这个时代,不缺免费课程。
全世界范围内,有大概1000所大学发布了超过13000门免费公开课了,而且数量每年都会增长。
到底选哪门课去上?成了摆在大多数初学者面前的一个棘手难题。
但现在,这个难题得到了缓解,有一个榜单可以参考。
这份榜单来自于Class Central,全球最著名的一个有关慕课的搜索引擎和评论网站。
他们根据超过60000个用户评论,按照贝叶斯平均评分对数据库中的课程进行了排序,得到了公开课中的Top 100 List。
包括技术、商业、人文、科学、个人发展+自我提升、健康与医学、工程学、语言学习等8大类别。
其中,关于技术的有23门,分别来自斯坦福大学、哈佛大学、密歇根大学、麻省理工学院、香港科技大学等著名高校。
内容涵盖机器学习、Python编程、地图学、MATLAB编程、随机算法、TensorFlow、加密技术、HTML5等等。
如果你或者你的朋友想要学习相关课程,这一列表是一个不错的参考,欢迎收藏转发~
1、Python交互程序设计入门(第 1 部分)
来自莱斯大学,Coursera
在这门课程中,介绍了编程的基本元素(如表达式、条件和函数) ,然后使用这些元素来创建简单的交互式应用程序,如数字秒表。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/interactive-python-1
2、零基础程序设计(Python 入门)
来自密歇根大学,Coursera
本课程旨在教大家使用 Python 编写计算机程序的基础知识。将介绍如何根据Python 中的一系列简单指令开发程序的基础知识。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/python
3、机器学习
来自斯坦福大学,Coursera
吴恩达老师的课程,广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别等内容,同时还引用了许多机器学习案例,让你学会在智能机器人(感知和控制)、文本理解(网络搜索和垃圾邮件过滤)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域应用机器学习。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
中文版课程链接:
https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm
4、计算机科学与Python编程导论
来自麻省理工学院,edX
介绍计算机科学中使用 Python 3.5解决实际问题的工具。
评价:★★★★☆
课程链接:
https://www.edx.org/course/6-00-1x-introduction-to-computer-science-and-programming-using-python-3
5、学习编程:基础
来自多伦多大学,Coursera
在每次鼠标点击和触摸屏点击的背后,都有一个电脑程序发挥作用。这个课程介绍了编程的基本构建块,并教你如何使用 Python 语言编写有趣而实用的程序。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/learn-to-program
6、Python中的计算:基本原理和程序编程
来自佐治亚理工学院,edX
学习 Python 计算的基础知识,包括变量、操作符以及编写和调试自己的程序。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.edx.org/course/computing-in-python-i-fundamentals-and-procedural-programming-3
7、Cartography(地图学)
来自美国环境系统研究所公司,独立提供
曾几何时,只有制图师制作地图。今天,任何人都可以。地图绘制者可以教人们绘制更好的地图,就像厨师可以教人们如何烹饪更好的食物一样。有了经验丰富的制图师的指导和使用 ArcGIS Pro进行实际操作练习,你可以成为一个更聪明的地图制作者,制作更好的地图。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.esri.com/training/catalog/596e584bb826875993ba4ebf/cartography./
8、Chuck中的实时音频编程导论
来自加州艺术学院,Kadenze
在这个课程中,你能创造数字“乐器” ,使声音和音乐直接响应程序逻辑。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.kadenze.com/courses/introduction-to-programming-for-musicians-and-digital-artists/info
9、MATLAB程序设计入门
来自范德堡大学,Coursera
这门课程基于MATLAB,教基本没有经验的人学习计算机编程。MATLAB易于学习,通用性强,对工程师和其他专业人士非常有用。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/matlab
10、面向音乐家和艺术家的机器学习
来自伦敦大学金匠学院,Kadenze
在本课程中,能够学习基本的机器学习技术,去理解人类手势、音乐声音和其他实时数据。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.kadenze.com/courses/machine-learning-for-musicians-and-artists/info
11、人工智能的元素
来自赫尔辛基大学,独立提供
这门课程不需要复杂的数学或编程,想让每个人都有兴趣了解人工智能是什么,人工智能能做什么不能做什么,以及它如何影响我们的生活。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.elementsofai.com/
12、分治、排序、搜索和随机算法
来自斯坦福大学,Coursera
课程核心主题是:渐近(“Big-oh”)表示法、排序和搜索、分治(主方法、整数和矩阵乘法、最近邻对)和随机算法(快速排序、最小割的收缩算法)。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/algorithms-divide-conquer
13、Scala 函数式程序设计原理
来自洛桑联邦理工学院,Coursera
在本课程中,你会接触函数式编程风格的元素,并学习如何在日常编程任务中有效地应用它们。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/progfun1
14、CS50的计算机科学导论
来自哈佛大学,edX
介绍智力型企业的计算机科学和编程的艺术。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-computer-science-harvardx-cs50x
15、互联网的历史、技术和安全
来自密歇根大学,Coursera
本课程展示互联网是如何创建的、谁创建了它,以及它是如何工作的。课程中也会介绍许多创新者,他们开发了我们今天使用的互联网和网络技术。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/internet-history
16、Tensorflow 在深度学习中的创造性应用
来自Google Magenta,Kadenze(有中文字幕)
这一课程会介绍深度学习:构建人工智能算法的最先进的方法。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.kadenze.com/courses/creative-applications-of-deep-learning-with-tensorflow/info
17、用Ableton Live进行声音制作(面向音乐家和艺术家)
来自加州艺术学院,Kadenze
本课程提供使用数字音频工作站进行声音制作、混音、设计等方面的实际操作经验。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.kadenze.com/courses/sound-production-in-ableton-live-for-musicians-and-artists/info
18、The Analytics Edge
来自麻省理工学院,edX
通过鼓舞人心的例子和故事,发现数据的力量,让分析成为你的职业生涯和生活的优势。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.edx.org/course/the-analytics-edge-2
19、密码学 I
来自斯坦福大学,Coursera
密码是计算机系统中保护信息不可缺少的工具。在这个课程中,可以学习加密系统的内部工作原理以及如何在实际应用程序中正确使用它们。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/crypto
20、用Git进行版本控制
来自Udacity(中文字幕)
这门课程将介绍使用版本控制系统 Git 的基本知识。你将能够创建新的 Git 代码库、提交更改,查看现有代码库的 commit 历史记录等等。
评价:★★★★☆
课程链接:
https://cn.udacity.com/course/version-control-with-git--ud123
21、用于数据科学的Python
学习使用强大的、开源的Python工具,包括 Pandas、Git和Matplotlib,来操作、分析和可视化复杂的数据集。
评价:★★★★☆
课程链接:
https://www.edx.org/course/python-for-data-science-3
22、面向财务分析的Python和统计
来自香港科技大学,Coursera
本课程结合了Python编码和统计概念,将其应用于分析财务数据,如股票数据。
评价:★★★★★
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/python-statistics-financial-analysis
23、HTML5 入门
来自密歇根大学,Coursera
不需要编程技能或者IT经验,也能够学习这门课程。
评价:★★★★☆
课程链接:
https://www.coursera.org/learn/html
最后,再次提醒下,Top 100 List中不仅仅只有技术,还有商业、人文、科学、个人发展+自我提升、健康与医学、工程学、语言学习等类别的课程。
有兴趣可以收好链接:
https://www.classcentral.com/report/top-moocs-2019-edition/
— 完 —
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