News


Бесплатные онлайн-курсы по IT-технологиям от топовых университетов на ноябрь 2018г.

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:

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

УниверситетДьюка

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

Гарвардскийуниверситет

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.

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.

Поделитесь этим с друзьями

VK
WhatsApp
Telegram

Комментарии


qqq
×

Пройти
Написать в WhatsApp

Опрос

Какая средняя заработная плата у работников вашей специальности?
до 50 000 тенге
от 50 000 тенге до 100 000 тенге
от 100 000 тенге до 150 000 тенге
от 150 000 тенге до 250 000 тенге
от 250 000 тенге и выше
Ответить