Dilini seç
Python Algoritma Kursu
Platformada 400 binden fazla profesyonel
Şirketlere özel

Python Algoritma Kursu

Teknik mülakatları başarıyla geçmek ve yüksek performanslı Python kodu yazmak için ihtiyacın olan her temel veri yapısına ve algoritmaya hakim ol. Bu kurs, Python temellerinden dinamik programlama, çizgeler ve ileri düzey yapılara kadar seni götürür. Her aşamada gerçek mülakat problemlerini çözecek, hem hız hem de özgüven kazanacaksın. Bir yazılım mühendisliği rolü bulma konusunda ciddiysen, başlaman gereken yer burası.

Dedika öğrenciler için

Ekibinizin ustalaşacağı konular:

Python tabanlı veri yapıları ve algoritmalarda tam bir temel oluşturacak, sözdizimi ve karmaşıklık analiziyle başlayıp diziler, bağlı listeler, ağaçlar, çizgeler ve dinamik programlama konularında ilerleyeceksin. Her bölüm temel kavramları tanıtır ve ardından bunları teknik mülakatlarda en sık karşılaşılan problem kalıplarına doğrudan uygular. Her yapıyı sıfırdan oluşturacak, performansını analiz edecek ve belirli bir probleme hangi algoritmanın uygun olduğunu tanıma pratiği yapacaksın. Ek bölümler geri izleme, açgözlü stratejiler, bit manipülasyonu ve Fenwick ağaçları ile segment ağaçları gibi ileri düzey yapıları kapsar. Kursun sonunda belgelenmiş bir GitHub portföyün ve mülakat koşullarında alışılmadık problemleri çözmek için kanıtlanmış bir çerçeven olacak.

Ekibiniz nasıl pratik şekilde öğrenir Python Algoritma Kursu

Ekibiniz nasıl pratik yapar Python Algoritma Kursu

Bu şirketlerin profesyonelleri Dedika'da eğitim alıyor

ActemiumFR
Nunner LogisticsNL
GT Constructora GeotécnicaCR
Sydel StarBR
Metrô de São PauloBR
Aguas AndinasCL
DSMIN
MeridianbetRS
CDHCN

Kurs İçeriği

8 Bölüm • 35 Ders4 ile 360 saat arasında (siz karar verin)

Bölüm 1Detayları Gör

Python DSA için Temeller

  • Ders 1 • Fonksiyonlar ve Kapsam

    Yeniden kullanılabilir fonksiyonları, varsayılan argümanları ve değişken kapsam kurallarını tanımlar. Fonksiyonlar, bu kursta algoritma uygulamasının temel birimidir.

  • Ders 2 • Yerleşik Koleksiyonlara Genel Bakış

    Listeler, demetler, sözlükler ve kümeleri zaman karmaşıklıklarıyla birlikte inceler. Özel yapılar oluşturulmadan önce gereken pratik konteyner bilgisini sağlar.

  • Ders 3 • Modüller, Kütüphaneler ve G/Ç

    Modülleri içe aktarmayı, standart kütüphaneyi kullanmayı ve rekabetçi tarz problemler için girdi okumayı tanıtır. Öğrencileri yapılandırılmış problem çözme iş akışlarına hazırlar.

  • Ders 4 • Python Söz Dizimi ve Akış Kontrolü

    Değişkenler, veri türleri, koşullu ifadeler ve döngüleri tüm algoritma kodlarının temeli olarak kapsar. Kurs boyunca kullanılan temiz kodlama alışkanlıklarını oluşturur.

Bölüm 2Detayları Gör

Karmaşıklık Analizi ve Büyük-O

  • Ders 1 • Büyük-O, Büyük-Teta ve Büyük-Omega

    Üç asimptotik gösterimi ve matematiksel anlamlarını tanımlar. Öğrenciler, algoritma davranışını tam olarak sınıflandırmak için her gösterimi uygular.

  • Ders 2 • Algoritma Performansını Ölçme

    Çalışma zamanı ölçüm kavramlarını ve teorik analizin neden tek başına kıyaslamadan daha iyi olduğunu tanıtır. Takip eden her bölüm için analitik zihniyeti belirler.

  • Ders 3 • Döngüleri ve Özyinelemeyi Analiz Etme

    İç içe döngülerin ve özyinelemeli çağrıların sistematik analizini öğretir. Sonraki bölümlerdeki her sıralama ve arama algoritmasına doğrudan uygulanabilir.

  • Ders 4 • Alan Karmaşıklığı

    Yardımcı alanı toplam alandan ayırır ve veri yapılarının bellek kullanımını analiz eder. Öğrencileri alan-zaman ödünleşimi kararları vermeye hazırlar.

Bölüm 3Detayları Gör

Diziler, Karakter Dizileri ve Karma

  • Ders 1 • İki İşaretçi ve Kayar Pencere

    Sıralı veya ardışık verilerde O(n) çözümleri için iki işaretçi ve kayar pencere desenlerini tanıtır. Kaba kuvvet O(n²) yaklaşımlarını önemli ölçüde azaltır.

  • Ders 2 • Karma Tabloları ve Çakışma Yönetimi

    Karma fonksiyon tasarımını, çakışma çözümlemesini ve Python sözlük iç yapısını açıklar. Öğrenciler özel karma haritaları uygular ve arama problemlerini O(1)'de çözer.

  • Ders 3 • Dizi Manipülasyon Teknikleri

    Yerinde işlemleri, önek toplamlarını ve aralık sorguları için fark dizilerini kapsar. Bu desenler, mülakat tarzı problemlerin çoğunda görülür.

  • Ders 4 • Karakter Dizisi İşleme Algoritmaları

    Verimli teknikler kullanarak alt dizi arama, anagram tespiti ve palindrom kontrollerini kapsar. Karma ve desen eşleme için gereken karakter dizisi sezgisini oluşturur.

Bölüm 4Detayları Gör

Bağlı Listeler, Yığınlar ve Kuyruklar

  • Ders 1 • Kuyruk, Çift Uçlu Kuyruk ve Öncelik Kuyruğu

    FIFO kuyruklarını, çift uçlu kuyrukları ve öbek tabanlı öncelik kuyruklarını uygular. Öğrencileri BFS ve zamanlama algoritması problemlerine hazırlar.

  • Ders 2 • Tek ve Çift Yönlü Bağlı Listeler

    Ekleme, silme ve gezinme ile düğüm tabanlı bağlı liste sınıfları oluşturur. Daha sonra ağaçlar ve çizgelerde kullanılan işaretçi manipülasyon becerilerini kazandırır.

  • Ders 3 • Yığın Uygulaması ve Uygulamaları

    Listeler ve bağlı listeler kullanarak yığınları uygular, ardından bunları ayrıştırma ve değerlendirme problemlerine uygular. Yığınlar, özyineleme simülasyonu ve geri izlemenin temelini oluşturur.

  • Ders 4 • Bağlı Liste Problem Desenleri

    Hızlı-yavaş işaretçiler, ters çevirme ve bağlı listelerde birleştirme tekniklerini kapsar. Bu desenler, ağaç ve çizge gezinme problemlerinde tekrarlanır.

Bölüm 5Detayları Gör

Özyineleme ve Sıralama Algoritmaları

  • Ders 1 • Özyineleme Temelleri

    Temel durumları, özyinelemeli çağrıları ve çağrı yığını davranışını görsel izleme ile tanımlar. Doğru özyineleme tasarımı, böl ve yönet ile geri izleme için ön koşuldur.

  • Ders 2 • Böl ve Yönet Sıralaması

    Tam yinelenme analiziyle birleştirme sıralaması ve hızlı sıralamayı uygular. Öğrenciler bölümleme stratejilerini ve kararlılık ödünleşimlerini anlar.

  • Ders 3 • Arama Algoritmaları

    İkili aramayı ve varyantlarını sıralanmış dizilerde ve cevap uzaylarında uygular. Cevap üzerinde ikili arama, optimizasyon problemleri için anahtar bir desendir.

  • Ders 4 • Doğrusal ve Hibrit Sıralama

    Karşılaştırma dışı senaryolar için sayma sıralaması, taban sıralaması ve kova sıralamasını kapsar. Öğrenciler, doğrusal sıralamanın karşılaştırma tabanlı yöntemlerden ne zaman daha iyi performans gösterdiğini belirler.

Bölüm 6Detayları Gör

Ağaçlar ve İkili Arama Ağaçları

  • Ders 1 • Ağaç Problem Desenleri

    Yol toplamı, en düşük ortak ata ve çap problemlerini özyineleme kullanarak kapsar. Bu desenler, teknik mülakatlarda ve sistem tasarımında sıklıkla görülür.

  • Ders 2 • Trie ve Segment Ağaçları

    Karakter dizisi arama için önek trieleri ve aralık sorguları için segment ağaçları oluşturur. Bu özel ağaçlar, BST'lerin ve öbeklerin verimli bir şekilde ele alamadığı problemleri çözer.

  • Ders 3 • Dengeli Ağaçlar ve Öbekler

    AVL ve kırmızı-siyah ağaç dengeleme kavramlarını ve öbek yapısını tanıtır. Öğrenciler, performans garantileri için kendi kendini dengeleyen ağaçların ne zaman gerekli olduğunu anlar.

  • Ders 4 • İkili Ağaç Temelleri

    Ağaç terminolojisini, düğüm yapısını ve özyinelemeli gezinme sıralarını tanımlar. Gezinme desenleri, tüm ağaç tabanlı algoritmaların temelidir.

  • Ders 5 • İkili Arama Ağacı İşlemleri

    Karmaşıklık analizi ile BST ekleme, silme ve aramayı uygular. BST özellikleri, verimli sıralı veri erişimi ve aralık sorguları sağlar.

Bölüm 7Detayları Gör

Çizgeler ve Çizge Algoritmaları

  • Ders 1 • Topolojik Sıralama ve Döngü Tespiti

    Kahn algoritmasını ve DFS tabanlı topolojik sıralamayı DAG'lara uygular. Döngü tespiti ve sıralama, bağımlılık çözümleme problemleri için gereklidir.

  • Ders 2 • Minimum Kapsayan Ağaçlar ve Birleşim-Bul

    Kruskal ve Prim algoritmalarını Birleşim-Bul yapısıyla birlikte uygular. Bu araçlar, ağ bağlantılılığı ve kümeleme problemlerini verimli bir şekilde çözer.

  • Ders 3 • En Kısa Yol Algoritmaları

    Ağırlıklı çizgeler için Dijkstra, Bellman-Ford ve Floyd-Warshall'ı uygular. Öğrenciler, çizge özelliklerine ve kısıtlamalarına göre doğru algoritmayı seçer.

  • Ders 4 • BFS ve DFS Gezinmeleri

    Ziyaret takibi ile yinelemeli BFS ve özyinelemeli DFS'yi uygular. Bu iki gezinme, bu bölümdeki neredeyse her çizge algoritmasının temelini oluşturur.

  • Ders 5 • Çizge Temsilleri

    Komşuluk matrisi, komşuluk listesi ve kenar listesi temsillerini ödünleşimleriyle karşılaştırır. Doğru temsili seçmek, algoritma verimliliğini doğrudan etkiler.

Bölüm 8Detayları Gör

Dinamik Programlama

  • Ders 1 • Klasik DP Problem Desenleri

    Sırt çantası, en uzun alt dizi ve bozuk para problemlerini kurallı DP şablonları olarak çözer. Bu şablonlarda ustalaşmak, özgün DP problemlerini çözmeyi hızlandırır.

  • Ders 2 • DP Temelleri ve Belleğe Alma

    Örtüşen alt problemleri ve optimal alt yapıyı DP ön koşulları olarak tanımlar. Yukarıdan aşağıya belleğe alma, özyinelemeli çözümleri verimli DP çözümlerine dönüştürür.

  • Ders 3 • Tablo Oluşturma ve Alan Optimizasyonu

    Aşağıdan yukarıya DP tabloları oluşturur ve dönen diziler kullanarak alanı azaltır. Alanı optimize edilmiş DP, rekabetçi problemlerde büyük girdi kısıtlamaları için kritiktir.

  • Ders 4 • Aralık ve Izgara DP'si

    DP'yi aralık birleştirme ve ızgara yolu problemlerine 2B durum uzayı ile uygular. Bu desenler, DP becerilerini matris ve aralık tabanlı problem türlerine genişletir.

  • Ders 5 • İleri Düzey DP Teknikleri

    Karmaşık durum temsilleri için bitmask DP, basamak DP ve ağaçlar üzerinde DP'yi kapsar. Bu teknikler, birleşimsel ve hiyerarşik optimizasyon problemlerini ele alır.

Sertifikasyon

Geçerli tamamlama sertifikanız

Bu kurs sizin için:

  • Bilgisayar bilimi öğrencisi: sınıf teorisinin ötesinde yapılandırılmış mülakat hazırlığına ihtiyaç duyar.

  • Kendi kendini yetiştiren geliştirici: proje deneyimine sahip ancak biçimsel algoritmik eğitimden yoksun.

  • Kariyer değiştiren: teknik olmayan bir geçmişten yazılım mühendisliğine geçiş yapan kişi.

  • Junior mühendis: daha güçlü teknik derinlik gerektiren orta seviye rollere hak kazanmak istiyor.

  • Veri analisti: algoritmik problem çözme becerileri gerektiren mühendislik pozisyonlarına doğru genişleme.

  • Bootcamp mezunu: öğreticileri geride bırakıp gerçek mülakat zorluklarının üstesinden gelmeye hazır.

İlgili Kurslar

SSS

Dedika kimdir?

Sertifika Türkiye’de geçerli mi?

Kurslar ücretsiz mi?

Kursların ders yükü nedir?

Kurslar nasıl bir yapıya sahip?

Kurslar nasıl çalışıyor?

Kursların süresi nedir?

Kursların maliyeti veya fiyatı nedir?

Eğitimde uzaktan eğitim (EAD) veya online kurs nedir ve nasıl çalışır?

PDF Kursu