Содержание
- Введение в Computer Science
- Структуры данных и Алгоритмы
- Системное программирование
- Распределенные системы
- Базы данных
- Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Веб-разработка и интернет-технологии
- Concurrency
- Компьютерные сети
- Разработка мобильных приложений
- Математика для программистов
- Теория информатики и языки программирования
- Архитектура компьютера
- Безопасность
- Компьютерная графика
- Работа с изображениями и компьютерное зрение
- Интерфейс Человек-Компьютер
- Вычислительная биология
- Прочее
Поддержка публикации — компания Edison, которая тестирует критические системы на отказоустойчивость, а так же проектирует и разрабатывает ПО для кластерных вычислений.
Введение в Computer Science
- 6.00SC — Introduction to Computer Science and Programming (весна 2011) — MIT OCW
- 6.00 — Introduction to Computer Science and Programming (осень 2008) — MIT OCW
- 6.01SC — Introduction to Electrical Engineering and Computer Science I — MIT OCW
- 6.001 — Structure and Interpretation of Computer Programs, MIT (Textbook)
- CS 10 The Beauty & Joy of Computing, весна 2015 — UCBerkeley
- CS 50 — Introduction to Computer Science, Harvard University (cs50.tv)
- CS 61A — Structure and Interpretation of Computer Programs [Python], UC Berkeley
- SPD1 — Systematic Program Design [Racket], University of British Columbia
- CS 101 — Computer Science 101, Stanford University (Register free to access Videos)
- CS E-1 Understanding Computers and the Internet, Spring 2013 — Harvard Extension School (Весна 2011)
- CSE 142 Computer Programming I (C Programming), Autumn 200 — University of Washington
- CS1301 Intro to computing — Gatech
- CS 106A — Programming Methodology, Stanford University
- CS 106B — Programming Abstractions, Stanford University
- CS 107 — Programming Paradigms, Stanford University
Структуры данных и Алгоритмы
- CS 61B — Data Structures, UC Berkeley
- MOOC — Design and Analysis of Algorithms Part 1 — Prof Roughgarden — Coursera (Part 2)
- MOOC — Algorithms Part 1 — Prof Sedgewick (Part 2)
- COP 3530 Data Structures and Algorithms, Prof Sahni, UFL (Videos)
- CS2: Data Structures and Algorithms — Richard Buckland — UNSW
- 6.006 — Introduction to Algorithms, MIT OCW
- CS 161 — Design and Analysis of Algorithms, Prof. Tim Roughgarden, Stanford University
- CSE 373 — Analysis of Algorithms, Stony Brook — Prof Skiena
- CS16 Introduction to Algorithms and Data Structures — Brown University
- 6.046J — Introduction to Algorithms — Fall 2005, MIT OCW
- 6.046 — Design and Analysis of Algorithms, Весна 2015 — MIT OCW
- CS 473: Algorithms — University of Illinois at Urbana-Champaign
- Programming Challenges — Prof Skiena
- 16s-4102 — Algorithms, University of Virginia (Youtube)
- CS 170 Algorithms — Весна 2015 — UCBerkeley
- COP 5536 Advanced Data Structures, Prof Sahni — UFL (Videos)
- CS 261 — A Second Course in Algorithms, Stanford University (Lectures) (Youtube)
- CS 224 — Advanced Algorithms, Harvard University (Lecture Videos) (Youtube)
- ECS 122A — Algorithm Design and Analysis, UC Davis
- CSEP 521: Applied Algorithms, Winter 2013 — University of Washington (Videos)
- CS 6150 — Advanced Algorithms (Fall 2016), University of Utah
- ECS 222A — Graduate Level Algorithm Design and Analysis, UC Davis
- 6.851 — Advanced Data Structures, MIT (MIT OCW)
- 6.854 — Advanced Algorithms, MIT (Prof. Karger lectures)
- CS264 Beyond Worst-Case Analysis, Fall 2014 — Tim Roughgarden Lecture (Youtube)
- CS364A Algorithmic Game Theory, Fall 2013 — Tim Roughgarden Lectures
- CS364B Advanced Mechanism Design, Winter 2014 — Tim Roughgarden Lectures
- Algorithms — Aduni
- Advanced Topics in Algorithms and Datastructures — SS 2005 — Universitat Freiburg
- Algorithmentheorie/Algorithms Theory — WS 2013 — Universitat Freiburg (WS 2011)
- Theory I — SS 2010 — Universitat Freiburg
- CS225 — Data Structures — University of Illinois at Urbana-Champaign
Системное программирование
- 6.033 Computer System Engineering — MIT
- CS24 Introduction to Computing Systems — California Institute of Technology (Весна 15 version)
- 15-213 Introduction to Computer Systems, Fall 2015 — CMU
- CS361 — COMPUTER SYSTEMS — UIC
- CS124 Operating Systems — California Institute of Technology
- Systems — Aduni
- CS 162 — Operating Systems and Systems Programming, UC Berkeley (Lectures — YouTube)
- CS 4414 — Operating Systems, University of Virginia
- CSE 421/521 — Introduction to Operating Systems, SUNY University at Buffalo, NY — Весна 2016 (Lectures — YouTube)
- CS 377 Fall 16: Operating Systems — Umass OS
- 6.828: Operating System Engineering [Fall 2014]
- CSEP 551 Operating Systems Autumn 2014 — University of Washington
- CS194 Advanced Operating Systems Structures and Implementation, Весна 2013, UC Berkeley
- CPCS 663 — Real-Time Systems: Video Material — TAMU
- CS 251: Intermediate Software Design (C++ version)
- CS 251 (2015): Intermediate Software Design
- CSE 30341 — Spr 2008: Operating Systems
- CSE 60641 — Fall 08: Graduate Operating Systems
- 6.172 Performance Engineering of Software Systems — MIT OCW
- Software Engineering for Self Adaptive Systems — iTunes — HPI
- Real-Time Systems — SS 2013 — Universitat Freiburg
- System Infrastructure For Data Science — WS 2012 — Universitat Freiburg
Распределенные системы
- VU:Distributed Systems: Principles and Paradigms by Maarten van Steen (Fall 2012), Vrije Universiteit, Amsterdam
- CS 677 Весна 16: Distributed Operating Systems — Umass OS
- CS 436: Distributed Computer Systems — U Waterloo
- 6.824: Distributed Systems, Весна 2015 — MIT
- Distributed Algorithms, https://canvas.instructure.com/courses/902299
- CS138 Distributed Computer Systems Весна 2016 — Brown University
- CSEP 552: PMP Distributed Systems, Весна 2013 — University of Washington (Videos)
- CSE 490H: Scalable Systems: Design, Implementation and Use of Large Scale Clusters, Autumn 2008 — University of Washington (Videos)
- MOOC — Cloud Computing Concepts — UIUC
Базы данных
- CS121 — Introduction to Relational Database Systems, Fall 2016 — Caltech
- CS122 — Relational Database System Implementation, Winter 2014-2015 — Caltech
- CS 5530 — Database Systems, Весна 2016, University of Utah
- MOOC — Database Stanford Dbclass
- CSEP 544, Database Management Systems, Au 2015 — University of Washington
- CMPSC 431W Database Management Systems, Fall 2015 — PSU
- Principles of Database Management, Bart Baesens
- 15-721 — Database Systems, CMU (Lectures — YouTube)
- CS 186 — Database Systems, UC Berkeley, Весна 2015 (Lectures- YouTube)
- CS 6530 — Graduate-level Database Systems, Fall 2016, University of Utah (Lectures — YouTube)
- 6.830/6.814: Database Systems [Fall 2014]
- FIT9003 Database Systems Design, Rob Meredith, Monash University
Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта
- ECE 462 Object-Oriented Programming using C++ and Java — Purdue
- Object-oriented Program Design and Software Engineering — Aduni
- Object Oriented Systems Analysis and Design (Systems Analysis and Design in a Changing World)
- Computer Science 169- Software Engineering — Весна 2015 — UCBerkeley
- Introduction to Service Design and Engineering — University of Trento, Italy
- OOSE: Software Dev Using UML and Java
- CS 411 — Software Architecture Design, Bilkent University
- CS 164 Software Engineering — Harvard
- Model Driven Archtitecture — WS 2005 — Universitat Freiburg
- Software Design, Modelling and Analysis in UML — WS 2012 — Universitat Freiburg
Искусственный интеллект
- CS 188 — Introduction to Artificial Intelligence, UC Berkeley
- 6.034 Artificial Intelligence, MIT OCW
- 15-780: Graduate Artificial Intelligence, Весна 14, CMU
- CSE 592 Applications of Artificial Intelligence, Winter 2003 — University of Washington
- Advanced AI Techniques — WS 2005 — Universitat Freiburg (WS 2004)
Машинное обучение
Introduction to Machine Learning
- MOOC Machine Learning Andrew Ng — Coursera/Stanford (Notes)
- MOOC — Statistical Learning, Stanford University
- CS 156 — Learning from Data, Caltech
- 10-601 — Introduction to Machine Learning (MS), Carnegie Mellon University
- 10-701 — Introduction to Machine Learning (PhD) — Tom Mitchell, Spring 2011, Carnegie Mellon University (Fall 2014)
- Microsoft Research — Machine Learning Course
- CS 446 — Machine Learning, Fall 2016, UIUC(Fall 2015 Lectures)
- undergraduate machine learning at UBC 2012, Nando de Freitas
- CS 229 — Machine Learning — Stanford University
- CS 189/289A Introduction to Machine Learning, Prof Jonathan Shewchuk — UCBerkeley
- CS 5350/6350 — Machine Learning, Fall 2016, University of Utah
- ECE 5984 Introduction to Machine Learning, Spring 2015 — Virginia Tech
- STA 4273H (Winter 2015): Large Scale Machine Learning
- CS 485/685 Machine Learning, Shai Ben-David, University of Waterloo
- Machine Learning and Data Mining — WS 2004 — Universitat Freiburg
Data Mining
- CSEP 546, Data Mining — Pedro Domingos, Sp 2016 — University of Washington (YouTube)
- CS 5140/6140 — Data Mining, Spring 2016, University of Utah (Youtube)
- CS 5955/6955 — Data Mining, University of Utah (YouTube)
- Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) — Google
- MOOC — Text Mining and Analytics by ChengXiang Zhai
- Information Retrieval SS 2014, iTunes — HPI
- MOOC — Data Mining with Weka
- CS 290 DataMining Lectures
- CS246 — Mining Massive Data Sets, Winter 2016, Stanford University (YouTube)
Probabilistic Graphical Modeling
- CS 6190 — Probabilistic Modeling, Spring 2016, University of Utah
- 10-708 — Probabilistic Graphical Models, Carnegie Mellon University
- Probabilistic Graphical Models, Daphne Koller, Stanford University
Deep Learning
- Deep learning at Oxford 2015 — Nando de Freitas
- DS-GA 1008 — Deep Learning, New York University
- Deep Learning, Stanford University
- Deep Learning — University of Waterloo
Advanced Machine Learning
- Machine Learning 2013 — Nando de Freitas, UBC
- Machine Learning: 2014-2015, University of Oxford
- 10-702/36-702 — Statistical Machine Learning — Larry Wasserman, Spring 2016, CMU (Spring 2015)
- 10-715 Advanced Introduction to Machine Learning — CMU (YouTube)
Natural Language Processing and Computer Vision
- CS 224d — Deep Learning for Natural Language Processing, Stanford University (Lectures — Youtube)
- CS 224N — Natural Language Processing, Stanford University
- MOOC: Natural Language Processing, Dan Jurafsky & Chris Manning — Coursera
- MOOC — Natural Language Processing — Coursera, University of Michigan
- CS 231n — Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University
- Machine Learning for Computer Vision — TUM
Misc Machine Learning Topics
- CS 6955 — Clustering, Spring 2015, University of Utah
- Info 290 — Analyzing Big Data with Twitter, UC Berkeley school of information
- 10-725 Convex Optimization: Spring 2015 — CMU
- 10-801 Advanced Optimization and Randomized Algorithms
- CS 229r — Algorithms for Big Data, Harvard University (Youtube)
- CAM 383M — Statistical and Discrete Methods for Scientific Computing, University of Texas
- Statistical Learning- Classification — University of Waterloo
- 9.520 — Statistical Learning Theory and Applications, Fall 2015 — MIT
- Reinforcement Learning — UCL
Concurrency
- CSE P 506 – Concurrency (Весна 2011) University of Washington (Videos)
- CSEP 524 — Parallel Computation — University of Washington (Videos)
- CS 282 (2014): Concurrent Java Network Programming in Android
- Concurrency Theory and Practice — WS 2010 — Universitat Freiburg
Компьютерные сети
- Prof. Shiv Kalyanaraman's Online Audio and Video Lectures on Computer Networking
- Audio/Video Recordings and Podcasts of Professor Raj Jain's Lectures — Washington University in St. Louis (YouTube)
- Computer Networks, Tanenbaum, Wetherall Computer Networks 5e — Video Lectures (U Washington MOOC)
- CSEP 561: PMP Network Systems, Fall 2013 — University of Washington (Videos)
- CSEP 561 – Network Systems, Autumn 2008 — University of Washington (Videos)
- Introduction to Data Communications 2013, Steven Gordon — Thammasat University, Thailand
- Communication Systems — SS 2008 — Universitat Freiburg
- Communication Systems (Telecommunication from ISDN/GSM to VoIP) — WS 2010 — Universitat Freiburg
- Internetworking — SS 2005 — Universitat Freiburg
- Mobile Computing — WS 2004 — Universitat Freiburg
- Network Algorithms — SS 2013 — Universitat Freiburg
- Telecommunication Systems — SS 2012 — Universitat Freiburg
- Wireless Sensor Networks — WS 2006 (English) — Universitat Freiburg
Разработка мобильных приложений
- MOOC Programming Mobile Applications for Android Handheld Systems — University of Maryland
- CS 193p — Developing Applications for iOS, Stanford University
- CS S-76 Building Mobile Applications — Harvard
- CSSE490 Android Development Rose-Hulman Winter 2010-2011, Dave Fisher
- iOS Course, Dave Fisher
Математика для программистов
- 6.042J — Mathematics for Computer Science, Fall 2010, MIT OCW
- 6.042J — Mathematics for Computer Science, Весна 15, MIT OCW
- Computer Science 70, 001 — Fall 2012
- 6.041 Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability — MIT OCW
- 10-600 Math Background for ML — CMU
- Linear Algebra Review — CMU
- Statistics 110: Probability
- 18.06 — Linear Algebra, Prof. Gilbert Strang, MIT OCW
- 36-705 — Intermediate Statistics — Larry Wasserman, CMU
- STATS 250 — Introduction to Statistics and Data Analysis, UMichigan
- 131B — Introduction to Probability and Statistics, UCI
- Multiple View Geometry — Lecture 1 (Prof. Daniel Cremers) TUM
- The Probability and Statistics Full Course — YouTube
- A first course in Linear Algebra — N J Wildberger — UNSW
Веб-разработка и интернет-технологии
- CS 75 Building Dynamic Websites — Harvard University
- Web Search — SS 2006 — Universitat Freiburg
- CSEP545: Transaction Processing for E-Commerce, Winter 2012 — University of Washington (Videos)
- CT 310 Web Development — Colorado State University
- Internet Technologies and Applications 2012, Steven Gordon — Thammasat University, Thailand
- CSCI 3110 Advanced Topics in Web Development, Fall 2011 — ETSU iTunes
- CSCI 5710 e-Commerce Implementation, Fall 2015 — ETSU iTunes
- XML and Semantic Web-Technologies — SS 2005 — Universitat Freiburg
Теория информатики и языки программирования
- MOOC — Compilers — Stanford University
- CS 164 Hack your language, UC Berkeley (Lectures — Youtube)
- CS 173 Programming Languages, Brown University (Book)
- CS 421 — Programming Languages and Compilers, UIUC (Videos)
- CSC 253 — CPython internals: A ten-hour codewalk through the Python interpreter source code, University of Rochester
- CSEP 501 — Compiler Construction, University of Washington (Lectures — Youtube)
- CSEP 505 Programming Languages, Winter 2015 — University of Washington
- DMFP — Discrete Mathematics and Functional Programming, Wheaton College
- CS 374 — Algorithms & Models of Computation (Fall 2014), UIUC (Lecture videos)
- 6.045 Automata, Computability, and Complexity, MIT (Lecture Videos)
- CS581 Theory of Computation — Portland State University (Lectures — Youtube)
- Theory of Computation — Fall 2011 UC Davis
- TDA555 Introduction to Functional Programming — Chalmers University of Technology (Lectures — YouTube)
- Philip Wadler Haskell lecture recordings
- Functional Programming — University of Edinburgh — 2016-17
- MOOC — Functional Programming Principles in Scala by Martin Odersky (YouTube)
Архитектура компьютера
- How Computers Work — Aduni
- 6.004 — Computation Structures Весна 2013, MIT
- CS 61C — Machine Structures, UC Berkeley (Lectures — YouTube)
- CS1: Higher Computing — Richard Buckland UNSW
- 18-447 — Introduction to Computer Architecture, CMU (Lectures — YouTube — Fall 15)
- CS 152 Computer Architecture and Engineering, UC Berkeley
- CSEP 548 — Computer Architecture Autumn 2012 — University of Washington
- 15-418 — Parallel Computer Architecture and Programming, CMU (Lecture Videos)
- EE445L Embedded Systems Design Lab, Fall 2015, UTexas
- CS149 Embedded Systems — Fall 2014 — UCBerkeley
- ECE 4760 Designing with Microcontrollers Fall 2016, Cornell University (Lectures — Youtube)
- CS 267 Applications of Parallel Computers, Весна 16 — UC Berkeley (YouTube)
- CMPE 118/L(218/L) — Mechatronics — Fall 2015
- Software Engineering for Embedded Systems — WS 2010/11 — iTunes — HPI
- ELEC2141 Digital Circuit Design, UNSW
Безопасность
- 6.858 Computer Systems Security — MIT OCW
- CSEP590A: Practical Aspects of Modern Cryptography, Winter 2011 — University of Washington (Videos)
- CIS 4930/ CIS 5930 — Offensive Computer Security, Florida State University
- 18-636 Browser Security, Stanford
- Internet Security — Weaknesses and Targets (WT 2015/16) (WT 2012/13 (YouTube))
- IT Security, Steven Gordon — Thammasat University, Thailand
- Security and Cryptography, Steven Gordon — Thammasat University, Thailand
- Web Security — SS 2008 — Universitat Freiburg
- CS461/ECE422 — Computer Security — University of Illinois at Urbana-Champaign (Videos)
Компьютерная графика
- CS 5630/6630 — Visualization, Fall 2016, University of Utah (Lectures — Youtube)
- Advanced Visualization UC Davis
- Computer Graphics Fall 2011
- Introduction to Graphics Architecture
- CS184 Computer Graphics, Fall 2012 — UC Berkeley
Обработка изображений и компьютерное зрение
- EE225B Digital Image Processing, Весна 2014 — UC Berkeley (Videos — Весна 2006)
- EE637: Digital Image Processing I — Purdue University (Videos — Sp 2011 ,Videos — Sp 2007)
- Image Processing and Analysis UC Davis
- CAP 5415 — Computer Vision, University of Central Florida
- Lecture: Variational Methods for Computer Vision (Prof. D. Cremers) TUM
- Image Processing and Analysis (Course) UC Davis
- Introduction to Vision and Robotics
- EENG 512 / CSCI 512 — Computer Vision — Colorado School of Mines
Интерфейс Человек-Компьютер
- CS147: Introduction to Human-Computer Interaction Design — Stanford
- CSEP 510: Human Computer Interaction
- Programming for Designers — COMP1400-T2 (2010) — UNSW
Вычислительная биология
- Skiena's Computational Biology Lectures
- 6.802J/ 6.874J Foundations of Computational and Systems Biology — MIT OCW
- Bioinformatic II — WS 2010 — Universitat Freiburg
Прочее
- Skiena's Computational Finance Lectures
- AM 207 — Monte Carlo Methods and Stochastic Optimization, Harvard University
- CS 223A — Introduction to Robotics, Stanford University
- CS 3152 — Introduction to Computer Game Development, Cornell University
- Open Sourced Elective: Database and Rails — Intro to Ruby on Rails, University of Texas (Lectures — Youtube)
- SCICOMP — An Introduction to Efficient Scientific Computation, Universitat Bremen (Lectures — Youtube)
- MIT CMS.611J Creating Video Games, Fall 2014
- Lecture: Visual Navigation for Flying Robots — TUM
- CS E-259 XML with Java, Java Servlet, and JSP — Harvard
- CSE 40373 — Spr 2009: Multimedia Systems
- Exposing Digital Photography — Harvard Extension School
- XML and Databases — WS 2011 — Universitat Freiburg
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Поделиться с друзьями
Комментарии (23)
poxu
22.11.2016 17:37+10И это у нас перевод. Не перепост, а перевод! Что тут переведено? Хотя, заголовки вроде перевели. Introduction to Machine Learning, Data Mining…
А, нет, и заголовки не все перевели. Ну людей можно понять. Переводить — дело нелёгкое.
Sokolyuk
23.11.2016 13:57+1а чем плох английский?
poxu
23.11.2016 14:54+1Тем, что статья помечена, как перевод. Переводить надо только заголовки, но и они не переведены. Что фактически делает публикацию репостом даже с формальной точки зрения. А перепосты на хабре в явном виде запрещены.
khh777
23.11.2016 18:05И в самом деле, соглашусь, сложновато будет здесь сориентироваться, когда ссылки на английском языке
Sokolyuk
25.11.2016 23:56Э-ээ. Ну вообще-то, английский язык в Information Technologies — материнский язык. IMHO и заголовки не надо было переводить. Лично я добавил себе в bookmarks, и понемногу посматриваю videos. Отличный selection, автору огромный respect за share.
poxu
01.12.2016 08:15+1Я, на всякий случай, поясню ещё раз. Статья помечена, как перевод и при этом половина заголовков переведена, а половина нет.
Фактически статья представляет из себя репост. Перепосты на хабре запрещены правилами в явном виде. Автор опубликовал репост. Автор нарушил правила хабра.
Saffron
22.11.2016 19:04-1А почему все курсы на английском? У нас и на русском хватает, есть лекториум: https://www.lektorium.tv/, есть коллоквиум: https://cs.hse.ru/colloquium. Там достаточно сложные темы рассматриваются. Если нужно попроще в стиле «введение для чайников», старый добрый интуит: http://www.intuit.ru/. Не чайникам лучше не смотреть, слишком высок риск травматизма из-за непрекращающихся фейспалмов.
poxu
22.11.2016 19:33+3Все курсы на английском потому, что это перепост публикации с гитхаба, в которой все ссылки были на курсы на английском. Для того, чтобы никто не понял, что это перепост автор сделал хитрый поступок — пометил статью меткой "Перевод". И чтоб наверняка — не стал переводить публикацию целиком. И теперь никто не заметит, что автор нарушил одно из явно прописанных правил хабра. Если ты очень хитрый — правила нарушать можно.
Tempest
23.11.2016 00:51перепост публикации с гитхаба
Поделитесь ссылкой, пожалуйста.
MagisterLudi
23.11.2016 00:56Ссылка под плюсиками и количеством прочтений — https://github.com/Developer-Y/cs-video-courses
Tempest
30.11.2016 02:34+1Спасибо за саму ссылку и за то, что сказали где указывается ссылка на оригинал (раньше я не знал)
Dima_gangsta
23.11.2016 00:50-1Да уж. А чего не на русском языке? Не ну правда, на русском вся эта информация (в т.ч. и курсы) есть и в прекрасной форме изложена (уж математика то точно). Ну там курсера, степик, опенеду, лекториум, яндексовские и мейловские курсы и т.п.
Nikobraz
23.11.2016 06:52А есть курсы на английском, для не знающих английский? Ну там с субтитрами(хотя бы на том же английском) и очень медленно.
gorodnev
23.11.2016 10:17На той же Courser'e ко многим курсам есть субтитры и можно регулировать скорость в довольно широком диапазоне. Расстраивает только неточность субтитров, такое чувство что создавали их через какую-то автоматическую распознавалку без учета контекста.
stranger777
24.11.2016 14:06+1Подборки — это прекрасно. Но мне бы хотелось ещё понимать образ мысли, позволяющий составить адекватную потребностям и правильно структурированную, системную подборку. Подумаю об этом сам.
Спасибо!
dehasi
Хотел бы добавить еще курсы от stepik.