Сейчас прохожу курс Programming Languages (https://www.coursera.org/course/proglang). Очень дельно оказалось, я даже на signature track записался. На работе теперь переписываю код на всякие map'ы с reduce'ами и радуюсь.

>>131921
Сейчас прохожу стенфордский курс по теории игр на корсэре, джаст фо фан, так как знаком с темой, поэтому сдаю пока всё на 100%. Но курс хорош, конечно, много познавательных примеров. Как введение для нематематиков очень советую - https://class.coursera.org/gametheory-004

>>131921
Расскажи в двух словах, как это работает, плиз. Это видеоуроки?

>>131936
В целом да, вроде обычных дистанционных курсов, только с записанными видеолекциями. Обычно в конце каждой лекции 1-2 квиза, где ты можешь проверить, насколько хорошо усвоил материал. Примерно раз в неделю ты сдаёшь какие-то задания, за которые тебе ставят оценки. В конце обычно экзамен. Раньше всё это было бесплатно, теперь в большинстве случаев за сертификат просят деньги, но ещё не везде. Всё остальное всё ещё бесплатно. Что касается полезности, то большинство курсов носят вводных/базовый характер. Записывать это в раздел Education своего CV не стоит, а вот в дополнительные активности он впишется очень удачно, особенно если курс предоставлялся приличным университетом, а у тебя получилось его прилично закончить.

>>131931
А какого рода там задачи?

>>131950
Зависит от курсов же. Или я не совсем понял твой вопрос

>>131952
Да, я конкретно про теорию игр. Сложные ли, лёгкие ли.

>>131953
Задачи там а-ля "найти парето-равновесие", "назовите количество смешанных равновесий", "есть две фирмы, выпускающие идентичную продукцию..." и т.д. По сложности я бы их отнёс может не к элементарным, но к достаточно простым

Я тоже отпишусь.
Coursera
1) Programming Languages
Очень основательно поясняют за основы функциональщины. Хорошая домашка и в целом простой mid term экзамен. взял signature track
2) Social Network Analysis
https://class.coursera.org/sna-004
Чисто перед сном посмотреть, я бы отнес курс к humanities, если бы не хардкорные дз по проганию, на которые я почти сразу забил. Взял signature track.
3) Mining Massive Datasets
Несмотря на ужасные акцентый и совершенно скучный рассказ, 3 неделя и далее начинают доставлять подбором материала. Кратко все и по делу.
4) Machine learning
Ну это классика. Я его уже смотрел, сейчас просто делаю домашку, чтобы был сертификат. Все довольно просто, лекции короткии, материал простой и вводный.

EDX
5) Machine learning
https://www.youtube.com/playlist?list=PLD63A284B7615313A
Охуительный лектор. Но сам материал довольно теоретический, философский. Зато обучает некоторому видению. Пока все нравится, за исключением того, что дз стала совсем харкдорной на 3 неделе. Пришлось гуглить гитхаб для половины вопросов.
6) Haskell
https://www.edx.org/course/delftx/delftx-fp101x-introduction-functional-2126
Ну выучить еще один язык никогда не поздно. Подписался на signature track.

Еще у меня болтается один курс на 70% отсмотренный - это NLP с курсеры, но никак не найду время его досмотреть. Работа + неправильный режим дня дают о себе знать.

>>131966
Очень интересные вещи. Ты молодец