Подборка свежих курсов для айтишников от известных университетов
Только за последние 4 месяца 190 университетов со всего мира объявили о проведении 600 онлайн-курсов. Из них мы постарались выбрать те, которые могут быть вам интересны.
Программирование
Погружение в Python
Московский физико-технический институт
В ходе курса вы изучите конструкции языка Python, типы и структуры данных, функции, научитесь применять объектно-ориентированное и функциональное программирование, узнаете про особенности реализации Python, научитесь писать асинхронный и многопоточный код. Помимо теории вас ждут практические задания, которые помогут проверить полученные знания и отточить навыки программирования на Python.
Основы разработки на C++: красный пояс
Московский физико-технический институт
Этот курс является продолжением курса «Основы разработки на C++: жёлтый пояс». Основная цель курса — научить писать на С++ эффективный код. Кроме того, рассмотрены некоторые возможности С++, которые не попали в предыдущие курсы. В курсе рассмотрены:
- Макросы;
- Шаблоны классов;
- Принципы оптимизации кода;
- Эффективное использование потоков ввода/вывода;
- Оценки сложности алгоритмов — модель памяти в С++;
- Эффективное использование линейных контейнеров (vector, deque, list, string);
- Move-семантика;
- Введение в многопоточное программирование.
CS50’s Introduction to Game Development
Гарвардский университет
В этом курсе вы изучите принципы 2D и 3D графики, анимации, звука и обнаружения столкновений с помощью фреймворков вроде Unity и LOVE 2D, а также языков вроде Lua и C#. К концу курса вы напишете несколько своих собственных игр и получите чёткое представление об основах разработки игр.
CS50’s Mobile App Development with React Native
Гарвардский университет
Этот курс познакомит вас с современным JavaScript (ES6 и ES7), а также с JSX — расширением JavaScript. Вы узнаете о React и его парадигмах, архитектуре приложений и пользовательских интерфейсах. В конце курса вы создадите приложение, реализованное полностью по вашему усмотрению.
CS50’s Web Programming with Python and JavaScript
Гарвардский университет
В этом курсе затрагиваются темы проектирования баз данных, масштабирования, безопасности и пользовательского опыта. Вы научитесь писать и использовать API, создавать интерактивные интерфейсы и использовать облачные сервисы вроде GitHub и Heroku. К концу курса вы будете владеть основными знаниями для разработки и развёртывания приложений в интернете.
Серия курсов по Python
Технологический институт Джорджии
В этой серии вы начнёте с основ программирования на Python и постепенно изучите основные детали языка, необходимые для написания объектно-ориентированных программ:
- Computing in Python I: Fundamentals and Procedural Programming
- Computing in Python II: Control Structures
- Computing in Python III: Data Structures
- Computing in Python IV: Objects & Algorithms
Смотрите также: Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?
Computer Science
Введение в технологию блокчейн
Московский физико-технический институт
В этом курсе вы узнаете:
- Что такое блокчейн, сферы применения, механизм и принципы работы.
- Как создаются криптовалюты при помощи блокчейна.
- Что такое централизованные и децентрализованные системы, их преимущества и недостатки.
- Как и где можно использовать блокчейн и криптовалюты, и почему это безопасно.
- В чём сходства и отличия наиболее популярных блокчейн-платформ: Bitcoin и Ethereum.
- Сферы применения блокчейна Ethereum в жизни.
В конце курса вам предстоит спроектировать сценарий использования блокчейна в бизнесе.
Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning
Массачусетский технологический институт
В этом курсе вы:
- Научитесь решать задачи регрессии, классификации, кластеризации и обучения с подкреплением;
- Реализуете такие модели, как линейные и графические, а также нейронные сети;
- Научитесь выбирать и настраивать правильную модель для каждого случая;
- Напишете несколько проектов на Python.
Introduction to Computation Theory
Институт Санта-Фе
Данный курс представляет собой обзор некоторых базовых принципов вычислений и вычислительной сложности с целью изучения тех вещей, которые могут вам пригодиться, даже если вы не станете исследователем. К концу этого курса у вас будут необходимые знания для самостоятельного анализа сложных вычислительных задач.
Introduction to Machine Learning
Университет Дьюка
Этот курс даст вам базовое понимание моделей машинного обучения, а также покажет, как их можно использовать для решения сложных задач в разных отраслях. Практические задания позволят закрепить полученные знания и познакомиться с библиотекой TensorFlow.
Дизайн
Растровая графика. Adobe Photoshop CC
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Пройдя этот курс, вы научитесь:
- Наращивать скорость работы в программе, используя «горячие клавиши»;
- Рисовать пейзажи, пиратские карты с использованием кистей и возможностей программы;
- Использовать базовые инструменты выделения для создания проектов;
- Работать в слоевой модели с использованием масок;
- Раскрашивать черно-белые фотографии;
- Ретушировать фотографии, используя полный арсенал инструментария и новейших разработок.
Математика
Introduction to Probability
Гарвардский университет
Из этого курса вы узнаете:
- О неопределённости;
- Как делать хорошие предсказания;
- Подход к пониманию случайных переменных;
- Распространённые распределения, используемые в статистике и Data Science;
- Методах нахождения ожидаемого значения случайной величины;
- Как применить условную вероятность для решения сложных задач.
Differential Equations: Fourier Series and Partial Differential Equations
Массачусетский технологический институт
В этом курсе вас научат:
- Описывать периодические функции с помощью рядов Фурье;
- Решать дифференциальные уравнения с рядами Фурье.
Помогать вам в вычислениях будет MATLAB.
Probability – The Science of Uncertainty and Data
Массачусетский технологический институт
Данный курс охватывает все основные концепции теории вероятностей, включая:
- Дискретные и непрерывные случайные величины, ожидание и условные распределения;
- Закон больших чисел;
- Байесовский вывод.
Этот курс во многом основан на соответствующем курсе MIT «Introduction to Probability», который преподаётся и совершенствуется уже более 50 лет.
Fundamentals of Statistics
Массачусетский технологический институт
Данный курс даст вам возможность расширить свои знания статистики. Вы выучите не только список различных методов, но и математические принципы, которые их объединяют. Благодаря этому вы сможете разрабатывать свои собственные методы.
Random Walks
Институт Санта-Фе
Этот набор лекций познакомит вас с основами случайного блуждания. Для понимания пригодятся продвинутые знания математики.
Серия лекций по теории игр
Институт Санта-Фе
Теория игр — математический метод изучения оптимальных стратегий в играх. Под игрой понимается процесс, в котором участвуют две и более сторон, ведущие борьбу за реализацию своих интересов. Теория игр находит своё применение во многих областях, включая экономику, биологию и даже кибербезопасность. Цель курса — познакомить вас с данным методом.
Data Science
Практики работы с данными средствами Power Query и Power Pivot
Санкт-Петербургский государственный университет
Курс посвящен работе в надстройках Power Query и Power Pivot системы MS Excel. Надстройка Power Query предназначена для того, чтобы собирать данные из разных источников и создавать шаблоны для их обработки, позволяющие не проводить многократно одни и те же манипуляции с данными. Надстройка Power Pivot позволяет создавать модели данных и отчеты сложной структуры на их основе. В данном курсе слушатель сможет применить надстройки Microsoft Power Query и Power Pivot для сборки данных из разных источников для анализа деятельности компании.
Data Analysis in Social Science — Assessing Your Knowledge
Массачусетский технологический институт
Из этого курса вы узнаете:
- О теории вероятностей и статистическом анализе;
- Как обобщить и описать данные;
- О различных методах оценки социальных программ;
- Как убедительно и правдиво представлять данные;
- Как использовать язык R для анализа данных.
Серия курсов по визуализации данных
Нью-Йоркский университет
Основная цель этой серии курсов — дать вам знания и навыки, необходимые для хорошего понимания визуализации информации и создания продвинутых приложений для визуального анализа данных.
