![学术型含金量超高的MOOC推荐 | 哈佛斯坦福MIT课程1:1免费上](https://imgcache.dealmoon.com/thumbimg.dealmoon.com/dealmoon/b59/eb2/9b8/4394928436306296a181026.jpg_1280_1280_3_6dd2.jpg)
一般聊到MOOC平台,大家都会推荐Coursera,网易云课堂,Lynda Learning之类,这些平台确实课程种类繁多,用户量大,但不知道大家有没有发现,这些平台的课注水越来越严重了,几乎就没有1:1顶尖大学的课,有些课刚出来的时候还是干货满满,但越到后面注水越严重。虽然可以理解~大多数上课的人都没有经历和能力完成太高难度和高强度的课程,非要上干货,对于平台来说就是课程完成率的下降,利润空间也低。于是,一节课分成十节讲,变成一个specialization,然后我上完整个specialization发现,还是不如大学一节课的难度。今天我的这几个推荐,目标群体就是真心想学到1:1顶尖校园课程的朋友(请不要用Andrew Ng的ML反驳我,我为了他加上了“几乎”二字)。
Stanford Engineering Everywhere (SEEE)
价格:免费
类型:工程类
网站:https://see.stanford.edu/
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他们提供的课程数量有限,有计算机入门、人工智能和Linear Systems and Optimization三个类别。
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以CS223A Introduction to Robotics为例,点进课程后,能看到他们非常一目了然的列出了所有的资源,包括上课视频,Transcript,作业和讲义。除了Office hour之外,正式学生能够享受到的教学资源,在这里都可以找到。
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我本科的时候专业是统计,计算机水平不足,我在这里上了CS106A, CS106B,收获很大。不得不承认,斯坦福的计算机教育水平比我们学校foundamental好多。
更多免费的斯坦福网课,看这里。
话说,其实斯坦福也有很多付费的课程,但实在是太贵了,如果你们公司能帮忙付学费可以考虑,斯坦福的付费课程完全是1:1的,贵是贵,但教授对你的用心关注度,作业项目批改质量都很好,我不会觉得自己被当做了cash cow。
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默默推一节我很爱的课,叫Giving 2.0: The MOOC,教人如何更有效地做慈善(慈善是一门大学问,默默点头)。讲师是Laura Arrillaga-Andreessen(斯坦福大学艺术史本科,教育研究生,MBA),她老公是大名鼎鼎的弹头Marc Andreessen。上完这节课,可能你对慈善这件事情会有全新的认识。
哈佛CS50系列
价格:免费
类型:CS
网站:https://cs50.harvard.edu/
计算机入门课,除了上面提到的CS106AB之外,哈佛重金砸出来的经典课程CS50,也是诚意满满的免费课程,开放给全世界的朋友上。这节课把一学年的课压缩到一学期上,更加偏向于网页设计。从C语言开始教,讲解Arrays, 算法、数据结构、存储,教Python,然后是数据库语言SQL,网页设计语言HTML, CSS 和 JavaScript,最后使用Flask (micro web framework in Python)做一个前后端俱全的网站。你会有种一周学一门语言的爽感~~
这门课在Edx上也有,因为太过于受欢迎,又除了其他系列课,比如,CS50's Web Programming with Python and JavaScript, 也是Brian Yu教的 (在线表白Brian Yu,CS世界太需要如此优秀的presenter了)。他们最近还出了CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python,我还没上过,但CS50的品控我是绝对相信的。
说句题外话,CS50的Puzzle Day我也是每年都参加的,难度很高,考察的知识面很广,不需要计算机背景,很好玩~感兴趣的可以先看看往期题目。
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MIT OpenCourseWare
价格:免费
类型:全科,但偏理工
网站:https://ocw.mit.edu/
为世界免费提供教育资源方面,MIT一直走在最前端。传说当年Edx其实就是MIT最先提出来的,可惜MIT比较穷,不得不和哈佛一起合作(要钱),于是现在我们在维基百科上看到介绍说,“edX is an American massive open online course provider created by Harvard and MIT”。哈哈哈哈~
跟六年前相比,明显这个平台富裕了,提供了各个部门的各种课程。
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捂脸,在这个网站上我只上过Linear Algebra,而且是六年前上的,所以没有太多发言权。我当时是和学校的Linear Algebra课一起上。记得我当时的感受就是,为什么我这个老师没教,为什么这个这么难~(╯‵□′)╯︵┻━┻ 但也感谢MIT的这节课,为我之后读Data Science, ML之类打下了坚不可摧的基础。
默默挠头,我们学校工程真的这么水吗?~ (只有我能黑自己学校,喵喵喵)
他们提供的教学资源也特别多,课堂录像,补充阅读,作业,考试,都有。
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那为什么我之后不怎么在这个网站上课了呢,明明这么干货呀~因为,我嫌弃他们摄像师的水平。相比于面向广大付费用户的MOOC平台,MITOpenCourseWare没有专门录那种网课视频。每个视频都是一整节课的时长,既没有多机位人物特写,也没有精心按小话题裁剪视频,真的就完完全全跟在学校上课一样,体验肯定就,差一点点嘛~
还有一个原因,Edx上MIT的课质量也还是很干的,相比于疯狂注水的某些哈佛课程来说。。。咳咳咳。他们还有很不错的MicroMasters Program,我没上过,但上过的朋友都反馈说很不错~
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完了,我发现我在黑自己推荐的平台。我试图补救一下:如果你自控力强,专注力能撑得住上完一整节课,不需要各种reward机制用behaviorism来刺激你,且渴望知识,渴望干货的话,我觉得,MITOpenCourseWare适合你~!
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今天推荐的几个MOOC都是提供university-level,正儿八经学术型的课程,如果你对一般性的兴趣学习、职业训练类的MOOC感兴趣,给我留言,尤其是关于摄影,数据科学,计算机,前后端,我都很熟,我也可以专门做一期。喵~
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