目前上过的最好的算法课，这位老爷爷师承高德纳，但又不像The Art of Computer Programming那么偏理论天书范……他写的算法红宝书也是广受追捧，看他上课的确是种享受，娓娓道来，各种图表动画，脉络清晰。这门课的作业也很赞，有理论问题，有面试常见问题，还有编程大作业三部分。其中编程大作业难度挺大，课题都很有趣，比较偏工程，只给一个API的框架然后自己去实现整个流程（也就是不光包括核心算法，也有文件IO，数据预处理之类的东西），每次都要做上好几个钟头。编程作业的评判也是相当严格，会考察代码风格，运行时间，消耗内存，API调用次数等等额外的东西，让我这个专业搞测试的人都有点汗颜了……说了这么多，这门课还是有个致命缺点……所有普林斯顿的课程都没有证书，连得分记录都没有……唉，本来是有望角逐第一神课的啊！
37. 密歇根大学的 Applied Data Science with Python 这个系列课程我没有上，因为本身对Python，numpy，pandas，sklearn之类都已经比较熟悉了。不过对于想从事数据工作的人来说，都可以跟一下这个课入个门。Python本身学习曲线很低，掌握之后的生产率提升又很明显，性价比相当高！看了下课程内容安排都挺合理，根据我之前上密歇根大学的其它课程经验来看应该不会差。欢迎有上过此系列课程的同学提供反馈。
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Coursera创始人之一 Andrew Ng 的课程，同时也是Coursera平台上最经典的课程之一。只要你对计算机科学感兴趣，或者对数据处理感兴趣，我就推荐你上这门课。不用担心自己没有计算机专业背景会听不懂这门课，因为和大多数导论性课程一样ML回避了大部分的数学内容。使用Octave（一种和Matlab语言相同的开源软件）的实验并不需要高级的编程能力，Matlab语言简单易懂，所以即使你没有任何编程经验也不用担心
在这门课上，连编译器都值得你观摩学习！Robert Sedgewick教授师从图灵奖和冯·诺依曼奖获得者Donald Knuth，现在他是普林斯顿大学计算机系创始人，Adobe董事会成员。这门课的另一位教授是Kevin Wayne，他们两人合著了经典教材《算法》。Union-Find，Analysis of Algorithms，Stacks and Queues，Elementary Sorts，Mergesort，Quicksort，Priority Queues，Elementary Symbol Tables，Balanced Search Trees，Geometric Applications of BSTs，Hash Tables
Analysis of Algorithms，Recurrences，Solving recurrences with GFs，Asymptotics，The symbolic method，Trees，Permutations，Strings and Tries，Words and Mappings
我读过的几个，确实很喜欢的（都完成了考试、拿到证书的），如下： - The Modern World: Global History since 1760 University of Virginia的Philip Zelikow教授教的，学时14周，真的很好的历史课（今年的session是1月14日开课，五星推荐。这课的授课录像我全下载了，值得收藏）。当初我是开课一半了才读，所以最后虽然拿到证书，但分数比较低（太多的penalty，扣了很多分，五、六个星期的课都是我后来补上的） 补充：这门课的亮点在于，用另外的视角看待历史，带着“为什么”而不是“什么时候发生了什么”的问题去研究历史，所以相当有启发 很多人问我可不可以分享下载的课程，今天在iTunes U里发现有这个课程，且可以下载全部视频，这里是该课链接：https://itunes.apple.com/ch/course/the-modern-world-global-history-since-1760/id802769613?l=en
- Archaeology's Dirty Little Secrets Brown University的Sue Alcock教授教的，学时8周，作业好多，但都是那种让你爱做的，而且讨论区极活跃，我们都在期待有ADLS2 更新：这个课程的新session二月24日又要开课了，这里是注册网址：Coursera.org 我想补充一下这课的情况说明。这门课主要介绍如今的考古是怎样的，我们如何对待考古发现等问题，每周除了要写的作业，还有一个quiz。那8周的作业每次都有三个选项，一个基本是理论的，一个是动手的，另一个是建议性的。我记得自己分析过断层现象、做过用Google Maps查看古迹、学写过楔形文字、做过3D建模、写过遗迹观察报告……所以我说作业都是让人爱做的。若有人喜欢考古，喜欢了解，那么这是门相当棒的课程
- Climate Literacy: Navigating Climate Change Conversations University of British Columbia的Sarah Burch教授和Sara Harris教授教的，学时10周，极长知识，还要写两个essays，讨论区也特别让人留恋 补充：写第一个essay时我未得要领，没明白论文目的是要全面地展示问题，我带着中国式的思维方式去指出问题，但欠缺数据支持，结果分数不够高，第二篇就写得好多了
补充： - A Beginner's Guide to Irrational Behavior Duke University的Dan Ariely教授教的，这是门心理学课程，相当有意思，也相当推荐，但作业、阅读量都比较大，还要写论文，当时我也是时间冲突没完成，但授课录像和阅读材我全部下载了，慢慢研究，也可能会再读一次
- Roman Architecture Yale University的Diana E.E. Kleiner教授教的，是我正在读的课程，准备完成所有作业。就目前来看也是个相当有意思的课程，是当初念ADLSy课时同学推荐的
- Plagues, Witches, and War: The Worlds of Historical Fiction University of Virginia的Bruce Holsinger教授教的。遗憾得很，我刚注册，课程就结束了，看了一点儿录像，发觉是自己喜欢的课程，只能等下一次了，但视频值得收藏
- Constitutional Struggles in the Muslim World University of Copenhagen的Dr Ebrahim Afsah教的，他的语速极慢，我都是调到1.5x速听课。这门课我当作知识来听，只做quiz不写论文（共两篇），论坛上的讨论容易过火，所以不怎么参加
在我的Watchlist上的还有下面这些课程： - Greek and Roman Mythology (University of Pennsylvania) - Internet History, Technology, and Security (University of Michigan) - A History of the World since 1300 (Princeton University) - Introduction to Astronomy (Duke University) - Introduction to Philosophy (University of Edinburg) - Critical Thinking in Global Challenges (University of Edinburg) 1月20号（今天）开课 - Introduction to Mathematical Thinking (Stanford University) - The Ancient Greek (Wesleyan University) 去年我曾上过一段时间，时间冲突，加上教授不如Philip Zoelikow有魅力，就放弃了，但ADLS的同学推荐，所以准备今年重新来过 - The Camera Never Lies (University of London) - Online Games: Literature, New Media, and Narrative (Vanderbilt University) - 史記（一）（國立臺灣大學） - 崑曲之美 (香港中文大學) - 中國人文經典導讀 (香港中文大學) - Introduction to Classical Music (University of Michigan) - How Green Is That Product? An Introduction to Life Cycle Environmental Assessment(Northwestern University) - Conditions of War and Peace (University of Tokyo) - Comic Books and Graphic Novels (University of Colorado Boulder) - Introduction to Public Speaking (University of Washington) - The Fall and Rise of Jerusalem (Tel Aviv University) - Genetics and Society: A Course for Educators (American Museum of Natural History) - 9/11 and Its Aftermath (Duke University) - International Organizations Management (University of Geneva) - The Holocaust (University of California, Santa Cruz) - Climate Change (University of Melbourne) - The Diversity of Exoplanets (University of Geneva) - The Emergence of the Modern Middle East (Tel Aviv University) - Globalization and You (University of Washington) - Coaching Teachers: Promoting Changes that Stick (Match Teacher Residency)
Social and Economic Networks: Models and Analysis (Coursera, Stanford): Week 2 Centrality - Eigenvector (13分钟)。虽然这门课没有直接讲PageRank算法，但是Eigenvector来衡量一个节点的Centrality其实就是PageRank的基本思想了。不过这里和PageRank稍不同的是课程举的例子是无向图，而不是有向图。
每个人都应该上的课！老师语速适中，非常优雅，如沐春风。当年春节她还留言回复我Happy Chinese New Year. 这门课改变了我的饮食习惯，学完你会看食品包装的配方表，你会明白所有“100%， 纯天然，All nature”之类的广告词全是假的，你会明白保健品到底有没有用，FDA到底是做什么的，你会知道“Eat like a rainbow” and "Eat Whole Food". 很有良心的课。
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