知识付费不需要的,高质量还免费的学习资源在这里

Nerdy Chic 2019-06-03 16:14:26

最近几年国内开始流行什么知识付费,都是什么99元教你说话做人创业财富自由之类的乱七八糟没用的内容,真正的知识没学着,付费习惯倒是养成了(韭菜们棒棒的!)。不知道大家是否还记得一个叫MOOC(massive open online courses)的东西,中文叫做“大型网络开放课程”,从2012年左右开始出现,最早就是麻省理工和斯坦福这样的顶级名校发起的,全部免费!后来推出了收费证书,就是你交一点费用就能拿到这门课程的certificate,证明你顺利完成了这门课,证书还可以放到你的LinkedIn页面上,对申请学校和找工作可能还会有帮助。当然你也可以选择免费学习,也不耽误啥。我当年读书的时候学过很多名校的开放课,受益匪浅,今天推荐几个我用过的平台。

MIT OCW

🔗地址:https://ocw.mit.edu/index.htm

麻省理工是我的dream school,2012年去美国交换的时候我和朋友去参观过MIT校园,还买了一件他们大学的文化衫和一件写满复杂数学公式的T恤,每次穿上那件写有MIT三个大字母的文化衫的时候,我都觉得自己的智商变高了,以至于我在以后参加数学相关考试的时候都穿着那件文化衫,觉得能给我带来好运。冥冥之中,我觉得这件文化衫对于我最后拿到一个数学学位可能起到了一些作用。😂

麻省理工的开放精神值得敬佩,这应该是网上最早出现的大学MOOC平台,课程相当全面,简直是全世界学生的福音!如果你是一个理工科学生,你一定会enjoy,因为真的是能找到太多有趣的课程了,不但有课程视频(有一部分课程没有),还有相关的reading推荐,以及习题集(有的课程有答案,有的没有)。

如果我没记错,最受欢迎的一门开放课程之一就是Introduction to Computer Science and Programming Using Python,这门课是经典的编程入门课程,现在搬到了edx(这个平台稍后会讲)。

除了常规的课程,你还能找到下面这种教你打德州扑克的不正经数学课,在斯隆管理学院下,属于研究生级别的课程。传送门:https://ocw.mit.edu/courses/sloan-school-of-management/15-s50-how-to-win-at-texas-holdem-poker-january-iap-2016/

Harvard University Online Learning

🔗地址:https://online-learning.harvard.edu/catalog

麻省理工的邻居哈佛大学也有开放课,不过课程选择远不如麻省理工的丰富,只有117门。我当年在这个平台上学习过抽象代数的研究生课程,不过这个课现在找不到了。

现在哈佛这个线上课程大部分都转移到新平台edx上了,所以我们把重点放在介绍edx上。

edX

🔗地址:https://www.edx.org/

edX是麻省理工和哈佛大学于2012年4月联手创建的大规模开放在线课堂平台。它免费给大众提供大学教育水平的在线课堂。两所大学在这个非盈利性计划各资助三千万美元。现在这个平台上有超过100个大学和教育机构提供2400多门课程,其中也有我们的清华北大(中文授课)。全部免费注册免费学习,除了大学机构外,上面还有微软、亚马逊、IBM等大公司提供的专业课程。

之前我提到的麻省理工明星课程,就可以在这里学到:https://www.edx.org/course/introduction-to-computer-science-and-programming-using-python-2

在这推荐下我的母校澳大利亚国立大学(ANU)提供的课程,由我校的明星教授,2011年诺贝尔物理学奖得主Brian Schmidt主讲的天体物理学相关课程。传送门:https://www.edx.org/bio/brian-schmidt

Coursera

🔗地址:https://www.coursera.org/

说到当下火热的人工智能和机器学习,很多人可能都知道一个人叫吴恩达(Andrew Ng),他是华裔美国人,斯坦福大学计算机科学和电子工程系副教授,人工智能实验室主任,是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。Coursera就是吴恩达教授联合发起的公开课平台,很多人都是通过的他的开放课入门机器学习领域。到现在,这门课已经有10万+人次评分以及25588条评论,堪称最火的网上开放课之一。传送门:https://www.coursera.org/learn/machine-learning

去年,吴教授又开了一门和人工智能有关的开放课,主要向非技术背景的人解释人工智能相关的内容。传送门:https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

Kaggle

🔗地址:https://www.kaggle.com/

Kaggle其实不属于MOOC,它是一个主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台,是全世界数据科学家的游乐园和竞技场,2010年诞生于澳大利亚墨尔本,后来总部搬到了美国。

如果你对数据科学感兴趣,那一定要来看看,这上面据说有80万来自世界各地的数据科学家,网站还提供免费的编程和大数据相关的课程,非常棒的免费学习资源!

如果你对自己的技术有信心的话,还可以参加上面的竞赛,有机会赢得上万美金的奖金哦!我之前在大学的时候就读过很多关于kaggle的故事,有人从编程零基础,自学了吴恩达教授的机器学习开放课(上面提到的那个)和相关的免费编程网课后,参加了上面的竞赛,单枪匹马赢得了奖金!不过现在大部分都需要组队,毕竟一个人的力量太有限了。

这些竞赛很多都是由谷歌这样的大公司发起的,提供的奖金也很诱人,如果你在这个网站上混得风生水起,被知名公司挖走只是时间问题了。

除了上面这些,我还听过剑桥大学和耶鲁大学的哲学课,还有斯坦福大学的创新课,当时都是用iTunes U下载到podcast里听的。

今天就先介绍到这。

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