این دوره تخصصی به گونه‌ای طراحی شده است که دانشجو را از مفاهیم اولیه تا پیچیده‌ترین جنبه‌های ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها هدایت کند. در پایان این تخصص، شما درک عمیقی از موارد زیر خواهید داشت:

• تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی (Big O Notation): نحوه ارزیابی کارایی الگوریتم‌ها، پیش‌بینی رفتار آن‌ها در مقیاس‌های بزرگ، و شناسایی نقاط قابل بهبود در کد. این مبحث پایه و اساس بهینه‌سازی و طراحی الگوریتم‌های کارآمد است.
• ساختارهای داده بنیادی و پیشرفته: آشنایی کامل و توانایی پیاده‌سازی انواع لیست‌ها (آرایه‌های دینامیک، لیست‌های پیوندی یک‌طرفه و دوطرفه)، پشته‌ها (Stacks) و صف‌ها (Queues) که کاربردهای فراوانی در مدیریت حافظه و پردازش اطلاعات دارند. همچنین، درک عمیق از جداول هش (Hash Tables) برای جستجو و درج فوق‌العاده سریع داده‌ها، و هیپ‌ها (Heaps) برای پیاده‌سازی صف‌های اولویت‌دار.
• درخت‌ها و گراف‌ها: مفاهیم مربوط به درختان جستجوی دودویی (Binary Search Trees)، درختان متعادل‌کننده خودکار مانند درختان AVL و قرمز-سیاه (Red-Black Trees) برای حفظ کارایی عملیات. همچنین، آشنایی با انواع مختلف گراف‌ها (جهت‌دار و بدون جهت، وزن‌دار و بدون وزن) و الگوریتم‌های مرتبط با پیمایش (BFS, DFS) و یافتن کوتاه‌ترین مسیر (Dijkstra, Bellman-Ford) و حداقل درخت پوشا (Prim, Kruskal) که در شبکه‌ها، مسیریابی و مدل‌سازی روابط پیچیده کاربرد دارند.
• الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو: مطالعه جامع الگوریتم‌های پرکاربردی مانند مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)، سریع (Quick Sort)، هیپ سورت (Heap Sort)، و همچنین تکنیک‌های جستجوی خطی و دودویی (Binary Search). شما قادر به انتخاب بهترین الگوریتم مرتب‌سازی برای هر مجموعه داده‌ای خواهید بود.
• تکنیک‌های طراحی الگوریتم: آشنایی با رویکردهای کلیدی و قدرتمند مانند تقسیم و حل (Divide and Conquer) برای شکستن مسائل بزرگ به زیرمسائل کوچک‌تر، برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) برای حل مسائل با زیرمسائل همپوشان و بهینه‌سازی تکرارهای غیرضروری، الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms) برای انتخاب محلی بهینه، و بازگشت (Recursion). شما یاد خواهید گرفت که چگونه این رویکردها را برای طراحی راه‌حل‌های کارآمد برای مسائل پیچیده به کار ببرید.
• حل مسائل واقعی و چالش‌های کدنویسی: توانایی استفاده از دانش کسب شده برای طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های کارآمد برای مسائل عملی و چالش‌های کدنویسی که معمولاً در مسابقات برنامه‌نویسی و مصاحبه‌های شغلی مطرح می‌شوند. به عنوان مثال، چگونه یک سیستم مدیریت فایل کارآمد، یک موتور جستجو با قابلیت پیشنهاد کلمه، یا یک سیستم مسیریابی بهینه را با استفاده از ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های مناسب طراحی و پیاده‌سازی کنیم.

تمرکز این دوره بر درک شهودی مفاهیم و سپس پیاده‌سازی عملی آن‌ها است، که شما را برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی و ساخت نرم‌افزارهای پیچیده و بهینه آماده می‌سازد.

شرکت در دوره تخصصی مبانی ساختار داده و الگوریتم کورسرا مزایای متعددی برای دانشجویان، مهندسان نرم‌افزار و متخصصان به همراه دارد که فراتر از صرفاً یادگیری کدنویسی است و بر آینده شغلی و توانایی‌های حل مسئله شما تأثیر عمیقی می‌گذارد:

• تقویت بی‌نظیر مهارت‌های حل مسئله: این دوره به شما می‌آموزد که چگونه به مسائل پیچیده نگاه کنید، آن‌ها را به اجزای کوچک‌تر و قابل مدیریت تقسیم کنید، و با استفاده از رویکردهای سیستماتیک و الگوریتمی، راه‌حل‌های بهینه و خلاقانه برای آن‌ها طراحی کنید. این مهارت در هر زمینه شغلی و در زندگی روزمره ارزشمند است.
• آمادگی کامل برای مصاحبه‌های فنی: دانش عمیق در زمینه ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها سنگ بنای اصلی و اساسی‌ترین بخش مصاحبه‌های فنی در شرکت‌های بزرگ فناوری (معروف به FAANG شامل فیس‌بوک، اپل، آمازون، نتفلیکس، گوگل و دیگر شرکت‌های پیشرو) است. این تخصص شما را به طور کامل برای این چالش‌ها و ارائه بهترین عملکرد در آن‌ها آماده می‌کند.
• بهبود چشمگیر کیفیت و کارایی کدنویسی: با درک چگونگی عملکرد الگوریتم‌ها، مزایا و معایب هر ساختار داده، و نحوه انتخاب بهترین ابزار برای هر کار، قادر خواهید بود کدهایی بنویسید که نه تنها کار می‌کنند، بلکه مقیاس‌پذیر (Scalable)، بسیار کارآمد (Highly Efficient)، قابل نگهداری (Maintainable) و مقاوم در برابر خطا هستند.
• گسترش افق‌های شغلی و افزایش فرصت‌ها: تسلط بر این مفاهیم، دروازه‌های جدیدی را به سوی فرصت‌های شغلی برتر در حوزه‌هایی مانند توسعه نرم‌افزار بک‌اند و فرانت‌اند، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های بزرگ، امنیت سایبری، و حتی تحقیقات آکادمیک باز می‌کند. شما دیگر صرفاً یک برنامه‌نویس نخواهید بود، بلکه یک مهندس نرم‌افزار خبره و استراتژیک خواهید شد.
• بنیان‌گذاری دانش کامپیوتری و درک عمیق‌تر: این دوره شما را با اصول اساسی و بنیادین علوم کامپیوتر آشنا می‌کند که برای درک صحیح و عمیق فناوری‌های پیشرفته‌تر و نوظهور ضروری است. شما قادر خواهید بود فناوری‌ها را نه فقط استفاده کنید، بلکه درک کنید که چگونه کار می‌کنند و چگونه می‌توان آن‌ها را بهبود بخشید.
• اعتبار بین‌المللی و جهانی: گواهی پایان دوره از کورسرا (Coursera)، که یکی از معتبرترین و شناخته‌شده‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین در سراسر جهان است، به رزومه شما اعتبار و ارزش بین‌المللی می‌بخشد و شما را در بازار کار جهانی متمایز می‌کند.

این دوره به شما کمک می‌کند تا از یک برنامه‌نویس معمولی به یک متخصص حل مسئله خلاق، کارآمد و استراتژیک تبدیل شوید که قادر به طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های نرم‌افزاری پیچیده و مقیاس‌پذیر است.

این دوره تخصصی برای طیف وسیعی از فراگیران، از دانشجویان رشته‌های کامپیوتر و علاقه‌مندان به علوم کامپیوتر گرفته تا برنامه‌نویسان باتجربه که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در زمینه طراحی الگوریتم‌های بهینه هستند، مناسب است. با این حال، داشتن پیش‌نیازهای زیر برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای دوره و اطمینان از یک تجربه یادگیری موفق توصیه می‌شود:

• دانش پایه برنامه‌نویسی و منطق: شما باید با مفاهیم اولیه و بنیادین برنامه‌نویسی مانند تعریف و استفاده از متغیرها، ساختارهای کنترل جریان (مانند حلقه‌ها شامل for و while، و شرط‌ها شامل if/else)، تعریف و فراخوانی توابع (functions)، و در صورت استفاده از زبان‌های شیءگرا، آشنایی با مفاهیم اولیه کلاس‌ها و اشیاء، آشنا باشید.
• آشنایی با حداقل یک زبان برنامه‌نویسی: اگرچه مفاهیم ساختار داده و الگوریتم‌ها مستقل از زبان برنامه‌نویسی هستند و قابل پیاده‌سازی در هر زبانی می‌باشند، اما پیاده‌سازی‌ها، مثال‌ها و تکالیف در طول این دوره معمولاً با زبان‌هایی مانند پایتون (Python) یا جاوا (Java) ارائه می‌شوند. توانایی کدنویسی و دیباگ (اشکال‌زدایی) در یکی از این زبان‌ها یا زبان‌های مشابه (مانند ++C، JavaScript، C#) برای حل تکالیف عملی ضروری است.
• تفکر منطقی و تحلیلی پایه: توانایی حل مسائل منطقی، تجزیه و تحلیل گام به گام فرایندها، و استدلال انتزاعی به شما در درک عمیق‌تر الگوریتم‌ها، نحوه عملکرد آن‌ها، و طراحی راه‌حل‌های جدید کمک شایانی خواهد کرد. این دوره مهارت‌های تفکر تحلیلی شما را تقویت خواهد کرد.
• جبر مقدماتی: درک مفاهیم پایه ریاضیات، به خصوص در بخش تحلیل پیچیدگی و کارایی الگوریتم‌ها (برای درک نماد O بزرگ و ارزیابی رشد توابع)، مفید خواهد بود، اما نیازی به دانش ریاضی پیشرفته (مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال یا جبر خطی) نیست. مفاهیم ریاضی لازم در طول دوره توضیح داده می‌شوند.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که مفاهیم را از پایه و با رویکردی گام به گام آموزش دهد، بنابراین حتی اگر تجربه کمی در زمینه ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها دارید، با تلاش، پشتکار و علاقه به حل مسئله، می‌توانید با موفقیت این تخصص را به پایان برسانید و به یک متخصص در این حوزه تبدیل شوید.

دوره تخصصی “مبانی ساختار داده و الگوریتم” کورسرا معمولاً از چندین درس (Course) مستقل و متوالی تشکیل شده است که هر یک بر جنبه خاصی از این حوزه تمرکز دارند و به تدریج پیچیده‌تر می‌شوند. ساختار کلی این تخصص (که ممکن است در نسخه ۲۰۲۴-۵ تغییرات جزئی یا به‌روزرسانی‌هایی داشته باشد) معمولاً شامل موارد زیر است:

• درس ۱: جعبه ابزار الگوریتمی (Algorithmic Toolbox)

  این درس به عنوان پایه و آغازگر دوره عمل می‌کند و دانشجویان را با مبانی طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها آشنا می‌سازد. مفاهیمی مانند پیچیدگی زمانی و فضایی (Big O notation)، و روش‌های محاسبه آن به طور جامع توضیح داده می‌شوند. همچنین، رویکردهای اساسی طراحی الگوریتم نظیر الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms) برای بهینه‌سازی موضعی و برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) برای حل مسائل با زیرمسائل همپوشان و ساختار بهینه، همراه با مثال‌های کاربردی مانند یافتن تغییرات بهینه سکه یا محاسبه بزرگترین زیردنباله مشترک، تدریس می‌شوند. این بخش به شما کمک می‌کند تا به جای صرفاً کدنویسی، به تفکر الگوریتمی و طراحی راه‌حل‌های بهینه مسلط شوید و اولین گام‌ها را در دنیای بهینه‌سازی بردارید.

• درس ۲: ساختارهای داده (Data Structures)

  این درس به معرفی عمیق و پیاده‌سازی انواع ساختارهای داده می‌پردازد. از ساختارهای خطی ساده مانند آرایه‌ها (Arrays)، لیست‌های پیوندی (Linked Lists)، پشته‌ها (Stacks)، و صف‌ها (Queues) شروع می‌شود و به سمت ساختارهای پیچیده‌تر و کارآمدتر مانند جداول هش (Hash Tables) برای جستجو و درج فوق‌العاده سریع داده‌ها، و درخت‌های دودویی (Binary Trees)، درخت‌های جستجوی دودویی (Binary Search Trees) و درخت‌های متعادل‌کننده خودکار (مانند AVL Trees و Red-Black Trees) برای سازماندهی سلسله‌مراتبی داده‌ها و حفظ کارایی عملیات پیش می‌رود. در این بخش همچنین به هیپ‌ها (Heaps) و کاربردهای آن‌ها در صف‌های اولویت‌دار پرداخته می‌شود. هدف این بخش توانایی انتخاب و پیاده‌سازی ساختار داده مناسب برای هر مسئله است.

• درس ۳: الگوریتم‌های گراف (Graph Algorithms)

  گراف‌ها از قدرتمندترین ساختارهای داده برای مدل‌سازی روابط پیچیده بین اشیاء و سیستم‌ها هستند. این درس به طور کامل به معرفی گراف‌ها (Graphs)، انواع آن‌ها (جهت‌دار، بدون جهت، وزن‌دار) و الگوریتم‌های کلیدی مرتبط می‌پردازد. مباحث شامل پیمایش گراف (Graph Traversal) با استفاده از الگوریتم‌های جستجوی عمق اول (DFS) و جستجوی عرض اول (BFS)، یافتن کوتاه‌ترین مسیر (Shortest Path) با الگوریتم‌هایی نظیر دایجسترا (Dijkstra) و بل‌من-فورد (Bellman-Ford)، و همچنین الگوریتم‌های حداقل درخت پوشا (Minimum Spanning Tree) مانند پریم (Prim) و کراسکال (Kruskal) است. مثال‌های عملی شامل مسیریابی GPS، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، طراحی مدارهای الکتریکی، و حل معمای هزارتوها.

• درس ۴: الگوریتم‌های رشته (String Algorithms)

  با افزایش حجم داده‌های متنی در دنیای امروز (مانند وب‌سایت‌ها، کتاب‌های الکترونیکی، ژنوم‌ها)، الگوریتم‌های بهینه برای پردازش رشته‌ها از اهمیت بالایی برخوردار شده‌اند. این درس به مباحث پیشرفته‌ای نظیر درخت‌های پسوندی (Suffix Trees)، آرایه‌های پسوندی (Suffix Arrays)، و آرایه‌های تریز (Tries) برای ذخیره و جستجوی کارآمد رشته‌ها می‌پردازد. همچنین الگوریتم‌های جستجوی الگو در متن مانند الگوریتم ک‌ام‌پی (KMP) و رابین-کارپ (Rabin-Karp) برای یافتن سریع زیررشته‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرند. این دانش برای ساخت موتورهای جستجو، سیستم‌های بازشناسی الگو، ابزارهای بیوانفورماتیک و پردازش زبان طبیعی ضروری است.

• درس ۵: پروژه نهایی و مباحث پیشرفته (Advanced Topics / Capstone Project)

  معمولاً در پایان دوره، یک درس برای پوشش مباحث پیشرفته‌تر در حوزه ساختار داده و الگوریتم یا یک پروژه نهایی (Capstone Project) در نظر گرفته می‌شود. این بخش به دانشجویان فرصت می‌دهد تا تمام دانش و مهارت‌های کسب شده در دروس قبلی را در قالب یک مسئله واقعی و چالش‌برانگیز به کار گیرند. این پروژه می‌تواند شامل طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم پیچیده با استفاده از ساختارهای داده و الگوریتم‌های مختلف، یا حل یک مسئله بهینه‌سازی در دنیای واقعی باشد. در برخی نسخه‌ها، مباحث تخصصی‌تری مانند شبکه‌های جریان (Flow Networks)، تطابق بیشینه (Maximum Matching)، یا الگوریتم‌های موازی (Parallel Algorithms) نیز پوشش داده می‌شوند. این بخش نه تنها مهارت‌های کدنویسی را تقویت می‌کند، بلکه توانایی طراحی سیستم، تفکر انتقادی و حل مسئله در مقیاس بزرگ را نیز ارتقا می‌دهد و به شما کمک می‌کند تا یک پورتفولیو قوی برای خود بسازید.

هر درس شامل ویدئوهای آموزشی با کیفیت بالا، تکالیف برنامه‌نویسی چالش‌برانگیز و عملی، و آزمون‌ها است که یادگیری عملی و عمیق را تضمین می‌کند. این ساختار گام به گام و جامع به دانشجویان کمک می‌کند تا با اعتماد به نفس و تسلط کامل، به یک متخصص برجسته در زمینه ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها تبدیل شوند و برای چالش‌های دنیای واقعی آماده گردند.