💻 Комп'ютерні науки

Інформатика (CS)

Від алгоритмів і структур даних до штучного інтелекту та системного програмування

7
модулів
O(n log n)
Merge Sort
SQL
мова баз даних
SOLID
принципи ООП

Модулі курсу

⚙️
Модуль 1
Алгоритми та складність

Big-O нотація, часова і просторова складність. Алгоритми сортування (Bubble, Merge, Quick, Heap). Пошук (лінійний, бінарний). Рекурсія та мастер-теорема.

Big-OСортуванняРекурсія
🗂️
Модуль 2
Структури даних

Масиви, зв'язані списки, стек, черга. Дерева (BST, AVL, B-дерево). Графи (BFS, DFS, Dijkstra). Хеш-таблиці та хешування.

Стек/ЧергаДереваГрафи
🏗️
Модуль 3
ООП та проєктування

Принципи ООП: інкапсуляція, наслідування, поліморфізм, абстракція. SOLID-принципи. Патерни проєктування: Singleton, Factory, Observer, Strategy.

SOLIDПатерниСпадкування
🗄️
Модуль 4
Бази даних

Реляційні БД (ER-модель, нормалізація 1НФ-3НФ), SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, підзапити. Індекси та транзакції (ACID). NoSQL (MongoDB, Redis).

SQLJOINACID
🌐
Модуль 5
Комп'ютерні мережі

Модель OSI та TCP/IP, IP-адресація та підмережі, протоколи HTTP/HTTPS/DNS/DHCP, маршрутизація, безпека мереж, шифрування TLS/SSL.

TCP/IPHTTPDNS
🖥️
Модуль 6
Операційні системи

Процеси та потоки, управління пам'яттю (стек, купа, пагінація), файлові системи, синхронізація (mutex, semaphore), планування CPU.

ПроцесиПам'ятьФС
🤖
Модуль 7
Основи ШІ та ML

Supervised/unsupervised learning, нейронні мережі (перцептрон, backpropagation), кластеризація (k-means), дерева рішень, оцінка моделей (F1, ROC).

MLНейронні мережіk-means

Складність алгоритмів сортування

АлгоритмНайкращаСередняНайгіршаПам'ять
Bubble SortO(n)O(n²)O(n²)O(1)
Selection SortO(n²)O(n²)O(n²)O(1)
Insertion SortO(n)O(n²)O(n²)O(1)
Merge SortO(n log n)O(n log n)O(n log n)O(n)
Quick SortO(n log n)O(n log n)O(n²)O(log n)
Heap SortO(n log n)O(n log n)O(n log n)O(1)
Binary SearchO(1)O(log n)O(log n)O(1)

Про цей курс

Цей навчальний матеріал систематично розкриває тему від основ до просунутих концепцій. Курс орієнтований на самостійне навчання з практичним акцентом.

Алгоритми та структури даних — ядро комп'ютерних наук та практичного програмування.

План навчання

Проходьте матеріал послідовно, не пропускаючи розділів. Виконуйте практичні вправи після кожного блоку. Повертайтеся до складних частин після засвоєння наступних розділів.

Часті запитання (FAQ)

Що вивчається в курсі з інформатика (cs)?
Курс 'Інформатика (CS)' систематично охоплює тему від основ до просунутих концепцій. Зміст включає теоретичні блоки, формули з поясненнями, практичні приклади та задачі для закріплення. Матеріал структурований за принципом наростаючої складності.
Який попередній рівень знань потрібен для курсу з інформатика (cs)?
Курс 'Інформатика (CS)' розрахований на студентів, що вже мають базову математичну підготовку. Якщо ви лише починаєте — рекомендуємо спочатку ознайомитися зі вступними матеріалами у відповідних категоріях calculator.party.
Скільки часу займає проходження курсу з інформатика (cs)?
Орієнтовний час для проходження курсу 'Інформатика (CS)': 4–8 годин для базового рівня, 10–20 годин для повного засвоєння разом із задачами. Рекомендуємо розбити на сесії по 45–60 хвилин з перервами між ними.
Чи є практичні завдання в курсі з інформатика (cs)?
Так, курс 'Інформатика (CS)' включає практичні блоки: задачі для розв'язання, тести для перевірки розуміння та посилання на онлайн-калькулятори calculator.party для чисельних прикладів. Теорія завжди підкріплена практикою.
Яка структура і порядок вивчення матеріалів курсу з інформатика (cs)?
Рекомендований порядок для 'Інформатика (CS)': (1) теорія → (2) шпаргалка з формулами → (3) тренажер вправ → (4) розв'язані задачі → (5) підсумковий тест. Такий шлях забезпечує глибоке і стійке засвоєння матеріалу.