哪些网站适合用于充电、学习新知识

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哪些网站适合用于充电、学习新知识

在终身学习时代，好好利用网络学习资源对于个人成长和发展非常重要。

从面向找工作的角度出发，我觉得以下课程有很大帮助：

首推Robert Sedgewick，也是我觉得对我帮助最大的老师，讲课特点是能把复杂的算法讲解清楚（典型例子：红黑树，KMP算法）

他在Coursera有四门课，循序渐进，也越来越理论，尤其是前三门，非常值得一上。个人认为上完前两门，你的理论基础（当然还要结合刷题的实践）已经可以虐普遍的小公司和大部分的大公司了。上完第三门可以虐一流公司如Google，Facebook，Linkedin等。第四门还没开，不过看过课程介绍，觉得上完可以去当大公司的算法工程师了。

下面列出这四门课：

Algorithms, Part I  内容：Union-Find，Analysis of Algorithms，Stacks and Queues，Elementary Sorts，Mergesort，Quicksort，Priority Queues，Elementary Symbol Tables，Balanced Search Trees，Geometric Applications of BSTs，Hash Tables

Algorithms, Part II  内容：Undirected Graphs，Directed Graphs，Minimum Spanning Trees，Shortest Paths，Maximum Flow，String Sorts，Tries，Substring Search，Regular Expressions，Data Compression，Reductions，Linear Programming，Intractability     唯一的遗憾就是没有讲Dynamic Programming

Analysis of Algorithms  内容：Analysis of Algorithms，Recurrences，Solving recurrences with GFs，Asymptotics，The symbolic method，Trees，Permutations，Strings and Tries，Words and Mappings  也是非常干货的一门课！

Analytic Combinatorics  内容请参考连接，感觉已经非常理论了。

Intro to Data Science

然后我想上的课有:

Stanford的Machine Learning：     (有课)

Functional Programming Principles in Scala    （有课）

Principles of Computing       （6/9）

Programming Cloud Services for Android Handheld Systems    云(7/21)

Algorithmic Thinking     (8/25)

機器學習基石 (Machine Learning Foundations)     试试台湾大学的课程(有课)

程序设计实习 / Practice on Programming      前半部分都是介绍C++比较无趣，后半部分讲算法。另外一个优点就是用POJ平台！（有课）

Web Intelligence and Big Data     大数据（有课）

The Hardware/Software Interface     其实就是CMU的15213，但据说讲的比CMU还好（有课）

Machine Learning     （watchlist）

Introduction to Data Science    （watchlist）

Introduction to Recommender Systems     感觉非常有意思的一门课，能做出像Amazon一样的推荐系统~   （watchlist）

Web Application   RoR（有课）

Software as a Service  

HTML5 Game Development      感觉是个挺有意思的项目

Software Testing   了解一些Test是做什么的

Software Debugging       同上Debug

Programming Languages   

Design of Computer Programs   

Intro to Parallel Programming

Discrete Mathematics in Computer Science  .html

TsinghuaX: 60240013X 组合数学

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=Mathematics+for+Computer+Science.pdf

Stanford系列：

/  好课！

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.php?course=IntroToAlgorithms

MIT系列：

Introduction to Algorithm:

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.html

.htm?id=64976#/planMain

Mathematics for Computer Science

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=PL8FA5147BB09B2B03

Advanced Data Structures

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Computer System Engineering

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Multicore Programming Primer

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Python:

组合数学：.html

图论：    .html

初等数论：.html

Distributed System (KTH)

.html

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Data Science is a hot topic and there are plenty of courses and resources available for anyone interested. Try out these 9 free resources to get started if you are new to the topic or want to refresh on one of the subjects.

Data Science

Introduction to Data Science

A Coursera course specifically about data science, due to start in April 2013. I am very curious about it since its broad syllabus appears to capture many of the experiences data scientists need. Much of it had to be gathered in the field until now. Having a dedicated course for it is an appealing idea.
Course Syllabus – Specific Topics

• Data modeling: relations, key-value, trees, graphs, images, text
• Relational algebra and parallel query processing
• NoSQL systems, key-value stores
• Tradeoffs of SQL, NoSQL, and NewSQL systems
• Algorithm design in Hadoop (and MapReduce in general)
• Basic statistical analysis at scale: sampling, regression
• Introduction to data mining: clustering, association rules, decision trees
• Case studies in analytics: social networking, bioinformatics, text processing

Data Science Academy

The academy is due to start early 2013 with some interesting workshops:

• Dive into Cloudera Impala
• NumPy for Data Scientists
• Couchbase for Data Scientists
• MapReduce Algorithm Design
• Integrating SAP HANA with R
• Scikit-learn: Machine Learning with Python

School of Data

The School of Data recently started with their first course, Data Fundamentals. It is a great starting point for anyone interested in (big) data and data science and lays the foundations for more serious work.

“The mission of the School of Data is to promote data literacy and data ‘wrangling’ skills – the ability to find, clean, retrieve, manipulate, analyse, interpret and represent different types of data – across the world. The more people who have the skills to understand and work with data effectively, the greater its value and impact, and the more likely it is that data will be able to bring about positive social benefits.”

Blogged Data Science Course

You can read through the blog of Columbia’s fall 2012 data science course if you can not wait for Coursera in April 2013. The blog posts are very detailed and worthwhile reading if you are new to the field or want to get a broad view of it.

Free Book: An Introduction to Data Science

This free book is available under a Creative Commons licence. So download it and read it for free. It utilises R and lots of examples to introduce the topic.

Machine Learning

Coursera

Data Science and machine learning are tightly related and should be of interest to any data science enthusiast. The Coursera machine learning course by Stanford Associate Professor Andrew Ng comes highly recommended to anyone interested in a solid introduction into machine learning with a hands-on approach, and great lecture material and videos.

Caltech

The California Institute of Technology ran a free online machine learning course with video lectures earlier in 2012. The lectures are still online for anyone to watch and another course will start in January 2013.

Visualisation

Introduction to Infographics and Data Visualization

An important aspect of data science can be data visualisation. The best analytics and models are not effective if the information and insight gained can not be easily and transparently shared with your client, consumer, or customer. The Knight Center is running their second massive open online course early 2013 about infographics and data visualisation.

Statistics

Statistical Computing

Statistics and data analysis are, of course, the bread and butter of data science. This fall 2012 Carnegie Mellon University course is not as fancy as Coursera one. In fact, it is little more than a page with all the lecture slides, homework, lab sheets and solutions. But it is free and comprehensive so give it a try.

Update

I know I wrote 9 resources but as I come across something good I might just append it here to the end.

Try R

This is a fun way to get started with R. It is a web site that teaches you, interactively, R. Not much more to say than give it a go.

Wiki Books

Head over to Wiki Books to read ‘Data Science: An Introduction‘. There is already some signifcant material. Nevertheless, it is a work in progress and you can contribute.

Nearly complete is ‘Statistics‘ a book, you guessed it, about statistics.

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Python, OpenStack, Docker

感觉coursera的很多课都受制于开课时间，Udacity到时时间很灵活，如果选非付费版也可以看所有的视频和做作业，除了不能做项目罢了，还是挺不错的。

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本list将保持不断更新。。。

2016年4月2号再次更新如下

文章主要内容来自 bestcollegereviews. 我也自己添加了一些。大家还知道哪些这个名单里没有的网站，可以回复呀~

新知

• TED-Ed - 围绕一个小视频学习相关主题。
• Khan Academy — 可汗学院，最早的线上学习网站之一，内容丰富，适合任何年纪的学习者。

艺术与音乐

• Kadenze - 一个专门提供音乐、艺术类课程的MOOC平台。
• Dave Conservatoire — 一个完全免费的音乐学习网站，口号是“让每一个人都可以接受世界级的音乐教育”，有视频，有练习。
• Drawspace — 如果你想学习绘画，或者提高自己的绘画技能，就来Drawspace吧。
• Justin Guitar — 超过800节免费的吉他课程，有自己的app，还有电子书、DVD等实用内容。

数学，数据科学与工程

• Codecademy — Codecademy还用多介绍吗？学编程，来Codeacademy就对了。
• Stanford Engineering Everywhere — 有很多免费的工程类课程资源。
• Big Data University — 教你如何做大数据分析。
• Better Explained — 从整体图景着手，通过图像向你解释抽象的数学（还有其他领域）概念。

设计，网页设计与开发

• HOW Design University — 主要教授图像与交互设计。
• HTML Dog — 学习 HTML, CSS 和 JavaScript 编程技能。
• Skillcrush — 提供职业网页设计与开发课程。
• Hack Design — 全球顶级设计师教你网页/app设计，完全免费。

综合

• Scratch – Imagine, Program, Share — 为小孩子设计，通过游戏学编程。
• Udemy — 通过教学视频教你生活和工作中的实用技能，需要付费。
• E-learning for kids — 向5-12岁的儿童提供小学程度基础课程。
• Ed2go — 又一个学习技能的线上课程网站，主要面向成年人。
• GCF Learn Free — 由 Goodwill Community Foundation 和 Goodwill Industries 创办，教授实用技能。（我已经词穷了。。）
• Stack Exchange — 嘿！一个类似果壳问答的超赞的问答网站，回答质量都超级高。
• HippoCampus — 主要面向中学生。
• Howcast — 通过视频学习日常生活小技能。
• SchoolTube — 面向中小学生，称有50万视频。。
• Instructables — 一个DIY网站。
• creativeLIVE — 教你摄影、音乐、设计等技能，要付费。
• Do It Yourself — 教你成为家居改造达人。
• Adafruit Learning System — 提供免费电子设备DIY教程。
• Grovo — 学习如何使用上百种网站应用，提高自己的工作效率。

大学课程

• edX — 免费学习来自全球顶尖大学（包括MIT和哈佛大学）的课程，提供付费的认证证书。她的课程。
• Coursera — 免费学习来自全球20多个国家100多所顶尖大学的课程，有提供认证证书的专项课程，由浅入深系统学习一个领域。她的课程。
• MIT Open Courseware — 创建于2002年，免费提供几乎所有MIT课程的完整材料。
• Open Yale Courses — 提供耶鲁大学的课程，既有传统的网络公开课，也有MOOC。
• Open Learning Initiative — 卡麦基梅隆大学的一个开放学习计划。
• MIT Video — 提供超过12,000 个讲座/视频，涵盖数学、建筑、艺术、化学、生物、人文社科、物理等领域。
• Stanford Online — 斯坦福大学的线上学习平台。她的课程。
• Harvard Extension School: Open Learning Initiative — 哈佛大学的线上课程视频精选。
• Canvas Network — 又一个MOOC平台。她的课程。
• Quantum Physics Made Relatively Simple — 理论物理学家Hans Bethe向你介绍量子物理学。
• Open UW — 华盛顿大学的线上课程资源。
• UC San Diego Podcast Lectures — 圣地亚哥大学的视频、音频资源。
• University of the People — 这是一间免学费的线上大学。
• NovoEd — 学习NovoEd的课程，成为未来的领袖！

IT与软件开发

• Udacity — 职业编程学习的不二之选，提供微学位。她的课程。
• Apple Developer Site — 学习开发 IOS、Mac OS、Safari 环境下的app.
• Google Code — 学习开发安卓app.
• Code — 编程一小时活动的大本营。想学编程？就从这里起步吧。
• Mozilla Developer Network — 不要被名字骗了，不是教你开发火狐插件。你可以学习 HTML, CSS 和JavaScript。
• Learnable — 也是学编程，超过5000个视频。
• Pluralsight — 学编程（技术盲分不出这些网站有什么区别和特色已经哭了）
• CodeHS — 在学校、在家学编程！
• Aquent Gymnasium — 学编程。

语言类

• Duolingo - 中文名「多邻国」，据说学习方式非常有效。我感觉它的app设计得不错。主要推荐英语和别的欧洲语言。（@秋纫 补充）
• 沪江 - 中国学习者最熟悉的网站应该就是沪江啦。沪江上有丰富的语言学习资源，包括教材、电影、电视剧、新闻阅读、电子书等，对主要语言考试的介绍也很齐全。
• Memrise - Memrise 的教程由许多简短的课程组成，比如日语五十音、德语基础、SAT备考等。用游戏化的概念学习语言。
• Busuu - Busuu 主要通过记常用词汇和常用语来学习，有一些简单的填空练习，课程设置比较合理。
• Lingua.ly - Lingua.ly 的主要功能就是阅读文章、学习词汇和练习。
• lernu - 在多邻国的世界语课程出来之前，这应该是学习世界语最好的网站了吧。不过，它除了课程以外还有一个挺好玩的社区，和一些阅读材料。（@秋纫 补充）
• Lingvist - 号称在200小时内让你学会一门语言。
• vocabulary - 用例句和游戏化背单词。