参加过 认知写作学一期、数据科学入门班一期、基于深度学习的自然语言处理一期。

认知写作学，不用多评价，阳老开课有口皆碑的。

在上数据科学入门班一期时，我是没啥编程经验的，全靠码了下 《笨方法学 Python》，就开始上课，肖老师讲课深入浅出，这门课我坚持到了倒数第二课。课程收获还是挺大的，不仅学会了数据科学相关的入门知识，能用数据化思维处理日常事务，也顺带熟悉了 Linux Shell。学完这个课程，没过几个月，我就转岗做技术了，觉得一是课程帮助挺大，二是个人兴趣也浓厚。

而「基于深度学习的自然语言处理一期」，本来报课只是想了解和玩玩深度学习，但没想到课程还是超出预期的，老师对很多困难知识点有个循序渐进的讲解，同时课程每周也是个迭代的过程，所以这种始终处于学习期的挑战感觉很赞；老师是资深工程师出身，实务经验很足，所以不仅学知识，更是利用每周答疑学实务方法。

上面是对单门课程的评价，就整体课程而言，我觉得有以下特点：

**优点：**

1. 大部分课程设计的比较合理，如上面提到的「基于深度学习的自然语言处理」课程，每个视频 10、20 分钟讲清楚一个精要的知识点。而且循序渐进，不会让你太轻松，也不会让你感觉完成毫无希望。这点比大部分直播课，上来就给你讲2、3个小时概念的课强太多。

2. GitHub 教学，非常强调动手，要知道每个 GitHub 的私有组织成员费用是不低的，但利用 GitHub 的 Issues、wiki 等协作无疑学的更有干劲。

**缺点：**

* 知识密度很大，上面两个课程我每周投入的时间至少是 25 个小时。

总得来说，如果喜欢挑战，也能保证投入时间，开智的很多课程都不错，而如果时间不多，只想听听视频，真不推荐参加。

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