Станьте Rockstar Data Science или инженером машинного обучения…

Этот пост разделен на 20 частей, как указано ниже. Каждая часть охватывает лучшие ресурсы по науке о данных и машинному обучению, необходимые для того, чтобы стать отличным специалистом по данным или инженером по машинному обучению.



Анализ переполнения стека данных от более чем 60 000 разработчиков программного обеспечения - часы работы, языки, которые они…
Вот что они обнаружили… medium.com





Компания Hacker Earth опросила 16000 разработчиков из 76 стран - вот что я нашел
Amazing Insights…. medium.com





Анализ данных о рейтинге хакеров от более 100 000 разработчиков и менеджеров по найму - вот что я нашел
Отличные результаты анализа от более 100 000 разработчиков и менеджеров по найму medium.com



  1. Лучшие курсы
  2. Лучшие каналы и блоги
  3. Лучшие методы науки о данных - 23 хака по науке о данных
  4. Вопросы на собеседовании по ML
  5. Лучшие подкасты
  6. Малоизвестные библиотеки Python для науки о данных
  7. Лучшие соревнования
  8. Полезные руководства / руководства по ноутбукам Ipython
  9. Лучшие наборы данных
  10. Проекты в области науки о данных и машинного обучения
  11. Новости и информационные бюллетени
  12. Инструменты и процессы
  13. Шпаргалки, советы и хитрости
  14. Бесплатные книги и полные руководства
  15. Ресурсы для глубокого обучения
  16. Бесплатные книги по информатике, машинному обучению, науке о данных, глубокому обучению
  17. Бесплатные онлайн-курсы по информатике
  18. Проекты ML / Data Science
  19. Заработная плата, методы и инструменты

Курсы

Список базовых курсов:

Базовые курсы - Python и информатика

Базовый курс - Статистика

Базовый курс - SQL

Базовый курс - математика

Базовые курсы - Data Science

Базовый курс - Data Engineer

Базовый курс - ИИ для бизнес-менеджеров

Хотите учиться у Гарварда?



10 бесплатных курсов по науке о данных от Гарварда
Воспользуйтесь возможностью medium.com



Базовый курс - Машинное обучение

Книги по машинному обучению (в статье ниже) -



6 книг, которые должны прочитать инженеры по машинному обучению
Освойте важные концепции машинного обучения с помощью практических упражнений… medium.com



Базовый курс - искусственный интеллект

Базовый курс - Jupyter



11 приемов использования Jupyter Notebook, которые вы должны знать
Станьте профессионалом Jupyter medium.com



Список продвинутых курсов:

3. Лучшие каналы и блоги

Примечание: я слежу за всеми

Каналы и видео Youtube:

Аккаунты Twitter:

Аккаунты Facebook:

Блоги:



Топ-5 блогов по ИИ, на которые стоит подписаться в 2020 году
Как лучше всего следить за новостями ИИ? medium.com



4. Лучшие методы науки о данных - 23 метода анализа данных

Работа специалиста по данным - непростая задача, поэтому важно знать несколько хитростей в области науки о данных, которые могут сэкономить ваше драгоценное время и упростить вашу жизнь. В посте ниже я расскажу о 23 методах анализа данных, которые я использовал.



23 метода анализа данных, которые вы должны знать!
Сэкономьте свое драгоценное время с помощью этих приемов… levelup.gitconnected.com



5. Вопросы на собеседовании по ML

Средняя заработная плата за машинное обучение, согласно исследованию Indeed, составляет примерно 146 085 долларов (поразительное увеличение на 344% с 2015 года). Это часть 1 из 3-х частей интервью по ML.



Интервью по машинному обучению: часть 1
Средняя заработная плата за машинное обучение, согласно исследованию Indeed, составляет примерно 146 085 долларов США (поразительные 344%… medium.com



6. Лучшие подкасты:

7. Очистите табличные данные и малоизвестные библиотеки Python для науки о данных

Сбор данных - это процесс импорта информации с веб-сайта в электронную таблицу или локальный файл в вашей системе, и это один из наиболее эффективных способов получения данных из Интернета. Многие из вас должны быть знакомы с библиотекой Cheerio или Python с Beautiful Soup для очистки данных.

8. Лучшие соревнования:

9. Полезные учебники / руководства для ноутбуков Ipython:

10. Лучшие наборы данных:

11. Проекты по науке о данных и машинному обучению

  1. Анализ настроений в Twitter с использованием Python
  2. Обнаружение спама с помощью python
  3. Создание и развертывание веб-приложения для машинного обучения
  4. Прогнозирование продаж с использованием набора данных Walmart
  5. Проект ML для прогнозирования продаж BigMart - узнайте об алгоритмах неконтролируемого машинного обучения
  6. Обзоры товаров электронной торговли - Парный рейтинг и анализ настроений
  7. Классификация рукописных цифр MNIST
  8. Data Science Project - TalkingData AdTracking обнаружение мошенничества
  9. Tensor2Robot (T2R) от Google Research
  10. Генеративные модели в TensorFlow 2
  11. Google Research Football - Уникальная среда обучения с подкреплением
  12. Gaussian YOLOv3: точный и быстрый детектор объектов для автономного вождения
  13. Сверхлегкий и быстрый детектор лиц
  14. Удаление видеообъекта
  15. DeepPrivacy - впечатляющий метод анонимизации изображений
  16. SiamMask - быстрое онлайн-отслеживание и сегментация объектов
  17. Обработка текста в отчете правительства Мексики за 2019 год - блестящее применение НЛП
  18. LazyNLP для создания массивных текстовых наборов данных
  19. Реализация BigGAN DeepMind в PyTorch
  20. Удаление человека в реальном времени с помощью TensorFlow.js
  21. Удаление человека в реальном времени с помощью TensorFlow.js
  22. Проект системы рекомендаций фильмов
  23. Проект распознавания речевых эмоций


Классификатор распознавания изображений с использованием CNN, Keras и Tensorflow Backend
Как его реализовать сегодня medium.com



12. Новости и информационные бюллетени

  1. KDNuggets - Эта платформа полностью посвящена искусственному интеллекту и аналитике.
  2. BananaData - этот информационный бюллетень анализирует новости и отправляет главные информационные сообщения на ваш почтовый ящик один раз в неделю.
  3. AI Digest. Еженедельный информационный бюллетень, чтобы быть в курсе событий в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных.

13. Инструменты и процессы

  • Weka представляет собой набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных.
  • Datalab от Google легко исследует, визуализирует, анализирует и преобразовывает данные с помощью знакомых языков, таких как Python и SQL, в интерактивном режиме.
  • ML Workspace - универсальная среда разработки для машинного обучения и анализа данных.
  • R - это бесплатная программная среда для статистических вычислений и графики.
  • IDE RStudio - мощный пользовательский интерфейс для R. Это бесплатная программа с открытым исходным кодом, работает на Windows, Mac и Linux.
  • Питон - Анаконда
  • Машинное обучение Scikit-Learn на Python
  • NumPy является фундаментальным для научных вычислений с Python.
  • SciPy SciPy работает с массивами NumPy и предоставляет эффективные процедуры для численного интегрирования и оптимизации.
  • Инструментарий Data Science
  • Инструментарий Data Science
  • Datadog Решения, код и разработки для крупномасштабной науки о данных.
  • Apache Flink Платформа для эффективной распределенной универсальной обработки данных.
  • A / B Testing - Блог об A / B тестировании.
  • Apache Hama Apache Hama - проект верхнего уровня Apache с открытым исходным кодом.
  • Octave GNU Octave - интерпретируемый язык высокого уровня, в первую очередь предназначенный для численных вычислений. (Free Matlab)
  • Apache Spark Молниеносные кластерные вычисления
  • Bloom Filters - блокнот на Python о фильтрах цветения.
  • Фильтры Блума - Фильтры Блума.
  • Отбор проб из резервуара - учебник по отбору проб из резервуара.
  • Фреймворк глубокого обучения Caffe
  • Факел Научно-вычислительный фреймворк.
  • Intel framework - Intel® Deep Learning Framework
  • Datawrapper - платформа визуализации данных с открытым исходным кодом.
  • Tensor Flow - TensorFlow - это программная библиотека с открытым исходным кодом для машинного интеллекта.
  • Инструментарий естественного языка
  • Юлия - высокоуровневый, высокопроизводительный язык динамического программирования.
  • Apache Zeppelin - блокнот на базе Интернета, который обеспечивает управляемую данными, интерактивную аналитику данных и совместную работу с документами с помощью SQL, Scala и т. Д.
  • Featuretools - фреймворк с открытым исходным кодом для автоматизированной разработки функций, написанный на python.
  • Цепь Маркова Монте-Карло.
  • Многопоточность и очереди - Как построить многопоточность и очереди.
  • Основы многопоточности и очередей - охватывает основы многопоточности и очередей.
  • Optimus - Очистка, предварительная обработка, разработка функций, исследовательский анализ данных и легкий машинный перевод.
  • AWS Data Wrangler - пакет Python с открытым исходным кодом, который использует и расширяет возможности библиотеки Pandas до AWS, соединяя DataFrames и сервисы, связанные с данными AWS.
  • Lightwood - фреймворк на основе Pytorch, который разбивает задачи машинного обучения на более мелкие блоки, которые можно решить для построения прогнозных моделей с помощью одной строчки кода.

14. Шпаргалки, советы и хитрости

Основы Python и импорт данных

Python - мощный язык программирования общего назначения. Он используется для разработки веб-приложений, обработки данных, создания прототипов программного обеспечения и так далее. К счастью для новичков, Python имеет простой и удобный синтаксис. Это делает Python отличным языком программирования для начинающих.

Лучший MOOC для изучения основ Python: https://www.edx.org/course/python-basics-for-data-science

Обзор курса MOOC: по окончании вы сможете писать свои собственные сценарии Python и выполнять базовый практический анализ данных с помощью нашей лабораторной среды на основе Jupyter. Это один из лучших курсов.

Рейтинг: 8/10

Вы можете найти шпаргалку здесь: Шпаргалка по основам Python

Вы можете найти шпаргалку здесь: Python for Data Science: Importing Data Cheat Sheet

Блокнот Jupyter

Jupyter Notebook - это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и повествовательный текст. Области применения: очистка и преобразование данных, численное моделирование, статистическое моделирование, визуализация данных, машинное обучение и многое другое.

Вы можете найти шпаргалку здесь: Шпаргалка по Jupyter Notebook

Математика

SciPy - это один из основных пакетов для научных вычислений в Python, который предоставляет математические алгоритмы и удобные функции, построенные на расширении Python NumPy.

Вы можете найти шпаргалку здесь: Шпаргалка по линейной алгебре Scipy

Манипуляция данными

NumPy

NumPy - это основная библиотека для научных вычислений на Python. Он предоставляет высокопроизводительный объект многомерного массива и инструменты для работы с этими массивами.

Вы можете найти шпаргалку здесь: Шпаргалка по основам NumPy

Панды

Pandas - это быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом, созданный на основе языка программирования Python.

Вы можете найти шпаргалку здесь: Шпаргалка по основам Pandas

Обработка данных Pandas

Обработка данных включает в себя обработку данных в различных форматах, таких как слияние, группирование, объединение и т. Д., С целью анализа или подготовки их к использованию с другим набором данных. Python имеет встроенные функции для применения этих методов борьбы с различными наборами данных для достижения аналитической цели.

15. Ресурсы для глубокого обучения

Глубокое обучение - это ветвь машинного обучения, по сути, реализация нейронных сетей с более чем одним скрытым слоем нейронов.



Изучите науку о данных в мгновение ока !? | Data Driven Investor
В предыдущей профессиональной жизни я был классическим пианистом по образованию. Помните те рекламные ролики, в которых утверждалось, что вы можете… www.datadriveninvestor.com



Людвиг из Uber

Uber представил фреймворк для обучения и тестирования моделей глубокого обучения без необходимости писать код и назвал его Ludwig -

Ludwig - это набор инструментов, созданный на основе TensorFlow, который позволяет нам обучать и тестировать модели глубокого обучения без необходимости писать код.

Основные принципы дизайна Ludwig (источник: Ludwig Github):

  • Не требуется кодирование: не требуется навыков кодирования для обучения модели и использования ее для получения прогнозов.
  • Общность: новый подход к проектированию моделей глубокого обучения, основанный на типах данных, который позволяет использовать этот инструмент во многих различных сценариях использования.
  • Гибкость: опытные пользователи имеют полный контроль над построением моделей и обучением, а новички сочтут их простыми в использовании.
  • Расширяемость: легко добавлять новую архитектуру модели и новые типы данных функций.
  • Интерпретируемость и понятность. Ludwig включает визуализации, которые помогают специалистам по обработке данных понять эффективность моделей машинного обучения.


Что такое Людвиг Uber?
Фреймворк с открытым исходным кодом для машинного обучения с низким кодом… medium.com



16. Бесплатная компьютерная наука, машинное обучение, наука о данных, книги по глубокому обучению.

Вся статистика

Автор: Ларри Вассерман

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-0-387-21736-9

Дискретная математика

Автор: Ласло Ловас, Йожеф Пеликан, Каталин Вестергомби

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-0-387-21777-2

Численная оптимизация

Автор: Хорхе Нокедаль, Стивен Райт

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-0-387-40065-5

Анализ временных рядов

Автор: Джонатан Д. Крайер, Кунг-Сик Чан

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-0-387-75959-3

Вводная статистика с R

Автор: Питер Далгаард

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-0-387-79054-1

Элементы статистического обучения

Автор: Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-0-387-84858-7

Вводный временной ряд с R

Автор: Пол С.П. Каупертвейт, Эндрю В. Меткалф

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-0-387-88698-5

Руководство по R для новичков

Автор: Ален Зуур, Елена Н. Иено, Эрик Мистерс

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-0-387-93837-0

Введение в дифференциальные уравнения с частными производными

Автор: Дэвид Бортвик

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-48936-0

Структуры данных и алгоритмы с Python

Автор: Кент Д. Ли, Стив Хаббард

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-13072-9

Методы математического моделирования

Автор: Томас Вительски, Марк Боуэн

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-23042-9

Руководство по разработке алгоритмов

Автор: Стивен С. Скиена

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-84800-070-4

Введение в статистику и анализ данных

Автор: Кристиан Хойманн, Майкл Шомакер, Shalabh

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-46162-5

Принципы интеллектуального анализа данных

Автор: Макс Брамер

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4471-7307-6

Прикладной многомерный статистический анализ

Автор: Вольфганг Карл Хердл, Леопольд Симар

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-662-45171-7

Робототехника, зрение и управление

Автор: Питер Корк

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-54413-7

Компьютерное зрение

Автор: Ричард Селиски

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-84882-935-0

Интеллектуальный анализ данных

Автор: Чару К. Аггарвал

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-14142-8

Вычислительная геометрия

Автор: Марк де Берг, Отфрид Чеонг, Марк ван Кревельд, Марк Овермарс

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-540-77974-2

Вероятность

Автор: Джим Питман

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4612-4374-8

Моделирование жизни

Автор: Алан Гарфинкель, Джейн Шевцова, Ина Го

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-59731-7

Учебник по научному программированию с помощью Python

Автор: Ханс Петтер Лангтанген

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-662-49887-3

Статистический анализ и отображение данных

Автор: Ричард М. Хейбергер, Burt Holland

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4939-2122-5

Элементарный анализ

Автор: Кеннет А. Росс

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4614-6271-2

Теория вероятности

Автор: Боровков Александр Александрович

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4471-5201-9

Статистика и анализ данных для финансового инжиниринга

Автор: Дэвид Рупперт, Дэвид С. Маттесон

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4939-2614-5

Дифференциальные уравнения и их приложения

Автор: Мартин Браун

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4612-4360-1

Уравнения в частных производных

Автор: Юрген Йост

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4614-4809-9

Случайные процессы и исчисления

Автор: Уве Хасслер

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-23428-1

Байесовские и частотные методы регрессии

Автор: Джон Уэйкфилд

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4419-0925-1

Руководство по проектированию для науки о данных

Автор: Стивен С. Скиена

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-55444-0

Введение в машинное обучение

Автор: Мирослав Кубат

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-63913-0

Руководство по дискретной математике

Автор: Джерард О’Реган

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-44561-8

Введение в временные ряды и прогнозирование

Автор: Питер Дж. Броквелл, Ричард А. Дэвис

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-29854-2

Многомерное исчисление и геометрия

Автор: Шон Дайнен

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4471-6419-7

Линейное и нелинейное программирование

Автор: Дэвид Г. Люенбергер, Yinyu Ye

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-18842-3

Правильная линейная алгебра

Автор: Шелдон Акслер

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-11080-6

Основы робототехнических механических систем

Автор: Хорхе Анхелес

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-01851-5

Линейная алгебра

Автор: Йорг Лизен, Фолькер Мерманн

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-24346-7

Понимание анализа

Автор: Стивен Эбботт

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4939-2712-8

Обыкновенные дифференциальные уравнения

Автор: Уильям А. Адкинс, Марк Дж. Дэвидсон

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4614-3618-8

Анализ статистики с помощью R

Автор: Рэндалл Шумакер, Сара Томек

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4614-6227-9

Введение в статистическое обучение

Автор: Гарет Джеймс, Даниэла Виттен, Тревор Хасти, Роберт Тибширани

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4614-7138-7

Статистическое обучение с точки зрения регрессии

Автор: Ричард А. Берк

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-44048-4

Прикладные дифференциальные уравнения с частными производными

Автор: Дж. Дэвид Логан

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-12493-3

Стратегии регрессионного моделирования

Автор: Фрэнк Э. Харрелл-младший.

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-19425-7

Прикладные количественные финансы

Автор: Вольфганг Карл Хердл, Кэти Йи-Сюань Чен, Людгер Овербек

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-662-54486-0

Современное введение в вероятность и статистику

Автор: Ф.М. Деккинг, К. Краайкамп, Х.П. Лопухаа, Л. Мистер

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-84628-168-6

Комплексный анализ

Автор: Джозеф Бак, Дональд Дж. Ньюман

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4419-7288-0

Книга Python

Автор: Бен Стивенсон

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-14240-1

Основы программирования на Python

Автор: Кент Д. Ли

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4471-6642-9

Машинное обучение в медицине - полный обзор

Автор: Тон Дж. Клеофас, Эилко Х. Звиндерман

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-15195-3

Объектно-ориентированный анализ, проектирование и реализация

Автор: Брахма Датан, Сарнатх Рамнатх

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-24280-4

Введение в науку о данных

Автор: Лаура Игуаль, Санти Сеги

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-319-50017-1

Исчисление с приложениями

Автор: Питер Д. Лакс, Мария Ши Террелл

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4614-7946-8

Прикладное прогнозное моделирование реального анализа

Автор: Макс Кун, Кьелл Джонсон

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4614-6849-3

Теория вероятности

Автор: Ахим Кленке

Получите книгу: http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-1-4471-5361-0

17. Бесплатные онлайн-курсы по информатике

Информатика: целенаправленное программирование от Принстонского университета. Рейтинг: ★★★★★ (1)

Введение в виртуальную реальность от международных программ Лондонского университета

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Как работают компьютеры от Международные программы Лондонского университета

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Введение в компьютерное программирование от Международных программ Лондонского университета

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Программная инженерия: введение от Университета Британской Колумбии. Рейтинг: ★★★★★ (1)

Основы программирования HTML5 и передовой опыт от Консорциума Всемирной паутины (W3C)

Оценки: ★★★★ ☆ (12)

Криптовалюта и блокчейн: введение в цифровые валюты от Пенсильванского университета.

Вычислительное мышление для решения проблем от Пенсильванского университета.

JavaScript, jQuery и JSON от Мичиганского университета

Блокчейн от Калифорнийского университета в Ирвине

Система блокчейнов от Калифорнийского университета в Ирвине

Красота и радость вычислений - принципы AP® CS, часть 2 от Калифорнийского университета, Беркли

Креативное программирование для цифровых медиа и мобильных приложений от международных программ Лондонского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (11)

Кодируйте себя! Введение в программирование от Эдинбургского университета.

Рейтинги: ★★★★★ (10)

Введение в программирование для визуальных искусств с помощью p5.js от Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе

Рейтинги: ★★★★★ (10)

Веб-программирование CS50 с помощью Python и JavaScript от Гарвардского университета

Оценки: ★★★★★ (9)

Научитесь программировать: Код качества ремесла от Университета Торонто

Оценки: ★★★★ ☆ (9)

Полезная безопасность от Университета Мэриленда, Колледж-Парк

Оценки: ★★★ ☆☆ (9)

Введение в Bootstrap - Учебное пособие от Microsoft

Оценки: ★★★ ☆☆ (9)

Как создать сайт за выходные! (Проектно-ориентированный курс) от Государственного университета Нью-Йорка

Оценки: ★★★★ ☆ (6)

Введение в jQuery от Microsoft

Оценки: ★★★★ ☆ (6)

Основы HTML5 и CSS от Консорциума World Wide Web (W3C)

Оценки: ★★★★ ☆ (6)

Основы технической поддержки от Google

Оценки: ★★★ ☆☆ (5)

Начало работы с AWS Machine Learning от Amazon Web Services

Оценки: ★★★ ☆☆ (4)

Основы веб-кодирования: HTML, CSS и Javascript от Национального университета Сингапура.

Рейтинги: ★★★★★ (4)

Программирование с нуля от Колледжа Харви Мадда

Рейтинги: ★★★★★ (4)

Контроль версий с Git от Atlassian

Рейтинги: ★★★★★ (4)

Компьютерные науки CS50 для профессионалов бизнеса от Гарвардского университета.

Рейтинги: ★★★★★ (3)

Введение в вычисления с использованием Python от Технологический институт Джорджии. Рейтинг: ★★★★★ (3)

Веб-разработка и дизайн с использованием Wordpress от Калифорнийского института искусств

Оценки: ★★★★ ☆ (3)

Объектно-ориентированное программирование от Индийского технологического института в Бомбее

Оценки: ★★★ ☆☆ (3)

Введение в Интернет вещей от Индийского технологического института, Харагпур

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Введение в веб-разработку от Калифорнийского университета в Дэвисе

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

Веб-дизайн: стратегия и информационная архитектура от Калифорнийского института искусств.

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Решение проблем, программирование на Python и видеоигры от Университета Альберты

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Программирование на C: использование инструментов и библиотек Linux от Дартмут

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Программирование на C: указатели и управление памятью от Дартмут

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Основы Linux: интерфейс командной строки от Дартмута

Рейтинги: ★★★★★ (2)

"Считать. Создавать. Код." от Университета Аделаиды

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Вычислительные технологии внутри вашего смартфона от Корнельского университета

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Введение в HTML и JavaScript от Microsoft

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Введение в NodeJS от Microsoft

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Логика и вычислительное мышление от Microsoft

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Введение в сети от Нью-Йоркского университета (NYU)

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

Основы программной инженерии от Technische Universität München (Мюнхенский технический университет)

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

CS50 для юристов от Гарвардского университета

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Создание приложений баз данных на PHP от Мичиганского университета. Рейтинг: ★★★★★ (1)

Введение в язык структурированных запросов (SQL) от Мичиганского университета. Рейтинг: ★★★★★ (1)

Основы программирования на Python от Университета Райса

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Проактивная компьютерная безопасность от системы Университета Колорадо. Рейтинг: ★★★★★ (1)

Введение в кибербезопасность для бизнеса от системы Университета Колорадо. Рейтинг: ★★★★ ☆ (1)

Этический взлом: введение от Университета Ковентри.

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Программирование на C: основы языка от Institut Mines-Télécom. Рейтинг: ★★★★★ (1)

Креативное программирование от Нью-Йоркского университета (NYU)

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Основы вычислений и программирования от Нью-Йоркского университета (NYU). Рейтинг: ★★★ ☆☆ (1)

Компьютерное оборудование и операционные системы от Нью-Йоркского университета (NYU). Рейтинг: ★★★★★ (1)

Вычислительная техника: искусство, магия, наука от ETH Zurich

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

C для всех: основы программирования от Калифорнийского университета, Санта-Крус.

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Подключение к Интернету: как выйти в Интернет? от Cisco

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Вычисление формы и формы: программирование на Python с помощью библиотеки Rhinoscript от школы дизайна Род-Айленда

Рейтинги: ★★★★★ (1)

MyCS: информатика для начинающих от Harvey Mudd College

Оценки: ★★★ ☆☆ (1)

Объектно-ориентированное программирование на Python: создайте свою собственную приключенческую игру от Raspberry Pi Foundation

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Как работают компьютеры: демистификация вычислений от Raspberry Pi Foundation

Оценки: ★★ ☆☆☆ (1)

Введение CS50 в искусственный интеллект с Python от Гарвардского университета

Принципы вычислений от Стэнфордского университета

Hacker Tools от Массачусетского технологического института

Программирование на C ++ от Индийского технологического института, Харагпур

Объектно-ориентированный анализ и дизайн от Индийского технологического института, Харагпур

Решение проблем с помощью программирования на C от ​​Индийского технологического института, Харагпур

Взаимодействие с системой и управление памятью от Университета Дьюка

Основы программирования от Университета Дьюка

Введение в интернационализацию и локализацию от Вашингтонского университета

Введение в кибербезопасность от Вашингтонского университета

Создание интерактивных трехмерных персонажей и социальная виртуальная реальность от Международной программы Лондонского университета

Программирование для дизайнеров, менеджеров и предпринимателей III от Университета Вирджинии

Программирование для дизайнеров, менеджеров и предпринимателей II от Университета Вирджинии

Программирование для дизайнеров, менеджеров и предпринимателей I от Университета Вирджинии

Данные в базе данных от Государственного университета Аризоны

Принципы безопасного кодирования от Калифорнийского университета в Дэвисе.

Выявление уязвимостей безопасности от Калифорнийского университета в Дэвисе.

Тестирование программного обеспечения от Индийского технологического института в Бангалоре

Программирование, структуры данных и алгоритмы с использованием Python от Математического института Ченнаи

Основы облачной безопасности от Университета Миннесоты

Введение в тестирование программного обеспечения от Университета Миннесоты

Дизайн программного обеспечения как абстракция от системы Университета Колорадо

TCP / IP и дополнительные темы от системы Университета Колорадо

Методы и инструменты проектирования программного обеспечения от системы Университета Колорадо

Дизайн программного обеспечения как элемент жизненного цикла разработки программного обеспечения от системы Университета Колорадо.

Красота и радость вычислений (принципы CS), часть 4 от Калифорнийского университета, Беркли.

Красота и радость вычислений (принципы CS), часть 3 от Калифорнийского университета, Беркли.

Красота и радость вычислений (принципы CS), часть 1 от Калифорнийского университета, Беркли.

LaTeX для студентов, инженеров и ученых от Индийского технологического института в Бомбее

Дизайн и баланс видеоигр от Рочестерского технологического института

Глубокое обучение для бизнеса от Университета Йонсей

Введение в TCP / IP от Университета Йонсей

Основы кибербезопасности: практический подход от Мадридского университета Карлоса III

Blockchain 360: Современное искусство для профессионалов от EIT Digital

Блокчейн для лиц, принимающих решения от EIT Digital

Промежуточные курсы

Защитное программирование и отладка от Partnership for Advanced Computing in Europe

Python в высокопроизводительных вычислениях от Partnership for Advanced Computing in Europe

Параллелизм от Университета AdaCore

Основы глубокого обучения от Université de Montréal

Предвзятость и дискриминация в ИИ от Université de Montréal.

Введение в прикладное машинное обучение от Alberta Machine Intelligence Institute

Дизайн феминистского чат-бота от Института кодирования

Структуры данных и алгоритмы (I) от Университета Цинхуа

Структуры данных и алгоритмы (IV) от Университета Цинхуа

Структуры данных и алгоритмы (II) от Университета Цинхуа

Структуры данных и алгоритмы (III) от Университета Цинхуа

Динамические веб-приложения с Sinatra

VR сцены и объекты

Развертывание приложений с помощью Heroku

Основы UIKit

Использование баз данных с Python от Мичиганского университета.

Рейтинги: ★★★★★ (2059)

Машинное обучение от Стэнфордского университета.

Рейтинги: ★★★★★ (365)

Машинное обучение для музыкантов и художников от Goldsmiths, Лондонский университет

Оценки: ★★★★★ (83)

Разделяй и властвуй, сортировка и поиск, рандомизированные алгоритмы от Стэнфордского университета

Оценки: ★★★★★ (68)

Принципы функционального программирования на Scala от Федеральной политехнической школы Лозанны

Оценки: ★★★★★ (66)

Алгоритмы, часть I от Принстонского университета.

Оценки: ★★★★★ (60)

CS188.1x: Искусственный интеллект от Калифорнийского университета в Беркли.

Оценки: ★★★★★ (32)

Принципы вычислений (Часть 1) от Университета Райса

Оценки: ★★★★★ (31)

Безопасность программного обеспечения от Университета Мэриленда, Колледж-Парк

Оценки: ★★★★ ☆ (27)

Практическое машинное обучение от Университета Джона Хопкинса

Оценки: ★★★ ☆☆ (26)

Основы адаптивного веб-сайта: код с помощью HTML, CSS и JavaScript от международных программ Лондонского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (26)

C ++ для программистов на C, часть A от Калифорнийского университета, Санта-Крус

Оценки: ★★★ ☆☆ (25)

Языки программирования, часть A от Вашингтонского университета

Оценки: ★★★★★ (24)

Algorithmic Toolbox от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Оценки: ★★★★ ☆ (23)

Объектно-ориентированный дизайн от Университета Альберты

Оценки: ★★★★ ☆ (22)

Алгоритмы, часть II от Принстонского университета.

Оценки: ★★★★★ (21)

Концепции облачных вычислений, часть 1 от Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне

Оценки: ★★★ ☆☆ (21)

Теория автоматов от Стэнфордского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (20)

Введение в курс машинного обучения от Стэнфордского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (19)

Джулия научное программирование от Кейптаунского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (19)

Природа кода от Processing Foundation

Рейтинги: ★★★★★ (18)

Принципы вычислений (Часть 2) от Университета Райса

Оценки: ★★★★ ☆ (16)

Алгоритмическое мышление (часть 1) от Университета Райса

Оценки: ★★★★ ☆ (15)

Дизайн компьютерных программ от Стэнфордского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (14)

Поиск текста и поисковые системы от Иллинойского университета в Урбана-Шампейн

Оценки: ★★★ ☆☆ (14)

Шаблоны дизайна от Университета Альберты

Оценки: ★★★★ ☆ (13)

Адаптивный веб-дизайн от Международные программы Лондонского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (12)

Как кодировать: простые данные от Университета Британской Колумбии

Оценки: ★★★★ ☆ (12)

Введение в разработку игр от Мичиганского государственного университета

Оценки: ★★★★★ (12)

Дискретная оптимизация от Мельбурнского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (12)

Введение в управление программными продуктами от Университета Альберты

Оценки: ★★★★ ☆ (12)

Интерактивность с помощью JavaScript от Мичиганского университета.

Оценки: ★★★★ ☆ (11)

Введение в функциональное программирование от Делфтского технологического университета

Оценки: ★★★★ ☆ (11)

Использование Python для исследований от Гарвардского университета.

Оценки: ★★★★ ☆ (10)

Языки программирования от Университета Вирджинии

Оценки: ★★★ ☆☆ (10)

Обучение на основе данных (вводный курс машинного обучения) от Калифорнийского технологического института

Рейтинги: ★★★★★ (10)

Фундаменты полного стека

Приложения для облачных вычислений, часть 1: облачные системы и инфраструктура от Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн.

Оценки: ★★★ ☆☆ (9)

Алгоритмическое мышление (часть 2) от Университета Райса

Оценки: ★★★★ ☆ (9)

Основы адаптивного веб-дизайна от Google

Оценки: ★★★★★ (9)

Борьба с данными с MongoDB от Университета MongoDB

Оценки: ★★★ ☆☆ (9)

Компиляторы от Стэнфордского университета

Оценки: ★★★★★ (8)

Структуры данных от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Оценки: ★★★★ ☆ (8)

Продвинутый стиль с адаптивным дизайном от Мичиганского университета.

Оценки: ★★★★ ☆ (8)

Программно-определяемые сети от Принстонского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (7)

Экскурсия по машинному обучению в финансах от Нью-Йоркского университета (NYU)

Оценки: ★ ☆☆☆☆ (7)

Тестирование программного обеспечения от Университета Юты

Оценки: ★★★★ ☆ (7)

Введение в DevOps от Nutanix

Оценки: ★★★ ☆☆ (7)

Введение в AJAX

Интернет вещей: как мы сюда попали? от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Оценки: ★★ ☆☆☆ (6)

Структуры данных и производительность от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Оценки: ★★★★ ☆ (6)

Компьютерная графика от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Оценки: ★★★★ ☆ (6)

Компьютерная архитектура от Принстонского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (6)

Компьютерные сети от Технологический институт Джорджии

Оценки: ★★★★ ☆ (6)

Разработка веб-приложений с помощью JavaScript и MongoDB от Международных программ Лондонского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (6)

Потребности клиентов и требования к программному обеспечению от Университета Альберты

Рейтинги: ★★★★★ (6)

Масштабируемые микросервисы с Kubernetes от Google

Оценки: ★★★ ☆☆ (6)

Построение программного обеспечения на Java от Массачусетского технологического института

Рейтинги: ★★★★★ (5)

Процесс разработки программного обеспечения от Технологического института Джорджии

Оценки: ★★★★ ☆ (5)

Cloud Networking от Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн

Оценки: ★★★★ ☆ (5)

Отладка программного обеспечения от Саарландского университета

Рейтинги: ★★★★★ (5)

Концепции параллельного программирования

Алгоритмы на строках от Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Оценки: ★★★ ☆☆ (4)

Rails с Active Record и Action Pack от Университета Джона Хопкинса

Оценки: ★★★★ ☆ (4)

Интернет вещей: настройка платформы разработки DragonBoard ™ от Калифорнийского университета, Сан-Диего

Оценки: ★★★ ☆☆ (4)

Анализ алгоритмов от Принстонского университета

Рейтинги: ★★★★★ (4)

Концепции облачных вычислений: Часть 2 от Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн

Рейтинги: ★★★★★ (4)

Основы управления базами данных от системы Университета Колорадо

Оценки: ★★★★ ☆ (4)

Архитектура программного обеспечения от Университета Альберты

Рейтинги: ★★★★★ (4)

Основы Google Cloud Platform: основная инфраструктура от Google

Оценки: ★★★★ ☆ (4)

Обещания JavaScript от Google

Рейтинги: ★★★★★ (4)

Оптимизация производительности веб-сайта от Google

Оценки: ★★★★ ☆ (4)

UX-дизайн для мобильных разработчиков от Google

Рейтинги: ★★★★★ (4)

Запросы данных с помощью Transact-SQL от Microsoft

Оценки: ★★★★ ☆ (4)

Практические численные методы с Python от Университета Джорджа Вашингтона

Оценки: ★★★★ ☆ (4)

Интерактивная компьютерная графика от Токийского университета

Оценки: ★★ ☆☆☆ (4)

Интернет вещей: коммуникационные технологии от Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Оценки: ★★★ ☆☆ (3)

Основы машинного обучения от Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Оценки: ★★★★ ☆ (3)

Интервью« Mastering the Software Engineering от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Оценки: ★★★★ ☆ (3)

Алгоритмический дизайн и методы от Калифорнийского университета, Сан-Диего

Оценки: ★★★★ ☆ (3)

Иллюстрированные сети: принципы без исчисления от Принстонского университета.

Оценки: ★★★★ ☆ (3)

Машинное обучение: обучение без учителя от Университета Брауна.

Оценки: ★★★ ☆☆ (3)

Взаимодействие человека и компьютера I: основы и принципы проектирования от Технологический институт Джорджии

Рейтинги: ★★★★★ (3)

Языки программирования, часть B от Вашингтонского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (3)

Основы Google Cloud Platform для AWS Professionals от Google Cloud

Оценки: ★★★ ☆☆ (3)

DevOps для разработчиков: с чего начать от Microsoft

Оценки: ★★★★ ☆ (3)

Тестирование JavaScript

Настройка веб-серверов Linux

Расширенные структуры данных в Java от Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

Введение в операционные системы от Индийского технологического института в Мадрасе

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

Архитектура и дизайн программного обеспечения от Технологический институт Джорджии

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Языки программирования, часть C от ​​Вашингтонского университета

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

Объектно-ориентированные структуры данных в C ++ от Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

Учебник и примеры адаптивного веб-сайта от Международные программы Лондонского университета

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Как кодировать: сложные данные от Университета Британской Колумбии

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Управление тестированием программного обеспечения от Университетской системы штата Мэриленд

Оценки: ★★ ☆☆☆ (2)

Сервис-ориентированная архитектура от Университета Альберты

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Оптимизация рендеринга в браузере от Google

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

Связь клиент-сервер от Google

Рейтинги: ★★★★★ (2)

Разработка международного программного обеспечения, часть 1 от Microsoft

Оценки: ★★★★ ☆ (2)

Автономные мобильные роботы от ETH Zurich

Рейтинги: ★★★★★ (2)

SQL для анализа данных

Сеть для веб-разработчиков

Вычислительное мышление для моделирования и симуляции от Массачусетского технологического института

Оценки: ★★ ☆☆☆ (1)

Computing Structures 2: Computer Architecture от Массачусетского технологического института

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Разработка и анализ алгоритмов от Пенсильванского университета.

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Продвинутые алгоритмы и сложность от Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Оценки: ★★★ ☆☆ (1)

Создание веб-приложений на PHP от Мичиганского университета.

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Биткойн и криптовалюты от Калифорнийского университета в Беркли

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Введение в машинное обучение от Университета Дьюка

Оценки: ★★ ☆☆☆ (1)

Концепции и дизайн систем баз данных от Технологический институт Джорджии

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

3D-модели для виртуальной реальности от Международные программы Лондонского университета

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Математика для компьютерных наук от Международных программ Лондонского университета.

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Разработка программного обеспечения: абстракция данных от Университета Британской Колумбии.

Оценки: ★★★ ☆☆ (1)

Разработка программного обеспечения: объектно-ориентированный дизайн от Университета Британской Колумбии

Оценки: ★★ ☆☆☆ (1)

Running Product Design Sprints от Университета Вирджинии

Оценки: ★★★ ☆☆ (1)

SQL for Data Science от Калифорнийского университета в Дэвисе

Оценки: ★ ☆☆☆☆ (1)

Процессы и методологии разработки программного обеспечения от Университета Миннесоты

Оценки: ★★★ ☆☆ (1)

Разработка мультиплатформенных мобильных приложений с помощью React Native от Гонконгского университета науки и технологий

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Серверная разработка с помощью NodeJS, Express и MongoDB от Гонконгского университета науки и технологий

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Автоматизированное тестирование программного обеспечения: тестирование на основе моделей и состояний от Делфтского технологического университета

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Автоматизированное тестирование программного обеспечения: модульное тестирование, критерии покрытия и дизайн для тестирования от Делфтского технологического университета.

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Взлом и установка исправлений от системы Университета Колорадо

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Основы сетевых коммуникаций от системы Университета Колорадо

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Функциональное программирование на Haskell: улучшите ваше кодирование от Университета Глазго

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

API Карт Google от Google

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Кибербезопасность и мобильность от Университетской системы Джорджии

Оценки: ★ ☆☆☆☆ (1)

Введение в теорию вычислений от Института Санта-Фе

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Создание интерактивных прототипов с использованием JavaScript от Microsoft

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Алгоритмы и структуры данных от Microsoft

Оценки: ★★ ☆☆☆ (1)

Введение в TypeScript 2 от Microsoft

Оценки: ★ ☆☆☆☆ (1)

Введение в C # от Microsoft

Оценки: ★★ ☆☆☆ (1)

Принципы машинного обучения от Microsoft

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Разработка баз данных SQL от Microsoft

Оценки: ★★ ☆☆☆ (1)

Обзор передовых методов обучения с подкреплением в финансах от Нью-Йоркского университета (NYU)

Оценки: ★ ☆☆☆☆ (1)

Основы машинного обучения в финансах от Нью-Йоркского университета (NYU).

Оценки: ★ ☆☆☆☆ (1)

Введение в технологии облачной инфраструктуры от Linux Foundation

Оценки: ★★★★ ☆ (1)

Разработка 2D-игр с libGDX от Amazon

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Введение в практическое глубокое обучение от Intel

Оценки: ★★★ ☆☆ (1)

Основы параллелизма в архитектуре Intel от Intel

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Как побеждать в соревнованиях по программированию: секреты чемпионов от Университета ИТМО

Оценки: ★★★ ☆☆ (1)

Приложения и игры HTML5 от Консорциума Всемирной паутины (W3C)

Оценки: ★★★ ☆☆ (1)

Основы машинного обучения от Bloomberg

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Техническое интервью от Pramp

Рейтинги: ★★★★★ (1)

Введение в теоретическую информатику

Проектирование RESTful API

Количественные методы в биологии от Гарвардского университета.

Вероятностные графические модели 3: обучение от Стэнфордского университета.

Обзор кратчайших путей, NP-полные проблемы и что с ними делать от Стэнфордского университета

Алгоритмы: разработка и анализ, часть 1 от Стэнфордского университета.

Жадные алгоритмы, минимальные связующие деревья и динамическое программирование от Стэнфордского университета.

Поиск в графах, кратчайшие пути и структуры данных от Стэнфордского университета

Опыт работы с мобильными приложениями. Часть 3: Создание мобильных приложений от Массачусетского технологического института.

Advanced Software Construction in Java от Массачусетского технологического института

Опыт мобильных приложений от Массачусетского технологического института

Структуры данных и разработка программного обеспечения от Пенсильванского университета.

Введение в нейрохакинг в R от Университета Джона Хопкинса

Игры, датчики и медиа от Калифорнийского университета, Ирвин.

Дерево Меркла и криптовалюты от Калифорнийского университета, Ирвин

Технология блокчейн от Калифорнийского университета в Беркли

Наука о данных: машинное обучение и прогнозы от Калифорнийского университета, Беркли.

Основы структур данных от Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Алгоритмы обработки строк и сопоставления с образцом от Калифорнийского университета, Сан-Диего

Graph Algorithms от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Minecraft, программирование и обучение от Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Как работает виртуальная реальность от Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Создание приложений виртуальной реальности (VR) от Калифорнийского университета в Сан-Диего

Интернет вещей: обнаружение и активация с устройств от Калифорнийского университета, Сан-Диего.

Информатика: алгоритмы, теория и машины от Принстонского университета.

Облачные вычисления от Индийского технологического института, Харагпур

Система управления базами данных от Индийского технологического института, Харагпур

Введение в алгоритмы и анализ от Индийского технологического института, Харагпур

Программирование на Java: создание системы рекомендаций от Университета Дьюка

Введение в алгоритмы для выпускников от Технологический институт Джорджии

Взаимодействие человека и компьютера IV: оценка, гибкие методы и не только от Технологический институт Джорджии.

Взаимодействие человека и компьютера II: познание, контекст и культура от Технологический институт Джорджии

Взаимодействие человека и компьютера III: этика, поиск потребностей и прототипирование от Технологический институт Джорджии.

Концепции и дизайн систем баз данных от Технологический институт Джорджии

Анализ и тестирование программного обеспечения от Технологический институт Джорджии

В поисках своей карьеры в сфере кибербезопасности от Вашингтонского университета

Создание инструментария кибербезопасности от Вашингтонского университета

Кибербезопасность: взгляд директора по информационной безопасности от Вашингтонского университета.

Основы аналитики данных для бухгалтерского учета II от Иллинойского университета в Урбана-Шампейн

Неупорядоченные структуры данных от Иллинойского университета в Урбана-Шампейн

Упорядоченные структуры данных от Иллинойского университета в Урбана-Шампейн

Машинное обучение для бухгалтерского учета с использованием Python от Иллинойского университета в Урбане-Шампейне.

Blockchain Platforms от Университета Буффало

Основы блокчейна от Университета Буффало

Децентрализованные приложения (Dapps) от Университета Буффало

Смарт-контракты от Университета Баффало

DevOps Culture and Mindset от Калифорнийского университета в Дэвисе

Распределенные вычисления с Spark SQL от Калифорнийского университета в Дэвисе.

Непрерывная интеграция от Калифорнийского университета в Дэвисе

Обработка данных, анализ и AB-тестирование с помощью SQL от Калифорнийского университета в Дэвисе

Выявление уязвимостей безопасности в программировании на C / C ++ от Калифорнийского университета в Дэвисе.

Использование и защита уязвимостей в приложениях Java от Калифорнийского университета в Дэвисе.

Переход к облаку от Мельбурнского университета

Структуры данных и алгоритмы, часть 2 от Пекинского университета

Введение в автоматизированный анализ от Университета Миннесоты

Бережливая разработка программного обеспечения от Университета Миннесоты

Инженерные практики для создания качественного программного обеспечения от Университета Миннесоты

Мультиплатформенная разработка мобильных приложений с использованием веб-технологий: Ionic и Cordova от Гонконгского университета науки и технологий

Мультиплатформенная разработка мобильных приложений с помощью NativeScript от Гонконгского университета науки и технологий

Интерфейсы и инструменты интерфейсного веб-интерфейса: Bootstrap 4 от Гонконгского университета науки и технологий

Разработка приложений для Android с помощью App Inventor от Гонконгского университета науки и технологий

Создание облачных сервисов с помощью Java Spring Framework от Университета Вандербильта

Планирование проектов и машинное обучение от Университета Колорадо в Боулдере

Глобальная разработка программного обеспечения от Делфтского технологического университета

Алгоритмы, сбор данных и начало кода от системы Университета Колорадо

Документы SRS: требования и схематические обозначения от системы Университета Колорадо

Выявление требований: анализ артефактов и заинтересованных сторон от системы Университета Колорадо

Сбор требований для безопасной разработки программного обеспечения от системы Университета Колорадо

Спецификации требований: цели и анализ конфликтов от системы Университета Колорадо

Угрозы проектирования программного обеспечения и их устранение от системы Университета Колорадо

Абстракция, декомпозиция задач и функции от системы Университета Колорадо

Анализ и представление данных, выбор и итерация от системы Университета Колорадо

Структуры данных и шаблоны проектирования для разработчиков игр от системы Университета Колорадо

Обнаружение и смягчение киберугроз и атак от системы Университета Колорадо

Одноранговые протоколы и локальные сети от системы Университета Колорадо

Сети и алгоритмы пакетной коммутации от системы Университета Колорадо

Связь с национальной безопасностью и кибербезопасностью - дело не в террористах от системы Университета Колорадо

Приоритезация требований к программному обеспечению: анализ рисков от системы Университета Колорадо

Linux Server Management and Security от системы Университета Колорадо

Безопасность облачных вычислений от системы Университета Колорадо

Внедрение структур данных от Индийского технологического института в Бомбее

Основы структур данных от Индийского технологического института в Бомбее

Облачные вычисления для предприятий от Университетской системы штата Мэриленд

Основы тестирования программного обеспечения от Университетской системы Мэриленда

Управление облачными вычислениями от Университетской системы штата Мэриленд

Обзоры и показатели для улучшения программного обеспечения от Университета Альберты

Общение с роботами и ботами от Университета Кертина.

Кибербезопасность и конфиденциальность в Интернете вещей от Curtin University

Расширенная алгоритмика и теория графов с Python от Institut Mines-Télécom

Процедурное моделирование от Национального университета Сингапура

Введение в тестовое программное обеспечение от Университета Сан-Паулу

Использование машинного обучения в торговле и финансах от Нью-Йоркского института финансов.

Введение в структуры данных и алгоритмы от Google

Офлайн-веб-приложения от Google

Введение в прогрессивные веб-приложения от Google

Введение в структуры данных от Университета Аделаиды

Кибербезопасность и Интернет вещей от Университетской системы Джорджии

Кибербезопасность и Х-фактор от Университетской системы Джорджии

Прикладное машинное обучение от Microsoft

AngularJS: основы фреймворка от Microsoft

Создание программных объектов базы данных SQL от Microsoft

Реализация объектов базы данных SQL в памяти от Microsoft

Соображения по дизайну приложения: комплексный подход от Microsoft

Разработка решений для платформы данных от Microsoft

Advanced CSS Concepts от Microsoft

Алгоритмы и структуры данных в C # от Microsoft

Разработка интеллектуальных приложений и ботов от Microsoft

Создание облачных приложений с Microsoft Azure - Часть 3 от Microsoft

Создание функциональных прототипов с использованием Node.js от Microsoft

Оптимизация производительности для приложений на базе SQL от Microsoft

Основы системного программирования на IBM Z от IBM

Структура соответствия требованиям кибербезопасности и системное администрирование от IBM

Введение в веб-картографию: часть 1 от ETH Zurich

Разработка веб-приложений с помощью Node.js от Technische Universität München (Мюнхенский технический университет)

Бизнес-соображения для 5G, IoT и AI от Linux Foundation

Открытый исходный код и переход к 5G от Linux Foundation

Введение в Kubernetes от Linux Foundation

Hyperledger Sawtooth для разработчиков приложений от Linux Foundation

Архитектура системы Интернета вещей: проектирование и оценка от Университета Васэда

Взлом PostgreSQL: методы доступа к данным от Уральского федерального университета

Основы контейнеров, Kubernetes и Red Hat OpenShift от Red Hat

Продвинутые курсы

Глубокое обучение от Индийского технологического института, Харагпур

Составители: теория и практика от Технологического института Джорджии

Высокопроизводительные вычисления от Технологический институт Джорджии

Безопасность кибер-физических систем от Технологический институт Джорджии

FA17: Машинное обучение от Технологического института Джорджии

Проектирование и анализ киберфизических систем от Технологический институт Джорджии

Искусственный интеллект от Технологического института Джорджии

19. Проекты ML / Data Science



Классификатор распознавания изображений с использованием CNN, Keras и Tensorflow Backend
Как его реализовать сегодня medium.com



Ссылки и благодарности -



Изучите R, Python и науку о данных в Интернете
Изучите науку о данных, не выходя из браузера, в удобном для вас темпе с видеоуроками по кодированию DataCamp… www.datacamp .com





arXiv.org
arXiv - это бесплатная служба распространения и архив с открытым доступом для 1 721 837 научных статей в областях… arxiv.org





MIT OpenCourseWare | Бесплатные материалы онлайн-курса
MIT OpenCourseWare - это веб-публикация практически всего содержания курсов MIT. OCW открыт и доступен для… ocw.mit.edu



Спасибо за прочтение. Продолжай учиться :)

Хотите прочитать юмор программистов?



Программирование юмора, часть 2
Смейтесь, потому что это весело… medium.com





Самые веселые комментарии к коду за всю историю
Юмор программистов: да, их действительно написали кодеры! medium.com





Грехи программирования: веселые признания разработчиков
Как высмеяли" доску " medium.com





10 остроумных программных анекдотов, которые заставят вас взорваться
Это весело… medium.com



Рекомендуемые статьи -



Простые итераторы, генераторы и декораторы Python
Краткое руководство по внедрению medium.com





23 метода анализа данных, которые вы должны знать!
Сэкономьте свое драгоценное время с помощью этих приемов medium.com





5 крутых продвинутых методов работы с пандами для специалистов по данным
Используйте эти методы… medium.com





Анализ переполнения стека данных от более чем 60 000 разработчиков программного обеспечения - часы работы, языки…
Вот что они обнаружили… medium.com