Поговорим о coursera и подобных

Сегодня как раз стартовал An Introduction to Interactive Programming in Python, подписан. Хотелось бы также услышать пару слов об Udacity, университеты там менее известные чем на cousera, но все же.

В преддверии её старта, интересны отзывы о стенфордовской криптографии.

Прохожу курсы функционального программирования на scala. Пока нравится.

Еще недавно зарегистрироался на курсы MongoDB: http://education.10gen.com/courses/10gen/M101/2012_Fall/about . Вроде бы выглядят интересно.

Рассчитан на новичков, зато очень разжевано все.

Прошёл cryptography I, курс хороший, даже может быть получится использовать знания на практике. Особо никакой математикой не пугают, всё что нужно даётся в курсе (хоть и не глубоко, но достаточно чтобы понимать). Если есть техническое/математическое образование курс пойдёт как по маслу.

Отслушал криптографию.

Слушаю Statistics One, Securing Digital Democracy, Probabilistic Graphical Models, Functional Programming Principles in Scala.

В целом впечатления положительные. Хотя четыре курса сразу напрягают. Времени начинает нехватать ни на что. Так что наверное больше двух брать не стоит. Первый раз я взял один (криптографию).

интересны отзывы о стенфордовской криптографии.

Прошел первую часть криптографии. Мне понравилось. Никаких суперподробностей про криптоанализ там нет и быть не может в таком небольшом курсе. А про то, как все это устроено, на какой теоретической основе базируются алгоритмы, как их применять и чего делать не надо ни в коем случае понятно рассказано. Жду, когда начнется вторая часть про алгоритмы с открытыми ключами (в первой были только симметричные и самые основы про открытые ключи, без практических алгоритмов).

Я единственный, кто слушает курс по всемирной истории с 1300 года? Ещё по численным методам и биостатистике

Neural Networks for Machine Learning. Ещё Heterogeneous Parallel Programming, должен был щас идти, но с ним какая-то фигня творится.

Там же, вроде, нельзя только слушать лекции, без выполнения всяких заданий?

Что за бред? Никто тебя ничего делать не заставляет.

Можно. Но вероятность пролета информации мимо ушей увеличивается.

Тогда гуд. Вроде, недавно на ЛОРе просто тред был про выкладывание решений в сеть. Вот я и решил, что у них такие вот правила.

Если есть техническое/математическое образование курс пойдёт как по маслу.

Спасибо, запишусь, пожалуй. Шнаера летом урывками полистал с интересом, надеюсь получить более цельное представление об области.

Мне удасити не нравится вообще, сейчас не знаю как, но в начале лета подписывался на несколько курсов, впечатление было что он для домохозяек, слишком мало академичности чтоле. Хотя криптографию я не осилил конечно, да.

Численные методы

Это где? На корсере не видел вроде.

У них строгие правила относительно сдачи решений заданий - ты обязуешься сдавать только свои решения и не сообщать готовые решения другим студентам. Недавно в курсе по Скале как раз был шум, в связи с тем, что организаторы увидели решения своих задачек на гитхабе и возмутились.

А так - слушай, как хочешь. У некоторых курсов закрывается регистрация вскоре после старта, в некоторые можно вписываться когда угодно. После вписки можешь делать задания, можешь не делать. Обычно в конце курса всем, кто набрал больше 50-70% баллов за задания присылается картинка с подписью лектора, на которую можно любоваться и гладить себя по головке.

А у меня самого сейчас: В порядке моей заинтересованности: Neural Networks for ML (Угорел по подобным курсам после ML) Introduction to Mathematical Thinking Introduction to DB Computer Architecture Functional Programming Principles in Scala Probabilistic Graphical Models

Делаю домашки только в первом, в последние два уже давно не заглядывал. Учёба началась, не рассчитал я свои силы подписавшись на столько курсов, ну ладно, потом посмотрю.

edX не забывайте, хотя у них пока мало.

https://www.coursera.org/course/scientificcomp Называется «научные вычисления», но по факту читает мужик численные методы

Сейчас слушаю только один курс по скале. а вообще в разно время смотрел лекции по машинному обучению, естественным языкам, алгоритмам и квантовой физике.

Делимся годнотой

http://juick.com/hildisvini/2098745

Слушаю курс от Одерского. Про функциональное программирование на скала. Не сказать чтобы был очень доволен, ибо так и не понял, при чем там фп, а осталось всего 3 недели

Тоже на них записан.

Мне показалось что лучше чем его курс слушать - SICP прочитать, как-раз на днях читалку возьму, почитаю.

If you are taking my course, you can now get a free copy of MATLAB, which should be easier to work with than Octave. You will have to interact directly with MathWorks as described below. Please do not ask me or the TA's for any help on this. The information given below is all we know. We do NOT guarantee that the Octave code and data we have supplied for this week's programming assignment will work unchanged in the version of MATLAB they supply, but any changes required should be minor.

I received email from Jerry Brusher who works in Education Technical Marketing for MathWorks (makers of MATLAB and Simulink). Here is an edited version of his email:

Regarding your Neural Networks for Machine Learning course on Coursera, I wanted to let you know that MathWorks has elected to make MATLAB and Simulink Student Version available to individuals taking classes through Coursera. Simply have your students list Coursera as their institution and submit a screenshot of their registration page as proof of student status. We would be very grateful if you could pass this information along to your students.

Jerry Brusher, Ph.D. Education Technical Marketing, MathWorks Jerry.Brusher@mathworks.com

Такие дела.

Опоздал.

Я торможу по курсу, ещё не дошёл до задания. Хотел питоновый код брать, а тут Халява то!

блин, курсы по истории и по философии - это просто моя мечта (сравнить «наш» взгляд и «их»), но я остаюсь пока что в более практическом поле..

Можно. Но вероятность пролета информации мимо ушей увеличивается.

+1, причём, ввиду отсутствия практики(полного или достаточного, зависит от курса) увеличивается значительно, я считаю.

Не сказать чтобы был очень доволен, ибо так и не понял, при чем там фп, а осталось всего 3 недели

ну кстати да, курс очень.. гм.. начальный.. с одной стороны вообще почти не напрягает.. я его слушаю примерно как сказки на ночь, с другой же.. кажется что можно было бы достич большего.. с третьей стороны, будь он сложнее, я бы его неосилил ввиду того что слушаю сразу 4 курса.. пусть будет, собственно..

I apologize. The email I got from MathWorks did not mean that MATLAB was free for people taking the course. It just meant that they would sell it to you at the student rate rather than the full rate.

Geoff

Только начал искать где же мне скачать матлаб халявный...

+1, причём, ввиду отсутствия практики(полного или достаточного, зависит от курса) увеличивается значительно, я считаю.

Да, вот в Machine Learning практики было много, и интересная. Самый годный курс до сих пор, ящитаю. У нас даже в шараге препод хотел его читать, но потом после пары лекций передумал и стал давать больше формализации и пр. Я даже конспектировал ML

«Введение в финансы» оказался на удивление сложным курсом. Я провалил экзамен.

Кто-то проходил CS50x: Introduction to Computer Science IHarvardX ?

А вообще, мне кажется что большинство курсов даже на корсере облегчены, вот на cosmolearning выкладывают лекцие снятые на лекциях в том-же Стенфорде. Думаю может угореть по полной программе таких известных вузов.

Introduction to Mathematical Thinking - я тоже повелся, оказалось, это подготовительный курс для школьников. Бодрый мужик в экстазе рассказывает, что математика - это, оказывается, точная дисциплина. Я забил уже слушать лекции, это даже в режиме промотки невозможно.

Introduction to DB - если это курс Уидом (или как там ее зовут), то судя по отзывам прослушавших прошлогодний вариант, лучше прочесть книжку этой самой Уидом.

Functional Programming Principles in Scala - действительно, просто SICP переложили на Скалу и вот уже 4 или 5 недель не могут дойти даже до 3-й главы. Интересно разве что с т.з. знакомства со Скалой.

Probabilistic Graphical Models - а вот это хардкор. Я его весной прослушал, самый тяжелый курс из увиденных. По отзывам, от живого курса в Стэнфорде почти не отличается, большая часть видео - записи с живых лекций. Мне очень понравилось, но если ты не планируешь применять PGM на практике, то курс больше для ЧСВ (зато финальным баллом можно с гордостью меряться, это да).

Кстати, хорошая связки ML - PGM - NLP. Если слушать в такой последовательности, то в NLP будут хорошо знакомые части и можно будет с пониманием применять некоторые части PGM в реальных задачах.

Послушал PGM @ Не выдержал первых двух лекций.

А так, конечно книгу читаешь быстрее, быстрее пропускаешь то что уже знаешь, это да. Ну а про Mathematical Thinking в описании же написано, что это вроде как для первого курса, или для школьников читают у них.

Послушал PGM @ Не выдержал первых двух лекций

Там вначале не очень интересно - установка терминологии и базовых операций. Веселье начинается несколько позже!

Ну а про Mathematical Thinking в описании же написано, что это вроде как для первого курса, или для школьников читают у них.

Я это упустил как-то. Не сильно внимательно прочел описание. Но правда, дойти до матиндукции за 8 лекций?? Я, помнится, в школе с матиндукцией знакомился. А у Кнута в Concrete Mathematics это делается во вступлении!