在过去的一年中,我发布了两门在线MOOC课程,分别是中国大学MOOC平台的“芯动力——硬件加速设计方法”、IC创新学院的“数字集成电路静态时序分析基础”均收到了较好的反馈。
对教育、在线教育、大数据在教育领域应用的朋友,请给公众号留言,大数据文摘将组建“大数据-教育行业群”,共同讨论相关话题。 如果说2012年是MOOC之年,那么2013年就是MOOC爆发之年。2013年世界各国都推出了自己的MOOC平台。MOOC学院带你环游MOOC世界,盘点世界各国MOOC平台的特点。 2012年,我们见证了Coursera、edX和Udacity三巨头的崛起。2013年,我们惊喜地发现世界各国纷纷推出了自己的MOOC平台,例如中国的学堂在线,德国的iversity,澳大利亚的Op
MOOC教学的关键,不在于录视频,也不在于做幻灯。最重要的是赋能。赋能的具体方法,是在认知资源和学习者之间,建立丰富而有效的链接。
“物联网(IoT,Internet of Things)” 这个词已经流行了好一段时间,并且当前人们都在讨论如何将它应用于各种领域。但是,没有任何关于将其应用于认知科学(Cognitive science)和网络监督(Web proctoring)的讨论。
一键下载中国大学 MOOC(icourse163.org)的课程,包括视频、课件、附件和字幕,方便离线观看 https://github.com/xixixixixiao/mooc-downloader
受互联网+概念的催化,当今中国在线教育市场的发展可谓是百花齐放、如火如荼。 按照市场领域细分为:学前教 育、K12教育、高等教育、留学教育、职业教育、语言教育、兴趣教育以及综合平台,其中,职业教育和语言教育 的市场优势突出。 根据Analysys易观发布的数据显示,预计2019年中国互联网教育市场交易规模将达到3718亿元 人民币,未来三年互联网教育市场规模保持高速增长。
苏珊娜·伊利奇(Suzana Ilić),一位来自Google的小姐姐,Google东京机器学习负责人,博士毕业于因斯布鲁克大学——相当于奥地利清华,不过因斯布鲁克国际排名200开外。
在线教育场景下的学生退课行为预测,一直是机器学习(ML)与教育(EDU)交叉领域内较为火热的研究课题。
编译团队 | Aileen 任杰 吴蕾 唐浩新 作者 | Aline Lerner 导读 到底在一次技术面试中,什么因素最为重要? 本文作者 Aline Lerner从interviewing.io(关于面试的输入输出流)中导出了3000份技术面试数据进行分析,并发现了对面试影响最大的几大因素。并且,他还得到了一个鸡血满满的结论:在求职技术面试中,毕业后做什么比毕业于哪所学校更要紧。 相关背景:interviewing.io是一个平台,人们可以在上面匿名练习技术性面试,并在这个过程中找到工作 - 在练习中做
这是一门MOOC课程。对于不知道什么是MOOC的同学来说,简单理解为免费的课程,如果学下来了(刷完了所有的课写完了作业参加了期末考试)就能获得证书。
大家可能都有这样的体会,你在学习的过程中,经常学着学着就走神分心,本来打算打开手机查找学习资料,结果一不小心就打开了游戏软件,一玩就是刹不住车了。
让学生更投入地学习是教师的职责之一。但是即使用上微课、微视频等新形式、新技术,很多学生还是不太愿意听讲,MOOC学生流失率一直居高不下就是一条明证。很多开设慕课的教师都会绞尽脑汁地吸引、鼓励学生,哪怕只是多学一点点,也能让教师的成就感提升。 最近有两篇分别基于Coursera和edX数据的论文令国内学术界大为感兴趣:论文《How Video Production Affects Student Engagement:An Empirical Studyof MOOC Videos》由MIT的博士生、博士
说起这个网站,想必考研的小伙伴都不陌生,研招网是教育部全国硕士研究生招生考试网上报名和网上调剂指定网站,既是各研究生招生单位的宣传咨询平台,也是研招工作的政务平台,它将电子政务与社会服务有机结合,贯穿研究生招生宣传、招生咨询、报名管理、生源调剂、录取检查整个工作流程,实现了研究生招生信息管理一体化,想考研怎么能离了它,应该多了解一下。
“老师把上课铃音频发到群里,点开瞬间整个人都精神了。仪式感满满。” “这个特别时期听到这个经典的上课铃,觉得铃声特别有深意,一下子就感到了神圣和激动。” 2月24日早上8点,随着一曲悠扬的《巴赫小步舞曲》(上课铃声),北京航空航天大学(以下简称“北航”)春季学期线上第一课正式开启。开课第一日,一场特殊的升旗仪式在老主楼前举行,全体师生通过腾讯课堂在云端相聚,伴随鲜艳的五星红旗冉冉升起,一起迎接新学期的到来。 当天,北航飞行学院的水恒涌老师在腾讯课堂上进行了《地面理论》在线直播授课,班级80余名学生“悉
该篇文章主要分享我在编程学习中,收集的一些编程视频学习网站。希望大家对大家有所帮助。以下排名不分先后,综合对比,个人比较推荐的是慕课网、腾讯课堂和B站。文章转自公众号:爱与互联网打交道,转载请注明出处。
1.菜鸟教程:http://www.runoob.com/ 菜鸟教程提供最全的编程技术基础教程, 介绍了HTML、CSS、Javascript,Python,Java,Ruby,C,PHP , MySQL等各种编程语言的基础知识,菜鸟入门浏览,很简单 2.w3school 在线教程:http://www.w3school.com.cn/ 领先的 Web 技术教程 - 全部免费,在 w3school,你可以找到你所需要的所有的网站建设教程。从基础的 HTML 到 CSS,乃至进阶的XML、SQL、JS、PHP
2023年4月2日-3日,“2022年教育部产学合作协同育人项目对接会”在京隆重召开。全国高校及产业各界同仁共同交流“四新”建设进展和产教融合建设成果。同时大会还公布了2022年度优秀项目案例。 腾讯作为首批加入教育部产学合作协同育人项目的企业之一,多年来以服务国家战略需求、促进教育数字化转型为目标,推进校企围绕人工智能、数字经济、 数字文创、基础软件、生命健康、金融科技等重点领域开展校企协同育人,累计参与教育部产学合作协同育人 13 个批次建设,与150 余所高校合作立项近400项。 本次腾讯入选教
在这个信息爆炸的时代,我们每天都面临着大量的信息流。无论是通过社交媒体、新闻网站、电视、广播还是其他渠道,我们都被大量的信息包围着。然而,我们需要认识到,信息的数量并不代表质量,而且我们必须学会选择和过滤信息。
该数据集包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。Udemy是一个大型在线开放课程(MOOC)平台,提供免费和付费课程。任何人都可以创建一门课程,这种商业模式让Udemy拥有了数十万门课程。
不过,这种视频在线课程也有其弊端,就跟很多人不喜欢微信语音一样,想要在视频中查找和回顾相关的知识点并不方便。
整理 | 阿司匹林 机器学习和深度学习如何入门?相信很多人都会推荐吴恩达的在线课程。 不过,这种视频在线课程也有其弊端,就跟很多人不喜欢微信语音一样,想要在视频中查找和回顾相关的知识点并不方便。 于是,以黄海广博士为首的一群机器学习爱好者发起了一个公益性质的项目(http://www.ai-start.com):吴恩达机器学习和深度学习课程的字幕翻译以及笔记整理。 近日,这个项目终于接近完成,而且黄海广博士等还将课程笔记做成了打印版,放在 GitHub 上,下载后可以直接打印,方便大家随时查阅。 本人 20
当看到这个标题的时候,你会突然发现,那些比你厉害的人还比你努力是什么感觉!!! 奔跑吧,骚年们!!!
MIT博士分析690万条视频后,告诉你什么样的微课视频最受欢迎 利用微课、慕课等方式让学生能接触优秀教师的教学,自然是一件好事,但在学习过程中学生的流失率也是一个不容忽视的问题。怎样的微课、慕课更能吸引学生的关注,让学生更投入地开展学习呢?最近,来自美国的两篇论文对此进行了分析和研究。 论文《How Video Production Affects Student Engagement:An Empirical Studyof MOOC Videos》由MIT的博士生、博士后,及edX工程副总裁共同撰写
大数据文摘作品 作者:龙牧雪,魏子敏 在各位同学们推特、朋友圈、Coursera不懈的催更之下,跳水了几个月的吴恩达爸爸终于推出了深度学习系列课程的第五部分。至此,吴恩达的深度学习系列课程完整发布,各位同学可以放心开始上课了。 Coursera课程链接: https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models 图:deeplearning.ai官网的第五课状态终于从coming soon变成了可点击 图:Coursera官网显示,深度学习第5部分课程1月31日开
一个非常简洁,但是内容很丰富的网站,在刚开始读大学的时候,就开始在菜鸟教程上进行学习,收获很多。
失败的面试各有各的因果,但还是有一些共性问题可以让求职者以此为鉴,有些问题看上去不是那么致命,但是随着数据科学行业落地的日渐成熟,面试官对真正优秀数据科学家的甄别能力也在提高,线上培训课程的简单罗列或是常见项目的模式化展示已经很难打动面试官了,他们在寻找更个性的研究成果和项目经历。在这个大家都喜欢自称“数据科学家”的时代,请谨慎避开以下四个雷区。
Class Central网站汇聚了知名MOOC课程,并进行了分类和评价。Class Central发布的学习报告中,哈佛大学CS50系列课程常年占据CS榜单高位,一次次印证了CS50难以撼动的地位与高口碑。
有一位小哥,从不知道Python到找到AI工程的工作,用时两年。他的文章在网上获得了5000多条点赞。
我在研究自动化开发方面投入了大量的时间和精力,但我成为自动化开发者的时间并不长。我花了很多年时间打基础,现在我正在为一个Appium/Java移动测试自动化框架做概念验证。
乔布斯说过:「每个人都应该学习编程,因为它教会你思考的方式」我们学习编程,是不一定要成为程序员的。就像每个人都应该学习法律,但不是都要成为律师;就像每个人都应该学习经济学,但不是必须成为经济学家;就像每个人都要学习数学,也不是为了成为数学家。
【新智元导读】今天我们要介绍的主人公叫 David Venturi。一年前他还没有编程背景,凭着对数学的爱好开始上网自学。后来他被加拿大一所大学的计算机科学专业录取,但仅过了两个礼拜就退学了,因为他发现想学的东西都能在网上找到。于是,Venturi 综合 edX、Coursera、Udacity 等网站,自己设计课程组合,在家完成了数据科学家“硕士学位”。下面就让新智元来带你看看他的私人课表——他能做到,你同样也可以! 温馨提示:这些课程可不是看看视频就能应付了事的,它们都是带有一定的互动性,而且有的课程的
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 一年以前,我还只是一个没有任何编程经验的电脑爱好者。在试着上了一些在线课程之后,我深受启发,接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后,我意识到我可以通过 edX ,Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识,并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后,我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单,
选自fast.ai 作者:Rachel Thomas 机器之心编译 参与:蒋思源、晏奇 不是研究生,不是相关专业的我们又该怎样证明自己的深度学习技能?也许很多读者是通过 MOOC 等课程开始了解机器学习,通过专业书籍和实现步入这一学科,但如果没有相关学历,没有 MOOC 的课程证明,我们是否能从博文、问答、竞赛项目和贡献开源项目等方面向机器学习的圈子里证明自己? 即使没有斯沃斯莫尔学院和宾夕法尼亚大学的人工智能课程,我们还有很多的深度学习资源或学习课程。我们也许需要 70 多学时才能完成 MOOC 课程,如
师弟最近不知在搞什么研究,对MOOC感兴趣。昨天突然问我,MOOC中途辍学率高,那么如何才能提高课程完成率呢?
统计学博大精深,用途广泛,是一门非常重要的基础课程。在接触了一些统计学公开课后,发现网络上还有很多的免费的在线统计学课程可以用来学习和复习相关的知识点,只是缺乏一些整理和汇总。之前课程图谱微博做了很多课程的推荐,但是发现微博上信息散落的很凌乱,不系统,所以决定在这里做一些系统的课程资源整理和汇总。
专注分享Linux、网络、驱动、C/C++、后台服务器、Qt、Python等知识,记录工作中的问题及解决方法。关注我,我们一起学习,共同进步!
本文编制了国外150个免费在线编程和计算机科学课程课程的列表,如果你对此感兴趣,你可以从现在开始学习这些课程。部分课程还包含了它的评分。 这些课程按照难度等级分为三类: 初级 中级 高级 初级(50)
来源Jack Cook 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 想从事数据科学领域的初学者总是很困惑:应该学习哪种编程语言?专业重要吗?需要掌握哪些工具和技能?在这篇文章中,你的这些问题都能得到解答。 几星期前,我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Kernel: Kaggle中用于探索概念、展示技术或分享解决方案的短脚本)。我对Kaggle最近发布的“机器学习和数据科学现状”调查很感兴趣,并认为我可以从中得出一些有趣的见解。我以为大多数写Kernel的人都已经是
不过不是吴恩达近年创办的AI项目,而是他更早发起的在教育项目Coursera——吴恩达至今担任董事长。
[ 编者按 ]2015年12月,清华大学推出“大数据能力提升项目”,旨在促进大数据人才培养,服务国家大数据发展战略。项目由清华-青岛数据科学研究院(以下简称:数据院)和研究生院共同设计组织实施,为了构建大数据思维与技能、跨界学习、应用实操相结合的人才培养体系,培养具有数据思维和应用创新能力“π”型人才。项目推出以来,开设了一系列大数据特色课程,我们将为大家逐一介绍这些课程。
想从事数据科学领域的初学者总是很困惑:应该学习哪种编程语言?专业重要吗?需要掌握哪些工具和技能?在这篇文章中,你的这些问题都能得到解答。 几星期前,我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Ke
中国大学MOOC原名ICOURSE(爱课程),是教育R部和网易共同合作发布的一个互联网教育平台,旨在推动高等教学资源共享,让大家能免费享受许多985及TOP名校课程。绝大部分领域均有免费国家精品课程,资深教授授课!蹭网课必备!
总分总的格式 总体框架 话题导入,图片或视频 知识讲解 图片内容 模板应用
恒点VR从成立伊始,就潜心研究VR在教育领域内的深度应用。 在镁客君采访的诸多VR企业中,当谈及行业应用的发展前景的时候,大家都不约而同的认为VR教育是非常关键的突破口。而像谷歌、微软这些科技巨头,在科学信息化教育上也投入了不少精力。 去年11月,教育部、国家统计局、财政部联合发布了2015年全国教育经费执行情况统计公告,显示2015年全国教育经费总投入为3.6万亿元,比上年增长10.13%。另外据统计,该部分经费占GDP比例为4.26%,比上年的4.10%增加了0.16个百分点。这已经是连续四年教育经费的
整理 | DavidZh 一分钟AI 摩拜 Mobike 可能作价 37 亿美元被美团收购,其中包括 27 亿美元的实际作价(12 亿现金+15 亿股权)和 10 亿美元的债务 Google 分拆搜索及 AI 平台部,AI 业务划归 Google Brain,由 Jeff Dean 负责 传苹果在给 Mac 设计处理器,预计 2020 年取代英特尔,目前项目处于早期开发阶段 赶趟!微软同 MOOC 平台 edX 推出 AI 在线课程,免费报名 Google 打算在印度推出自有品牌的 Pixelbook
《中学生可以这样学Python》,ISBN:9787302480396,董付国,应根球,清华大学出版社
最近,很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的,我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐,现在给大家归纳一下,希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html):加州大学欧文分校开放的经典数据集,被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets (https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets):这是github一大神整理的
对于在中国大学MOOC(http://www.icourse163.org/ )学习“数据结构”课程的学生,想要获得一张合格证书,必须首先获得不少于200分的在线编程作业分,然后总评获得不少于60分(满分100)。总评成绩的计算公式为 G=(Gmid−term×40%+Gfinal×60%),如果 Gmid−term>Gfinal;否则总评 G 就是 Gfinal。这里 Gmid−term 和 Gfinal 分别为学生的期中和期末成绩。
作者: 左飞 著有《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理(C++版)》 原文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50467970 做机器学习和数据挖掘方面的研究和开发,常会在线搜索一些资源,日积月累便挖出了一堆比较牛的博主,特别说明:做这个方向的人很多,牛人也很多,但是这些资源大部分主要突出实用主义,相关博主也并不一定是这个领域中的泰山北斗(至少大部分都不是学校里的教授),但是他们的空间里真的有料,可以学到很多。不断更新中,但大浪淘沙,我只
董付国著,《Python程序设计基础(第3版)》(微课版),ISBN:9787302611035,清华大学出版社,定价59.8元,2022年12月出版,2023年1月第2次印刷(本书前两版累计印刷27次,已退出历史舞台),全国高等学校计算机教育研究会“十四五”规划教材,山东省高等教育优秀教材,山东省普通高等教育一流教材,山东省一流本科课程“Python应用开发”(线上线下混合)配套教材,山东省一流本科课程“Python程序设计基础”(线上)配套教材,本书第二版为清华大学出版社2019、2020、2021、2022年畅销教材
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