学术型含金量超高的MOOC推荐 | 哈佛斯坦福MIT课程1:1免费上

一般聊到MOOC平台，大家都会推荐Coursera，网易云课堂，Lynda Learning之类，这些平台确实课程种类繁多，用户量大，但不知道大家有没有发现，这些平台的课注水越来越严重了，几乎就没有1:1顶尖大学的课，有些课刚出来的时候还是干货满满，但越到后面注水越严重。虽然可以理解~大多数上课的人都没有经历和能力完成太高难度和高强度的课程，非要上干货，对于平台来说就是课程完成率的下降，利润空间也低。于是，一节课分成十节讲，变成一个specialization，然后我上完整个specialization发现，还是不如大学一节课的难度。今天我的这几个推荐，目标群体就是真心想学到1:1顶尖校园课程的朋友（请不要用Andrew Ng的ML反驳我，我为了他加上了“几乎”二字）。

Stanford Engineering Everywhere (SEEE) 

价格：免费

类型：工程类

网站：https://see.stanford.edu/

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https://see.stanford.edu/

他们提供的课程数量有限，有计算机入门、人工智能和Linear Systems and Optimization三个类别。 

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所有的课都在这里了 https://see.stanford.edu/Course

以CS223A Introduction to Robotics为例，点进课程后，能看到他们非常一目了然的列出了所有的资源，包括上课视频，Transcript，作业和讲义。除了Office hour之外，正式学生能够享受到的教学资源，在这里都可以找到。

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课程视频可供下载

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讲义和作业

我本科的时候专业是统计，计算机水平不足，我在这里上了CS106A, CS106B，收获很大。不得不承认，斯坦福的计算机教育水平比我们学校foundamental好多。

更多免费的斯坦福网课，看这里。

话说，其实斯坦福也有很多付费的课程，但实在是太贵了，如果你们公司能帮忙付学费可以考虑，斯坦福的付费课程完全是1:1的，贵是贵，但教授对你的用心关注度，作业项目批改质量都很好，我不会觉得自己被当做了cash cow。

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默默推一节我很爱的课，叫Giving 2.0: The MOOC，教人如何更有效地做慈善（慈善是一门大学问，默默点头）。讲师是Laura Arrillaga-Andreessen（斯坦福大学艺术史本科，教育研究生，MBA），她老公是大名鼎鼎的弹头Marc Andreessen。上完这节课，可能你对慈善这件事情会有全新的认识。

哈佛CS50系列

价格：免费

类型：CS

网站：https://cs50.harvard.edu/

计算机入门课，除了上面提到的CS106AB之外，哈佛重金砸出来的经典课程CS50，也是诚意满满的免费课程，开放给全世界的朋友上。这节课把一学年的课压缩到一学期上，更加偏向于网页设计。从C语言开始教，讲解Arrays, 算法、数据结构、存储，教Python，然后是数据库语言SQL，网页设计语言HTML, CSS 和 JavaScript，最后使用Flask （micro web framework in Python）做一个前后端俱全的网站。你会有种一周学一门语言的爽感~~

这门课在Edx上也有，因为太过于受欢迎，又除了其他系列课，比如，CS50's Web Programming with Python and JavaScript, 也是Brian Yu教的 （在线表白Brian Yu，CS世界太需要如此优秀的presenter了）。他们最近还出了CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python，我还没上过，但CS50的品控我是绝对相信的。

说句题外话，CS50的Puzzle Day我也是每年都参加的，难度很高，考察的知识面很广，不需要计算机背景，很好玩~感兴趣的可以先看看往期题目。

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MIT OpenCourseWare

价格：免费

类型：全科，但偏理工

网站：https://ocw.mit.edu/

为世界免费提供教育资源方面，MIT一直走在最前端。传说当年Edx其实就是MIT最先提出来的，可惜MIT比较穷，不得不和哈佛一起合作（要钱），于是现在我们在维基百科上看到介绍说，“edX is an American massive open online course provider created by Harvard and MIT”。哈哈哈哈~

跟六年前相比，明显这个平台富裕了，提供了各个部门的各种课程。

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捂脸，在这个网站上我只上过Linear Algebra，而且是六年前上的，所以没有太多发言权。我当时是和学校的Linear Algebra课一起上。记得我当时的感受就是，为什么我这个老师没教，为什么这个这么难~(╯‵□′)╯︵┻━┻  但也感谢MIT的这节课，为我之后读Data Science, ML之类打下了坚不可摧的基础。

默默挠头，我们学校工程真的这么水吗？~ （只有我能黑自己学校，喵喵喵）

他们提供的教学资源也特别多，课堂录像，补充阅读，作业，考试，都有。

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那为什么我之后不怎么在这个网站上课了呢，明明这么干货呀~因为，我嫌弃他们摄像师的水平。相比于面向广大付费用户的MOOC平台，MITOpenCourseWare没有专门录那种网课视频。每个视频都是一整节课的时长，既没有多机位人物特写，也没有精心按小话题裁剪视频，真的就完完全全跟在学校上课一样，体验肯定就，差一点点嘛~

还有一个原因，Edx上MIT的课质量也还是很干的，相比于疯狂注水的某些哈佛课程来说。。。咳咳咳。他们还有很不错的MicroMasters Program，我没上过，但上过的朋友都反馈说很不错~

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你看看这视频质量，跟上面那个用黑板的能比吗

完了，我发现我在黑自己推荐的平台。我试图补救一下：如果你自控力强，专注力能撑得住上完一整节课，不需要各种reward机制用behaviorism来刺激你，且渴望知识，渴望干货的话，我觉得，MITOpenCourseWare适合你~！

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今天推荐的几个MOOC都是提供university-level，正儿八经学术型的课程，如果你对一般性的兴趣学习、职业训练类的MOOC感兴趣，给我留言，尤其是关于摄影，数据科学，计算机，前后端，我都很熟，我也可以专门做一期。喵~

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