Подборка свежих курсов для айтишников от известных университетов

Только за последние 4 месяца 190 университетов со всего мира объявили о проведении 600 онлайн-курсов. Из них мы постарались выбрать те, которые могут быть вам интересны.

Программирование

 Погружение в Python

Московский физико-технический институт

В ходе курса вы изучите конструкции языка Python, типы и структуры данных, функции, научитесь применять объектно-ориентированное и функциональное программирование, узнаете про особенности реализации Python, научитесь писать асинхронный и многопоточный код. Помимо теории вас ждут практические задания, которые помогут проверить полученные знания и отточить навыки программирования на Python.

 Основы разработки на C++: красный пояс

Московский физико-технический институт

Этот курс является продолжением курса «Основы разработки на C++: жёлтый пояс». Основная цель курса — научить писать на С++ эффективный код. Кроме того, рассмотрены некоторые возможности С++, которые не попали в предыдущие курсы. В курсе рассмотрены:

• Макросы;
• Шаблоны классов;
• Принципы оптимизации кода;
• Эффективное использование потоков ввода/вывода;
• Оценки сложности алгоритмов — модель памяти в С++;
• Эффективное использование линейных контейнеров (vector, deque, list, string);
• Move-семантика;
• Введение в многопоточное программирование.

 CS50’s Introduction to Game Development

Гарвардский университет

В этом курсе вы изучите принципы 2D и 3D графики, анимации, звука и обнаружения столкновений с помощью фреймворков вроде Unity и LOVE 2D, а также языков вроде Lua и C#. К концу курса вы напишете несколько своих собственных игр и получите чёткое представление об основах разработки игр.

 CS50’s Mobile App Development with React Native

Гарвардский университет

Этот курс познакомит вас с современным JavaScript (ES6 и ES7), а также с JSX — расширением JavaScript. Вы узнаете о React и его парадигмах, архитектуре приложений и пользовательских интерфейсах. В конце курса вы создадите приложение, реализованное полностью по вашему усмотрению.

 CS50’s Web Programming with Python and JavaScript

Гарвардский университет

В этом курсе затрагиваются темы проектирования баз данных, масштабирования, безопасности и пользовательского опыта. Вы научитесь писать и использовать API, создавать интерактивные интерфейсы и использовать облачные сервисы вроде GitHub и Heroku. К концу курса вы будете владеть основными знаниями для разработки и развёртывания приложений в интернете.

 Серия курсов по Python 

Технологический институт Джорджии

В этой серии вы начнёте с основ программирования на Python и постепенно изучите основные детали языка, необходимые для написания объектно-ориентированных программ:

• Computing in Python I: Fundamentals and Procedural Programming
• Computing in Python II: Control Structures
• Computing in Python III: Data Structures
• Computing in Python IV: Objects & Algorithms

Смотрите также: Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Computer Science

 Введение в технологию блокчейн

Московский физико-технический институт

В этом курсе вы узнаете:

1. Что такое блокчейн, сферы применения, механизм и принципы работы.
2. Как создаются криптовалюты при помощи блокчейна.
3. Что такое централизованные и децентрализованные системы, их преимущества и недостатки.
4. Как и где можно использовать блокчейн и криптовалюты, и почему это безопасно.
5. В чём сходства и отличия наиболее популярных блокчейн-платформ: Bitcoin и Ethereum.
6. Сферы применения блокчейна Ethereum в жизни.

В конце курса вам предстоит спроектировать сценарий использования блокчейна в бизнесе.

 Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning

Массачусетский технологический институт

В этом курсе вы:

• Научитесь решать задачи регрессии, классификации, кластеризации и обучения с подкреплением;
• Реализуете такие модели, как линейные и графические, а также нейронные сети;
• Научитесь выбирать и настраивать правильную модель для каждого случая;
• Напишете несколько проектов на Python.

 Introduction to Computation Theory

Институт Санта-Фе

Данный курс представляет собой обзор некоторых базовых принципов вычислений и вычислительной сложности с целью изучения тех вещей, которые могут вам пригодиться, даже если вы не станете исследователем. К концу этого курса у вас будут необходимые знания для самостоятельного анализа сложных вычислительных задач.

 Introduction to Machine Learning

Университет Дьюка

Этот курс даст вам базовое понимание моделей машинного обучения, а также покажет, как их можно использовать для решения сложных задач в разных отраслях. Практические задания позволят закрепить полученные знания и познакомиться с библиотекой TensorFlow.

Дизайн

 Растровая графика. Adobe Photoshop CC

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Пройдя этот курс, вы научитесь:

• Наращивать скорость работы в программе, используя «горячие клавиши»;
• Рисовать пейзажи, пиратские карты с использованием кистей и возможностей программы;
• Использовать базовые инструменты выделения для создания проектов;
• Работать в слоевой модели с использованием масок;
• Раскрашивать черно-белые фотографии;
• Ретушировать фотографии, используя полный арсенал инструментария и новейших разработок.

Математика

 Introduction to Probability

Гарвардский университет

Из этого курса вы узнаете:

• О неопределённости;
• Как делать хорошие предсказания;
• Подход к пониманию случайных переменных;
• Распространённые распределения, используемые в статистике и Data Science;
• Методах нахождения ожидаемого значения случайной величины;
• Как применить условную вероятность для решения сложных задач.

 Differential Equations: Fourier Series and Partial Differential Equations

Массачусетский технологический институт

В этом курсе вас научат:

• Описывать периодические функции с помощью рядов Фурье;
• Решать дифференциальные уравнения с рядами Фурье.

Помогать вам в вычислениях будет MATLAB.

 Probability – The Science of Uncertainty and Data

Массачусетский технологический институт

Данный курс охватывает все основные концепции теории вероятностей, включая:

• Дискретные и непрерывные случайные величины, ожидание и условные распределения;
• Закон больших чисел;
• Байесовский вывод.

Этот курс во многом основан на соответствующем курсе MIT «Introduction to Probability», который преподаётся и совершенствуется уже более 50 лет.

 Fundamentals of Statistics

Массачусетский технологический институт

Данный курс даст вам возможность расширить свои знания статистики. Вы выучите не только список различных методов, но и математические принципы, которые их объединяют. Благодаря этому вы сможете разрабатывать свои собственные методы.

 Random Walks

Институт Санта-Фе

Этот набор лекций познакомит вас с основами случайного блуждания. Для понимания пригодятся продвинутые знания математики.

 Серия лекций по теории игр

Институт Санта-Фе

Теория игр — математический метод изучения оптимальных стратегий в играх. Под игрой понимается процесс, в котором участвуют две и более сторон, ведущие борьбу за реализацию своих интересов. Теория игр находит своё применение во многих областях, включая экономику, биологию и даже кибербезопасность. Цель курса — познакомить вас с данным методом.

• Game Theory I — Static Games
• Game Theory II — Dynamic Games

Data Science

 Практики работы с данными средствами Power Query и Power Pivot

Санкт-Петербургский государственный университет

Курс посвящен работе в надстройках Power Query и Power Pivot системы MS Excel. Надстройка Power Query предназначена для того, чтобы собирать данные из разных источников и создавать шаблоны для их обработки, позволяющие не проводить многократно одни и те же манипуляции с данными. Надстройка Power Pivot позволяет создавать модели данных и отчеты сложной структуры на их основе. В данном курсе слушатель сможет применить надстройки Microsoft Power Query и Power Pivot для сборки данных из разных источников для анализа деятельности компании.

 Data Analysis in Social Science — Assessing Your Knowledge

Массачусетский технологический институт

Из этого курса вы узнаете:

• О теории вероятностей и статистическом анализе;
• Как обобщить и описать данные;
• О различных методах оценки социальных программ;
• Как убедительно и правдиво представлять данные;
• Как использовать язык R для анализа данных.

 Серия курсов по визуализации данных

Нью-Йоркский университет

Основная цель этой серии курсов — дать вам знания и навыки, необходимые для хорошего понимания визуализации информации и создания продвинутых приложений для визуального анализа данных.

• Information Visualization: Foundations
• Information Visualization: Applied Perception
• Information Visualization: Programming with D3.js
• Information Visualization: Advanced Techniques

Смотрите также: План обучения для специалиста по Data Science