开放课程 Coursera 有哪些优点？
Coursera 是一个全球知名的在线教育平台，提供由世界顶尖大学和机构开发的开放课程。其优点不仅在于课程内容的高质量，还体现在学习方式、资源支持和职业发展等多个方面。以下是 Coursera 开放课程的详细优点分析：
1. 顶尖大学与机构的课程资源
名校合作：Coursera 与全球顶尖大学（如斯坦福、耶鲁、哈佛、MIT、新加坡国立大学等）合作，提供课程，课程内容由教授或行业专家亲自设计，确保学术严谨性和专业性。
跨学科覆盖：涵盖计算机科学、人工智能、数据科学、商业管理、语言学习、人文社科、健康科学、工程等几乎所有领域，满足多样化学习需求。
课程更新及时：课程内容常根据最新研究成果或行业趋势更新，确保学习者接触前沿知识。
2. 灵活的学习方式
自主学习时间：用户可根据个人时间安排课程进度，无需固定上课时间，适合工作、家庭或学习压力大的人群。
多平台支持：支持手机、平板、电脑等设备随时随地学习，方便碎片化时间利用。
进度可控制：用户可以暂停、回放视频，甚至跳过某些章节，按自己的节奏学习。
3. 丰富的学习资源与互动性
高质量教学视频：课程通常由教授录制的高清视频（1015分钟/节），结合讲解、案例分析和实践操作，内容生动直观。
配套学习材料：包括阅读材料、练习题、编程作业、案例分析等，帮助用户深入理解知识。
互动与讨论：课程设有论坛（如Coursera Discussions），用户可与全球学习者交流，提问或分享观点，增强学习动力。
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作业与项目：许多课程要求完成编程作业、小组项目或期末考试，帮助用户巩固知识并提升实际应用能力。
4. 获得权威认证
官方证书：完成课程后，用户可获得由合作大学或机构颁发的认证证书（如“计算机科学专项课程”证书），证书可作为求职或进一步深造的证明。
证书可验证：Coursera 提供证书的官方验证页面，用户可直接查看证书的真实性。
付费课程与免费课程结合：部分课程提供付费认证证书（如“数据科学专项课程”），而部分课程可免费学习并获得非认证证书（如“Python编程入门”）。
5. 低成本或免费学习
免费课程：许多课程提供完全免费的观看和学习内容，适合初学者或预算有限的学习者。
付费课程：部分课程需付费（如“机器学习专项课程”），但通常包含额外的资源（如编程环境、作业答案）和认证证书。
奖学金计划：Coursera 提供奖学金，帮助经济困难的学生免费学习课程（需申请）。
企业培训：企业可为员工购买课程，作为员工培训的一部分，提升团队技能。
6. 职业发展与技能提升
行业认可：许多课程与企业合作，例如 Google、IBM、Facebook 等，课程内容直接对接行业需求，帮助学习者掌握实用技能。
技能认证：例如“Google IT基础”课程可作为 IT 技术人员的入门认证，“人工智能专项课程”可为 AI 从业者提供系统知识。
求职加分项：证书可作为简历补充，增强求职竞争力，尤其在技术领域（如编程、数据分析）中具有较高价值。
7. 社区与全球学习网络
全球学习者交流：用户来自世界各地，可以与不同背景的学习者互动，拓宽国际视野。
校友网络：完成课程后，用户可加入课程学员的校友群组，分享学习经验或职业发展资源。
行业专家互动：部分课程会邀请行业专家进行讲座或答疑，提供实践指导。
8. 课程结构清晰，适合系统学习
专项课程（Specializations）：由多个课程组成的系列课程，帮助用户系统掌握某一领域（如“数据科学专项课程”包含多个相关课程）。
微证书（MicroMasters）：部分大学提供可直接申请硕士项目的微证书，例如“MIT 人工智能专项课程”。
课程难度分级：课程从入门到高级分层设计，适合不同层次的学习者。
9. 技术与工具支持
编程环境：部分课程提供编程环境（如 Jupyter Notebook、Google Colab），方便用户直接练习编程。
互动式编程练习：例如“Python编程入门”课程中的编程练习，可实时反馈错误，帮助用户快速改进。
多语言支持：课程内容支持多语言（如中文、英文、西班牙语等），方便不同国家的学习者。
10. 持续学习与更新
课程更新：课程内容会根据最新研究或行业变化更新，确保学习者获取最新知识。
课程续费：部分课程允许用户续费以获得额外资源（如作业答案、编程环境等）。
总结：Coursera 的核心优势
| 优点 | 说明 |
|||
| 名校课程 | 由顶尖大学和机构提供，内容权威 |
| 灵活学习 | 自主时间、多设备支持、进度自由 |
| 认证证书 | 可验证的权威证书，助力职业发展 |
| 低成本/免费 | 多数课程可免费学习，部分课程可付费获取认证 |
| 互动与社区 | 论坛、全球学员交流、行业专家互动 |
| 技能提升 | 与行业需求对接，增强就业竞争力 |
| 系统学习 | 专项课程、微证书等结构化学习路径 |
| 技术工具 | 编程环境、互动练习、多语言支持 |
Coursera 的开放课程不仅适合想系统学习某一领域的用户，也适合希望提升技能、拓展知识、甚至为职业发展做准备的学习者。其结合了教育质量、学习灵活性和职业实用性，是全球范围内最受欢迎的在线学习平台之一。
网友意见
有一些人问到是否需要翻墙，这里统一说下，
看Coursera的视频不需要翻墙，我在教育网和移动CMCC的网络环境下可以流畅缓冲。
另外每门课都有开课时间，只有在开课期间按时听课+完成作业并通过考试才能拿到证书。
有一些开过的课程在没有开课的时候也可以看，但是不参与作业+考试+论坛讨论会让学习效率下降很多。
在说点自己的心得，最好规划好自己的时间选择课程，贪多同时修好几门课很难坚持下来，比如我现在再上的Computing for Data Analysis，主要是以R编程为主，又压缩到4周结课，在国外大学是面向博士1年级学生的，在论坛讨论中很多有编程经验的人都需要15小时以上才能完成每周的作业，我这种没经验的至少20+小时，幸亏最近时间比较充裕要不没可能上完。不过每门课的难度不同，最好根据自己的背景和时间有计划的选课。
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做Coursera上Computing for Data Analysis这门课Week3作业快做吐的人来答下
完整上过一门Introduction to Genetics and Evolution，并拿到了结课证书，目前正在跟一个4周的课，主讲R语言在数据分析及画图中的用法。听过但是放弃的课有两门，一个是统计入门的Statistic One还有一门基因组的课程Experimenal Genomic Science。接下来说说这个在线课程网站的有点。
- 针对在线学习准备的课程
除了Coursera，我没有听过其他在线教育平台的课程，所以可能没法进行完整的横向对比，不过之前在网易上完整的听过翻译的公开课《公平与公正》（Justice），拿来对比下。类似的公开课只是简单的视频而已，把传统的围绕教室进行的授课形式录制并放到网上，并没有针对在线学习的人群做相应的优化。
而Coursera上面的每一门课都是专门为了在线学习设计的，能明显的感觉到授课人对于在线教学做出的优化，具体的例子比如精心设计的幻灯片，编程课程录制的现场操作示范，搁一段时间视频会停住然后回答一个小问题才会继续...
在听Introduction to Genetics and Evolution这门课的时候，最酷的事情是第一周的课老师直接和《Why Evolution is True》这本书的作者--芝加哥大学生态与演化系系主任Jerry A. Coyne视频连线，讨论Evolution的问题，Jerry A. Coyne就穿着个大花衬衫乐呵呵的回答问题，以前就很喜欢这本书，这回终于知道真人啥样子了。
- 完善的系统
每一个细节都能看出是为了学生着想，下图放了一个正在学得课程的视频界面，这节课是展示用R语言Lattice包绘图的实例，视频速度可以调整（听力不好的人可以放慢速度慢慢听），见最下面的红圈；可以选择的字幕，见"CC"，不过目前字幕只有英文的。
还可以直接下载视频课程，或者下载PDF版本，文字文字版本的课程资料。
其他主要板块还包括讨论论坛，测试，在这门课还有特有的编程作业，这里还要顺便说下，编程作业的提交是通过一个测试脚本，评价你的程序，然后生成文件提交到cousera，自动评分，据说有些课程还会生成完整的点评报告（不过这门课没有）。
- 激励
这点我觉得非常重要，就是当你学完一门课程，并通过考试达到课程要求的分数，就可以拿到指导教师签字的节课证书。这真的是一个非常大的动力。。这是我拿到的第一个证书，Introduction to Genetics and Evlution课程，Duke大学的呦。
不过这门课的证书当时是分成了两个层次，80分以上的是优秀证书，我因为当时有三周去旅行了，那期间的作业完成的很对付所以只拿到60-80的“及格证书”。。
- 互动
论坛的互动也非常有意思，可以和几千个共同学习的来自全世界的学生在论坛交流想法。现在在上的R编程就非常依靠论坛，经常会卡住然后在论坛找到好多在同样地方卡住的人，更有很多大神在论坛上帮助大家解决问题。比较有意思的是这种帮助没有人会直接告诉你答案，一方面是因为选课的时候要同意Honor Code，而大部分学生也很在乎这个。
这门R语言的课程作业非常难，在论坛经常有各种吐槽的，每当编不下去了就去看看就能很开心。。比如Week2的作业有人说花了20小时还没完成，自己还要带孩子只能放弃，说老师不考虑他们情况。。
- 灵活
毕竟课程种类繁多，不能用一种方式进行，Coursera提供了很灵活的作业提交机制，目前上过的课程里，Introduction to Genetics and Evlution的作业是只要做Quizs就好；Computing for Data Analysis在前面说过了，要完成变成并运行test脚本，然后提交测试输出文件计算得分。另外Experimenal Genomic Science课程的评议方法更有意思，作业是看文献然后写课程论文，采用选课同学互相同行评议的方式，就是说作为参与者，必须要按时间提交论文并按时间评价完其他学生的论文后才能得到完整的分数。
因为选课的数量还只有这么几门，相信文科，经济，甚至艺术领域的课程还有更多好玩的作业提交方式。
最后想说，与其抱怨国内教育制度，不如多去利用下这些免费的资源，听到过一句话：
“在这个互联网时代，能限制住学习的只有你的求知欲”
共勉。
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