Coursera,Udacity,Edx 課程列表(更新ing)
Coursera有很多特別好的課程，平時(shí)沒有機(jī)會(huì)聽到國外大牛的課程舰罚，通過Coursera算是可以彌補(bǔ)一下吧碍现，國外的課程普遍比國內(nèi)的老師教的好，深入淺出背捌，真是一入Coursera深似海呀戳粒。通過在知乎和blog上查詢路狮，列了一個(gè)預(yù)備學(xué)習(xí)的課程表。知乎里有個(gè)問答蔚约，覺得對(duì)第一次上Coursera的人很有幫助：第一次在 Coursera 學(xué)習(xí)奄妨，各位有什么好的建議？ (其中有關(guān)于如何使用Coursera wiki苹祟，開課輪次砸抛，下載視頻+中文字母，和跟上進(jìn)度的一些建議)
1.算法課程
Algorithms, Part I from Princeton
Algorithms, Part II from Princeton
Analysis of Algorithms from Princeton
算法課程Coursera網(wǎng)上主推的是Robert Sedgewick的算法課树枫，就是紅寶書的作者直焙，普林斯頓計(jì)算機(jī)系創(chuàng)始人。光聽名號(hào)就嚇人砂轻。據(jù)說上完他的算法課奔誓，可以完虐一流公司面試。
Algorithms: Design and Analysis, Part 1from Stanford
Algorithms: Design and Analysis, Part 2from Stanford
斯坦福的算法課程舔清，據(jù)說是偏理論丝里，作業(yè)難度也沒有普林斯頓大學(xué)的難，不過体谒，也是他們學(xué)校算法的核心課，也是斯坦福必聽課之一臼婆，另外一門是機(jī)器學(xué)習(xí)
2.數(shù)據(jù)挖掘抒痒，機(jī)器學(xué)習(xí)..
Machine Learning from Stanford
這門課不用過多介紹，本來就是Coursera的經(jīng)典課程颁褂，算是必聽課故响，用來做ML的入門課特別好，老師教的很淺顯易懂颁独，不需要太多數(shù)學(xué)知識(shí)
機(jī)器學(xué)習(xí)基石 (Machine Learning Foundations) from 臺(tái)灣大學(xué)
網(wǎng)友介紹：也是最近在跟的課彩届，老師說這是門story based課程，還以為會(huì)很輕松聽聽故事誓酒，結(jié)果…………智商被凌辱了有沒有樟蠕？雖然叫基石贮聂，不過難度比Andrew Ng的那門大多了……作業(yè)更是我見過中最可怕的，選對(duì)得分寨辩，選錯(cuò)倒扣吓懈，所以瞎猜的得分期望為0……做完只給總分，不給具體對(duì)錯(cuò)結(jié)果靡狞，而且每次重試都有2%的扣分……所以一定要認(rèn)真復(fù)查耻警，仔細(xì)抉擇，瞎猜前記得齋戒七日甸怕，沐浴更衣……11-28更新：這門課終于上完了甘穿，發(fā)現(xiàn)每次聽課都還是比較輕松愉快的，但是寫起作業(yè)來就抓瞎了……每次都要花兩天時(shí)間來做梢杭，還從沒有一次刷到過滿分温兼。總體感受這門課相當(dāng)不錯(cuò)式曲，講解清晰妨托，作業(yè)很有挑戰(zhàn)！在學(xué)習(xí)過程中搜索了各個(gè)大學(xué)的machine learning的課件發(fā)現(xiàn)很多都直接用了這門課里的圖片啊吝羞，作為連續(xù)幾年獲得KDDCup冠軍隊(duì)伍的成員兰伤，臺(tái)大在這方面的教育水平應(yīng)該也算拔尖了（查了下是三個(gè)姓林的教授啊，還有個(gè)很有名的林智仁是著名的libsvm的作者）钧排。另外討論區(qū)里林教授也經(jīng)常親自回答問題敦腔，非常貼心！上這門課最好是有非常扎實(shí)的線性代數(shù)基礎(chǔ)恨溜，微積分概率論也有用到符衔，對(duì)于寫代碼本身要求倒還好，基本上用numpy或者用R糟袁，matlab都能對(duì)付判族。今天選了這門課的后續(xù)課程《機(jī)器學(xué)習(xí)技法》繼續(xù)挑戰(zhàn)自我！
Cloud Computing Concepts from Illinois
之前看的大多數(shù)云計(jì)算的書都比較虛项戴，這個(gè)課聽了個(gè)Intro感覺干貨挺足的形帮，編程作業(yè)是用C++實(shí)現(xiàn)一個(gè)member protocol，感覺挺有趣周叮。這也是一個(gè)系列課程辩撑，每門課都不長，看起來負(fù)擔(dān)不大仿耽。
Pattern Discovery in Data Mining form Illinois
數(shù)據(jù)挖掘大牛合冀，《數(shù)據(jù)挖掘 概念與技術(shù)》的作者，光這個(gè)项贺，就夠了吧君躺？
3.程序設(shè)計(jì)
前半部分都是介紹C++比較無趣峭判，后半部分講算法。另外一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是用POJ平臺(tái)晰洒！
Python交互程序設(shè)計(jì)入門（第 1 部分） from RICE
Python交互程序設(shè)計(jì)入門（第 2 部分） from RICE
慕課課堂評(píng)分第一的課程朝抖，老師講課很有趣，而且每一個(gè)mini-project都是小游戲谍珊，很吸引人克服困難治宣、努力完成任務(wù)，總體學(xué)習(xí)讓人很受用砌滞。一開始覺得mini-project挺簡單的侮邀，后面每一周的難度逐漸加大，開始投入更多的時(shí)間去想每一行代碼之間的邏輯關(guān)系贝润，雖然有時(shí)候很糾結(jié)和痛苦绊茧，但是一旦想明白后，有一種豁然開朗的感覺打掘，就是那種“哦华畏，原來如此，真是太神奇了”的驚嘆的感覺尊蚁。正是因?yàn)槿绱送鲂Γ鸥杏X自己真真正正地提高了
學(xué)習(xí)編程：撰寫高質(zhì)量代碼 from Toronto
學(xué)習(xí)編程：撰寫高質(zhì)量代碼 from Toronto
本課程主要是為從未見過計(jì)算機(jī)程序的人們?cè)O(shè)計(jì)的。它會(huì)幫助你更好地理解電腦應(yīng)用如何工作横朋，并教授你編寫自己的應(yīng)用仑乌。更重要的是，你會(huì)開始學(xué)習(xí)計(jì)算思維琴锭，這是解決現(xiàn)實(shí)世界問題的一個(gè)基本途徑晰甚。不同的計(jì)算機(jī)編程語言有相通的基本概念，本課程會(huì)利用Python編程語言向你介紹這些概念决帖。課程完成后厕九，你將能夠自己編寫程序來處理來自互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和創(chuàng)建基于文本的交互游戲。這個(gè)課程地回，學(xué)習(xí)pythony也不錯(cuò)哦
Programming for Everybody fromMichigan
零基礎(chǔ)學(xué)編程止剖，使用python，適合沒有太多編程基礎(chǔ)或是想學(xué)python的童鞋
網(wǎng)上有童鞋對(duì)這門課推崇至極：這門絕對(duì)是第一神課奥渚！很奇怪前面的回答很多只是輕輕帶過……首先亭引，課程內(nèi)容不是一般大學(xué)里會(huì)教的绎速，函數(shù)式編程，一開始就讓你大開眼界焙蚓！后面各種類型推導(dǎo)系統(tǒng)纹冤，用Scheme寫解釋器洒宝，還有非常精華的各種編程范式的優(yōu)劣比較，醍醐灌頂毫不為過萌京。其次雁歌，老師講的非常好，上過的同學(xué)應(yīng)該還記得他上竄下跳要讓你記住函數(shù)類型的contra-variant規(guī)則吧知残！口音清晰靠瞎，講解細(xì)致，實(shí)時(shí)寫代碼進(jìn)行解釋求妹，不能更耐心了乏盐！最后，整個(gè)課程的作業(yè)設(shè)置也很好制恍，有理論上的問題父能，也有編程實(shí)踐，而且難度也適中净神，每次都會(huì)先從熱身開始慢慢加大難度何吝。最吊的就是peer assessment了！簡直就是code review最佳實(shí)踐啊鹃唯，還能學(xué)習(xí)別人好的寫法爱榕，又是對(duì)功力的一大提升！總之這門課對(duì)整個(gè)Coursera系統(tǒng)的利用之完善可以說是到了極致
Functional Programming Principles in Scala
最近很火的函數(shù)式程序設(shè)計(jì)俯渤，誰能比Scala發(fā)明人Martin Odersky更了解Scala呆细？讓他教這門課再合適不過了。他不光能告訴你Scala怎么用八匠，更能讓你了解Scala語言背后的設(shè)計(jì)思想
4.數(shù)學(xué)類
線性代數(shù) from Brown
通過寫代碼的方式來學(xué)線性代數(shù)真實(shí)令人耳目一新絮爷！主要是在臺(tái)大的機(jī)器學(xué)習(xí)課程中被各種數(shù)學(xué)虐虛了，必須來補(bǔ)習(xí)一下基礎(chǔ)了袄媸鳌坑夯！
4.其他
Introduction to Recommender Systems
感覺非常有意思的一門課，能做出像Amazon一樣的推薦系統(tǒng)~
The Hardware/Software Interface from Washington
其實(shí)就是CMU的15213抡四，但據(jù)說講的比CMU還好
感覺是個(gè)挺有意思的項(xiàng)目 Programming Languages Building a Web Browser > 自己做一個(gè)瀏覽器柜蜈，聽起來就高大上有沒有
Intro to Artificial Intelligence
Udacity當(dāng)年的第一門課。兩個(gè)cofounder講指巡。對(duì)于ML淑履，NLP，CV藻雪，機(jī)器人秘噪，game theory等都有所涉及∶阋看完了我突然覺得指煎。蹋偏。。尼瑪原來我感興趣的這些全都是AI啊至壤。威始。。不難像街，沒有PA黎棠，花點(diǎn)時(shí)間就好了。
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