Monkey_D_Law

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Monkey_D_Law 的课程评论

Monkey_D_Law 评论了课程: Introduction to Computational Thinking and Data Science

2015-12-29 19:24

这门课是Introduction to Computer Science and Programming Using Python后续课。相比于上一门,作业依旧给力,但是这门课干活不多,课程内容安排有点散。
python部分主要讲了pylab,学好了这个,基本上就可以告别matlab了;后面主要讲了概率统计、图以及机器学习,然后用python实现,略简单,收获不大。

Monkey_D_Law 评论了课程: Scalable Machine Learning

2015-08-19 09:47

这门课作为Introduction to Big Data with Apache Spark的后一门课,惊喜感不大。有个week内容完全重复,后面讲解了一些机器学习的内容,讲的还不错。感觉这两门课完全可以合在一起。

当然了,亮点也不少,比如介绍了numpy,我平时用过不多趁这个机会好好研究了下。LR,Logistic LR,PCA都讲的不错,很系统。作业依旧挺难,设计的很赞。

上完这两门课,确实是很有收获,但是同时也感觉很虚,好像什么收获都没有。可能作业的时候,都专心去解决python小问题了,没有大局观。要把作业的代码完整的啃一遍,然后用到实际,应该会更好。

Monkey_D_Law 评论了课程: Introduction to Computer Science and Programming Using Python

2015-08-19 09:46

之前网易公开课有一样的课,edX开课后,我看评价还不错,所以选了一下。

基本上涵盖了python的基础知识,作业挺难的,上完后有点意犹未尽。期中期末选择题只能提交一次,所以想拿满分还得细心。部分题目真是惜字如金啊,看了几遍都不知道题目要我干嘛。

到现在一共上了三门python入门课,莱斯大学的,密歇根大学的以及这门。如果你想刷个水证,那你就去上密歇根大学的python课;如果想用python做些实际的东西,那你去试试莱斯大学的课;如果你想系统的学习python,推荐这门。

Monkey_D_Law 评论了课程: Java程序设计

2015-08-19 09:45

第一门完成的中文MOOC。

老师讲课带一点口音,竟然觉得还挺可爱的,所以风格虽然中式,但是听起来不枯燥。

课程内容还不错,老师准备的挺充分,虽然看过java入门书,但是上完这课后,感觉收获挺大的,老师总结的挺系统。

这门课最大的硬伤是测试和编程作业,感觉设计的粗糙。测验全是判断题,有点大学期末考试的感觉。编程题目太少,题目要求还很抽象,要求总是寥寥几句。以前是看大片的英文描述看得一知半解,现在是看简短的中文看得一知半解。后果就是,作业的开放性很大,需要自己花些心思去完成,但是感觉作业也不好测试,特别是打分的时候很麻烦。

个人觉得,这门课更像是你看完一本入门书后的总结课,帮你梳理下知识,找到重点。假如是java新手,最好配套本教材看看吧。

PS:第一次看到MOOC上有老师用windows而不是OS X还是觉得怪怪的

Monkey_D_Law 评论了课程: Introduction to Big Data with Apache Spark

2015-07-10 16:11

spark零基础的小白表示,课程很有意思,实例很多,不懂的地方可能要翻翻书。

作业.ipynb文件做的相当用心,图文并茂,还有代码实现,简直完爆市面上spark参考书。

视频量偏少,前两周视频相当给力,小白听的津津有味,后两周视频有点坑爹,多是介绍性知识,快进看完。作业挺难,但是很有收获,对python要求较高,特别是lab3的作业,比较考验python功底,后面几次作业就主要是查API了,最后几天,一天补齐一个lab,这酸爽。。。

PS:逛论坛的时候看到instructor说他们学校的学生,平均做作业的时间是2—4小时,当时觉得很羞愧。也说明,国外学生的训练强度确实大。

Monkey_D_Law 评论了课程: Maps and the Geospatial Revolution

2015-05-16 15:17

老师语速挺快的,还好视频量不大,课程还补充了很多文字讲义,内容和视频差不多,讲义可能能具体一点。
测试都蛮简单,认真过一遍,都能拿满分。最后的final project要花一点心思,发现国外的学生都做的很用心,也很专业。
最后吐槽下课程名字,感觉叫“基于地图的数据可视化”更能切合内容吧。

Monkey_D_Law 评论了课程: Programming for Everybody

2014-09-03 19:39

说实话,有点被课程简介忽悠了,当时以为是和数据处理相关的,加上有本配套教材,适合系统的学习python。。后来发现实在是太简单了。很基础很基础,基础到我觉得老师有点啰嗦了。讲function那章时,老师强调一个知识点N遍了,然后自己咕噜了一句:”I probably said that a few too many times。当时笑喷。
每周大概看视频完成作业一小时,看配套的教材一小时。很轻松。而且作业都非常简单,我记得最长的代码也就20来行。这里推荐下配套的教材,非常不错。。总而言之,你要是第一次接触编程,特别是从来没写过程序的,这门课还是蛮不错的。

Monkey_D_Law 评论了课程: Linux System Administration Essentials

2014-08-31 17:07

视频量太少,完全不像是网络公开课的样子,主要是阅读材料,还都是英文的。学到第三章的section2,看满屏的英文,实在看不下去了,就跑去做期末题,发现还蛮简单。个人觉得,上这课还不如好好把鸟哥的书看一下。起码语言上没障碍。

Monkey_D_Law 评论了课程: The Data Scientist’s Toolbox

2014-07-09 15:18

略水的一门课,持续时间虽然有四周,但是工作量明显一天能搞定。老师语速比较快,课也讲的一般般,感觉例子要么偏少,要么废话略多。

这课是Data Science Specialization的第一门课,希望后续课程能给力一点。

Monkey_D_Law 评论了课程: Introduction to Guitar

2014-06-28 16:05

如果说市面上一般的吉他书教你练招式,那这门课则是教你练内功,没有划弦击弦等招式,更多的从乐理上让你学习了解吉他,让你知道节拍器的重要性,给你讲和弦的由来。

所以这门课最适合那些接触过吉他,但是始终徘徊在扫弦阶段的同学,也推荐第一次接触吉他的朋友。

至于作业嘛,很简单,以前业余练过吉他的上这门课,每周最多花2小时就OK

比较遗憾的是,MOOC上没有后续课程了,桑感~

Monkey_D_Law 评论了课程: Machine Learning

2014-06-06 20:05

之前在网易公开课上看过Andrew Ng老师的机器学习,满黑板的公式推导让人看的一头雾水,这个coursera的机器学习课虽然也是Andrew Ng老师带的,但是省去了许多数学细节问题,非常适合入门,不过有微积分,线代,概率,matlab基础的话,就更好了

当然了,机器学习也没有那么简单,主要是老师讲的太好了,而且编程题都有pdf文件的指导,零基础的也可以很好的完成。

Monkey_D_Law 评论了课程: An Introduction to Interactive Programming in Python

2014-06-04 17:29

真的是非常好的一门编程入门课,一共四个老师,Joe Warren老师的语速比较快,感觉是个智商非常高的老师,也非常的幽默。Scott Rixner老师非常和蔼可亲,感觉也是出镜率最高的老师,John Greiner老师语速奇慢无比,还有个好像是华人老师,但是就出现过两次。

week0到week4的编程作业都蛮简单,从week5开始,作业难度开始变大了,但是模版和难点提示都有,所以只要认真看看编程作业的Mini-project development process,应该不是问题

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简介: This is an introductory-level course in supervised learning, with a focus on regression and classification methods. The syllabus includes: linear and polynomial regression, logistic regression and linear discriminant analysis; cross-validation and the bootstrap, model selection and regularization methods (ridge and lasso); nonlinear models, splines and generalized additive models; tree-based methods, random forests and boosting; support-vector machines. Some unsupervised learning methods are discussed: principal components and clustering (k-means and hierarchical).

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