image

Данный пост-опрос ? попытка определить лучшие ИТ-курсы западных вузов, которые находятся в открытом доступе. Конечно, по версии нашего хабрасообщества. Ну и, разумеется, с годами предпочтения меняются, поэтому версия 2016 года.

К чему вопрос

Возможно, вы уже читали на Хабре нашу новость о локализации Гарвардского курса по основам программирования CS50. Если нет и вам лень переходить по ссылке, то скажу здесь, что мы — команда JavaRush и студия Vert Dider — работаем над переводом этого прославленного курса по основам программирования на русский язык. На данный момент мы выложили в открытый доступ две вводные лекции и дополнительные материалы с условиями практических заданий.

Надо сказать, интерес CS50 вызвал немалый, что и натолкнуло на мысль: а не попробовать ли нам перевести другие классные курсы? Только вот выбрать нужно, какие именно, отобрать самые лучшие, поскольку учебных материалов на просторах интернета — великое множество. Вот мы и решили обратиться к коллективному разуму Хабра дабы отобрать потенциальные «суперхиты» и начать работу над ними.

К кому вопрос

Да к любому человеку, который заинтересован в получении новых знаний на русском или ментору/преподавателю/советчику, ищущему адекватные учебные материалы для себя или учеников.

  • Вы прошли или начали проходить какой-то классный курс, посвященный любой айтишной теме на английском и всем его советуете;
  • Вы находили хороший курс, он показался вам интересным, но на английском учиться не получается или лень;
  • Нашли хороший курс, но отложили «до лучших времен»;
  • Ищете материалы по теме и хотите изучить что-то айтишное;
  • Ищете материалы для своих студентов/учеников/джуниоров и так далее.

Что делать

Голосовать за курсы, приведенные в списке ниже, или предлагать в комментариях собственные варианты. Желательно, но не обязательно, указывать степень знакомства с курсом: прошел полностью, смотрел некоторые лекции/прошел не полностью, посоветовали, случайно наткнулся, стало интересно.

Наш первоначальный отбор

В нашей компании многие пробовали проходить или просто находили интересные курсы в сети. Мы отобрали несколько претендентов. Они представлены в очень разных форматах, некоторые — просто видеолекции на Youtube, часть из них подкреплена возможностями образовательных платформ вроде edX или Coursera.

Алгоритмы и структуры данных

Algorithms: Design and Analysis, Part 1. Алгоритмы: построение и анализ, часть первая. Курсеровский курс Стэнфордского. Один из самых популярных по теме.

Algorithms. Part 1. Курс по алгоритмам Принстонского университета профессора Роберта Сэджвика, автора одной из самых известных книг по алгоритмам и структурам данных. Курс серьезный, академический. Чем ценен для JavaRush и наших студентов — все алгоритмы приведены на Java.

Возможная проблема: курс на старой платформе Coursera, возможно, станет недоступен после 1 июля. Тем не менее, в открытом доступе есть отдельно видео и материалы курса.

Introduction to Algorithms. Введение в алгоритмы, только уже авторства Массачусетского технологического.

Введение в программирование и компьютерные науки

Introduction to Computer Science and Programming Using Python. Введение в компьютерные науки с использованием языка Python. Также Массачусетский технологический институт.

Programming Paradigms (CS107) Парадигмы программирования, Стэнфордский университет. Видеолекции, в которых рассказывается о применении разных языков программирования в зависимости от задач. Рассматриваются задачи на C, C++, Assembler, Python, а также параллельное программирование.

ООП и прочие методологии программирования

Programming Methodology (CS106A). Методологии программирования. Запись стэнфордских лекций, введение в разработку приложений с разбором принципов современных программных средств: объектно-ориентированное проектирование, декомпозиция, инкапсуляция, абстракция, и тестирование. Использует язык программирования Java. Акцент — хороший стиль программирования и встроенных объектов Java. Для тех, кто уже немного программирует.

Programming Abstractions (CS 106В). Программирование абстракций. Продолжение предыдущего курса CS106A (см выше) или даже его приемник. Для объяснения тем — рекурсии, алгоритмического анализа, абстракции данных — используется С++.

Object Oriented Programming in Java. Объектно-ориентированное программирование на Java Калифорнийского университета. Очень интересный курс, в котором студентов знакомят с реальным проектом, на базе которого изучается ООП, визуализация данных и немного алгоритмы. Рассчитан на тех, кто уже немного программирует. Думаем, первых 5-7 уровней JavaRush для старта изучения этого курса будет вполне достаточно.

Android

Begin Programming: Build Your First Mobile Game. Программирование для новичков: напиши первую андроид-программу. Курс представлен на платформе Futurelearn.

Базы данных и SQL

Introduction to Databases. Стэнфордское введение в базы данных.

HTML, CSS, JS

HTML, CSS and JavaScript. Простое введение в веб-разработку для начинающих. Сначала HTML и CSS, затем переход к базовому JavaScript (переменные, массивы, циклы, события, функции) и, наконец, исследование более продвинутых элементов JS — управления событиями, обработка массивов, DOM.

Архитектура компьютера

Computer Architecture.

Архитектура ПК, курс Принстонского университета на Coursera.
Голосуем, Господа:

Проголосовало 254 человека. Воздержалось 235 человек.

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.

Поделиться с друзьями
-->

Комментарии (14)


  1. alexx1941
    30.06.2016 14:43

    Стэнфордский курс Programming Methodology (CS106A) очень классный!


  1. Arigelis
    30.06.2016 14:47
    +1

    Что угодно, лишь бы на тему Java :-D


  1. datalink
    30.06.2016 14:56
    +2

    Проголосовал за «Алгоритмы» Седжвика. Стоит учесть, что там немалая ценность в задачках и развесистом автогрейдере.

    Еще очень полезным/интересным в свое время оказался https://www.coursera.org/course/proglang
    Вот тут есть подробнее https://www.coursetalk.com/providers/coursera/courses/programming-languages-1


  1. Sorokinv
    30.06.2016 20:13
    +1

    EDX MITx 15.071x The Analytic Edge — ML + основы языка R. Прошел в мае 2014. Один из лучших курсов по методам ML и на примере использования языка R. В конце затрагивается система оптимизации решений на Excel и Libre Office (оптимизация задачи составления расписаний). Курс очень плотный с практикой.

    EDX Microsoft DAT203x Data Science and Machine Learning Essentials — Очень хороший легкий систематический курс по задачам ML, Azure ML и работе на нем с помощью Python и R. Теории практически нет, но он дает хорошую систематику по основным задача с практикой. Прошел в марте 2016.


  1. unicons
    30.06.2016 22:25

    Для тех, кто хочет не просто пробрести какие-то узкофункциональные навыки, а разобраться с программированием и компьютерами, как единой системой, рекомендую проектно-ориентированный курс на Coursera «Компьютер с нуля: от логического элемента Nand до игры Tetris», где авторы рассматривают на практических примерах все уровни абстракции, лежащие между кодом и его физической реализацией в железе. Считаю этот курс уникальным и заслуживающим внимания. Вот линк: www.coursera.org/learn/build-a-computer/home/welcome


  1. klimenko_serj
    30.06.2016 22:25

    старый добрый SICP от MIT!!! — есть полный перевод книги, и где-то встречал корявый перевод первых трех лекций (субтитры).


  1. urticazoku
    30.06.2016 23:23

    R выше уже упомянули. Есть еще курс Анализ данных в естественных науках, точнее это специализация, курсов там 4.


  1. igorek_uk
    01.07.2016 06:29

    Хотелось бы посмотреть CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition по причине не очень хорошего понимания английского.


  1. arturbikbaev
    01.07.2016 08:36

    Конечно же MITx's 6.00.1x!


  1. indieloki
    01.07.2016 10:26

    Может быть machine learning от Стенфорда? www.coursera.org/learn/machine-learning


    1. igorek_uk
      01.07.2016 21:53

      Там вроде есть русские субтитры. Сам не смотрел еще, застрял на специализации от Яндекса и МФТИ. Еще текстовые переводы можно найти тут: http://coursera.abbyy-ls.com/ru


  1. Ghedeon
    03.07.2016 21:03

    Пользуясь случаем: порекоммендуйте что-то по теории вероятностей.



  1. jakara
    04.07.2016 12:22

    machine learning stanford university