密歇根大学计算机专业注重将计算机科学理论与实践相结合,旨在帮助学生全面掌握计算机科学的基础理论和实践技能:
1.计算机程序设计:编程技能和常见编程语言,如C++和Java和Python等;
2.数据结构和算法:数据结构和算法,理解和应用数据结构和算法来解决实际问题;
3.计算机组成原理:计算机硬件组成原理,涵盖逻辑设计、微处理器和存储器等;
4.人工智能:人工智能的各种技术,如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等;
5.软件工程:软件设计和开发,涵盖软件生命周期、测试和维护等方面。
Charles Severance 教授是密歇根大学信息学院的教授。他教授各种以技术为导向的课程,包括计算机编程、数据库设计和网络开发,还写了计算机方面的畅销书《Using Google App Engine》和《Python for Everybody》。同时,他也是IEEE计算机杂志的专栏作家,主持每个月的“计算机对话”专栏,采访著名的技术领袖和创新者。
在讲授Python编程的教授和专家中,Charles Severance 教授也许是知名度最高的。他以浅显易懂、风趣幽默的风格,让零基础Python入门专项课程成为一个明星MOOC课程,已有超过280万人注册学习。
这个专项课程分成5门课程,你将学习安装Python并编写第一个程序和Python编程语言的基础知识,并使用变量来存储、检索和计算信息和利用核心编程工具,如函数和循环。课程有中文字幕,有助于你的学习和理解。你可以在MOOC学习平台免费注册学习。
1. 零基础程序设计(Python 入门)
这门课程将帮助你了解使用Python编程的基础知识。(1)安装Python并编写第一个程序;(2)Python编程语言的基础知识;(3)使用变量来存储、检索和计算信息;(4)利用核心编程工具,如函数和循环。
课程为期7周,每周2-4小时。课程主要内容包括:(1)为什么要编程?;(2)安装和使用Python;(3)讨论编程的“大图景”;(4)程序如何使用计算机的内存来存储、检索和计算信息;(5)从简单地运行一行又一行代码的顺序代码转换为跳过一些步骤的条件代码;(6)了解什么是功能和如何使用它们;(7)循环和迭代 。
2. Python 数据结构
这门课程帮助你了解Python编程语言的核心数据结构。(1)数据结构的原理以及如何使用它们;(2)创建能够从文件中读取和写数据的程序;(3)使用Python字典将数据存储为键/值;(4)使用元组完成排序或循环等多步骤任务。
课程为期7周,每周1-4小时。课程主要内容包括:(1)从字符串到数据结构;(2)安装和使用Python;(3)通过在计算机的辅助存储上读写文件来处理大量的数据;(4)使用索引方案在单个变量中存储许多值,以存储、组织和检索单个变量中的不同值;(5)使用键/值对一个Python变量中提供一个简单的内存“数据库”;(6)将元组与字典一起使用完成多步骤的任务;(7)Python入门课程中间小结。
3. 使用 Python访问网络数据
这门课程将帮助你了解如何将互联网视为数据来源。(1)使用正则表达式从字符串中提取数据;(2)了解web浏览器用来检索文档和web应用程序的协议;(3)使用Python从网站和api中检索数据;(4)可使用XML(可扩展的标记语言)数据。
课程为期6周,每周2-5小时。课程主要内容包括:(1)安装Python和一个文本编辑器;(2)正则表达式:一种非常专门化的语言,用于搜索字符串并从字符串中提取数据;(3) web浏览器用于检索文档的协议和web应用程序用于与应用API接口交互;(4)使用Python从互联网上的网站和api中检索数据;(5)检索和解析XML数据;(6)JSON和REST架构。
4. Python数据库开发
这门课程将帮助你了解结构化查询语言(SQL)的基础知识和基本数据库设计。(1)使用“创建、读取、更新和删除”等操作来管理数据库;(2)面向对象Python的基础知识;(3)如何在数据库中的多个表之间存储数据;(4)利用谷歌地图API来可视化数据。
课程为期5周,每周2-4小时。课程主要内容包括:(1)面向对象的Python;(2)基本结构化查询语言;(3)数据模型和关系SQL;(4)SQL中的多对多关系;(5)数据库和可视化 。
5. 毕业项目:使用 Python 获取并处理数据,并用可视化方式展现数据
在毕业项目中,你将构建一系列应用程序来使用Python检索、处理和可视化数据。(1)使用unicode字符和字符串;(2)构建一个搜索引擎;(3)选择并处理你的数据;(4)创建电子邮件数据可视化。
课程为期7周,每周1-2小时。课程主要内容包括:(1)毕业项目介绍;(2)构建搜索引擎,下载并运行一个简单版本的谷歌页面排名算法;(3)探索数据源项目:选择、处理和可视化数据;(4)隐藏和建模电子邮件数据;(5)访问新的数据源项目;(6)可视化电子邮件数据 ;(7)可视化新数据源项目。
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