Coursera 上有计算机课程推荐

作者：董飞
链接：https://www.zhihu.com/question/22436320/answer/32477238


计算机

 

• Deep Learning 深度学习 Google大神主讲
• Introduction to Big Data with Apache Spark 大数据Spark入门
• Scalable Machine Learning Spark深入

• UNSW Computing 1 - The Art of Programming

  这门课号称“让艺术生也会爱上的编程课”，由新南威尔士大学（UNSW）开设。课程视频是现场录制的，大家可以感受到澳洲课堂的氛围

• Mining Massive Datasets from Stanford Coursera.org

• Introduction to Computer Science and Programming Using Python from MIT

• Introduction to Systematic Program Design - Part 1 from UBC

• An Introduction to Interactive Programming in Python from RICE

• Principles of Computing from Rice

• Web Development

  Reddit创始人Steve Huffman教你建网页，与你分享个人经验

• Algorithmic Thinking from Rice

  这门课的教学团队由莱斯大学的三位萌教授Luay Nakhleh、Scott Rixner和Joe Warren组成。老师们爱电脑游戏，爱Python编程，讲课也很清晰

• Introduction to Recommender Systems from Minnesota

• Machine Learning from Stanford

  Coursera创始人之一 Andrew Ng 的课程，同时也是Coursera平台上最经典的课程之一。只要你对计算机科学感兴趣，或者对数据处理感兴趣，我就推荐你上这门课。不用担心自己没有计算机专业背景会听不懂这门课，因为和大多数导论性课程一样ML回避了大部分的数学内容。使用Octave（一种和Matlab语言相同的开源软件）的实验并不需要高级的编程能力，Matlab语言简单易懂，所以即使你没有任何编程经验也不用担心

• Machine Learning Foundations from 台湾大学

• Natural Language Processing from Stanford

• Principles of Reactive Programming

  作为《Functional Programming Principles in Scala》的后续课程，继续介绍scala里的Haskell的monad，erlang的acotor，这些是构建分布式基础构建，要说scala当前最火的应用Spark，都可随见这些的身影

• Programming Languages from UW

  让你学过之后能写出更好的程式，而且学新的程式语言更容易

• Programming Languages

  通过build一个javascript和html的interpreter可以对计算机语言的运行方式有一个更深层次的理解

• Pattern-Oriented Software Architectures for Concurrent and Networked Software

• Neural Networks for Machine Learning from Toronto

  由神经网络和深度学习的宗师 Geoffrey Hinton 开设

• Introduction to Artificial Intelligence from Google

  Udacity创始人Sebastian Thrun的履历几乎与吴恩达不分高下。在斯坦福任教期间，他开发的赛车赢得了2005年的无人驾驶汽车大奖赛，参与发起谷歌X实验室，参与领导谷歌眼镜项目。在这门课取得成功之后，他离开斯坦福，创办Udacity。

• Design of Computer Programs from Google

  Peter Norvig是Google的研究总监，并且是美国人工智能协会及计算机协会的会员，流行教材《人工智能：一种现代方法》的合著者。加入Google之前，他是NASA Ames研究中心的计算科学部主任。

• Algorithms, Part I from Princeton

  在这门课上，连编译器都值得你观摩学习！Robert Sedgewick教授师从图灵奖和冯·诺依曼奖获得者Donald Knuth，现在他是普林斯顿大学计算机系创始人，Adobe董事会成员。这门课的另一位教授是Kevin Wayne，他们两人合著了经典教材《算法》。Union-Find，Analysis of Algorithms，Stacks and Queues，Elementary Sorts，Mergesort，Quicksort，Priority Queues，Elementary Symbol Tables，Balanced Search Trees，Geometric Applications of BSTs，Hash Tables

• Algorithms, Part II from Princeton

  普林斯顿大学的课程都非常傲娇地不给证书，但这两位大牛的课绝对超值：他们是《算法》红宝书的作者，其中一位还是普林斯顿大学计算机系的创始人、Adobe董事。Undirected Graphs，Directed Graphs，Minimum Spanning Trees，Shortest Paths，Maximum Flow，String Sorts，Tries，Substring Search，Regular Expressions，Data Compression，Reductions，Linear Programming，Intractability

• Analysis of Algorithms form Princeton

  Analysis of Algorithms，Recurrences，Solving recurrences with GFs，Asymptotics，The symbolic method，Trees，Permutations，Strings and Tries，Words and Mappings

• Algorithms: Design and Analysis, Part 1 from Stanford

• Algorithms: Design and Analysis, Part 2 from Stanford

• Functional Programming Principles in Scala

  谁能比Scala发明人Martin Odersky更了解Scala？让他教这门课再合适不过了。他不光能告诉你Scala怎么用，更能让你了解Scala语言背后的设计思想