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【盘点】美国在线教育平台2017最受喜爱的课程,2018年趋势如何?

作者:智能观 发布时间:

【盘点】美国在线教育平台2017最受喜爱的课程,2018年趋势如何?

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摘要:这些在线教育提供商都预计这些主导趋势将延续到2018年

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图片来源:Pexels

2017年,人们纷纷涌向与人工智能、比特币和数据分析等相关的在线课程。美国领先的在线教育提供商Code cademy,Coursera,edX和Udacity表示,2018年将更多。近日,这些教育网站统计了过去一年最受欢迎的课程,并预测了哪些主题将在2018年吸引大多数学生。

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Coursera有超过2900万的注册学员,其平台上有来自斯坦福和耶鲁等大学的2000多门课程。该公司首席内容官尼克希尔·辛哈(Nikhil Sinha)表示,许多学员正在“寻找事业提升之道”,并且倾向于平台的“尖端技术”课程。学员们浓厚的兴趣促使三项AI课程晋升Coursera每日十大报名课程,这三项课程分别是吴恩达的“机器学习”“神经网络和深度学习”,多伦多大学的“机器学习与神经网络”。

比特币和区块链技术是另一个趋势。Coursera说普林斯顿大学的“比特币和密码技术”课程是2017年第五大受欢迎的课程。

分析思维和计算机程序设计课程在2017年也比较火。斯坦福大学的“数学思想概论”是Coursera 2017年榜单上的第四名,而密歇根大学的“ Python入门”排名第六,普林斯顿大学的“算法,第一部分”排名第七。

Udacity和edX也观察到类似的趋势。EdX是一家非营利组织,提供来自包括哈佛和麻省理工学院在内的100多个机构的免费在线课程,其中有7门课程涉及计算机科学和编程、数据分析或人工智能。包括微软的“数据科学领域的Python入门”和哥伦比亚大学的“人工智能”,这两门课程都是最近推出的,却吸引了很多学生。该组织还在2017年增加了Linux基金会的“商业区块链”课程。

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另一家在线教育提供商Udacity表示,其“纳米学位”计划在2017年也遵循类似的轨迹:前五大纳米课程都涉及人工智能、计算机编程和数据分析(见上表)。这些付费的强化课程是与亚马逊和谷歌等企业一起设计的,持续数月,以提高毕业生的就业率。 

在2017年Code cademy最受欢迎的课程中,人们对数据科学兴趣也日渐增加。该平台的“Python学习”课程排名第二,Code cademy首席执行官扎克·西姆斯(Zach Sims)认为,这是因为越来越多的工具使用该语言来分析复杂数据集。西姆斯说:“人们不仅将Python用于Web开发等传统用途,还用于数据科学和分析。”

这些在线教育提供商都预计以上主导趋势将延续到2018年。

Codecademy和edX预测,数据科学和计算机科学将成为2018年最受欢迎的学科领域之一。

Udacity表示,他们将在人工智能和自治系统(AS)现有课程的基础上继续拓展。而Coursera的辛哈表示,人工智能、区块链以及“业务和数据分析交叉点上的任何事情”都将继续变得越来越重要。

附去年Coursera最受欢迎的10门课程:

1.机器学习:斯坦福大学的一项入门课程,它使得电脑不需要明确编程就可以运作。

2.神经网络和深度学习:在上述课程的基础上,本课程将教会你为计算机系统提供大量数据,然后做出有关其他数据的决策。

3.学习如何学习——强大的心理工具,以帮你掌握有困难的科目:最有名的MOOC课程,由芭芭拉·奥克利(Barbara Oakley)博士提供,这门课程帮助你掌握艺术、音乐、文学、数学、科学、运动等诸多学科。

4.数学思想概论:斯坦福大学提供的课程,教你一种思维方式,帮助你思考问题,解决日常生活中的实际问题。

5.比特币和密码技术:来自普林斯顿大学的课程,解释了比特币的特殊之处,以及它如何在技术层面上工作。

6.为大家编程(Python入门):密歇根大学提供的每个人都应该学习的课程,使用Python编程计算机的基础知识。

7.算法,第一部分:普林斯顿课程,涵盖了“每个认真的程序员需要知道的关于算法和数据结构的重要信息,重点是Java的应用程序实现和科学性能分析”。

8.职业发展英语:由宾夕法尼亚大学创建,这门课程适合“有志在全球市场发展自己的职业生涯”的非英语母语人士。一路走来,你将了解美国的求职、申请和面试流程,并探索自己的国际职业道路。

9.机器学习与神经网络:多伦多大学为你提供了“学习人工神经网络及其如何用于机器学习的机会,适用于语音和目标识别,图像分割,建模语言和人体运动等”。

10.金融市场:由耶鲁大学的诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·希勒(Robert Shiller)创建,该课程概述了金融市场,帮助人类社会管理风险和培育企业。其中包括对证券、保险和银行业背后的风险管理和行为金融学原理的介绍。

本文转自微信公众号“智能观”,来源:MIT Technology Review,作者Elizabeth Woyke,编译:智能观,原文链接

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