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Cloga在路上 2013-07-31 23:01 0 票支持; 0 票反对

很好的一门课，尤其对于我这种初学者，老师讲的面很广，涉及了数据科学的很多方面。
不足之处是课程内容过多有些内容讲的很匆忙，比如数据可视化这个部分，大家普遍反馈讲的有点水，Graph那部分也有点水。
比较好玩的是，课程结束后Bill好像有些事情，拖了一段时间才给出分数，大家在课程论坛上各种吐槽，无比欢乐。

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高峡之数据时代 2013-06-29 14:46 1 票支持; 3 票反对

前段时间去CourseRA注册了一个Introduction to Data Science，谈一下收获顺便谈一下美国的教育：

1. 语言：最大的差别是语言，全程英文教学，这让我一瞬间仿佛回到了美国的课堂，所以如果大家英文基础不好的话，有点痛苦了，只能看PPT中的英文猜测了；

2. 进度：老师授课进程非常快，基本是台上十分钟，台下几个星期的自学（如果没有基础的话）；

* 这真是美国课堂发生的事情，进度非常快，不是填鸭式的教育，一律都是点到即止，下面深入的东西得自己学；我头一学期在美国学了5门课程，后来发现实在跟不上，课下花的时间太多了，最后Drop了一门；
* 我的主业是数据挖掘，所以大部分的内容我都清楚，学这门课还有一个想法，是实践回归理论，看看只是有没有死角，看看实践有没有更好的理论提升空间；所以我建议还是需要有一定的时间之后，再回去学相应的课程，收获更大一点；
* 美国教育最大的不同，就是培养独立思考，自学成才，着从老师授业的方式完全可见一斑，老师从来不会限制学生们的思维方式和各种奇怪的问题，而且对抄袭是零容忍，搞大了，还可以退学的。

3. GFW: 课堂作业非常不习惯，一上来就是Twitter的实时数据分析，你不知道中国有个GFW，完全访问不了Twitter的API，所以作业基本都没有办法完成的，这是国情，逃避不了的；

4. 孤独：独学而无友，则孤陋而寡闻。在线教育目前是孤独的，一个人学完一门课程，需要很大的时间，空间乃至内心的孤独。


* 和老师的互动很少，这一点不大习惯，我们原来在课堂上提的问题老师实时答疑的机会没有了，有问题自由自己解决，学习曲线变陡峭了，本来名师一点通的东西，现在得靠自学了；
* 和同学之间的互动也很少，这一点我觉得应该引入社交，我现在都很感概在新东方读书时的盛况，和大家的激情，和改变自己命运的决心；
* 一个小插曲，有次半期考试我考了C，老师说得C的同学这门课直接就Fail，我吓得半死，赶紧去找到老师，说我也是教师子弟，这次失手确实是选的课程太多了，老师果然法外开恩，互动太好了。


说了这么多，在线教育对社会的贡献还是非常大，让学生足不出户就能感受到先进的课程，按照自己的兴趣安排时间来系统的学习课程，让教育彻底摆脱了应试的范围，这是对教育最大的贡献。

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伟伟酱说 2013-06-26 17:18 0 票支持; 0 票反对

正如老师开始所讲的，这门课的目的只是让你成为advanced beginer，课程内容涵盖了数据库(SQL,NoSQL)，MapReduce，基本的数值分析，机器学习，数据可视化。类似于另外一门课Web intelligence and big data，两者都应该算是入门型课程，学生想要深入学习的话可以选择其他专门的课程。
有人认为老师讲课枯燥，你总不能指望每个老师把数学课讲的有历史课那么有趣吧~

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ototsuyume 2013-06-26 16:50 1 票支持; 0 票反对

我来泼泼冷水，只上了三个星期课，感受如下：
1、老师讲得不清楚，不流畅，这是最大的问题。
2、课程结构有问题，什么都想讲但什么都讲不清楚，简单而言就是大杂烩。像sql、nosql这种东西没有必要专门花一两个星期去讲，而且讲不了什么内容，让学生专门去上一下数据库这门课效果不是更好吗？
3、参考文献很丰富，应该算是这门课唯一值得称赞的地方了。
总而言之，不太推荐。

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钛合金蛙眼 2013-06-26 12:22 1 票支持; 0 票反对

希望和失望并存。。。课程内容结构很好，讲的不好；作业很赞，对有一定基础的人不难，但入门的同学可能还是有困难。如果只是想粗浅了解课程各个topic的，跟着做作业就不错，想深入还需自学