【长期加分贴】介绍和点评你上过的公开课

1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台: Coursera
开课学校: Columbia University
课程全名: Financial Engineering and Risk Management （Part I & Part II 全部跟完）
开课时间: Part I 2013.10.28 （6 weeks）
             Part II 2014.1.26 （6 weeks）
课程链接: https://www.coursera.org/course/fe1
             https://www.coursera.org/course/fe2


2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)

课程难度：最好对各类金融产品种类及关联有基本的了解，概统稍有了解。授课内容清晰直接，重点明确，进度适中，多公式（基本的概统），另配有模型构建方法的讲解，并提供参考模型，论坛很活跃，有问题基本可以通过看讨论贴解决。
Part I 会从基础的讲起，如远期、期货、互换、固定收益、信用衍生品等衍生品构建方法、二叉树模型、MBS等等。
Part II 会讲portfolio、CAPM、statistical biases、Gaussian copula、CDO and risk managemet等。
课程建议配书 David G.Luenberger - Investment Science，我个人直接用的 John Hull - Options, futures, and other derivatives

作业量：本人金融专业，每周看课件及做作业花费10小时左右时间（大部分消耗在调模型上）基本的Excel就可以完成，如果VBA和matlab用的好更赞。
若没有基础也没关系，多花点时间耐心看share出来的模型，每个细节专心研究，并配合JohnHull的OFOD bible，会有很大的提升。

3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
论坛活跃，课件简介清晰，提供参考模型都是非常赞的部分，自己再配合工具书学习，效果很好。

4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
学校学习过衍生品课程，感觉Coursera FERM这门课的实操是个亮点，每次都要自己调模型，对产品的细节理解更加深刻。

1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。课程平台：EDX
开课学校：H
课程全名：HSPH-HMS214x Fundamentals of Clinical Trials
课程链接：https://www.edx.org/course/harvardx/harvardx-hsph-hms214x-fundamentals-941
开课时间：14 Oct 2013

2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程不难，只是听课做作业的话每周2-3h，我本来就是学医的，但听下来感觉老少皆宜

3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
应该有些统计的同学毕业后去医药公司做SAS Programmer，那么这门课可以让你熟悉临床试验相关的知识，很多临床试验里提到的名词，ARM, ENDPOINT, OUTPOINT, STUDY POPULATION, REFERENCE POPULATION, REGIMEN, DSMB, INFORM CONSENT, EFFICACY, BASELINE等等，都有详细的解释，实乃医药行业sas programmer居家必备。另外，H大的老师平时上课都是西装领带么。。。


这门课最大的优点在于给出了很多引用次数上四位数的参考文献，很多都是改变某个疾病治疗方案的经典临床试验，对于想在这个行业混的童鞋，读一读应该很有收获。
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进
这门课会有几个讨论的项目，当时比较忙错过了，有时间的话应该参与一下的，这样应该能学到更好。

5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？
cousera上最近开了一门课，https://www.coursera.org/course/clintrials，叫Design and Interpretation of clinical trials, 现在进行到第四周，这门课讲的更笼统写，很多概念没有edx上讲的细，适合有点基础，比如听完edx这门课的同学跟。
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议

如果有时间，尽量把里面给出的参考文献打印出来好好看看，当然这样的话估计一周得要10+小时。

1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台：Cousera
开课学校：University of Washington
课程全名：Programming Languages
开课时间：2013 fall
课程链接：https://class.coursera.org/proglang-002

2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
掌握一门编程语言，java, c/c++, python...
难度不是很大，每周大概2-3小时的video， 每天3 - 5 小时不等的编程时间，还有两个exam。
据说和实际University of Washington 的课程一模一样。
我是有一点基础，学过java, c++, data structure..

3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
讲的十分的好，比起基础课，这个课有很多PL的理论知识，感觉这种理论知识对于学习新语言上手有很大帮助。因为你学习了基本现在流行的各种semantics。
如果时间合适的话，感觉还是很值得学习的
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
感觉学的时候对于概念性的问题不是很上心，如果再学，那些概念一定好好记住，现在很多概念都是听着熟悉，其实忘记什么意思了-.-

5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
我感觉最好的是老师真的讲的好，和他本身学校的课一样也是一大优点。
video中有很多code的例子，基本他讲课是 先介绍一个概念，然后再通过写实际的例子让你理解概念。

6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）

video一定要好好看，记住那些概念，因为以后学其他语言的时候可以用到。
老师的例子都很经典感觉，作业也都用到了学到的东西，所以如果发现作业做不出来，一定要再好好看video，因为作业会用到的东西他都讲过了..

1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台：coursera
开课学校：University of Washington
课程全名：Programming Language
开课时间：9/2013 - 11/2013
课程链接：https://www.coursera.org/course/proglang

2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
本科生高级课/研究生课程，需要一定基础，面向对象编程+面向过程编程。
难度中等以上，作业多且难。 每周所花时间根据个人程度的不同而不同，个人每周15h左右。
本人：数学本科，学过c/c++,cs背景很少。
会系统讲述编程语言内部的概念， 比较functional programming 和 object-oriented programming

3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦
会系统讲述编程语言内部的概念， 比较functional programming 和 object-oriented programming
会学习三门语言：ML, Racket and Ruby.
本门课需要花一定时间。当时上课的时候，我学校还有很多作业，重叠在一起了，时间比较紧张，还好总算跟下来了。

4. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
n/a

求加分。

来凑个热闹，刚做intro to computer network这个课的编程作业觉得很赞!

1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
平台:stanford openEDX
课程全名:introduction to computer network
开课时间:Jan 21th，刚刚结束不知道什么时候再开
课程链接:https://class.stanford.edu/cours ... working/Winter2014/

2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
一直都是EE，无计算机网络方面基础，课程难度中低(和stanford算法课比)，讲的也是主要内容，没课本详细
自己也是半路赶起，差不多一个Unit看完所有视频+做完Quiz大概4～5个小时，只有一个编程作业，用C完成简单路由功能，差不多500多行，非常赞！

3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
课程本身很基础，适合完全新手了解计算机网络各种层各种协议和思路，每个Unit会请一个该领域的大牛客座讲座
StanfordEdx就是有一点比较蛋疼，视频在线总是看不了，只有下下来看但没有字幕
课程亮点就是那个Simple Router的作业了，那个是stanford cs144原生课程的4个Lab之一，做下来对我这种新手收获挺大的！
还有课程论坛维护的很不错，基本上很快就会有Instructor回答你提出的问题，有一次还被课程作者Philip Levis回复好激动～

4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
希望下次再开这门课，stanfordEdx能把cs144 4个Lab的提交和在线评分都开放出来～

6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
很基础！如果有大神想要具体了解某一个方面就不必看了，Lab可以做做

1. 课程的基本信息：
课程平台: iTunes U (但是实际上我有大部分是在youtube上看的。。。)
开课学校: Stanford
课程全名：Developing iOS 7 Apps for iPhone and iPad
开课时间：2013-2014学年秋季
课程链接：http://www.stanford.edu/class/cs193p/cgi-bin/drupal/ （iTunes U的链接：https://itunes.apple.com/us/cour ... pps-for/id733644550）

2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
这一门课的前提要求是要有学习C语言或者比如java Python这些object-oriented 编程语言的背景，个人觉得学过C语言对理解这门课很有帮助，因为里面大量使用了指针一类的东西。
作业量嘛。。。。我会说我是上完课以后才知道教授把作业的code贴到哪里的吗？量大概是一周左右一个小的project，主要是写一个小app实现课上所讲的一些内容
每周花在这门课的时间的话，这么说吧，这一门课是9周，每周两节，每节课一个小时左右，要每周跟的话其实量不算太大。
只是我看的时候一心图快，所以每天刷得跟狗一样，后面实在没有办法了就跳过了视频里面教授上机操作demo的部分
基本上是初学者的姿势看的这门课，看的时候C++的课才上到一半，连指针都没怎么讲到，指针方面的东西还是很早以前自己看书的时候瞎糊弄的，感觉似乎有点印象就继续听下去。
但是个人的感觉是一定要有C的基础！！

3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
我是春假的时候花了一个星期在宿舍里面闭门修炼看完的，大概是五六天左右。
结果就是每天九点起床开始看，除了中途做个午饭晚饭，一直看到晚上一点，除去做饭的时间，估计一天十一个小时泡在这门课上，其实回过头想想还是真的挺疯狂的。。。。
请大家一定不要学我，心急真的吃不了热豆腐。。。。。
知道这门课是在网易公开课上面，但是只有前四节课的中文翻译，后面的几集网易版不清楚是否有英文字幕。
然后自己又懒没有去字幕组翻中文字幕，所以后面的部分都是在youtube上面看的。
youtube带了英文字幕（虽然有的时候字幕的节奏不对，所以后面也就没有开字幕）所以想要继续学得各位可能要转向其他的平台。
这里必须提一下iTunes U上面的感觉还是不错的，提供了每一节课的ppt的pdf下载，同时可以下到高清的课程视频（又是因为懒所以没有下。。。。）

然后说一下这一节课的内容吧。
这节课的内容真的是非常新，它是2013秋季的课，那个时候iOS 7才发布没太久，甚至还没有正式推出，这里不由得感慨一下stanford课的刷新速度。
个人觉得9周每周两小时还是有点赶，iOS里面各种各样的class还是挺多的，用法很多，导致教授讲的速度非常快，有的时候ppt直接跳了5 6页。
教授上机示范代码的时候非常快，甚至到了课的后期教授已经不打完整的代码，也不怎么在课上解释用法，直接copy已经写好了的代码，然后让大家回家自己慢慢读。

然后再就是说一下，在iBook上面能找到这一节课对应的书 https://itunes.apple.com/us/book ... r/id792572211?mt=11，书对应的练习（不是课上用到的code）代码放到了github上：https://github.com/editorscut/ec006-ios7-apps
并不清楚是不是就是上课的时候他们用到的教材，因为这本书现在还并不是完整版，依然在更新章节。
但是如果要上这门课的话，强烈建议先把相关章节看了。再说一次，前车之鉴，我是看完全部视频才意识到有这么一本书的存在的。。。。

最后让我默默感慨一下，本人在一所默默无闻的文理学院读书，所以真的不知道大U是怎么个授课方式。
看完视频以后发现大学校厉害的学生多，但是同样的，就是教授刷课的速度快，而且预设了“上课的学生都知道很多相关概念”这样的立场。
教授上课的时候不止一次问到全班“大家懂不懂xxx概念”，要么是看到全班一半人举手，就说“好了看起来大家都很清楚xxx是什么我们就不讲了”，要么直接自言自语说“当然啦你们都是stanford这个一定知道的blablabla”。。。
我。。。
教授还真的是完全不顾及我们这些初学者的面子。。。个人修炼真的太重要了。。。。

4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
个人的感觉就是，这节课如果有时间的话我会慢慢再搞一次。
前期准备没有搞好，上课的时候是直接去youtube上搜得相关的视频来看的，所以一开始都不知道iTunes U上面有课件的pdf以及每周的作业要求，也不知道在stanford的相关课程网页上附了作业要用到的code。
然后又因为担心春假过后忙了就没有时间再看了，而且也不知道自己长期坚不坚持得下去，所以春假就非常悲剧地窝在宿舍看课程视频。
虽然数量上是刷完了，但是估计质量上也就是和Xcode objective-C iOS打了个照面，对相关的概念有了初步的印象，估计以后还是要找书出来慢慢读，然后把视频在认真看一遍。
我现在的水平也就是个入门级，上了一门python的入门课，现在在上C++，上到一半跑去看这个，脑子还是不太灵光。。。
（我有相当严重的强迫症，就是记笔记的时候ppt上的概念一定要写得非常详细，有一节课光是抄+理解ppt上的内容就搞了我两三个小时，一定不能学我= =）

如果要在网上上课，一定要把它当做一门真正的课来上，也就是课前把书买好，把syllabus读一下，然后每节课之前至少翻下书认识一些新的概念，然后课后做作业+复习。最好是要刷出上课的节奏感。
虽然上公开课最大的一个问题就是很难坚持，但是还是希望上这门课的各位一定要坚持下去。因为再怎么说，作为一门手机程序开发的课，东西还是挺接地气的，做出来的成果也非常意思！


5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
如果单纯作为一门编程语言课来说的话，其实和学校上过的课差不多，但是教授跳过了objective c的各种基本语法，大部分的时间都是用来讲iOS里面各种class的用法、功能的实现之类的，还是非常pratical的，着重强调写代码，而不是相关的理论什么的。

6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
参考4的回答，强调几个关键词，看书，看ppt，写作业，节奏感

1. 课程的基本信息：

课程平台: coursera
开课学校: Duke U
课程全名: Image and video processing: From Mars to Hollywood with a stop at the hospital
开课时间: 已经有两期了，我跟的是2014-1-20那期，之前的是2013年开的，详情见此
课程链接：Coursera 主页，youtube 全部课程视频，地里课程总帖，coursetalk页面

2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？）
初学者，无基础
前半部分是入门级别【参考书籍："Digital Image Processing, 3rd edition" by Gonzalez and Woods】，经典的图像处理知识基本都会讲，但是没讲傅里叶变换
后半部分主要是讲偏微分方程在图像处理中的应用【参考书籍：Guillermo Sapiro, Geometric Partial Differential Equations in Image Analysis, Cambridge University Press】
作业有选择题以及编程题，编程题目选做

3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）

适合初学者，同时对数学要求也有点高
老师本人在论坛很活跃，很负责，从这点来看，给五星给本课

4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)

多专研课程的后半部分

5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)

总体来说，这门课跨度比较大，从最基础到高级的应用都有涉猎

跟这个课的同学可以跟这个课：http://inside.mines.edu/~whoff/courses/EENG510/lectures/，二者在内容上有所重叠，但是这个课教学思路清晰，也很紧凑。

6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）

a. 多参加论坛讨论，合理利用
b. 视频播放可快可慢，根据自己节奏

其他参考资料：
1. MATLAB and Octave Functions for Computer Vision and Image Processing
http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns/index.html

2. 和机器学习和计算机视觉相关的数学
http://blog.csdn.net/godenlove007/article/details/8510392

3. 计算机视觉
http://inside.mines.edu/~whoff/courses/EENG512/index.htm

管理员说回复在这里不会沉~~

分享一下最近在上的 程序设计实习，主要就是学C++，coursera平台，北大提供。

1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台：Coursera
课程全名：程序设计实习
开课时间：2014.3.1 ？
课程链接：https://class.coursera.org/pkupop-001

2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
我是学应用数学的，有一点编程基础，平时基本用R, Matlab，相对于CS大神来说还是码渣一个。这个课程应该算中级偏上，针对有一定C基础的人，所以不能算是C++入门吧。如果你觉得所有编程入门课上来都讲variables，loops，if/else 这些太无聊，那这门课应该适合你。每周最花时间的是编程，基本上是周六一整天（6-8？）。



3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
这个课上来就是开始讲C++类定义，构造/析构，变量scope，运算符重载，都是我没有听说过了。所以上下来对于面向对象或者C++应该有一个不错的认识。编程project有时候会很坑爹，经常提交不过，不停debug，有时候会很frustrated。但是accepted之后那个成就感啊~~


4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
我学过一些基本的JAVA，上了这个课以后至少能了解很多C++的特性，比如指针，引用，const和final的区别，等等，收益很大。

5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
目前我还没看到别的C++的公开课，一般都是学python之类。我觉得大部分课如果是针对教一个语言，上来肯定都是variables，循环，条件这些，其实有点无聊。这个课直接跳过这些，因为你学C的时候肯定已经知道这些东西了

6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
有C背景最好，有过面向对象的知识最好。但是也不是说一定要。这个课是介绍C++的特性。

如果有关于课程方面的其他问题，可以单独联系我，我会尽力解答。

1. 课程的基本信息：
课程平台：coursera
开课学校：standford
课程全名：Introduction to Statistic Learning
开课时间: Winter 2014
课程链接: https://class.stanford.edu/cours ... ing/Winter2014/info

2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度个人感觉是Introduction level，很多证明和公式推导都被忽略了，让人不是很能明白为什么就可以用这个公式来求解，所以课下自己还要去看书。 而作业量比较少，而且感觉真的是Introduction，我感觉rob和trevor主要是想给大家建立一个statistic learning的思维模式，很多quiz和assignment都会涉及到bias和variance这些初级但是又极其重要的问题上，不过这也确实让我形成了这种思维方式，每当遇到一个新算法或者自己做算法改进的时候就会习惯性的思考variance和bias的balance问题。每周花在这门课的时间我自己没有仔细算过，但加上看视频的时间也就3个多小时吧，后面难一点的内容稍微看了看书，但总体来说还是挺短的。我个人的基础一般，只上过两门统计课，不过我觉得没有任何基础的人上这课应该问题也不大，因为就是introduction，但是如果真的想把statistic leanring弄明白，不看elements of statistic learning(ESL)那本书是不行的

3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
个人感觉这门课的最大特点就是内容多而且全，但是不深，比较适合入门，可以让你在较短时间内对statistic learning有个比较系统的认识，还是比较推荐的，因为我个人就是从一个对statistic learning什么也不懂的人，到对这个领域有初步到了解了，outlie和framework已经形成。但是光完成这门课是仅仅不够的，还需要自己去做公式推倒和R programming的练习。

4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
因为毕竟是introduction level的课，如果有时间多做作课后的练习，会对提高r programming有帮助。个人还是比较推荐ESL这本书，如果能边听课，边弄明白理论推导（ESL），而且陪上R Programming（ISL）的练习，那毫无疑问效果是最佳的。

5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
上过ng的machine learning,觉得都不错，但个人感觉ng讲的更清楚。不过这门课的PPT还是做的相当不错的，而且有r section，里面的code都可以直接下载，对r的学习很有帮助。

6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
综合来说还是一门比较值得一上的课，但是因为trevor和rob两个人自身都比较牛，所以在他们看来很容易intuitive的东西，对我而言并不是这样，也许是我个人学习习惯的原因，如果我不知道一个公式的推导过程，就很难理解或者记忆，而这门课恰恰就是把所有的公式推倒和证明全部都忽略了。BTW，trevor说话讲的是英式发音，我在美国读书，一开始听的不是很习惯，不过比印度老师好多了！

1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。
课程平台: Coursera
开课学校: Yale University
课程全名: Financial Markets
开课时间: 2.17
课程链接:https://www.coursera.org/course/financialmarkets


2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)

课程难度：基本零基础吧，任何具备金融常识的人应该都能听懂（本人数学本科）。里面涉及到数学的部分也挺简单，重理解，轻推理。但知识面很大，是典型的以广度为导向的课。每周花4个小时学习足够。

作业量：非常少，每周一个quizz, 10道选择题，轻松搞定。


3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦

学完以后对整个金融市场有一个框架性的理解。无论是股票债券保险房地产还是衍生品市场。。。学完以后大概就知道每个市场里的猪是怎么跑的了，而且对每个市场里有哪些猪，这些猪的相貌和性格，以及他们的祖宗，还有历史上的名猪，以及捅出漏子来的病猪都可略知一二。Robert Shiller教授深入浅出，列举的案例不仅有趣而且耐人寻味，帮助你从更感性的角度去体会那些数学参数，比如当初上投资学CAPM学完就忘的节奏，听Shiller教授讲完以后真的是刻骨铭心啊。另外每周一次的 lecture 也很赞，邀请的都是业内的前沿人士，很涨姿势。每周还有专门向Shiller教授直接提问的时间。总结四个字，轻松实用。

4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
我会搜集更多身边的问题拿到组里讨论,受益匪浅。