Курс познакомил с методами построения моделей на основе наборов данных. Например в одном из заданий был датасет на несколько тысяч строк и 561 переменную, собранные из датчиков на телефоне. Также для каждого образца было дано состояние в котором находится человек: стоит, сидит, идет вверх, идет вниз и т.д.
Нужно было вывести простой набор правил, который бы использовал всего несколько переменных и определял состояние
Курс позволяет хорошо разобраться с R.
Тесты были нормальные, но очень наркоманские домашние задания - в них нужно было в принципе упражняться в написании текста где-то на 4 страницы, где ты рассказываешь как делал исследование и обосновываешь результаты
Курс хорошо обучает приемам concurrent programming и всяким reactive паттернам.
Домашние задание в форме дописывания пропущеных участков кода в приложениях, которые симулируют что-то, например распространение эпидемии и содержат визуализацию. Тот код который уже есть достаточно глючный, потому приходится бегать на форумы или самому править потом уже ошибки в коде, который по идее не нужно изменять.
Люди без опыта Scala скорее всего найдут курс достаточно сложный, он в самый раз если вы уже работали долго со Scala. Если нет, то лучше Intro to FP
Я проходил ml, оно рулет и торт. Там основной упор на домашние задания, где ты дописываешь простую прогу на октаве и получаешь распознавание рукописной цифирьки с 96% точностью и т.п.
У меня закончены Digital Signal Processing, VLSI CAD: Logic to Layout, MOS Transistors, Exploring Quantum Physics, Cryptography I, Machine Learning, Programmed cell death, первые два и последние три рекомендую. Ещё смотрел Algorithms стенфордские, Introduction to Power Electronics, сейчас смотрю Bioinformatics Algorithms (Part 1)
Там превью вроде доступно. Вообще, три разных вида классификаторов данных, включая нейросети, кластеризацию k-means, рекомендаторы, основы отладки подобных систем, применение.
Неплохое intro в функциональное программирование на примере Standard ML и Racket, потом так себе введение в ООП и Ruby.
Лектор хороший. Задания сложнее чем, например на курсах по Scala, из-за того что есть только две попытки на задание и результат считается как средний бал за обе попытки.
Еще был Peer Review, из которого было некоторое количество полезных комментариев.
Первую часть не застал, т.к. занимался Algorithms: Design and Analysis. Как лектор Седжвик хуже Рафгардена (T. Roughgarden), однако объясняет всё поподробнее (если уже знаешь тему, то, на мой вкус, даже слишком подробно).
Домашние задания очень не понравились, в стиле: дан граф, напишите вершины в таком порядке, в каком их пройдет поиск в глубину (причем для правильного ответа надо использовать реализацию DFS, как в лекциях).
А вот Programming Assignments повеселее: не просто ввести число, как Design and Analisys, а реализовать какой-нибудь Seam Carving, например. Ну и автогрейдер весьма занятная вещь.
А ещё Седжвик не выдаёт Statement of Accomplishment. Мелочь, а неприятно.
Очень хорошее введение, там не хватает некоторых современных вещей, но всё, что нужно чтобы дальше самому разобраться там есть. Ну и курс достаточно требовательный к базовым знаниям матана, тому, что в первые два года в университете учится.
cryptography 1 - основы криптографии с примерами и задачами на программирование (по желанию) собираюсь прослушать вторую часть
statistics one - годное практико-ориентированное введение в статистику для нематиматиков с использованием R (инженеры, гуманитарии, врачи - все остануться довольны).
probabilistic graphical models - очень интересный курс про вероятности и выбор. впринципе было в универе в курсе ИИ, но тогда отнёсся как то поверхностно. А тут именно по вероятностным моделям и глубоко. Остался доволен хоть и не закончил.
из гуманитарщины слушал securing digital democracy. любопытно было. курс конечно гуманитарный - в смысле лёгкий и ниочём, но для общего развития мне как учавствовавшему в «демократии» на территории бСССР в качестве члена УИК и/или наблюдателя было крайне интересно послушать про опыт более других стран.
Проходил Компиляторы. С темой встретился впервые, всё излагается понятно и интересно. Помогло поставить голову на место в этих вещах.
Хорошее знакомство с основными понятиями, без углубления в теорию, но достаточно для применения: NFA/DFA, регулярки, CFG, парсеры, семантика, типы, сборка мусора, кодогенерация.
Programming assignment - написать компилятор, каждый модуль - отдельное ДЗ. На входе учебный объектный язык, похожий на смесь java с ML или чем-то таким, на выходе - ассемблер MIPS. Язык реализации - C++ или Java на выбор. Для них дается большой каркас с готовыми рутинными процедурами. Правда, на въезжание в него тоже уходит немало времени. Я брал C++, и код там был странноватый, с самопальными контейнерами, и как будто написанный лиспером. Объем крутой - кажется, получилось по паре тысячи своих строк на некоторые из модулей.
Linear Circuits — хороший курс по основам теории электрических цепей. Если бы знал про MIT-шный курс на edx (6.002x), то прошёл бы его потому что он известнее. Но этот, думаю, не хуже. Есть всё, что надо, изложено хорошо.
Intro to Power Electronics — это совершенно прекрасный курс, я в восторге, реально. Интересующимся рекомендую. И даже не интересующимся — интерес подогревается в процессе. Для понимания потребует знания основ теории цепей (см. Linear Circuits) и основы ТАУ тоже не помешают для последних глав.
DSP — нормально. Не могу точно оценить, поскольку неплохо знал предмет и так. Но, пожалуй, подход правильный — все концепции объясняются на реальных примерах. Для понимания нужен матан.
Это то, что я пока прошёл. В ближайшее время буду проходить курсы по R (спасибо за советы), криптографии, управлению роботами, обработке изображений. Хотел ещё седжвиковские курсы послушать, но, боюсь, не успею, так что в другой раз.
Audio Signal Processing for Music Applications — курс от преподавателей двух университетов, один из которых Стэнфордский, имеющий много учебных материалов по теме в открытом доступе, а также несколько открытых проектов. Рекомендуется тем, кто хочет познать матан и алгоритмы, необходимые для написания аудиоприложений. У преподавателя Xavier Serra очень понятный английский, да и рассказывает он довольно интересно. Про Julius O Smith пока ничего сказать не могу — ещё не дошёл до его лекций.