Предположим, вы хотите научиться чему-то новому, приобрести новый навык, применить его в своей работе, получить должность в совершенно новой области. Вы открываете edX, Coursera или YouTube и вводите «Программирование на Python». В результате появляются тонны курсов, и непросто решить, какой из них лучше. Даже если вы начнете курс, есть много препятствий для его завершения. Возможно, видео слишком длинное; содержание слишком легкое, слишком сложное. Итак, здесь я представлю некоторые из курсов, над которыми мне было очень приятно работать.
UCsanDiegoX CSE100x Структуры данных: подход к активному обучению (edX)
Это, несомненно, лучший курс, который я когда-либо проходил через MOOC.
Этот курс находится на edX, но фактическое содержание курса предоставляется через Stepik. Это совершенно бесплатно, и, поскольку это заархивированный курс, вы можете начать его в любое время и вам не нужно заканчивать его в течение требуемого промежутка времени.
Самое замечательное в этом курсе то, что он использует «активный подход к обучению», как говорится в названии. Курс состоит из коротких видеороликов на YouTube, кратких объяснений, викторин с несколькими вариантами ответов и упражнений по программированию со встроенным редактором кода, который вы можете кодировать на C++ или Python. Он охватывает различные структуры данных из списков массивов, AVL, графиков и деревьев. Он даже охватывает некоторые основы терминала и git! Видео тоже короткие, очень четкие и понятные. Написав реальный код и решив несколько вопросов с несколькими вариантами ответов, вы можете получить практический опыт изучения структур данных. Вы должны немного знать C++ или Python (предпочтительно C++) до начала курса, но необходим только базовый синтаксис.
2. Глубокие нейронные сети с PyTorch от IBM (Coursera)
На Coursera есть множество курсов по машинному обучению, в том числе знаменитый deeplearning.ai.
Этот курс IBM превосходен, потому что он разбивает код PyTorch для нейронных сетей на строительные блоки. Иногда, когда вы слушаете лекцию по глубокому обучению, вам просто дают кусок кода, но детали не объясняются. Этот курс IBM начинается с одномерных тензоров и шаг за шагом объясняет глубокие нейронные сети. Отличительной особенностью этого курса является то, что он предоставляет множество примеров Jupyter Notebook и часто дает вам раздел для самостоятельного написания кода PyTorch. В конце курса вы создадите полную модель глубокого обучения для набора данных MNIST. Кроме того, загрузка блокнотов — хорошая идея, так как это дает вам прототип для самостоятельного создания модели. Завершив курс, я почувствовал, что наконец-то понял, что на самом деле скрывается за глубоким обучением.
Этот курс платный, но вы получите 7-дневную пробную версию. Конечно, вы всегда можете пройти курс в течение недели и отменить подписку (что я и сделал!).
3. Модель мышления Мичиганского университета (Coursera).
Это может быть не обязательно практический курс, но он был довольно интересным, и я подумал, что стоит им поделиться. Его преподает профессор Скотт Пейдж, известный своими исследованиями о том, как разнообразие способствует продуктивности группы.
Курс охватывает различные методы моделирования в моделировании людей и общества. Курс бесплатный, поэтому вам не нужно платить за доступ к видео или хорошо структурированным викторинам!
4. Сертификация адаптивного веб-дизайна (freeCodeCamp)
https://www.freecodecamp.org/learn/?messages=success%5B0%5D%3Dflash.signin-success
Этот курс охватывает CSS и HTML5, необходимые для разработки интерфейсов. Он состоит из более чем сотни примеров упражнений по кодированию с окончательным проектом по кодированию в конце. Вы можете получить практический опыт кодирования с помощью CSS и HTML, что напрямую поможет вам получить стажировку в области веб-дизайна. Кроме того, вы можете получить соответствующую сертификацию, которой сможете поделиться бесплатно!
У freeCodeCamp есть и другие курсы в этом формате, например, по JavaScript, которые вы должны пройти, если хотите стать фронтенд-инженером.
5. ОСНОВНОЙ
Не обязательно МООК, но это совершенно бесплатный интерактивный учебник по экономике. Вы можете не только просмотреть его как веб-страницу, но и загрузить как приложение для смартфона. Он объясняет концепции экономики с самого начала, поэтому вам не нужны какие-либо предварительные знания в области экономики. CORE исследует не только ключевые слова в экономике, но также историю и глобальное неравенство. Многие профессора по всему миру являются участниками CORE. Чтобы пройти весь материал, нужно время, но это, безусловно, интересно!
Поскольку учебник онлайн, это не только слова, но и интерактивные викторины, полезные ссылки, которые помогут вам продвинуться дальше.
