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Development Programming Languages Data Structures

Algorithmen und Datenstrukturen mit Python

Lerne Big O, Arrays, Stacks, Queues, Verkettete Listen,Rekursion, Bäume, Such- und Sortieralgorithmen, Graphen, etc.
Bestseller
Rating: 4.5 out of 54.5 (68 ratings)
1,285 students
Created by Dr. René Brunner, Datamics GmbH
Last updated 11/2020
German
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Lerne wie du mit Algorithmen und Datenstrukturen einen besseren Code schreibst.
  • Alle wichtigen Datenstrukturen und Algorithmen verstehen.
  • Lerne die Big O Notation um die Laufzeit deines Codes zu bestimmen.
  • Du wirst fähig sein das "WARUM" hinter den gängigen Datenstrukturen zu verstehen.
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

12 sections • 152 lectures • 13h 11m total length

  • Preview00:53
  • Hinweise zum Kurs
    03:04
  • Preview04:11
  • Kursmaterialien
    01:05
  • Kurs FAQs
    01:23

  • Einführung in die Installation
    00:24
  • Python und Anaconda Installation
    06:19
  • Einrichtung des Kurses und Jupyter-Lab
    03:34

  • Willkommen zum Abschnitt Algorithmenanalyse und Big O
    00:27
  • Einführung in Algorithmenanalyse und Big O
    06:44
  • Big O Notation
    08:03
  • Preview08:37
  • Big O Beispiele Teil 2
    13:32
  • Big O für Python Datenstruktur
    07:43
  • Big-O Cheat Sheet
    00:07
  • Algorithmenanalyse und Big O Quiz
    5 questions

  • Willkommen zum Abschnitt Arraysequenzen
    00:30
  • Einfache (niedere) Arrays
    14:33
  • Dynamische Arrays
    08:59
  • Dynamische Arrays Übung
    14:55
  • Amortisation
    06:06
  • Übungen - Arrays
    03:04
  • Anagramm Überprüfung - Übung
    02:01
  • Anagramm Überprüfung - Übung - LÖSUNG
    12:05
  • Array Paarsumme - Übung
    01:26
  • Array Paarsumme - Übung - LÖSUNG
    08:39
  • Finde das fehlende Element - Übung
    01:08
  • Finde das fehlende Element - Übung - LÖSUNG
    15:33
  • Größte zusammenhängende Summe - Übung
    01:37
  • Größte zusammenhängende Summe - Übung - LÖSUNG
    07:03
  • Satzumkehr - Übung
    02:20
  • Satzumkehr - Übung - LÖSUNG
    10:20
  • String Komprimierung - Übung
    01:36
  • String Komprimierung - Übung - LÖSUNG
    07:26
  • Sonderzeichen in einem String - Übung
    01:03
  • Sonderzeichen in einem String - Übung - LÖSUNG
    03:45

  • Willkommen zum Abschnitt Stacks, Queues und Deques
    00:30
  • Überblick über Stacks, Queues und Deques
    01:04
  • Überblick über Stacks
    04:41
  • Implementierung eines Stacks
    07:29
  • Überblick über Queues
    04:30
  • Preview04:29
  • Implementierung eines Deques
    06:02
  • Implementierung eines Stacks - Übung
    01:16
  • Implementierung einer Queue - Übung
    01:11
  • Implementierung eines Deques - Übung
    01:14
  • Überprüfen, ob alle Klammern wieder geschlossen werden - Übung
    01:58
  • Überprüfen ob alle Klammern wieder geschlossen werden - Übung - LÖSUNG
    08:52
  • Implementierung einer Queue mit 2 Stacks - Übung
    01:23
  • Implementierung einer Queue mit 2 Stacks - Übung - LÖSUNG
    04:57
  • Stacks, Queues und Deques Quiz
    5 questions

  • Willkommen zum Abschnitt Verkettete Listen
    00:34
  • Einfach verkettete Listen
    07:34
  • Preview04:55
  • Doppelt verkettete Listen
    05:20
  • Implementierung einer doppelt verketteten Liste
    03:39
  • Einfach verkettete Liste Zyklusprüfung - Übung
    02:13
  • Einfach verkettete Liste Zyklusprüfung - Übung - LÖSUNG
    04:55
  • Verkettete Listen Umkehr - Übung
    01:46
  • Verkettete Listen Umkehr - Übung - LÖSUNG
    05:00
  • Verkettete Liste n-ter bis letzter Knoten - Übung
    02:06
  • Verkettete Liste n-ter bis letzter Knoten - Übung - LÖSUNG
    06:14
  • Implementierung einer verketteten Liste - Übung
    00:55
  • Implementierung einer verketteten Liste - Übung - LÖSUNG
    01:41
  • Verkettete Listen Quiz
    4 questions

  • Willkommen zum Abschnitt Rekursion
    00:27
  • Rekursion Einführung
    09:38
  • Rekursion Hausaufgabe Beispielaufgaben
    04:19
  • Rekursion Hausaufgabe Beispielaufgaben - LÖSUNGEN
    08:56
  • Memoisation
    03:11
  • Preview01:09
  • Rekursion Übung - 1 - LÖSUNG
    03:30
  • Rekursion Übung - 2
    01:37
  • Rekursion Übung - 2 - LÖSUNG
    06:31
  • Rekursion Übung - 3
    03:26
  • Rekursion Übung - 3 - LÖSUNG
    12:34
  • Rekursion Übung - 4
    02:50
  • Rekursion Übung - 4 - LÖSUNG Teil 1
    08:21
  • Rekursion Übung - 4 - LÖSUNG Teil 2
    08:07
  • Weiterführende Literatur - Heckrekursion in Python
    00:11

  • Willkommen zum Abschnitt Bäume
    00:28
  • Bäume Einführung
    13:47
  • Baumdarstellung Implementierung
    09:46
  • Knoten und Verweise Implementierung
    10:26
  • Baumdurchläufe
    09:32
  • Priority Queues mit binären Heaps
    11:17
  • Binärer Heap Implementierung
    17:13
  • Implementierung binärer Suchbäume - Teil 1
    18:15
  • Implementierung binärer Suchbäume - Teil 2
    16:17
  • Preview01:13
  • Binärer Suchbaum Überprüfung - Übung - LÖSUNG
    08:37
  • Baumhierarchie Ausgabe - Übung
    01:21
  • Baumhierarchie Ausgabe - Übung - LÖSUNG
    11:40
  • Binären Suchbaum stutzen - Übung
    02:04
  • Binären Suchbaum stutzen - Übung - LÖSUNG
    06:16
  • Bäume Quiz
    4 questions

  • Willkommen zum Abschnitt Suchen und Sortieren
    00:28
  • Einführung in Suchverfahren
    01:23
  • Sequentielle Suche
    04:06
  • Implementierung der sequentiellen Suche
    07:51
  • Binäre Suche
    04:21
  • Implementierung der binären Suche
    09:50
  • Hashing
    15:35
  • Implementierung einer Hashtabelle Teil 1
    12:31
  • Implementierung einer Hashtabelle Teil 2
    10:18
  • Einführung in Sortierverfahren
    02:15
  • Links zur Visualisierung von Sortieralgorithmen
    05:40
  • Preview03:31
  • Implementierung von Bubblesort
    07:37
  • Selectionsort
    03:49
  • Implementierung von Selectionsort
    07:54
  • Insertionsort
    05:40
  • Implementierung von Insertionsort
    05:57
  • Shellsort
    04:11
  • Implementierung von Shellsort
    10:19
  • Mergesort
    03:46
  • Implementierung von Mergesort
    10:58
  • Quicksort
    06:38
  • Implementierung von Quicksort
    13:54
  • Implementierung des Selection Sort Algorithmus Übung
    00:51
  • Implementierung des Insertion Sort Algorithmus Übung
    00:33
  • Implementierung des Shell Sort Algorithmus Übung
    00:31
  • Implementierung des Merge Sort Algorithmus Übung
    00:44
  • Implementierung des Quick Sort Algorithmus Übung
    00:56
  • Sortierverfahren Quiz
    10 questions

  • Willkommen zum Abschnitt Graphalgorithmen
    00:39
  • Graphen Einführung
    09:57
  • Adjazenzmatrix und Adjazenzliste
    05:52
  • Implementierung eines Graphen (Adjazenzliste) - Teil 1
    08:09
  • Implementierung eines Graphen (Adjazenzliste) - Teil 2
    12:41
  • Breitensuche
    12:17
  • Springerproblem Beispielaufgabe
    15:22
  • Allgemeine Tiefensuche
    09:21
  • Implementierung eines Graphen Überblick
    10:37
  • Implementierung der Tiefensuche Überblick
    06:32
  • Implementierung der Breitensuche Überblick
    05:55
  • Implementierung eines Graphen - Übung
    00:52
  • Implementierung der Tiefensuche - Übung
    00:36
  • Implementierung der Breitensuche - Übung
    00:33
  • Graphalgorithmen Quiz
    3 questions

Requirements

  • Für absolute Anfänger werden Kenntnisse in Python benötigt.

Description

Willkommen zum Kurs Algorithmen und Datenstrukturen mit Python!

Dieser umfangreiche deutsche Onlinekurs hilft dir mit deinen Programmierübungen in Vorstellungsgesprächen und in Code Reviews zu glänzen da du mehr über Algorithmen und Datenstrukturen lernst! Dieser Kurs nutzt die einfach zu lesende Programmiersprache Python, um dir auf eine effiziente Weise alles beizubringen was du für deinen Traumjob im Tech-Sektor wissen musst! Danach wirst du fähig sein das "WARUM" hinter den gängigen Datenstrukturen zu verstehen.

    "Top!! Sehr durchdacht !! Großes Lob!!" (★★★★★ F. Brashnikow)


Dieser Kurs wird dir alles zeigen, was du für einen guten Job in der Softwareentwicklung benötigst und wie du deinen Code mit bekannten "data structures and algorithms" verbesserst:

  • Algorithmenanalyse und Big-O Notation

  • Array Sequenzen

  • Stacks, Queues und Deques

  • Verkettete Listen

  • Rekursion

  • Bäume

  • Such- und Sortieralgorithmen

  • Graph Algorithmen

  • Rätsel

Das alles wendest du in vielen Übungen und berühmten Knobelaufgaben aus Vorstellungsgesprächen an.


Erreiche deine Karriereziele und verbessere deine algorithmische Grundkenntnisse. Dadurch kannst du einen besseren Code schreiben und bekommst einen fantastischen Job in der IT.


Who this course is for:

  • Studenten, die mit Python vertraut sind und eine Karriere im Tech-Sektor anstreben!
  • Teilnehmer die Grundlagen in Algorithmen und Datenstrukturen lernen möchten.

Instructors

Dr. René Brunner
ist seit über 10 Jahren Big Data Scientist und Dozent
Dr. René Brunner
  • 4.5 Instructor Rating
  • 5,495 Reviews
  • 32,743 Students
  • 18 Courses

In einer Welt der Veränderung gibt es keine Ressource, die wertvoller  ist als Bildung. Sie befähigt die Menschen, auch in einer komplexen  Umwelt selbstbestimmt ihren Weg zu gehen. Wichtig ist, was jeder  einzelne kann. Die Digitalisierung steckt voller Chancen für bessere  Bildung: individuelleres Lernen, innovative Lehrmethoden und aktuellere  Lehrmittel. Daher möchte ich nicht länger zuschauen, sondern an besserer  Bildung für Jeden Mitwirken! Dabei sind die folgenden 3 Punkte mein  konkreter Beitrag:   

1. Verfügbarkeit von individuellem Lernen, innovativen Lehrmethoden  und aktuellere Lehrmittel durch einen günstigen Zugang für jeden zu  Kursen schaffen, die normalerweise mehrere hundert oder tausend Euro  kosten!   

2. Einen kleinen fachlichen Beitrag zum Ausbau der Digitalen Zukunft  leisten, Bewusstsein für die Daten Analyse schaffen und so viele wie  möglich fit für die Digitalisierung machen.   

3. Wir haben regelmäßig Spendenaktionen in denen wir ein
gemeinnütziges Bildungsprojekt unterstützen. Diese werden in den
einzelnen Kursen spezifiziert. Vorschläge für Projekte sind dabei
herzlich Willkommen. (Für die Weihnachtskampagne 2017 spendeten wir 200€ für ein gemeinnütziges Bildungsprojekt.)


Dr. René Brunner hat als Big Data Scientist und Engineer schon seit über 10 Jahre (damals hatte Big Data Science noch andere Bezeichnungen) zahlreiche Big Data Projekte und Workshops bei Unternehmen wie IBM, SAP, Audi, Bosch, Daimler, Havas Media, GFK, Philip Morris, Sony und Vodafone gemacht. 

Während seiner Promotion hat er dezentrale und skalierende Marktplätze aufgebaut und mit der Hilfe von Machine Learning Algorithmen wie zum Beispiel Clustering und Decision Trees optimiert. Die Ergebnisse konnte er in zahlreichen Artikeln in führenden Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen veröffentlichen. Dabei hat er mehrere Auszeichnungen und Stipendien erhalten.

Als Dozent an der Macromedia Hochschule für Medien und Kommunikation und der University of Westminister freut er sich seit 5 Jahren den Studenten den digitalen Wandel in Form von neuen Businessmodellen, Analysen, Best Practice Case Studies und Anwendungsbeispiele beizubringen. Davor hat er schon mehrere Jahre an verschiedenen Universitäten im Bereich Computer Science unterrichtet.

Er hat ein Diplom in Wirtschaftsinformatik an der Universität Mannheim, einen Master in Wirtschaftsinformatik an der französischen Université Nice Sophia-Antipolis, eine Promotion in Computer Science an der Technischen Universität Kataloniens sowie an der Cardiff University im Bereich Big Data Science und Machine Learning.

Du kannst ihn gerne auf Linkedin oder Xing direkt kontaktieren sowie seine Veröffentlichungen unter Google Scholar einsehen.

Außerdem kannst du ihn auch gerne nach persönlichen Trainings, Gruppentrainings in München  oder als  Sprecher auf Konferenzen anfragen.


Datamics GmbH
Kursanbieter DataScience, Programmieren, Machine Learning...
Datamics GmbH
  • 4.5 Instructor Rating
  • 5,495 Reviews
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  • 18 Courses

Wir sind Datamics...

…und bieten Online-Kurse rund um das Themengebiet Data Science auf Udemy an. Hierzu gehören Themen wie das Programmieren in Python, SQL, Bewerbertraining, Datenvisualisierungen mit Dash, Business Analytics u.v.m.

Wir arbeiten dabei eng mit unserem U.S.-amerikanischen Partner Jose Portilla zusammen, um für euch immer die aktuellsten Informationen aus dem weltweiten Geschehen parat zu haben.

Wir, das sind Dr. René Brunner und ein Team, das Erfahrung aus unterschiedlichen Bereichen in die Entwicklung der Kurse einbringen kann. René selbst ist bereits über 10 Jahre erfolgreich auf dem Gebiet Data Science unterwegs und selbst Dozent an verschiedenen Hochschulen.


Wichtig sind unserem Team vor allem folgende 3 Punkte:

1. Verfügbarkeit von individuellem Lernen, innovativen Lehrmethoden und aktuellere Lehrmittel durch einen günstigen Zugang für jeden zu Kursen schaffen, die normalerweise mehrere hundert oder tausend Euro kosten!

2. Einen kleinen fachlichen Beitrag zum Ausbau der Digitalen Zukunft leisten, Bewusstsein für die Daten Analyse schaffen und so viele wie möglich fit für die Digitalisierung machen.

3. Wir haben regelmäßig Spendenaktionen in denen wir ein
gemeinnütziges Bildungsprojekt unterstützen. Diese werden in den einzelnen Kursen spezifiziert. Vorschläge für Projekte sind dabei herzlich Willkommen. (Für die Weihnachtskampagne 2017 und auch spendeten wir jeweils 200€ für ein gemeinnütziges Bildungsprojekt.)


Du kannst uns gerne auf Udemy, über unsere Webseite LinkedIn, Facebook oder Youtube direkt kontaktieren.

Außerdem kannst du René auch gerne nach persönlichen Trainings, Gruppentrainings in München oder als Sprecher auf Konferenzen anfragen.

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