Kies uw taal
Cursus Python Data Structures and Algorithms
Meer dan 2 miljoen studenten wereldwijd

Cursus Python Data Structures and Algorithms

Beheers elke kerndatastructuur en algoritme die je nodig hebt om technische interviews te kraken en hoogwaardige Python-code te schrijven. Deze cursus neemt je mee van de Python-basisprincipes tot en met dynamisch programmeren, grafen en geavanceerde structuren. Je lost in elke fase echte interviewproblemen op, waardoor je zowel snelheid als vertrouwen opbouwt. Als je serieus bent over het bemachtigen van een software-engineeringrol, is dit waar je begint.

Dedika voor bedrijven

Wat je gaat leren:

Je bouwt een volledige basis op in Python-gebaseerde datastructuren en algoritmen, beginnend met syntax en complexiteitsanalyse en vorderend via arrays, gelinkte lijsten, bomen, grafen en dynamisch programmeren. Elk hoofdstuk introduceert kernconcepten en past deze direct toe op de probleempatronen die het vaakst voorkomen in technische interviews. Je implementeert elke structuur vanaf nul, analyseert de prestaties en oefent met het herkennen welk algoritme bij een bepaald probleem past. Aanvullende hoofdstukken behandelen backtracking, greedy-strategieën, bitmanipulatie en geavanceerde structuren zoals Fenwick-bomen en segmentbomen. Na afloop heb je een gedocumenteerde GitHub-portfolio en een bewezen framework om onbekende problemen onder interviewomstandigheden op te lossen.

Hoe je praktisch studeert Cursus Python Data Structures and Algorithms

Hoe je oefent Cursus Python Data Structures and Algorithms

Voor bedrijven die hun team willen trainen

Bij Dedika voor bedrijven bevat de cursus oefeningen en voorbeelden die zijn afgestemd op jouw organisatie en precies zoals jouw bedrijf het nodig heeft.

Klik hier

Cursusinhoud

8 Hoofdstukken • 35 LessenDuur tussen 4 en 360 uren (jij beslist)

Hoofdstuk 1Bekijk details

Python-basis voor DSA

  • Les 1 • Functies en Scope

    Definieert herbruikbare functies, standaardargumenten en regels voor variabelenscope. Functies zijn de primaire eenheid voor algoritme-implementatie in deze cursus.

  • Les 2 • Overzicht van Ingebouwde Collecties

    Bekijkt lijsten, tuples, dicts en sets met hun tijdscomplexiteit. Biedt de praktische containerkennis die nodig is voordat aangepaste structuren worden gebouwd.

  • Les 3 • Modules, Bibliotheken en I/O

    Introduceert het importeren van modules, het gebruik van de standaardbibliotheek en het lezen van invoer voor competitiegerichte problemen. Bereidt studenten voor op gestructureerde probleemoplossingsworkflows.

  • Les 4 • Python-syntaxis en Control Flow

    Behandelt variabelen, datatypes, conditionals en loops als basis voor alle algoritmecode. Stelt schone codeer gewoonten vast die in de hele cursus worden gebruikt.

Hoofdstuk 2Bekijk details

Complexiteitsanalyse en Big-O

  • Les 1 • Big-O, Big-Theta en Big-Omega

    Definieert de drie asymptotische notaties en hun wiskundige betekenis. Studenten passen elke notatie toe om algoritmegedrag precies te classificeren.

  • Les 2 • Algoritmeprestaties meten

    Introduceert concepten van looptijdmeting en waarom theoretische analyse beter is dan alleen benchmarken. Stelt de analytische mindset voor elk volgend hoofdstuk vast.

  • Les 3 • Loops en Recursie Analyseren

    Leert systematische analyse van geneste loops en recursieve aanroepen. Direct toepasbaar op elke sorteeralgoritme en zoekalgoritme in latere hoofdstukken.

  • Les 4 • Ruimtecomplexiteit

    Onderscheidt hulpruimte van totale ruimte en analyseert geheugengebruik van datastructuren. Bereidt studenten voor op het maken van afwegingen tussen tijd en ruimte.

Hoofdstuk 3Bekijk details

Arrays, Strings en Hashing

  • Les 1 • Tweewijzer- en Schuifvenster

    Introduceert de tweewijzer- en schuifvensterpatronen voor O(n)-oplossingen op gesorteerde of sequentiële data. Vermindert brute-force O(n²)-benaderingen aanzienlijk.

  • Les 2 • Hashtabellen en Collision Handling

    Legt hashfunctieontwerp, botsingsresolutie en Python dict-internals uit. Studenten implementeren aangepaste hash maps en lossen lookup-problemen op in O(1).

  • Les 3 • Technieken voor Arraymanipulatie

    Behandelt in-place bewerkingen, prefix-sommen en differentiearrays voor bereikquery's. Deze patronen komen voor in de meeste interviewstijlproblemen.

  • Les 4 • Algoritmen voor Stringverwerking

    Behandelt substring-zoeken, anagramdetectie en palindroomcontroles met efficiënte technieken. Bouwt stringintuïtie op die nodig is voor hashing en patroonherkenning.

Hoofdstuk 4Bekijk details

Gelinkte Lijsten, Stacks en Queues

  • Les 1 • Queue, Deque en Priority Queue

    Implementeert FIFO-queues, dubbelzijdige deques en heap-gebaseerde priority queues. Bereidt studenten voor op BFS- en planningsalgoritmeproblemen.

  • Les 2 • Enkelvoudig en Dubbel Gelinkte Lijsten

    Bouwt node-gebaseerde gelinkte lijstklassen met invoeging, verwijdering en traversatie. Legt pointermanipulatievaardigheden vast die later in bomen en grafen worden gebruikt.

  • Les 3 • Stack-implementatie en Toepassingen

    Implementeert stacks met lijsten en gelinkte lijsten, en past ze vervolgens toe op parserings- en evaluatieproblemen. Stacks ondersteunen recursiesimulatie en backtracking.

  • Les 4 • Probleempatronen voor Gelinkte Lijsten

    Behandelt fast-slow-pointers, omkering en merge-technieken op gelinkte lijsten. Deze patronen keren terug in boom- en graaftraversatieproblemen.

Hoofdstuk 5Bekijk details

Recursie en Sorteeralgoritmen

  • Les 1 • Basisprincipes van Recursie

    Definieert basisgevallen, recursieve aanroepen en call-stack-gedrag met visuele tracering. Correct recursieontwerp is een voorwaarde voor verdeel-en-heers en backtracking.

  • Les 2 • Verdeel-en-Heers Sorteren

    Implementeert merge sort en quicksort met volledige recurrentieanalyse. Studenten begrijpen partitiestrategieën en stabiliteitsafwegingen.

  • Les 3 • Zoekalgoritmen

    Implementeert binair zoeken en zijn varianten op gesorteerde arrays en antwoordruimtes. Binair zoeken op het antwoord is een belangrijk patroon voor optimalisatieproblemen.

  • Les 4 • Lineair en Hybride Sorteren

    Behandelt counting sort, radix sort en bucket sort voor niet-vergelijkende scenario's. Studenten herkennen wanneer lineair sorteren beter presteert dan vergelijkingsgebaseerde methoden.

Hoofdstuk 6Bekijk details

Bomen en Binaire Zoekbomen

  • Les 1 • Booprobleempatronen

    Behandelt padsom, laagste gemeenschappelijke voorouder en diameterproblemen met behulp van recursie. Deze patronen komen vaak voor in technische interviews en systeemontwerp.

  • Les 2 • Tries en Segmentbomen

    Bouwt prefix-tries voor stringzoekopdrachten en segmentbomen voor bereikquery's. Deze gespecialiseerde bomen lossen problemen op die BST's en heaps niet efficiënt kunnen verwerken.

  • Les 3 • Gebalanceerde Bomen en Heaps

    Introduceert AVL- en rood-zwart-boombalanceringsconcepten en heapstructuur. Studenten begrijpen wanneer zelfbalancerende bomen noodzakelijk zijn voor prestatiegaranties.

  • Les 4 • Basisprincipes van Binaire Bomen

    Definieert boomterminologie, nodestructuur en recursieve traversatievolgordes. Traversatiepatronen zijn de basis voor alle boomgebaseerde algoritmen.

  • Les 5 • Bewerkingen op Binaire Zoekbomen

    Implementeert BST-invoeging, verwijdering en zoeken met complexiteitsanalyse. BST-eigenschappen maken efficiënt geordend gegevens ophalen en bereikquery's mogelijk.

Hoofdstuk 7Bekijk details

Grafen en Graafalgoritmen

  • Les 1 • Topologische Sortering en Cyclusdetectie

    Past Kahns algoritme en DFS-gebaseerde topologische sortering toe op DAG's. Cyclusdetectie en ordening zijn essentieel voor afhankelijkheidsresolutieproblemen.

  • Les 2 • Minimum Spanning Bomen en Union-Find

    Implementeert Kruskals en Prims algoritme naast de Union-Find-structuur. Deze tools lossen netwerkconnectiviteits- en clusteringproblemen efficiënt op.

  • Les 3 • Kortste Pad Algoritmen

    Implementeert Dijkstra, Bellman-Ford en Floyd-Warshall voor gewogen grafen. Studenten selecteren het juiste algoritme op basis van graafeigenschappen en beperkingen.

  • Les 4 • BFS- en DFS-traversaties

    Implementeert iteratieve BFS en recursieve DFS met bezochte tracking. Deze twee traversaties vormen de basis van bijna elk graafalgoritme in dit hoofdstuk.

  • Les 5 • Graafrepresentaties

    Vergelijkt adjacency-matrix, adjacency-lijst en edge-lijst representaties met afwegingen. De juiste representatie kiezen heeft directe invloed op algoritme-efficiëntie.

Hoofdstuk 8Bekijk details

Dynamisch Programmeren

  • Les 1 • Klassieke DP-probleempatronen

    Lost knapzak, langste deelreeks en muntwisselproblemen op als canonieke DP-sjablonen. Het beheersen van deze sjablonen versnelt het oplossen van nieuwe DP-problemen.

  • Les 2 • DP-basisprincipes en Memoïsatie

    Definieert overlappende deelproblemen en optimale substructuur als DP-voorwaarden. Top-down memoïsatie converteert recursieve oplossingen naar efficiënte DP-oplossingen.

  • Les 3 • Tabulatie en Ruimteoptimalisatie

    Bouwt bottom-up DP-tabellen en reduceert ruimte met behulp van rolling arrays. Ruimtegeoptimaliseerde DP is cruciaal voor grote invoerbeperkingen in competitieve problemen.

  • Les 4 • Interval- en Rooster-DP

    Past DP toe op interval-samenvoeging en roosterpadproblemen met 2D-toestandsruimtes. Deze patronen breiden DP-vaardigheden uit naar matrix- en bereikgebaseerde probleemtypen.

  • Les 5 • Geavanceerde DP-technieken

    Behandelt bitmask-DP, cijfer-DP en DP op bomen voor complexe toestandsrepresentaties. Deze technieken lossen combinatorische en hiërarchische optimalisatieproblemen op.

Certificering

Jouw geldig certificaat van voltooiing

Deze cursus is voor jou:

  • Informaticastudent: heeft gestructureerde sollicitatievoorbereiding nodig die verder gaat dan de klassikale theorie.

  • Zelfgeleerde ontwikkelaar: heeft projectervaring maar mist formele algoritmische training.

  • Carrièrewisselaar: overstappen naar softwareontwikkeling vanuit een niet-technische achtergrond.

  • Junior engineer: wil zich kwalificeren voor functies op middenniveau die meer technische diepgang vereisen.

  • Data-analist: uitbreiding naar technische functies die algoritmische probleemoplossingsvaardigheden vereisen.

  • Bootcamp-afgestudeerde: klaar om verder te gaan dan tutorials en echte interviewuitdagingen aan te gaan.

Wat onze studenten zeggen

Jullie lessen zijn perfect. Ik heb het jaarpakket aangeschaft en heb eindelijk de mogelijkheid om verschillende onderwerpen die mij interesseren te volgen zonder van platform te hoeven wisselen... bedankt voor alles wat jullie doen, ik heb jullie al aan anderen aanbevolen...
Giulio Carlo
Giulio CarloStudent Digitale Marketing
Ik vind het fijn hoe de lessen direct ter zake zijn en hoe ik tussen hoofdstukken kan wisselen en content kan overslaan die ik niet nodig heb.
Mariana Ferres
Mariana FerresStudent Fotografie
Ik vind de content en de manier van presenteren en transcriptie van video's geweldig, wat het proces versnelt!
Luciana Alvarenga
Luciana AlvarengaStudent Nageldesign
Het platform is snel en eenvoudig te gebruiken. De diversiteit aan content en de aanvullende video's helpen enorm bij het leren.
André Felipe
André FelipeStudent Prompt Engineering

Belangrijkste opleidingen

FAQ

Wie is Dedika?

Is het certificaat geldig in Nederland?

Zijn de cursussen gratis?

Wat is de studielast van de cursus?

Hoe zien de cursussen eruit?

Hoe werken de cursussen?

Wat is de duur van de cursussen?

Wat zijn de kosten of prijzen van de cursussen?

Wat is een EAD- of online cursus en hoe werkt het?

PDF-cursus