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算法是计算机科学的核心。虽然学习它们可能很困难，但是这里有一些课程可以帮助您。
了解机器学习和人工智能算法的构建不是一个简单的过程。这些是您将在计算机科学领域中看到的一些最详尽，最复杂的概念。它们基于复杂的数学和统计模型以及逻辑和技术过程。
算法工作是当今对数据科学家的高度需求的先锋进程的一部分。掌握该领域需要大量的学习和培训，因为它涉及技术上的复杂性。神经网络和其他AI / ML模型建立在关于计算机科学如何工作及其所提供内容的一些高级思想之上。
对于想要提高其算法和相关数据结构知识的学生，这里有四个极好的资源。
- 数据结构和算法专业化—加利福尼亚大学圣地亚哥分校
- 算法专业化—斯坦福
- 算法：第一部分-普林斯顿大学
- 计算机科学专业离散数学简介—加利福尼亚大学圣地亚哥分校
数据结构和算法专业化—加利福尼亚大学圣地亚哥分校
本课程涉及动手进行算法开发，以帮助学生熟悉如何评估和探索机器学习算法。它提供了进一步进入ML / AI和算法工程的框架。
在本课程中，学生将直接在编码场景中实现算法，并发起许多相关任务，以深入了解该算法作为代码。计划人员已经在这一具有挑战性的课程中投入了数千小时，在该课程中，学生将学习调试程序并根据其算法能力评估代码库。 （想了解数据科学家的生活吗？请查看职位：数据科学家。）
就主题报道而言，本课程涵盖大型网络和基因组组装，并具有交互式格式设置，使学生更贴近专业人员在生产环境中所做的工作。通过这种类型的实践学习，学生可以建立工作知识基础，其中涉及如何设置和完善ML / AI算法。
没有错误，没有压力-在不破坏生活的情况下创建可改变生活的软件的分步指南
当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
学生应具有一种或多种编程语言（包括Java，Python和C ++）的基本知识。
算法专业化—斯坦福
这是另一门课程，足以使学生在探索算法的开发和使用中发挥更大的作用。本课程还将通过深入的算法实现展示机器学习开发的主要方面。
这里的部分方法是使毕业生能够“说语言”进行算法开发。从安全协议到逻辑回归和分类技术，可以在这类对话中独树一帜的专业人员将在工作中进一步学习，并提高他们在机器学习过程中思想领袖的声誉。
本课程着眼于全局和迭代实现，以帮助学生为这种技术专长做好准备。
这是具有灵活时间表的中级课程。
该课程来自Ivy League的顶级资源，涵盖了围绕数据结构工作的算法开发的许多基本方面。
这里的哲学是对算法的基本理解取决于对构成它们的构造块的更多了解。从随机森林和决策树到复杂的黑匣子系统（例如回声状态机和Boltzmann机），算法开发都以迭代（有时是递归）的方式处理数据。
因此，本课程的第一部分将介绍基本数据结构和排序，而第二部分将重点介绍图形和流处理算法。学生将习惯于评估数据结构，如何设置数据结构以及机器学习程序如何使用它们。 （您是否对创建软件感兴趣？然后查看可通过在线课程学习的6个软件开发概念。）
不难看出这种调查课程如何帮助学生为从事数据科学工作做好准备。从数据结构和深入的分析开始，学生将进一步研究如何使用概念方法来构建实际结果。
计算机科学专业离散数学简介—加利福尼亚大学圣地亚哥分校
数学建模是促进算法开发的许多技术的基础。本专业课程将把离散数学作为工程师工具集的一部分。对于数据科学家和参与算法工作的其他人员而言，了解数据结构的数学特性是一项关键技能。
从基础概率论和数论开始，本课程将引导学生进一步学习离散数学及其在算法生成中的应用。学生将学习基本的算法技术和排序，并获得尝试解决问题的动手经验。
他们将研究图形和字符串算法及其在例如人类基因组研究中的应用。学生还将研究诸如二进制搜索树，哈希表，队列和堆栈之类的工具的使用，并通过线性编程和近似算法努力解决高级问题。
所有这四门课程都为快速发展的专业领域提供了自己的关键方法，由于其困难，很多人无法进入。并非每个人都可以成为数据科学家，但是那些认为自己有资格并愿意学习的人可以利用这些课程产品来积累自己的技术知识，以适应其逻辑和演绎的野心。