没错,小编我又来了。。我就是会计本转BA的那个小苦逼。应广大观众(其实并不广大)的要求,本宝宝来分享一下Coursera的课程体验~

首先需要说明的是,由于这是一个MSBA科普公众号,以下只介绍那些能够帮助大家在学校之外学习BA常用analytics tools、增强申请竞争力、且我上过(这才是最大的限制条件)的课。

以下,小编很不要脸的把课程分为了“Python”“其他”两类(对,我专注Python三十年)。涉及的课程内容包括Python, machine learning, SQL等。

Python

Rice University — An Introduction to Interactive Programming in Python

课程热度:☆☆☆☆☆
 课程难度:☆☆☆
 推荐指数:☆☆☆☆☆(果壳9.7分)

Rice推出的计算机基础系列课的前两门(本课程分为Part I和Part II)。课程主要教授Python语法基础以及交互编程入门。课程一共八周 — — Part I四周,Part II四周。由于课程是一周周放出视频,所以不能提前完成,必须花费八周。从Part II开始,会介绍OOP(面向对象编程)。

为了更好的传达交互的概念(明明是为了更好的吸引学生),每一周的作业都是编写一个小游戏(Syllabus如下图),因此趣味性MAX。课程视频同样充满趣味,老师各种耍宝甩梗。而且课程使用的是CodeSkulptor这个由授课老师之一Scott编写的网页版交互式编程平台,非常方便(虽然需要翻墙→_→)。在课程的讨论区不仅有助教实时答疑,还时长能看到授课老师本人,可见非常用心。

这门课属于Coursera平台的大热门Programming课程,其第一部分荣登2015年度十大最受欢迎课程榜单第八名。特意翻了一下,短短五周,讨论区帖子数多达1000+(所以如果课程中有什么疑问,都可以求助讨论区,甚至可以发邮件到老师专门的答疑邮箱)。

课程不算难,如果有别的语言的基础或者Python的语法基础,会比较简单。但是不太建议编程方面的纯新手(有天赋另说)。每周需要看若干视频课程(视频量超过一小时),完成一到两个限制次数的quiz,上交一个编程作业。编程作业评分采取同学互评方式。

我最后一定要再喊一句 — — 老师太萌了,冲着老师也要上!!!!!!!

Rice University — Principles of Computing

课程热度:☆☆☆☆
 课程难度:☆☆☆☆
 推荐指数:☆☆☆☆☆(果壳9.3/8.5分,目测和难度有关)

Rice推出的计算机基础系列课的第三四门(本课程同样分为Part I和Part II,五周+四周的节奏)。本课程建立在大家已经通过了前两门,或者通过别的途径熟悉了Python的基本语法的基础上。但是不强制要求交互编程的基础,因为这门课的重点是编程的一些思想和使用技巧。由Rice的同一个团队出品,Scott和Joe依旧耍宝,但是出现了闷骚第三人Luay。作业依旧是一个个有趣的小游戏,但是如上所述,重点不是放在界面交互这方面,也是编写游戏的主体逻辑部分。

要完成这一课程,需要每周完成一个quiz,提交一个编程作业。然而这次的作业是采用机改,而不是peer-assessment,原因大约是作业难度大幅提高。这门课的难度显然比前两门提高了一个台阶,数学要求加大。没有对比没有真相,我来用数据现身说法一下 — — 前两门我平均每周花费一个下午(大约四个小时),可以完成从听课,到做quiz,交project的全过程。但是Principles of Computing的第一部分,我每周需要花费至少三个晚上(八小时左右),仅仅是编程作业有时就会消耗四五个小时。小编目前攻克第二部分中。

讨论区依旧火热,但是目测由于上课人数减少,这一次只有500贴左右。

Umich — Python for Everybody Specialization

课程热度:☆☆☆☆☆
 课程难度:☆☆
 推荐指数:☆☆☆☆☆

Umich也有一个Python的系列课,叫做Python for Everybody。一共四门课,分别是Getting Started with Python,Python Data Structure,Using Python to Access Web Data和Using Database with Python。前两门是教授基础的Python语法,难度低于Rice的入门课程,因此建议时间充足的纯新手学习Umich的前两门入门。由于小编是先上了Rice的入门课程,所以就跳过了Umich的前两门,直接学习了第三四门。

Using Python to Access Web Data这门课介绍了利用Python爬虫的原理,应该说也是讲的深入浅出,美丽汤大法好!Using Database with Python这门课介绍了简单的SQL语法(想学SQL的详见后面Duke那门MySQL)以及如何实现Python和数据库的交互。应该说这两种应用在BA界都是非常重要的。然而课程难度不大,无论视频量还是作业量都较小,只是教授基础。视频大约每周半小时,每周作业一般有一个quiz和一到两个超小型编程作业。不过有一点优势在于,这个系列的课在开课的第一周就会放出所有视频和作业,因此可以快速刷完。俗话说得好,“师傅领进门,修行在自身”,三四门课领进门的效果绝对可以达成!

该系列课程同样是Coursera热门课程,其第一门课在2015年度十大最受欢迎课程榜单中名列第三。根据课程页面显示,同一期课的学生人数将近2w,小编那两期课,中国大陆就有700名左右学生在学习。讨论区贴子也有500+的贴子数量。

南京大学 — — 用数据玩转Python (Data Processing Using Python)

课程热度:☆☆
 课程难度:☆☆☆☆
 推荐指数:☆☆☆

是的,Coursera上也是有中国大学的课程的233333小编在完成Rice的入门课程之后上了这一门课,主要教授的是Python最常用的几个数据分析Package — — Pandas, numpy, matplotlib等。课程围绕着获取雅虎财经的公司股价数据,并进行绘图、简单分析展开,应该说比较实用。

这门课小编上的时候是self-paced,也就是说随时看,没有强制DDL,上课的学生数量也比较少。作业都是选择题,每周之间难度波动较大。。。老师也很用心,在讨论区可以见到她的身影。但是课程风格。。有点生硬。。。我们支持一下国货。。。

其他

University of Washington — Machine Learning Specialization

课程热度:☆☆☆
 课程难度:第一门☆☆☆,第二门☆☆☆☆
 推荐指数:☆☆☆☆☆

UW出品的机器学习的系列课程(现在看着手机的录了UW的MIS的你请举起双手),小编墙裂推荐!

这个系列课大概能够算得上冷门神作了。该系列的第一门课,小编上的那一期的只有3.3k的人数(第二门只有2.4k了),其中大陆学生140人左右,和Rice, Umich简直不能比。在名气上,该系列课程估计也被Coursera创始人之一的NG的ML课压了一头(然而我没上过NG的课2333)。

该系列的第一门是Machine Learning Foundations: A Case Study Approach,如题所述,通过case study的方式,形象生动的介绍了machine learning在regression, classification, clustering, recommending等方面的应用。同时让我们也体验了一把自己建立模型的快感。

如果说这个第一门课是直接应用模型,不求甚解,那么第二门课开始,就是具体讲解regression, classification, clustering, recommending方面各自的modeling的过程和原理。小编正在第二门课挣扎,有一种重温计量经济学+统计学的感觉。。。

老师是一男一女两人(据说是夫妻!)。其中那个男的,就是Dato的founder&CEO啊!!!(挣了钱还来上课,是情怀。)

本课程要求一定的Python基础,没有基础慎入。使用的是Dato的GraphLab Create这个Python package(可以获得该工具的一年免费使用权哟)。同时,本课程的视频量和作业量都较大。第二门课的每周视频都在20个左右,至少两小时,同时附加2–3个quiz,都需要coding完成。

PS:UW另外有一个specialization叫Data Science at Scale,小编年轻的时候(?)曾经尝试过第一周,然而die。同样需要Python基础,目测也是个好课!

Duke University — Managing Big Data with MySQL

课程热度:☆☆☆☆☆
 课程难度:☆☆☆☆
 推荐指数:☆☆☆☆☆

这门课出自Duke的Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business系列,也是该系列的最后一门课。小编以节操担保,绝度不水!切身体验是,我在大学一学期学的内容,被他三周讲完了。。。第四周开始被吊打。。。(虽然一共就五周)

这门课如题,主要讲SQL语法。。。但是专注于数据查询语言DQL部分(这也是BA所需要的部分),不涉及数据定语言DDL和数据操纵语言DML(感谢dok君的名词科普!)。课程视频量不大,但是作业量极大。练习是最好的学习方式。

本课程也是较热的一门课,同一期的学生数量也高达有18k,其中大陆学生700人左右,讨论区300+贴子。唯一的槽点是,该课程练习的时候用的是Jupyter的iPython Notebook,然而quiz用的是TeraData,二者的SQL语法存在一定差别,界面差距也很大,转换起来有点心累。。。还常常出现运行不稳定的情况。。。

此外,该系列课的其他几门课据说也质量不错,包括Excel,Tableau等软件的应用。其中Tableau课程提供了Tableau的限时免费使用权哟23333

JHU — R Programming

课程热度:☆☆☆☆☆
 课程难度:☆☆☆
 推荐指数:☆☆

咳咳。。广受差评的菊花大出品的R programming,被我悄悄的放在了最后。。。(想必大家看到这儿也累了,其实我写的也累了)。

首先,这门课我认为不适合完全的编程初学者。。其次,老师上课比较死板。。。但是!最大的槽点是!这门课的课程内容和作业内容。。严重脱节。当然,从另一个角度看,这也许能够帮助大家更全面的学习R吧。。

结语

当然啦,以上只是小编上过的一些适合大家和BA更近一步的课程,有什么别的好课也欢迎大家多多推荐啦!!等你们哟→_→

作者:杨柳

编辑:完完