前言：蒐羅來一些不錯的網路課程，比如coursera, edx, udacity上
演算法類首推coursera上普林斯頓大學的robert sedgewick，能把複雜的演算法（典型例子：紅黑樹，kmp演算法）講解清楚，缺點是沒有動態規劃，然後後面史丹福大學的演算法課程裡面有。
algorithms, part ii：undirected graphs，directed graphs，minimum spanning trees，shortest paths，maximum flow，string sorts，tries，substring search，regular expressions，data compression，reductions，linear programming，intractability
analytic combinatorics內容請參考連線，感覺已經非常理論了。
還有乙個是史丹福大學的演算法專項課程，斯坦福的課程比較偏理論，需要一定的數學基礎，四個部分包括：
divide and conquer, sorting and searching, and randomized algorithmsgraph search, shortest paths, and data structuresgreedy algorithms, minimum spanning trees, and dynamic programmingshortest paths revisited, np-complete problems and what to do about them
關於資料科學，優達學城的intro to data science
關於機器學習，非常著名的andrew ng，吳恩達老師（人工智慧和機器學習領域國際最權威學者之一）的課程
stanford的machine learning：
關於函式式程式設計
functional programming principles in scala
關於推薦系統
introduction to recommender systems
關於軟體測試
software testing
software debugging
華盛頓大學的 programming languages
這門絕對是第一神課啊！很奇怪前面的回答很多只是輕輕帶過……首先，課程內容不是一般大學裡會教的，函式式程式設計，一開始就讓你大開眼界！後面各種型別推導系統，用scheme寫直譯器，還有非常精華的各種程式設計正規化的優劣比較，醍醐灌頂毫不為過。其次，老師講的非常好，上過的同學應該還記得他上竄下跳要讓你記住函式型別的contra-variant規則吧！口音清晰，講解細緻，實時寫**進行解釋，不能更耐心了！最後，整個課程的作業設定也很好，有理論上的問題，也有程式設計實踐，而且難度也適中，每次都會先從熱身開始慢慢加大難度。最弔的就是peer assessment了！簡直就是code review最佳實踐啊，還能學習別人好的寫法，又是對功力的一大提公升！總之這門課對整個coursera系統的利用之完善可以說是到了極致，也正是因為上了這門課讓我從此對coursera無比痴迷，瘋狂刷課……
maryland的 software security 這個是正在上的，也是講的非常好！把很多概念都串起來了，一周當黑帽，下一周換白帽，展現了計算機安全的方方面面。而且內容很新，heartbleed，mcfi之類的2023年出現的東東都提到了。這門課的deadline非常緊，作業都是限時提交的，還好上了第一周看難度不大，評分方面感覺有點bug……明明做錯了都算我得分……今年是安全大熱的年度，maryland的安全系列課程有四門，感興趣的同學可以都跟一下！
princeton的 algorithms 目前上過的最好的演算法課（即上面第乙個），這位老爺爺師承高德納，但又不像the art of computer programming那麼偏理論天書範……他寫的演算法紅寶書也是廣受追捧，看他上課的確是種享受，娓娓道來，各種圖表動畫，脈絡清晰。這門課的作業也很贊，有理論問題，有面試常見問題，還有程式設計大作業三部分。其中程式設計大作業難度挺大，課題都很有趣，比較偏工程，只給乙個api的框架然後自己去實現整個流程（也就是不光包括核心演算法，也有檔案io，資料預處理之類的東西），每次都要做上好幾個鐘頭。程式設計作業的評判也是相當嚴格，會考察**風格，執行時間，消耗記憶體，api呼叫次數等等額外的東西，讓我這個專業搞測試的人都有點汗顏了
未完待續
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