Data Structures and Algorithms with JavaScript - eLearning

Datenstrukturen und Algorithmen mit JavaScript - E-Learning

Bauen Sie ein starkes Fundament für die problemorientierte Programmierung und effizientes Coden auf mit dem Kurs „Datenstrukturen und Algorithmen mit JavaScript“. Dieses Training hilft Ihnen dabei, die Kernkonzepte hinter der Organisation, Verarbeitung und Optimierung von Daten in realen Softwaresystemen zu meistern.

Sie beginnen mit grundlegenden Datenstrukturen wie Arrays und verketteten Listen (Linked Lists), bevor Sie zu fortgeschrittenen Strukturen wie Bäumen (Trees), Graphen (Graphs) und Hashtabellen übergehen. Parallel dazu erforschen Sie essenzielle Algorithmen – einschließlich Sortierung, Suche, Rekursion und dynamischer Programmierung –, die alle direkt in JavaScript implementiert werden.

Dieser Kurs wurde für angehende Entwickler und Software-Engineers konzipiert. Er konzentriert sich darauf, Ihr analytisches Denken zu stärken und Sie optimal auf technische Programmierinterviews (Coding Interviews) sowie auf reale Herausforderungen in der Softwareentwicklung vorzubereiten.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene (Beginner - Intermediate)

• 8 Stunden On-Demand-Videos

• 25 Praxisübungen (Hands-on)

• 2 umfassende Praxisaufgaben (Assignments)

• Mehr als 15 Stunden empfohlene Lernzeit

• 1 Jahr Zugriff auf die Lernplattform

• Inklusive Zertifikat bei Kursabschluss

Lernziele

• Den Workflow und die schrittweise Ausführung von Algorithmen verstehen

• Einen soliden Überblick über die Grundlagen von Datenstrukturen und Algorithmen gewinnen

• JavaScript-Arrays und ihre praktischen Anwendungsfälle intensiv erkunden

• Lernen, wie man Objekte definiert und professionell mit deren Eigenschaften arbeitet

• Objekteigenschaften effektiv setzen, auslesen und manipulieren

• JavaScript-Objekte, Instanziierung und Funktionen tiefgehend verstehen

• Mit Stacks (Stapelspeichern) arbeiten und lernen, wie man Stack-Operationen implementiert

• Queues (Warteschlangen) aufbauen und den Unterschied zwischen Stacks und Queues verstehen

• Verkettete Listen, Bäume und Graphen-Datenstrukturen inklusive ihrer Implementierungen und Use Cases beherrschen

• Fortgeschrittene Konzepte wie den Dijkstra-Algorithmus, Rekursion, Algorithmuseffizienz (Zeit- und Speicherplatzkomplexität), stabile vs. In-Place-Algorithmen sowie Techniken zur Problemlösung erforschen

Zielgruppe

• Angehende Software-Engineers und Entwickler

• Frontend- und Full-Stack-JavaScript-Entwickler

• Informatikstudierende und Absolventen

• Fachkräfte, die sich auf technische Vorstellungsgespräche (Technical Interviews) vorbereiten

• Programmierer, die ihre Fähigkeiten zur Problemlösung stärken wollen

• Alle, die daran interessiert sind, Algorithmen mithilfe von JavaScript zu meistern

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis der Programmierung in JavaScript

• Vertrautheit mit Variablen, Schleifen (Loops), Funktionen und Arrays

• Logisches Denken und grundlegende Fähigkeiten zur Problemlösung

• Es sind keine vorherigen Erfahrungen mit Datenstrukturen oder Algorithmen erforderlich.

Kursinhalt

Überblick über Algorithmen und Datenstrukturen

• Was sind Algorithmen?

• Was sind Datenstrukturen?

• Warum sollten Sie Datenstrukturen und Algorithmen lernen?

JavaScript-Arrays

• Grundlegende Array-Operationen

• Arrays auszählen (Enumerating Arrays)

• Klonen und Ändern der Größe von Arrays (Cloning & Resizing)

• Häufig verwendete Array-Methoden

• Multidimensionale (mehrdimensionale) Arrays

• Beliebte Array-Fragen in Coding-Interviews

JavaScript-Objekte

• Grundlegende Objektinitialisierung und Eigenschaften

• Objektmethoden, Getter und Setter

• Klassen und Objekte

• Vererbung (Inheritance)

Lineare Datenstrukturen: Stacks

• Was ist ein Stack?

• Implementierung eines Stacks – Array-basierter Ansatz

• Implementierung eines Stacks – Node-basierter Ansatz

• Undo/Redo-Operationen (Rückgängig machen / Wiederholen)

• Beliebte Stack-Fragen in Coding-Interviews

Lineare Datenstrukturen: Queues

• Was ist eine Queue?

• Implementierung einer Queue – Array-basierter Ansatz

• Implementierung einer Queue – Node-basierter Ansatz

• Event-Dispatching (Ereignissteuerung)

• Beliebte Queue-Fragen in Coding-Interviews

Lineare Datenstrukturen: Linked Lists (Verkettete Listen)

• Einführung in Linked Lists

• Implementierung einer einfach verketteten Liste (Singly Linked List)

• Implementierung einer doppelt verketteten Liste (Doubly Linked List)

• Beliebte Linked-List-Fragen in Coding-Interviews

Lineare Datenstrukturen: Hash Tables (Hashtabellen)

• Was ist eine Hash Table?

• Implementierung einer Hash Table

• Implementierung des Browser Local Storage (lokaler Speicher)

• Beliebte Hash-Table-Fragen in Coding-Interviews

Nicht-lineare Datenstrukturen: Graphen (Graphs)

• Was ist ein Graph?

• Implementierung eines Graphen

• Implementierung einer Prioritätswarteschlange (Priority Queue)

• Der Dijkstra-Algorithmus

• Rekursion (Recursion)

• Häufige Interview-Fragen

Nicht-lineare Datenstrukturen: Bäume (Trees)

• Was ist ein Tree?

• Implementierung eines Trees

• Der DOM (Document Object Model) einer Webseite als Baumstruktur

• Traversierungsalgorithmen (Tree Traversals)

Einführung in die Algorithmustheorie

• Zeitkomplexität (Time Complexity)

• Speicherplatzkomplexität (Space Complexity)

• Best-, Worst- und Average-Case (bester, schlechtester und durchschnittlicher Fall)

• Vergleich der Effizienz von Algorithmen

• Komplexitätsklassen (O-Notation / Big O)

Sortieralgorithmen (Sorting Algorithms)

• Einführung in das Sortieren

• Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort, Heap Sort

• Beliebte Sortierfragen in Coding-Interviews

Suchalgorithmen (Searching Algorithms)

• Einführung in das Suchen

• Lineare Suche (Linear Search)

• Binäre Suche (Binary Search)

• Boyer-Moore-Algorithmus

• KMP-Algorithmus (Knuth-Morris-Pratt)

• Levenshtein-Distanz (Editierdistanz)

Algorithmentechniken

• Algorithmische Strategien zur Problemlösung

• Teile-und-herrsche-Verfahren (Divide and Conquer)

• Dynamische Programmierung (Dynamic Programming)

• Gierige Algorithmen (Greedy-Algorithmen)

• Backtracking-Algorithmen (Rückverfolgung)

• Inversionszählung (Counting Inversion Problem)

• Problem des längsten gemeinsamen Präfixes (Common Prefix Problem)

• Das Stabteilungsproblem (Rod Cutting Problem)

• Maximales Teilarray-Problem (Max Subarray Problem)

• Aktivitätsauswahlproblem (Activity Selection Problem)

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Wird es über die On-Demand-Videos hinaus weitere Lernmaterialien geben?

Absolut! Das On-Demand-Lernerlebnis bietet weit mehr als nur Videos, um eine immersive Lernumgebung zu schaffen. Dazu gehören:

• LERNEN: Interaktive Wissensquizze zur Wiederholung und reale Fallstudien zur Festigung der Konzepte.

• BEWERTEN: Einstufungstests, modulbasierte Tests und Abschlussprüfungen, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

• PRÄSENTIEREN/ÜBEN: Praxisnahe Übungen mit realen Simulationen und Cloud-Labs.

• EINBLICKE GEWINNEN: Echtzeit-Analysen und Berichte, die Ihre Lernfortschritte, Herausforderungen und vorgeschlagenen Bereiche aufzeigen, die Sie für das Meistern der Schlüsselkompetenzen noch einmal vertiefen sollten.

Kann ich diesen Kurs neben meinem Vollzeitjob absolvieren?

Ja! Dieser Kurs ist auf maximale Flexibilität ausgelegt. Da er in einem Onlinemodus zum Selbststudium bereitgestellt wird, können Sie ganz nach eigenem Zeitplan lernen und sich weiterbilden. So lässt sich das Training perfekt mit Ihrem Hauptberuf vereinbaren.

Ist dieser Kurs für Anfänger geeignet?

Ja, er fängt bei den absoluten Grundlagen an und führt Sie schrittweise an die fortgeschrittenen Themen heran.

Warum sollte man Datenstrukturen und Algorithmen (DSA) in JavaScript lernen?

JavaScript ist die am weitesten verbreitete Sprache in der Webentwicklung. Für Frontend- und Full-Stack-Entwickler ist es extrem praktisch, algorithmische Probleme direkt in der Sprache zu lösen, die sie täglich nutzen und die auch in technischen Interviews abgefragt wird.

Hilft mir dieser Kurs bei Programmier-Interviews (Coding Interviews)?

Ja, definitiv. Der gesamte Kurs ist darauf ausgelegt, Ihr analytisches Denkvermögen bei der Problemlösung zu schärfen – genau das, worauf Tech-Unternehmen bei der Personalauswahl achten.

Werde ich auch echte Implementierungen schreiben?

Ja, Sie werden die wichtigsten Datenstrukturen und Algorithmen von Grund auf selbst in JavaScript programmieren, anstatt sie nur theoretisch zu behandeln.

Reicht dieser Kurs aus, um das Thema komplett zu meistern?

Er bietet Ihnen ein hervorragendes, stabiles Fundament. Um das Thema wirklich zu meistern, ist kontinuierliches, eigenständiges Üben mit Coding-Challenges und realen architektonischen Herausforderungen im Anschluss unerlässlich.