【学习资源分享】在线学习平台推荐

寒假在家，为大家推荐一些好的学习资源，无聊时可以充充电^_^
本文主要介绍国内外主流MOOC平台，英语学习网站，出国留学站点等

MOOC

作为近几年热度不减的学习新方式，MOOC真的是极大的改变了我们的生活。我们可以在家获取世界顶级名校的课程及指导，关于MOOC的介绍略去，直接上干货吧。以下将简单介绍一下MOOC平台，而后强烈推荐几门课程并附个人学习感受，主观性较强，欢迎交流。

Coursera
推荐指数：★★★★★
使用感受：强烈推荐。个人最熟悉最常去C站，主要原因是C站特别重视CS，大概是因为Andrew Ng是创始人之一的缘故，所以C站提供了大量有关Machine Learning， Data Science， Algorithm的课程。同时，许多课程有多国语言字幕，可以供大家选择（当然还是强烈推荐英语或无字幕）。
收费情况：不完全免费。即大部分课程免费，但是申请证书认定需要收费并且价格不菲（40-60刀左右）。不想付费的同学也依然可以继续学习，免费的版本依然可以获取所有课程资源，免费和付费的区别大概只有一张认定证书？如果真的很想要那张证书的话，我还有一点个人心得。首先是证书不是必须的，美国是信用社会，申请学校时在PS上写自己修过C站的某门课人家一般会信任你。如果你真的很想要一张证书又不想花钱的话，还有一个好办法，就是申请Financial Aid，可以免费得到证书，当然你需要经过一定的简单考核，方法就在C站最下方有个按钮是申请Financial Aid点击即可。
推荐课程：
Machine Learning
制作方：Andrew Ng, Associate Professor, Stanford University; Chief Scientist, Baidu; Chairman and Co-founder, Coursera
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
官网简介：本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii) 无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii) 机器学习实例（偏见/方差理论；机器学习和AI领域的创新）。课程将引用很多案例和应用，您还需要学习如何在不同领域应用学习算法，例如智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。
大家的编程 (Python 入门)
制作方： University of Michigan
关于此课程：本课程将教授大家Python电脑编程基础. 课程涵盖了如何使用Python的基本指令编写程序. 课程对学生没有先设要求, 我们只涉及到最基本的数学, 有一定使用电脑经验的人都可以完全掌握这门课的内容. 这门课将会覆盖免费教材 ( 《信息管理专业python课程》 ) 的第1-5章. 本课程相当于原本11周的”大家的编程(Python入门)”的前半部分. 学生完成这门课之后, 就能面对更难的编程课程了.
Algorithms
制作方： Princeton University
关于此课程： This course covers the essential information that every serious programmer needs to know about algorithms and data structures, with emphasis on applications and scientific performance analysis of Java implementations. Part I covers elementary data structures, sorting, and searching algorithms. Part II focuses on graph- and string-processing algorithms.
Edx
推荐指数：★★★★★
使用感受：最推荐的一门课绝对是TOEFL Test Preparation:The Insider’s Guide, ETS官方出的托福备考课程，比其他托福资料不知高到哪里去了，当然配合TPO食用更佳。还修过一门课程是清华开的Data Structure，讲的内容深入浅出，有很多一直弄不懂的概念瞬间弄懂了。
收费情况：不完全免费。同C站也可以申请Financial Aid
Udacity
推荐指数：★★★★☆
使用感受：Udacity是收费体系最为完备的一个平台，课程大部分收费。不过课程内容和评价方式相应比较完备，据说里面的无人车课程比较火，但是也有上过的同学说不太值，性价比比较低。收费的好处就是交了钱会是学习的巨大动力，让自己自觉一点。
收费情况：收费
中国大学MOOC
推荐指数：★★★★☆
使用感受：中文MOOC平台，大部分是中文课程，多是国内知名高校开设的课程。我比较熟悉的是浙江大学开设的数据结构，陈越姥姥讲的非常棒。这应该是我修过最多课程的一个平台，包括计算机基础、C语言入门、数据结构、Java、python、信息检索、音乐鉴赏、古典音乐等等。课程资源比较丰富，中文看起来也不累，记得上个学期累的时候就点开信息检索休息一下脑子，非常好玩。
收费情况：完全免费
推荐课程：
数据结构
制作方：浙江大学陈越何钦铭
http://www.icourse163.org/course/ZJU-93001#/info
推荐词：数据结构的重要性想必CS的同学都知道，这门数据结构课是我唯一从头到尾跟下来的课，中文授课，加上授课教师讲解清晰，所以特别浅显易懂。强烈建议数据结构弄不懂的同学，或者是听不懂英文数据结构课的同学修这门课。
零基础学Java语言
制作方：浙江大学翁恺
http://www.icourse163.org/course/ZJU-1001541001#/info
推荐词：翁恺老师讲课特别易懂，这门课尤其适合零基础的同学们学习Java语言。
慕课网
推荐指数：★★★☆☆
使用感受：慕课网提供了丰富的移动端开发、php开发、web前端、html5教程以及css3视频教程等课程资源。最大的特点是交互性很强，可以边敲代码及时看到效果，一步一步诱导你学会需要的知识，并且是任务型驱动，完成一个project很有成就感。缺点就是需要的时间可能比较多，并且比较死板。
收费情况：免费
推荐课程：
HTML+CSS基础课程
http://www.imooc.com/learn/9
推荐词：个人在慕课网完整完成度100%的好课。讲解非常细致，跟完这门课基本上对HTML+CSS的基础完全掌握了。通关式学习，也比较有趣。
慕课网2048私人订制
http://www.imooc.com/learn/76
推荐词：慕课网的一个小优点就是项目式驱动，并且有很多好玩的小项目。比如这一课非常短，但是短小精悍。用几个小时的时间就能学会2048的制作，很有成就感。

还有其他很多平台，比如Khan Academy、网易云课堂、学堂在线等等，但是因为以上站点已经基本满足了我的所有需求，所以个人了解不是太多，感兴趣的同学可以自行选课。
最重要的一点：MOOC学习虽好，但是最大的敌人就是内心的惰性。记得有一项调查发现MOOC的放弃率高到90%，很难有人坚持到最后。很多人就是一开始头脑热听了几节课，最后就跟不下来了，究其原因，没有期末考核的硬性要求，对我们的影响无关痛痒，使得我们不够重视，将其优先级调至最低，即使有证书的诱惑，很多人也就不了了之了（比如我T.T）。因此，强烈希望大家认认真真的跟完一门课，无论哪一门都是极好的！

其他学习资源网站

因为个人比较关注留学，推荐一些英语学习及CS相关的经常去的网站。
一亩三分地：http://www.1point3acres.com/bbs/
绝对CS相关的论坛，里面有特别多的CS信息。不过大多是已在美帝的同志发布面经工作信息等，不过和我们最相关的有定位贴，一起来上公开课。特别推荐公开课功能，可以让你找到很多志趣相投的小伙伴，比如我就在和一些人在跟CS61B，有小伙伴一起学才有监督吧~
另外还有一个院系所介绍，是一些正在美帝就读的同学分享关于本专业院系所的介绍，可以帮助你发现你的兴趣所在，要知道，只凭名称选专业就是坑啊，有些英文名称看起来你很喜欢然而可能干的事情和你想的完全背道而驰，所以选专业要谨慎。还有一个好处是提防巨坑导师，会有一些人分享很坑的老板，让你避开雷区。
寄托：http://bbs.gter.net/
留学网站。本人用的不太多，不过听说挺好的，也有很多出国信息
实验楼：https://www.shiyanlou.com/
实验楼是一个IT在线学习网站，为用户提供的不是视频，而是配置好的虚拟机，通过虚拟的实验环境，学习者可边看文档边动手操作，从而提高学习者的动手实践能力，而且实验楼虚拟环境不只是简单的在线编译器，可以支持更广泛的 IT 内容学习，不再局限于编程领域，为用户提供的是一站式的IT在线动手实践环境。简单的说就是学习任何IT技术，不用本地搭建环境，只需一台电脑，登陆实验楼网站即可。
小站：http://www.zhan.com/
经常去小站论坛逛逛，有很多备考出国考试的信息。网友机经的分享，备考心得分享等等。
托福easy姐
一款手机App，托福EASY姐是一款基于移动端的托福备考工具，用的比较多的功能是抢考位，同时有比较系统的备考指导。