Чему вы научитесь
- Разбираться в основных типах графов и их свойствах
- Представлять графы в удобной форме для решения задач
- Использовать Python и R для работы с графами
- Применять обходы графа (DFS, BFS) на практике
- Находить кратчайшие пути и минимальные остовные деревья
- Решать прикладные задачи с помощью алгоритмов на графах
- Визуализировать и анализировать графы с использованием networkx и igraph
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Начальные требования
-
Базовые навыки программирования на Python или R (работа со списками, циклами, функциями).
-
Понимание основных понятий алгоритмов и структур данных (массивы, списки, стеки, очереди).
-
Начальные знания теории сложности алгоритмов (оценка времени работы в O(n), O(log n) и т. д.).
-
Готовность решать практические задачи и экспериментировать с кодом.
(Математическая теория графов будет объясняться в курсе, поэтому глубоких знаний дискретной математики не требуется.)
Преподаватели курса
204
Как проходит обучение
-
Материал подаётся в формате кратких лекций и пошаговых разборов алгоритмов.
-
Каждая тема сопровождается примерами кода на Python и R.
-
После изучения теории вы выполняете практические задания для закрепления навыков.
-
В курсе предусмотрены тесты для проверки понимания основных идей.
-
Для закрепления материала — мини-проекты: анализ транспортной сети, работа с социальными графами и др.
-
Обучение построено так, чтобы вы могли двигаться в удобном для себя темпе.
Что вы получите
- Глубокие знания алгоритмов и структур данных на графах
- Умение применять алгоритмы на практике с помощью Python и R
- Навыки визуализации и анализа графов с использованием networkx и igraph
- Пошаговые примеры и разборы реальных кейсов
- Практические задания и мини-проекты, которые можно включить в портфолио
- Системное понимание графовых алгоритмов, востребованных в науке и индустрии