Informações sobre o curso

270,796 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

42%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

32%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 17 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Simple AlgorithmPython ProgrammingProblem SolvingComputation

Resultados de carreira do aprendiz

42%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

32%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 17 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

oferecido por

Logotipo de Universidade da Pensilvânia

Universidade da Pensilvânia

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up84%(2,440 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Pillars of Computational Thinking

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 44 mín.)
6 videos
1.2 Decomposition6min
1.3 Pattern Recognition5min
1.4 Data Representation and Abstraction7min
1.5 Algorithms8min
1.6 Case Studies11min
4 exercícios práticos
1.2 Decomposition10min
1.3 Pattern Recognition10min
1.4 Data Representation and Abstraction15min
1.5 Algorithms15min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Expressing and Analyzing Algorithms

4 horas para concluir
7 vídeos (Total 69 mín.)
7 videos
2.2 Linear Search5min
2.3 Algorithmic Complexity8min
2.4 Binary Search11min
2.5 Brute Force Algorithms13min
2.6 Greedy Algorithms9min
2.7 Case Studies12min
6 exercícios práticos
2.1 Finding the Largest Value10min
2.2 Linear Search10min
2.3 Algorithmic Complexity10min
2.4 Binary Search10min
2.5 Brute Force Algorithms15min
2.6 Greedy Algorithms10min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Fundamental Operations of a Modern Computer

4 horas para concluir
6 vídeos (Total 46 mín.)
6 videos
3.2 Intro to the von Neumann Architecture8min
3.3 von Neumann Architecture Data6min
3.4 von Neumann Architecture Control Flow5min
3.5 Expressing Algorithms in Pseudocode8min
3.6 Case Studies10min
5 exercícios práticos
3.1 A History of the Computer10min
3.2 Intro to the von Neumann Architecture10min
3.3 von Neumann Architecture Data10min
3.4 von Neumann Architecture Control Flow10min
3.5 Expressing Algorithms in Pseudocode10min
Semana
4

Semana 4

7 horas para concluir

Applied Computational Thinking Using Python

7 horas para concluir
9 vídeos (Total 91 mín.), 12 leituras, 12 testes
9 videos
4.2 Variables13min
4.3 Conditional Statements8min
4.4 Lists7min
4.5 Iteration14min
4.6 Functions10min
4.7 Classes and Objects9min
4.8 Case Studies11min
4.9 Course Conclusion8min
12 leituras
Programming on the Coursera Platform10min
Python Playground
Variables Programming Activity20min
Solution to Variables Programming Activity10min
Conditionals Programming Activity20min
Solution to Conditionals Programming Activity10min
Solution to Lists Programming Assignment5min
Solution to Loops Programming Assignment10min
Solution to Functions Programming Assignment10min
Solution to Challenge Programming Assignment10min
Solution to Classes and Objects Programming Assignment10min
Solution to Project Part 410min
12 exercícios práticos
4.2 Variables10min
4.3 Conditional Statements5min
4.4 Lists10min
Lists Programming Assignment15min
4.5 Iteration10min
Loops Programming Assignment30min
4.6 Functions10min
Functions Programming Assignment20min
(Optional) Challenge Programming Assignment20min
4.7 Classes and Objects10min
Classes and Objects Programming Assignment20min
Project Part 4: Implementing the Solution in Python25min

Avaliações

Principais avaliações do COMPUTATIONAL THINKING FOR PROBLEM SOLVING

Visualizar todas as avaliações

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.

  • 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/

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.