodnie – w domowym zaciszu, ucząc się języka Python krok po kroku, od poziomu zero aż po poziom rozszerzonej matury z informatyki. Kurs oczywiście nie wyczerpuje wymagań w stu procentach, ale skupia się na kluczowych zagadnieniach i zapewni Ci solidne podstawy. Uwaga – ostatnie osiemnaście lekcji to bonus. Zawierają szczegółowe omówienie sposobów rozwiązania wszystkich opublikowanych dotąd przez Centralną Komisję Egzaminacyjną zadań pod formułę 2023: z informatora maturalnego, z matury próbnej, z arkusza pokazowego i z egzaminu 2023. Co Cię czeka podczas naszego maturalnego szkolenia Ucząc się do matury z naszym kursem, między innymi: Poznasz składnię języka programowania Python w zakresie potrzebnym do matury z informatyki na poziomie rozszerzonym (instrukcja wyjścia, wejścia, zmienne, typy danych, funkcje, instrukcje sterujące: warunkowa, pętla for i while, a także pętle zagnieżdżone) Opanujesz struktury niezbędne do rozwiązywania zadań maturalnych (napisy, listy, również listy złożone z innych list) Dowiesz się, jakie są sposoby tworzenia wycinków z list i napisów Zdobędziesz umiejętność tworzenia własnych funkcji Zrozumiesz zasięg zmiennych Przyswoisz sposoby korzystania z funkcji i z metod (moduł Turtle jako podstawa edukacji informatycznej – prosty projekt z wykorzystaniem grafiki żółwia) Zapoznasz się z techniką rekurencji (w tym poznasz wady i zalety jej stosowania) Przyjrzysz się funkcjom wbudowanym i modułom, które mogą się okazać przydatne podczas egzaminu maturalnego z informatyki na poziomie rozszerzonym Poznasz sposoby odczytu i zapisu danych do plików tekstowych Rozwiążesz zadania maturalne z użyciem języka programowania Python (wszystkie zadania z programowania z informatora o maturze 2023, z arkusza pokazowego opublikowanego przed maturą 2023, z arkusza matury próbnej z grudnia 2022, a także z arkusza matury z informatyki z maja 2023) Zaznajomisz się z algorytmami działającymi na liczbach (podzielność liczb naturalnych, sprawdzanie lat przestępnych, rozkład liczby na cyfry, zamiana liczby na system dwójkowy i szesnastkowy, znajdowanie dzielników liczby, sprawdzanie, czy liczba jest pierwsza, rozkład liczby na czynniki pierwsze, ciąg liczb Fibonacciego, szybkie potęgowanie, sito Eratostenesa, algorytm Euklidesa, największy wspólny dzielnik, najmniejsza wspólna wielokrotność, potęga, silnia, warunek trójkąta, sprawdzanie, która to ćwiartka układu współrzędnych) Przybliżysz sobie temat algorytmów działających na listach (suma liczb z listy, najmniejsza/największa wartość na liście, wyszukiwanie wybranego elementu: liniowe i binarne w zbiorze uporządkowanym, porządkowanie zbioru metodami: zliczania, wybierania, wstawiania, bąbelkową, scalania, szybkimi, badania podciągów rosnących/malejących itp., lider zbioru) Opanujesz metody numeryczne (wyznaczanie wartości pierwiastka kwadratowego bez pierwiastkowania, obliczanie wartości wielomianu za pomocą schematu Hornera, wyznaczanie miejsc zerowych funkcji metodą połowienia przedziału) Będziesz pracować z algorytmami działającymi na napisach (palindrom, wyszukiwanie wzorca w tekście, porządkowanie alfabetyczne, odwrotna notacja polska, czyli zamiana wyrażenia standardowego na ONP i odwrotnie, sprawdzanie poprawności wyrażenia nawiasowego, szyfr Cezara, szyfry przestawieniowe) Zorientujesz się w innych sposobach zapisu algorytmów (pseudokod) Przeprowadzisz analizę algorytmu – z wykorzystaniem komputera i bez użycia komputera Oszacujesz złożoność obliczeniową w notacji „O” Szkolenie Python na maturze. Kurs video. Algorytmy i podstawy języka. Rozwiązania zadań maturalnych kończy się na poziomie rozszerzonej matury z informatyki. Matura to tylko kwestia opanowania pewnych umiejętności. Tylko od Ciebie zależy, czy to zrozumiesz i wykorzystasz.

Złożoność obliczeniowa. Kurs video. Jak mierzyć efektywność algorytmów

Paweł Bogdan

Obierz kurs na... efektywne algorytmy Czy można wskazać najlepszy język programowania? Albo przynajmniej najlepiej sprawdzający się w rozwiązywaniu określonych problemów? Najszybszy? Najwydajniejszy? Pewnie można się pokusić o jakieś porównania, a rankingów i zestawień, które próbują odpowiedzieć na tego typu pytania, można znaleźć w Internecie dziesiątki albo i setki. Warto jednak mieć świadomość, że takie postawienie sprawy odciąga uwagę od kwestii fundamentalnej - program, aby był wydajny, powinien być przede wszystkim dobrze napisany. A do tego konieczna jest znajomość przynajmniej podstaw algorytmiki. Właśnie dzięki niej możemy zaplanować optymalną konstrukcję aplikacji poprzez wybór najefektywniejszych algorytmów Jak wybrać odpowiedni algorytm Dziś trudno spotkać programistów, którzy pracują całkowicie samodzielnie. Zwykle działają w zespołach, często licznych i współpracujących z... innymi zespołami programistycznymi i nie tylko. Co oznacza konieczność komunikacji, i to na bardzo różnym poziomie, w tym konieczność stosowania zrozumiałych dla innych opisów algorytmów. Do tego między innymi przygotuje Cię ten kurs, jak również do nieuniknionych dyskusji, pozwalających ocenić, który z proponowanych algorytmów jest szybszy i zapewni aplikacji najlepszą możliwą wydajność. Bez teorii ani rusz Jednak do tego, by biegle szacować i porównywać algorytmy pod kątem efektywności, konieczne jest posiadanie pewnej wiedzy teoretycznej, niezbędnej do zrozumienia, czym jest złożoność obliczeniowa. Złożoność obliczeniowa. Kurs video. Jak mierzyć efektywność algorytmów zapozna Cię z tymi zagadnieniami i pozwoli zrozumieć, jakiego typu problemy są uznawane współcześnie za trudne obliczeniowo. Czego się nauczysz i co poznasz w trakcie profesjonalnego szkolenia Złożoność obliczeniowa. Kurs video. Jak mierzyć efektywność algorytmów? Poznasz pojęcie algorytmu Zrozumiesz potrzebę porównywania algorytmów Nauczysz się tworzenia i czytania pseudokodu Poznasz pojęcie złożoności obliczeniowej Zrozumiesz, na czym polegają oszacowania asymptotyczne i relacja pomiędzy nimi Zapoznasz się z kilkoma wybranymi algorytmami Poznasz podstawowe klasy złożoności wraz z przykładami algorytmów Nauczysz się szacowania złożoności obliczeniowej Poznasz koncept maszyny Turinga i nauczysz się ją tworzyć Nauczysz się korzystać z maszyny Turinga do definiowania klas P i NP Poznasz definicję klasy problemów P Poznasz definicję klasy problemów NP i NPC Zapoznasz się z definicją problemów trudnych obliczeniowo Poznasz zasady redukcji wielomianowej Nauczysz się korzystać z redukcji wielomianowej Czego by się tu jeszcze nauczyć? Dość oczywistą korzyścią z dbania o to, by warsztat programistyczny był rozbudowany i wszechstronny, jest elastyczność na rynku pracy i zwiększenie szansy na awans czy po prostu wyższe zarobki. Mniej oczywiste, a na pewno równie ważne jest to, że świadomy i uzasadniony wybór konkretnych rozwiązań na przykład dotyczących algorytmów, na których będzie oparta konstrukcja aplikacji, ułatwi codzienną pracę, ograniczy prawdopodobieństwo wystąpienia przykrych niespodzianek, co przełoży się na zadowolenie odbiorców efektów Twojej pracy. Wszystko da się poprawić, ale gdyby pod koniec pracy okazało się, że konieczne jest znaczące zwiększenie szybkości działania programu, mogłoby to oznaczać poważne opóźnienia lub w skrajnych przypadkach konieczność rozpoczęcia realizacji projektu od początku. Wiedza prezentowana w ramach tego kursu pozwoli Ci zwiększyć Twoje szanse na sukces!