你的课上面讲得中职专业课试讲吗有没有学过的朋友?详细说明一下

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你的课上面讲得中职专业课试讲吗有没有学过的朋友?详细说明一下

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-11 16:10 标签：大学会计专业课程

有没有用过英孚在线英语学习的朋友？说说你们的网络课程学完有效果吗？？
11-05-22 &
Englishtown很好啊，非常方便，而且一天24小时都有外教在线上课，对于在职人士来说最合适不过了，而且价格也比去学校便宜很多。楼主可以自己感受一下，他网站上有个免费试用课程的。
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本帖最后由 sanguine 于
16:09 编辑
现在网上的资源很多了，但是相同或者类似的课程很多，让人很难抉择。还有很多好的资源没有被发现。
欢迎跟过公开课(不一定要全部跟完)的同学贡献信息，介绍你上过的公开课，给后来想跟课的同学一个参考，多多哦~~
对某个帖子有疑问，请已点评的形式回复帖子，或加对方好友进行私聊，请不要直接回复帖子，谢谢！
要求包括以下内容：
1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
课程平台不限，, Udacity, edX,
Online(openEdX), Stanford SEE, MIT OCW, UCB webcast, , code school, codecademy, MongoDB University, NovoEd, Khan Academy等等都行，只要你跟过，不一定全部跟完，分享资讯都可以获得加分！
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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接
课程平台：UCB
开课学校：UCB
课程全名：CS 61B Data Structures
开课时间：1月22号到5月7号(每年秋季和春季都有，不知道夏季有没有了)
课程链接：课程官方主页链接：
& && && && &&&Youtube链接（fall 2006）：
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度: 个人感觉讲的还是比较基础。而且是用JAVA讲的，省去了操作指针带来的麻烦。
作业量: 几乎每周一次作业，一共十次，还有三次项目和大量阅读。
所花时间：每周大概花10个小时左右： 3个小时视频，4个小时写作业，3个小时阅读资料，因为官方大纲上每次课结束后都有大量的资料要读，而且读那些资料是一个非常好的补充。强烈建议大家跟着读。教材网上都能下到。
背景基础：本人国内CS专业（非牛校），基础很差，就不多说了，国内的本科教学大家也很清楚的。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
各种感想：这门课是我真真正正理解数据结构的第一门课，老师在讲这个课的时候讲的非常清楚。基于以下几个理由，我在这里强烈的推荐给大家：1. 这门课老师讲课的时候手中有一份讲义，那个讲义从06年到14年在内容和顺序上几乎没有变化，所以你可以选择听06年的（youtube链接），也可以听14年的，官方主页上的链接。讲课内容没有太大的区别，但是学生问问题环节差别就很大了。06年估计很多人刚接触JAVA，所以问的问题很基础，非常适合初学者去听，14年感觉大家对JAVA都很熟悉了，所以问问题的难度有点大，有经验的想加强的可以去听听。2. 这门课老师上课节奏把控的很好，可以说没有半句废话。每讲10分钟左右会让学生问问题，正好可以让你喘息一下。3. 这门课老师是写板书的而不是用PPT，这我非常喜欢，节奏很舒服，不会快。4. 这门课老师上课是按照讲义讲的，那份讲义能在官网上下到，几乎是100%的copy了老师上课讲的内容，如果你上课的时候没有听的太明白，这份讲义可以作为一个很好的补充。5. 也是最重要的，这门课有schedule，完全和UCB一样，所以你可以按照官方网站上的schedule去跟，该due的时候把作业写完，比单纯online的课程更容易坚持下来。
各种收获：收获前面也说了，让我重新认识了一遍JAVA，重新认识了数据结构在计算机里的用途。
课程内容介绍：不多说了，直接看schedule，什么都明白了。
评价：如果这门课满分10分话，我打11分。强烈推荐给每一位同学，尤其是想转专业的同学。
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进
我最开始是先打印讲义，然后边听课边在讲义上记笔记。后来发现这样记住的东西太少了，所以改为先听课，边听边记笔记，下来复习的时候再打印讲义看看什么地方不清楚。感觉这样效率更高点
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？
我上学期在匹大（upitt）信息学院也在上过数据结构，感觉老师上课废话很多，讲的东西很少，也很不清楚，后来听了UCB的发现牛校就是不一样。老师上课讲课效率高，讲的也很清楚。
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
第一，动手记笔记，好好把笔记保存好，以后面试绝对能用上。
第二，一定要写作业，如果半个小时还没有思路，请谷歌。
第三，项目一定要做，写代码和调试是学习数据结构最快的方法。
第四，不要再问转专业该怎么办，学什么。放下问题，先把这个视频听完，踏踏实实的学完，相信你自己都能知道接下来该怎么学了。









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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接
课程平台：学堂在线（国内）或edx（国外）
开课学校：MIT
课程全名：MITx:6.00.6x Introduction to Computer Science and Programming: Using Python
开课时间：不定，一般要么学堂在线开放，要么edx开放
课程链接：公开课：
& && && && && &课堂实录：
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度: 我是先看的MIT6.00课堂实录，后面才开始跟公开课，感觉公开课的难度比实际课堂小，因为讲的慢而细，很易学
作业量: 每周一次作业，一到两个project，没有阅读。我比较笨，project要做好几个小时，最后都能做出来
每周花在这门课的时间：得有十五个小时吧
我的基础：和很多国内本科同学一样，学校有上过大课的C++，然而我们那老师成天只念课本，我也没听过讲，所以啥都不会。因此在上6.00之前，可以说完全没有编程基础，而且非常厌恶编程。但是6.00用python教学，非常容易上手入门，而且project很有趣，现在完全变成了编程迷。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
各种感想：这门课可以说彻底改变了我~之前因为极度厌恶编程，所以转码农这种事都很排斥。偶然上了MIT6.00这门课，我发现编程非常有趣。衷心的推荐给大家这门课，基于以下几个原因：
首先，这门课非常适合入门，它把算法最基础的部分讲的很细致，例如if for while recurssion，打下了非常好基础。
第二，老师还提到了hash，binary tree， dynamic program等知识，对于以后学算法和数据结构有很大帮助。
第三，这门课用python教学。我一开始学的时候没有感觉，只是觉得python比c++好像逻辑清楚多了，然而当现在开始进阶学习Java，算法和数据结构，才明白为什么外国很多学校都用python来入门了。Python很有逻辑性（比c++真的好太多了），程序易读易写，容易增加兴趣。
第四，这门课的project设计得很好，一步一步指导你写出一个大程序（小游戏什么的），像我这种智商捉急的同学花多一些时间就能做出来，真的是很兴奋呢。
评价：如果这门课满分10分话，我打100分。转cs的同学的入门课必修啊！！超级好！！
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进
我很建议大家先看几集课堂实录，然后看公开课。课堂实录难度比公开课大，但是这种互动式教学更能让人记住知识。看公开课的时候相当于复习知识点，这样会学的很扎实。
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？
我也只上过我们学校的c++。我只能说，如果你不喜欢编程，只可能是因为你没有上对课：）我把MIT6.001推荐给憎恶编程的室友，她也说很有趣！
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
第一，一定动手记笔记，好好把笔记保存好，以后的学习绝对用的上。
第二，一定要写作业，耐心的做project，可以加MIT6.001 的qq群讨论。



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1. 课程的基本信息：
课程平台：Coursera& && &&&
开课学校：普林斯顿大学& && && &
课程全名：算法（第一部分）Algorithm(Part 1)
开课时间：月，接下来今年9月4日又要开始新的一期了，有兴趣的同学可以去加了
课程链接：
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
这门课是用JAVA作为编程语言的
我的基础：非CS但是接近CS的专业，可以理解成偏EE的CE专业，之前学过等同CS专业难度的中文的数据结构（用C++），会一点JAVA但是接口啊什么的都不会。我是那种比较喜欢写代码，也基本能写出来，但是很慢的那种~~~~(&_&)~~~~
课程难度：
刚开始觉得挺难的，一个是英文术语看不太懂，英文题目看不太懂，第二个是测试点给得太！！我也不知道怎么说，就是看完机器评分以后，会不知道到底错在哪儿了，所以就不好改。而且对测试时间和空间也有要求。
刚开始的时候，拿到一道题，整体思路都没有，到网上看人家博客，后来的就都是从头到尾自己想了（也可能是前面几个week真的比较难啊）
作业量：按照课程的Week算，每个week大概十几个小时（作业+学习），看了一下论坛上的讨论帖，我这个估计是龟速了
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
这是我第一次接触Coursera，觉得整个平台非常棒。也感受到国外的课的确跟我们的不一样。
算法第一部分可能在国外就相当于数据结构吧（可能错了不要打我）。但是这门课跟我们的数据结构真的不一样。
首先，侧重点不一样。
我们的课用了一大堆时间上链表啊，堆栈啊，队列啊什么的。还讲了很多具体怎么实现。但是人家用一节课就讲完了。基本没怎么讲怎么实现。但是在写代码的时候，它会把具体实现的函数给你，调用一下就可以了。
Coursera的课重点集中在了讲各种排序算法，而且重点讲它的时间复杂度。
其次，对代码的要求不一样。
我们的数据结构也是要每个礼拜交作业到网站上过测试点的。我们的作业里面所有的数据结构都是自己实现的~~~~(&_&)~~~~ 连最后机考的时候都是~~~~(&_&)~~~~ C++的容器一个都不能用~~~~(&_&)~~~~
题目都出的比较数据结构，各种遍历啊，查找啊
但是Algorithm就把数据结构的实现都省去了。
觉得还是Algorithm的题目比较有意义
课程学习中学到的也不只是写代码
比如我现在会去课程的论坛里自己翻提问和回答看，Java水平也提高了，看得懂测试点的评分了
感觉自己稍微熟悉了国外上课的节奏和提交作业啊什么的方式，挺值的
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
可能会更注重一些理论上的分析，多看一些对算法复杂度的分析。
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
哎呀我好像答在3里面了
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
看视频学习好像完全不如看ppt学习效率高。
能不能暗搓搓地问一下为什么在加分贴了贴了作业提交的截图不给加学分呀


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相应不够热烈啊，作为老人贡献一帖：
1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
Algorithms: Design and Analysis, Part 1 and 2, Stanford, ,
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程是典型的斯坦福难度，没有因为放到MOOC上而降低，感觉对于新人很不友好。
总共有6个理论作业，6个编程作业一次Final，每次都要花不少时间, 有时候CS科班出身的都要花2个小时。
课程说明上写的是6-7 hours/week，我是EE出身的，感觉当时应该也差不多是要5-6 hours/week，第一部分还算好，第二部分讲到NP之后编程部分苦不堪言。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~
这门课相当系统，涵盖了算法的各个部分。编程问题数据量非常大，经常需要用long long int才能算出最终答案。一般都需要自己写test case去保证正确性，总之非常锻炼编程的能力。 Quiz的问题也都是很有意思理论问题，对于加深理解非常有用。最后就是老师给出了很多Optional Theory Problem, 强人可以去研究，可惜就是找答案比较费劲。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
看过普林斯顿的算法课，建议先从普林斯顿的算法开始，这个作为进阶课程。区别在于，这门课偏重理论，是真正的研究生级别算法课，普林斯顿那门我觉得更好的名称是 “Data Structure and Alg in JAVA&.




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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接
课程平台：EDX
开课学校：Tsinghua University
课程全名：Data Structures and Algorithm Design Part I 数据结构与算法设计(上),以及（下）
开课时间：Starts on September 20, 2016(每年秋季和春季都有)
课程链接：课程官方主页链接：https://www.edx.org/course/data-structures-algorithm-design-part-i-tsinghuax-x-0
& && && && && &https://www.edx.org/course/data-structures-algorithm-design-part-ii-tsinghuax-x-1
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度:个人感觉比较基础，但是非常非常地实用！！！编程语言是C++。
作业量: 每周一次作业，有笔试，以及编程题。编程题一共十次，成绩好的还可以获得清华校内的一些资源。
所花时间：每周大概花8个小时左右，视频的时间就不包括了。写作业大概就花三小时，主要是自己学习，阅读，看资料。这门课有配套的电子版书籍，那门课直接有链接提供。强烈建议大家阅读。
背景基础：本人是转专业来读CS的，基础自然不必多说了。哈哈哈！
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
各种感想：这门课这几年都没有什么大的变化，但是老师讲课真的是深入浅出，旁征博引，举的例子都是非常有趣，让人忘不掉的。
各种收获：收获前面也说了，让我认识并了解数据结构，并且深深爱上这个专业。
课程内容介绍：我们会学到Algorithms used to solve complex problems，Principles and methods in the design and implementation of various data structures，Skills for algorithm design and performance analysis，Background on fundamental data structures and recent results，数据结构的设计与实现，揭示其中的规律原理与方法技巧，了解并掌握主要的套路与手法。
评价：非常强烈把这门课推荐给每一位地里的朋友，尤其是想转专业的同学。因为当年的我就是从什么都不懂走过来的。
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进
我都是1.5倍速度看视频，然后思考，做课后练习题，接着看书和编程。
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？
说实话，我也看过网易云课堂，网易云课堂一个浙大的java课，也不错，但是感觉太简单了，还是这门数据结构课更好。
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
第一，看视频的时候仔细思考，不用把时间纠结在具体学什么上，认真听。
第二，除了写作业，动手编程是最重要的。不会的可以google，问助教，甚至是平时教我们上课的老师。



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本帖最后由 orpheus 于
07:09 编辑
1. 课程的基本信息：
课程平台: iTunes U (但是实际上我有大部分是在youtube上看的。。。)
开课学校: Stanford
课程全名：Developing iOS 7 Apps for iPhone and iPad
开课时间：学年秋季
课程链接：（iTunes U的链接：）
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
这一门课的前提要求是要有学习C语言或者比如java Python这些object-oriented 编程语言的背景，个人觉得学过C语言对理解这门课很有帮助，因为里面大量使用了指针一类的东西。
作业量嘛。。。。我会说我是上完课以后才知道教授把作业的code贴到哪里的吗？量大概是一周左右一个小的project，主要是写一个小app实现课上所讲的一些内容
每周花在这门课的时间的话，这么说吧，这一门课是9周，每周两节，每节课一个小时左右，要每周跟的话其实量不算太大。
只是我看的时候一心图快，所以每天刷得跟狗一样，后面实在没有办法了就跳过了视频里面教授上机操作demo的部分
基本上是初学者的姿势看的这门课，看的时候C++的课才上到一半，连指针都没怎么讲到，指针方面的东西还是很早以前自己看书的时候瞎糊弄的，感觉似乎有点印象就继续听下去。
但是个人的感觉是一定要有C的基础！！
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
我是春假的时候花了一个星期在宿舍里面闭门修炼看完的，大概是五六天左右。
结果就是每天九点起床开始看，除了中途做个午饭晚饭，一直看到晚上一点，除去做饭的时间，估计一天十一个小时泡在这门课上，其实回过头想想还是真的挺疯狂的。。。。
请大家一定不要学我，心急真的吃不了热豆腐。。。。。
知道这门课是在网易公开课上面，但是只有前四节课的中文翻译，后面的几集网易版不清楚是否有英文字幕。
然后自己又懒没有去字幕组翻中文字幕，所以后面的部分都是在youtube上面看的。
youtube带了英文字幕（虽然有的时候字幕的节奏不对，所以后面也就没有开字幕）所以想要继续学得各位可能要转向其他的平台。
这里必须提一下iTunes U上面的感觉还是不错的，提供了每一节课的ppt的pdf下载，同时可以下到高清的课程视频（又是因为懒所以没有下。。。。）
然后说一下这一节课的内容吧。
这节课的内容真的是非常新，它是2013秋季的课，那个时候iOS 7才发布没太久，甚至还没有正式推出，这里不由得感慨一下stanford课的刷新速度。
个人觉得9周每周两小时还是有点赶，iOS里面各种各样的class还是挺多的，用法很多，导致教授讲的速度非常快，有的时候ppt直接跳了5 6页。
教授上机示范代码的时候非常快，甚至到了课的后期教授已经不打完整的代码，也不怎么在课上解释用法，直接copy已经写好了的代码，然后让大家回家自己慢慢读。
然后再就是说一下，在iBook上面能找到这一节课对应的书，书对应的练习（不是课上用到的code）代码放到了github上：
并不清楚是不是就是上课的时候他们用到的教材，因为这本书现在还并不是完整版，依然在更新章节。
但是如果要上这门课的话，强烈建议先把相关章节看了。再说一次，前车之鉴，我是看完全部视频才意识到有这么一本书的存在的。。。。
最后让我默默感慨一下，本人在一所默默无闻的文理学院读书，所以真的不知道大U是怎么个授课方式。
看完视频以后发现大学校厉害的学生多，但是同样的，就是教授刷课的速度快，而且预设了“上课的学生都知道很多相关概念”这样的立场。
教授上课的时候不止一次问到全班“大家懂不懂xxx概念”，要么是看到全班一半人举手，就说“好了看起来大家都很清楚xxx是什么我们就不讲了”，要么直接自言自语说“当然啦你们都是stanford这个一定知道的blablabla”。。。
教授还真的是完全不顾及我们这些初学者的面子。。。个人修炼真的太重要了。。。。
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
个人的感觉就是，这节课如果有时间的话我会慢慢再搞一次。
前期准备没有搞好，上课的时候是直接去youtube上搜得相关的视频来看的，所以一开始都不知道iTunes U上面有课件的pdf以及每周的作业要求，也不知道在stanford的相关课程网页上附了作业要用到的code。
然后又因为担心春假过后忙了就没有时间再看了，而且也不知道自己长期坚不坚持得下去，所以春假就非常悲剧地窝在宿舍看课程视频。
虽然数量上是刷完了，但是估计质量上也就是和Xcode objective-C iOS打了个照面，对相关的概念有了初步的印象，估计以后还是要找书出来慢慢读，然后把视频在认真看一遍。
我现在的水平也就是个入门级，上了一门python的入门课，现在在上C++，上到一半跑去看这个，脑子还是不太灵光。。。
（我有相当严重的强迫症，就是记笔记的时候ppt上的概念一定要写得非常详细，有一节课光是抄+理解ppt上的内容就搞了我两三个小时，一定不能学我= =）
如果要在网上上课，一定要把它当做一门真正的课来上，也就是课前把书买好，把syllabus读一下，然后每节课之前至少翻下书认识一些新的概念，然后课后做作业+复习。最好是要刷出上课的节奏感。
虽然上公开课最大的一个问题就是很难坚持，但是还是希望上这门课的各位一定要坚持下去。因为再怎么说，作为一门手机程序开发的课，东西还是挺接地气的，做出来的成果也非常意思！
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
如果单纯作为一门编程语言课来说的话，其实和学校上过的课差不多，但是教授跳过了objective c的各种基本语法，大部分的时间都是用来讲iOS里面各种class的用法、功能的实现之类的，还是非常pratical的，着重强调写代码，而不是相关的理论什么的。
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
参考4的回答，强调几个关键词，看书，看ppt，写作业，节奏感





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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台：code academy
开课学校：code academy 上貌似没有开课学校这一说。吧？
课程全名：Python
开课时间：all the time. I guess
课程链接：/tracks/python
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程循序渐进，刚开始非常基础，后期有一些比较tricky的题目。然后code academy，是没有作业的，他就是那种边学边做的形式，让你做一道题，传授给你一个知识点。每周花在这门课的时间，两小时吧，我猜。本人比较懒，做不到天天坚持。然后这个是比较适合初学者的，可以非常扎实的学到一门编程的基础。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
因为我是半路出家，商科转IS的，所以技术基础薄弱到几乎没有。这门课不仅教了我python的基础，更重要的是我学到了一些思路和编程的common sense吧。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
还学过一个看视频学C #的，哪里的资源忘记了。觉得个人更偏向code academy 的形式，感觉更多上手机会，学的更踏实。

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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。coursera上，港科full stack专项课程的第二门课，主要讲的是bootstrap 最后一周讲了一些前端开发的工具，比如node npm bower之类的
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
在跟这个专项课程之前我是0基础，所以应该算初学者吧。这门课官方号称每周要花4小时，我自己实践下来每周大概花了8到10小时，原因在于对于课里一些细节我抠的比较细，每一个涉及到的属性尽可能弄清楚，包括查w3school,看别人技术博客，查bootstrap源代码等等。做的时候很吐血，做完觉得自己进步超多。。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
这门课的是个印度老师，我适应了好久。。。不过如果具体到课程内容的话，我觉得很不错。这个课，以及这个专项课程后面的系列，都是这个老师上，然后这个老师的课一般都是这么安排：每周的课分为几个小节，每个小节有个exercise，最后有个assignment。实际上，每一周的所有的exercise和assignment，都是用来做同一个project的，所以这门课上下来我相当于花4周时间做了一个project，我觉得这个东西放到电子简历上肯定不丢人。这个网站一共有3个网页，我把其中一个截了下图给大家看看大概长什么样，如图
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
应该没什么变化
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
workload比较重，最好找个人一起学，这样比较容易坚持。因为刚入坑的时候，发现眼花缭乱的好绝望。。。不过可能也是因为我比较菜。做完之后觉得自己好有底气，开第三门课一点都不虚。
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
这门课算是顺着bootstrap的主脉络学了一遍，但其实并没有涉及到bootstrap的所有功能。在学习的过程中最好多动手查查，这样在这门课结束后，以后自学起bootstrap剩下的功能会很驾轻就熟。

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慕课网，这是一个很好的公开课网站。在网站上有世界各大名校的课程，然后你可以选择是不是要花钱去参与课程，这样你要做作业，期末有考试，考完试有相关的证明。挺不错的东西！

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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台：网易公开课
开课学校：耶鲁大学
课程全名：聆听音乐
开课时间：也有好几年了
课程链接：/special/sp/listeningtomusic.html
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
不需要基础，就是去年准备T的时候看的。
在公司每天中午看，3天2集，一共23集。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
老师讲得很好，每节课都有自己演奏或者让助教演奏，有时也会请自己认识的人来演奏，整个课程基本上都是边听边讲，边演奏边讲。压力大的时候每天看这个还是挺有帮助的。即学习了英语，又陶冶了情操，还开拓了cs外的视野。不过有时候一些专业性的音乐上的术语不太懂，anyway，有时间的话值得一看。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
之前的公开课都是用的网易，原来最专业的是Coursera，后面打算到这上面去搜罗课程了。



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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台: Coursera
开课学校: Princeton University
课程全名: Algorithms, Part I (Part II因为后来没时间了就没跟)
开课时间: 1.31
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度：需要有一点Java基础，因为Project都是实打实的基于算法的project。如果对Java一点都不了解的话，建议先去翻一遍「Head First Java」。总体来讲，Lecture讲得都蛮清晰的，在讲解排序、并查集等等的算法描述后都会有动态图片演示，可以让听者对算法怎么工作的有一个更加感性的认识。其次，在programming assignment里面用到的一些Java的高级特性，老师也会在lecture里面单独列出来一个lecture讲！这一点我觉得挺赞的。
作业量：因为本人是CS专业出身的，基本的Java语句没有什么问题，纯粹出于瞻仰大牛老师和对project的兴趣去上的这门课。这门课和其他课的作业形式差不多，都是Quiz + Programming Assignment。Quiz大概每周两个，平均1小时搞定吧~ 但是project花的时间就会长不少，平均每周也得花个至少6小时才能搞定，如果是刚刚接触编程的话估计得更久一些。课程链接里也写了：6-10 hours of work / week。所以想好好学算法的童鞋得做好心理准备哦~ 而且算法往往是挺难调试的，到后面几周我经常赶完一个Due，马上开始下一周的课程和project，然后继续赶Due = =
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
这门课的老师Robert Sedgewick是计算机界大牛Knuth的早期学生（不过Knuth很早就从大S退休了），名师出高徒，他自然也是大牛！老师看上去就很和蔼，说话语速不快。Part I中，讲的主要是一些常用的数据结构（栈、队列、并查集、红黑树等等）和排序算法，此外通过做Programming Assignment，我还学到了Java的一些常用接口(比如iterable)的使用。唯一的缺点就是没有Certificate, Statement of Accomplishment，所以控Certificate的同学跟之前要考虑清楚，是不是真的想上这门课。不管如何，真心很推荐！尤其是接触CS不久想学算法的同学，上完这门课后一定会对基础数据结构和算法有比较清晰的认识！如果10分是满分的话，我觉得可以给9.5分~
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
我还跟过大S的算法，好像也是叫Algorithm。那门算法课偏理论，有时候lecture里会出现一些数学证明，课程PPT做得也略逊色（老师是直接在白板上写字的），老师的语速很快，印象中好像也没有大作业。从提高动手能力，理解算法的角度上来讲感觉不如这门课。
再和学校讲的数据结构和算法比，我觉得从这门课上收获更多的收获不是理论上的（因为很多知识点已经学过），而是通过做projects带来的编程水平上的提升。而且Online Course可以看不懂再重来嘛~ 这样也能提高学习效率。






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相应不够热烈啊，作为老人贡献一帖：
1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
Probabilistic Graphical Model, Coursera, Stanford, ,
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
比较标准的研究生课程，难度并没有因为放到MOOC上而降低，总共9个编程作业，每次都要花不少时间。课程说明上写的是15-20 hours/week，我当时应该也差不多是要12-15 hours/week吧，之前有学过Andrew的Machine Learning，看过有关PGM的书(Pattern Recognition & Machine Learning)和一两篇paper。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~
相当系统。学完以后感觉把整个graphical model的内容都串联了起来。当然，这也是把所有作业都扛下来，把时间花到了之后应有的效果。不少录像内容我都听了两遍，因为确实第一遍搞不太懂。。一门硬课，在coursera上跟下来的最硬的一门（另一门编译原理完成了2/3...）
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
Andrew的Machine Learning的进阶课吧，如果希望把统计学习，尤其是PGM相关的算法搞清楚，这门课可能是最好的资料了。最后一次作业是gesture recognition，做出来很有成就感~


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我也来凑个热闹，会自学control的人可能比较少，课也不多。我介绍的是Gatech的Control of Mobile Robots，最近刚开第二期，老师是瑞典牛人Magnus Egerstedt.
1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
Control of Mobile Robots, Coursera, Gatech, ,
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
我觉得这门课是一门比较好的控制入门课程。难度不是很大，适合没有什么基础的人。需要的数学基础有linear algebra, ordinary differential equation等，用到的软件主要是MATLAB。这里有编程作业，不过不是required的，是在一个用MATLAB GUI搭建出来的Khepera仿真平台里实现每周讲的一些控制方法。每周花5到7个小时，required的作业只有quiz。我的基础嘛，上这门课之前对control的知识几乎为0，上完之后还是有很多收获的。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~
这门课的主题是control and robotics。内容不算特别难，但老师很有意思，把原本比较枯燥的数学讲的很生动。这里建议一定要做一下编程作业，不然控制原理太抽象了不知该怎么用。课程涉及到的内容比较广，先引入了PID控制，然后讲mobile robots的一些特性（这里主要是odometry和differential drive）和behavior based robotics。然后进行建模，引入state space models，进行系统稳定性分析。然后讲系统的controllability和observability。之后就进入hybrid systems和robot navigation等比较high level 的topic啦。最后会编程出一个在一个环境中具有go-to-goal, avoid-obstacles, follow-wall三种behavior并合理切换的Khepera移动机器人。这门课很不错，学起来也很有意思，很适合对控制和机器人有兴趣但还没太入门的同学（比如我XD）。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
在学校木有学过控制。。我见过的讲控制的mooc也就这一门，不过质量很高。刚开的第二期貌似加入了hardware部分，教你打造一台mobile robot？我还会去看的XD。


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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
Bloomberg School of Public Health, Johns Hopkins University
Data Analysis
Oct., 2013
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
难度适中，作业量适中，这门课主要是介绍用R对数据的初步分析，本身难度不大。
每周会有一个quiz，这个quiz难度倒是还好，有些题目操作略复杂但是只要耐心对待就没有问题。
有时候题目理解出错，或者粗心什么的，会导致quiz attempt用完了还没拿到满分，所以要细心。
但是因为课程包含两份实验报告，而且因为lecture的内容很detailed，所以占用学习时间不算少。每周大概5~8个小时，需要坚持。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
非常好的一门课，Prof. Jeffery Leek讲得非常地清楚，介绍的R操作都是我需要掌握的，也在其他的课程甚至我的research project上面用到了。
有趣的是，两份实验报告是需要用标准的英文格式写的，还是online classmates互批的。这个实验报告感觉是在模拟美国industries里面的data analysts对management作数据分析报告，很有针对性。
对了，话说这门课最后会批个总分，满分170多来着好像，过了划定的分数线才有certificate，还有“with distinction”的level，总之要求不低
最后，真的十分推荐这门课！
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)

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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台: Coursera
开课学校: University Of Toronto
课程全名: Learn to Program: The Fundamentals& && && && & Learn to Program: Crafting Quality Code
开课时间: （我要跟的时候已经结束了，但是视频能看，作业也能提交）
课程链接: & && && && &
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度：个人觉得这是初级教程，按顺序跟的话没有基础的也可以轻松跟上。本人是CS专业，虽然很水，只会java，跟这两门课只是为了学Python，目的也达到了哈。
作业量：因为是入门教程，所以exercise和assignment都不算难，我是两个小时完成全部exercise，一个assignment一两个小时也正常。但是要全对需要非常非常细心。第一门课是一周一个exercise，两周一个assignment。第二门课总共两个assignment，4个exercise。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
真的很推荐想学python或者没什么编程基础的人跟一下，基本看完用python编写小东东还是不难的，不过要进阶的话就得找书来看了。然后这两门课有两个老师，讲话听清楚的，也有字幕，变写代码变讲解知识点也挺生动的，课程中间的quiz也不错（陷阱很多就是了）
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
我还看过google python class，个人觉得基本大同小异，google的作业可能稍难一点。但是无论跟完哪个，python就入门了。接下来就靠自己了。

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来一个非主流的，顺便求加分！
1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
University of Michigan
Introduction to Finance
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
偶然在浏览列表时发现这个课，作为传统工科男一直觉得金融高富帅们非常屌，于是也想了解一下金融讲的到底都是些什么东西。纯粹的初学者，完全没有专业基础。
难度不大，比较简单，适合初学者。确切的讲在过了一两周以后就发现“初学者”这个概念并不是很合适，其实讲的这些东西完全就是高中甚至是初中数学套上一个不明觉厉的名字嘛，比如求个等差数列，求个等比数列什么的，还有一些问题就是概率的基本知识，有一周甚至专门来介绍概率与统计的基础知识，于是到后面就当数学课来听的。不过有些概念像我这种没学过会计学的听起来还是很吃力的，wiki了以后才能理解。
作业量不大，基本临deadline一天时候看半天视频，作业的话难的时候两个小时，简单点的一个小时就好了
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
课程的内容主要包括：PV, FV, NPV这些基本概念，Decision Criteria, Cash Flow Estimation, Bonds, Stocks, Risk, Valuation等。
因为不是专业课，所以就当放松来看的，补充些课外知识。老师人非常好，经常讲一些笑话，也经常分享一些人生感悟，还会把自己人生的经历与Finance的一些概念结合起来。还会在video上做演示，比如上Yahoo Finance带大家读分析图表，知道了很多不知道的东西。
另外对Finance是什么也有了个大概其最基本的认识，我现在的感觉是就是数学！这门课属于入门课，已经有不少数学内容了，更深入的一些课程应该会涉及到更深入的数学（我猜的……），考虑到自己的智商有限，决定对金融的探索就到此为止，回过头来专心做码农吧……
总体还是很推荐的，适合没基础的同学了解一些金融基础知识，满足好奇心，是一个不错的入门课。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
没上过其他相关课

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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
Computing for Data Analysis
Jan.6th, 2014
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
我是生医转生统，想要趁这个寒假补一点R的知识。作为一门编程0基础的newbie，我还记得开始第一周的课程时候那叫一个痛苦啊。第二周之后去codecademy补了python，感觉稍微有点sense了然后就能应付貌似是最难的第三周了。quiz比较快，我没看具体花了多久，但是2h以内一定能解决。assignment就看各人基础啦，我一般每周都是要花10h左右的.........还好是寒假...
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
基本上quiz的内容lecture里面都有cover，并不难。
但是assignment就没那么友好了。虽然范围基本上不会超过lecture的内容，但是老师（似乎）不会在lecture里面直接提及那些指令在assignment的用法。不过也不错啊，我搜了一圈谷歌回来发现：啊这不是老师上课说的那个什么什么嘛，原来可以这样用啊，有种踏破铁鞋无觅处得来全不费功夫的感觉= =
为了跟这门课我去学了python，从而开启了新世界的大门，这大概是这门课对于我而言最大的意义之一。可以这么说，这门课并不是一门很好的R入门课，尤其不太适合无编程基础的人，但是跟下来之后绝对能让人可以对R有sense了。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
assignment的grading方式十分智能十分智能！
别的还没开始接触...

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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台：网易公开课
开课学校：Harvard
课程全名：幸福课
开课时间：很久以前==
课程链接：
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
不用基础，作业很少，有些作业比如一周给人20个free hug算吗？
每次有空的时候，或者心烦的时候看一集，有点用。
不用花很多时间，我大概花了一个月不到的时候看完了。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
感觉比一般的心灵鸡汤要靠谱多了，有更多的科学依据，而且更成一个体系。
我是在大一的时候看的，那时候刚入学很迷茫，一直看书查资料想寻找所谓的答案，这门课所讲述的内容对我后来的三观还是有一定指导意义的。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
ls全是coursera....
感觉国产的确实落后点，coursera更加规范，网易的比较随意。

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二楼就把我想介绍的给说了。。。
可以重复介绍吗？因为不同背景的人可能会有不同的感受
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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台：coursera
开课学校：Georgia Institute of Technology
课程全名：Applications in Engineering Mechanics
开课时间：（已完结），应该会有future session
课程链接：https://www.coursera.org/course/statics2
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
难度：简单，有高中物理基础的都可以听懂，如果大学里学过理论力学的话那就是just a piece of cake
作业量：一周的quiz大概2-3道选择题（主要是计算力，力矩什么的）
每周所花时间：3-4小时，因为大学本科学的就是ME，所以几乎没什么难度。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
这门课算是instructor讲的关于静力学的第二门课，第一门叫做Introduction to Engineering Mechanics。他的课有点类似于edX上的Xseries，是一步步进阶的系列课程，在2月末还会开一门课：Engineering Systems in Motion: Dynamics of Particles and Bodies in 2D Motion，讲动力学的~
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？
和在学校里上的理论力学，材料力学相比，难度小很多，但是instructor更侧重于应用，讲道计算题就要拿出个实物模型来演示一下。总之，对于学工程的人来说这门课是一次巩固自己所学以及熟悉相关专业词汇的好机会~

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本帖最后由 reality 于
05:59 编辑
我推荐的这门楼上有同学介绍过了。。。。不过我基础比较薄弱，所以感受也略微有不同吧。。
1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台: Coursera
开课学校: University Of Toronto
课程全名: Learn to Program: The Fundamentals& && && && & Learn to Program: Crafting Quality Code
开课时间: September, 2012& January, 2012
课程链接: & && && && &
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度：这是初级的课程。非常适合我这样的入门者学习。
个人基础：我专业和cs不大沾边，之前只会一点最最基本的python。
作业量：我是跟着去年开课的时候跟着进度上的。The Fundamentals 很基础，学起来较轻松，花的时间也相对少，exercise一两小时完成，assignment两三小时吧。Crafting Quality Code花的时间相对多，assignment整整一个下午才能做完。搞不懂的问题就会在课程论坛里搜索，老师还有许多一起上课的同学会有解释，收获很大。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~
很推荐这门课，感觉难度循序渐进，老师讲的也很清楚。上crafting Quality Code的时候，老师还推荐了一本他俩自己写的关于python的书，那个我觉得看看也挺有帮助（虽然我没有看完。。。），可以加深理解。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
我本人就是UTORONTO的，这门课我在学校旁听过一小会，真实课堂讲的内容和coursera上基本一样，只是学校的作业考试什么的会难些。

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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
Computer Networks, by David Wetherall, Arvind Krishnamurthy, John Zahorjan
University of Washington
Jan. , 2013
  
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度适中，课本讲的很多很复杂，但是老师讲解以后就很简单。作业不多，多为事实性的内容。平均每周花5h。我专业是computational applied math, 没有什么cs背景以及网络背景，也不需要任何cs背景。
里面有一点内容与算法课的内容交差。详细讲解了physical,link, network,transport and application 5个layer。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
非常好的一门课，Prof. Wetherall讲得非常地清楚。把原本复杂的知识用很简洁明快，通俗易懂的方式讲出来。期中用了很多恰当的analogue。
很有意思的一门课。
4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)


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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。课程平台：Coursera
开课学校: Rice university
课程全名：An Introduction to Interactive Programming in Python
开课时间：2013,Oct,7th, 9 week . 新的一轮是在今年的3月24
课程链接：
同时新的一年Rice uni 还推出了Specialization--,这是第一门课
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
难度中等，这门课针对的是零基础，每周需要完成一个quiz 和用python编一个游戏，用的是他们提供的平台。
课程建议时间是7-10小时，我差不多花这么时间，视频大概不到一小时，主要是project费时间。后面几个项目反复修改可能还要大于10小时。
我算是初学者，在这之前就上过 Udacity 关于Python的两门课 cs101，和cs215 算法，在学校学过俩学期C++基本忘了。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~
这门课针对的是零基础，想入手python的筒子可以从这门课入手。在一周一个小游戏中，就把python入门了。
老师们都很幽默，有一周游戏编21点，俩老师玩21点打赌，结果输的一个不戴领带一周~
Deadline是第一生产力，看到自己的游戏写出来很有成就感。
评价：4星半吧，对算法的介绍少了些，作为cs入门还得从其它地方再补充
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
学习方法上：如果更有时间，我想尝试写一个自己的游戏。课上有一个原创游戏的论坛，看到大家编的游戏都很带感。
地里也有童鞋写了自己的游戏--传送门：
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？
和Udacity的CS101 都是任务驱动，我觉得这是学编程的最好途径吧。不过这门和CS101比没有怎么接触到算法。
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议
到后面有些project挺不好弄的，不过在看到自己的游戏出来后那个成就感呐~
所以跟课的童鞋一定要坚持，多利用forum，遇到什么问题都能在那找到。


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1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。MIT OCW, MIT, Linear Algebra, 开课时间任意
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
这属于上一代的公开课平台了，数学基础的话会涉及到一点微积分，一丁点而已，大多数时候会加减乘法就可以了。上课的时间看自己了，我听了两遍，第一次听每天一个lecture，第二次听平均一天听2-3个lecture，这么课属于MIT OCW SC系列，就是资料比较全，有TA的视频，有作业，有考试，有答案，我算是零基础了。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
如果你是像我一样从其他专业转到统计方向，并且没上过线代或者想复习一下的话，强烈推荐Strang的这门课，讲的通俗易懂，但把线代最重要的几个概念讲的很清楚了，四个子空间，线性变换，行列式，特征值，特征向量，矩阵奇异值分解，在这个新闻联播都提到大数据的时代，怎能不会线性代数。
剧透：某节课会看到MIT的同学类似于快闪的行为艺术！！！
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
学数学还是要多做习题，不做题光听课约等于白学，


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还没有人来介绍andrew NG的课，我来说下。
1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
开课学校：stanford
课程平台：coursera
课程名称: machine learning
开课时间:3.3
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
难度并不难，其实andrew这门课讲得很浅，只能算ML的入门，偏重概念和应用，很多数学推导都略过了，有一些经典的Machine learning的基本算法没有讲到，比如Naive bayes, perceptron, DT，概率和统计上的内容比较少，比如confidence interval，p-value，怎么判断一个classifier是不是better。graphic model中的bayes network还有HMM也没有涉及，可能放到PGM另一门课了吧。
楼主非CS出身，当时学的时候算是初学，后来又上了本校的ML，深度和广度上都不是一个量级的，比这个课要深，不过作为初学仍不失为一门好课，andrew讲得比较清楚。
quiz很容易，基本不用时间，作业的话是用matlab，而且只需要写几行核心代码，没有什么难度。
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
感想是对ML有了一个大致的认识，会知道一些基本的算法的过程，比如重点介绍的linear regression, logistic regression, SVM, ANN还有Unsupervised learning的一些算法。
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
数学和教材！我觉得学好machine learning的话数学这关是绕不过的，非常推荐要把概率和统计学，多变量微积分，学扎实。教材的话我非常推荐bishop的pattern recognition and machine learning，有时间一定要看，同时也是本校ML的教材，tom mitchell的书经典但是有点老。
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
见前面的介绍，这是我上的第一门公开课，印象还不错，基本一天一章的话，不到两周就可以跟完


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本帖最后由 m4reiiy 于
05:00 编辑
我也来混点大米凑1w吧。。
1. Basic Info
Computational Neuroscience - Coursera
开课时间：1.10开课学校：University of Washington
老师：Rajesh Rao, Adrienne Fairhall
课程难度一般，比较适合对这个领域想了解的人，内容基本上都是self-contained，不太需要什么基础。
video一周1h左右，作业一周一般是十几个quiz，可能涉及到一些比较简单的matlab编程，主要是检验一些video里讲的基础知识。
我是CS做机器学习的，上这个课纯属自己业余兴趣
目前还没上完，不过如果感兴趣deep learning或者neural nets的同学看看这个课可能会得到一些启发
4. 学习方法改进
其实video讲的知识挺多的，里面有很多做compneuro的重要研究方法，我不是做这个方向的所以很多东西就走马观花了，有机会碰到这方面的问题，估计还是要回来温习一遍video的内容。最近讲了很多information theory的东西，顺便把本科学的比较渣的部分又温习了一遍。。
感觉这门课讲得整体比较浅，课程设计也平易近人，肯定不是学校里研究生的课，也许是本科生级别的课程吧。作为一个intro了解一下是不错的（如果有点概率和信息论背景的同学学起来会更轻松，不过如上所言，课程是self-contained，所以没有也无所谓）
占个坑，过两天有空再来水Toronto的neural nets (hinton大神！)和Stanford的Graphical Models...


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// TODO Howard 11/3/2015
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var isValid = fastpostvalidate(form, null, 0);
if(!isValid) reoverBtn();
return isV
// --product--
// --testing--
//setTimeout(function() {
// var isValid = fastpostvalidate(form, null, 0);
// if(!isValid) reoverBtn();
//}, 2000);
// --testing--
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