CS-World

Chỉ dẫn chung: thứ tự của các Land và các Attraction là quan trọng. Người học nên tìm hiểu và học theo trình tự này. Các môn học được chọn chủ yếu từ chương trình CS của OSSU.

Attractions

1     Skills Railroad

Các kỹ năng phi chuyên môn (kỹ năng mềm) cần thiết cho những người học lập trình.

S1: Learning

Tên đầy đủ kèm link: Learning how to learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects

Loại: Sơ cấp, lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Deep Teaching Solutions, nền tảng coursera.org

Giảng viên: Barbara Oakley

Giới thiệu:

Khóa học này giúp bạn dễ dàng tiếp cận với các kỹ thuật học tập vô giá được sử dụng bởi các chuyên gia trong nghệ thuật, âm nhạc, văn học, toán học, khoa học, thể thao và nhiều ngành khác. Chúng ta sẽ tìm hiểu về cách bộ não sử dụng hai chế độ học tập rất khác nhau và cách nó đóng gói (“chunk”) thông tin. Chúng ta cũng sẽ đề cập đến những ảo tưởng về học tập, kỹ thuật ghi nhớ, đối phó với sự trì hoãn và các phương pháp hay nhất được nghiên cứu chỉ ra là hiệu quả trong việc giúp bạn thành thạo các môn học khó.

Sử dụng những cách tiếp cận này, cho dù bạn đang ở trình độ nào trong chủ đề mà bạn muốn nắm vững, bạn đều có thể thay đổi tư duy và cuộc sống của mình. Nếu bạn đã là một chuyên gia, thì tài liệu này sẽ cung cấp cho bạn các ý tưởng để thúc đẩy quá trình học tập thành công, bao gồm các mẹo làm bài kiểm tra đi ngược với trực quan, và thông tin chi tiết để giúp bạn tận dụng tốt nhất thời gian của mình cho việc làm bài tập và giải quyết vấn đề. Nếu bạn đang gặp khó khăn, bạn sẽ thấy một kho tàng có cấu trúc gồm cács.htmlc kỹ thuật thực tế hướng dẫn bạn những gì bạn cần làm để đi đúng hướng. Nếu bạn từng muốn trở nên giỏi hơn trong bất cứ lĩnh vực gì, khóa học này sẽ giúp hướng dẫn cho bạn.

S2: Logic and Critical Thinking

Tên đầy đủ kèm link: Introduction to Logic and Critical Thinking

Loại: Cơ bản, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: Duke Uni, nền tảng coursera.org

Giới thiệu:

Khóa học này sẽ giúp bạn cải thiện khả năng nhận biết, phân tích và đánh giá các lập luận của người khác, và có thể xây dựng các lập luận của riêng bạn để thuyết phục người khác và giúp bạn quyết định nên tin hay không tin điều gì. Khóa học này giới thiệu các tiêu chuẩn chung xác định thế nào là một lập luận tốt, và cung cấp các công cụ để cải thiện khả năng tư duy phản biện của bạn. Những kỹ năng này sẽ giúp bạn xác định khi nào một lập luận được đưa ra, những phần quan trọng của nó là gì và nó dựa trên giả định gì. Bạn cũng sẽ học cách áp dụng các tiêu chuẩn suy luận và quy nạp để đánh giá các lập luận, cũng như cách phát hiện và tránh các lỗi ngụy biện.

Các môn thành phần:

·        S2.1 Think Again I: How to Understand Arguments

·        S2.2 Think Again II: How to Reason Deductively

·        S2.3 Think Again III: How to Reason Inductively

·        S2.4 Think Again IV: How to Avoid Fallacies

S3: Creative Thinking

Tên đầy đủ kèm link: Creative Thinking: Techniques and Tools for Success

Loại: Cơ bản, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: Imperial College London, nền tảng coursera.org

Giới thiệu:

Trong thế giới luôn phát triển và thay đổi ngày nay, khả năng tư duy sáng tạo và đổi mới là những kỹ năng cần thiết. Đôi khi rất khó khăn để lùi lại và suy ngẫm trong một môi trường có nhịp độ nhanh hoặc khi bạn phải hấp thụ một lượng lớn thông tin. Hình thành và truyền đạt những ý tưởng mới bằng một cách sáng tạo và hấp dẫn, tiếp cận vấn đề từ góc độ mới, và đưa ra các giải pháp mới – tất cả những đặc điểm này đều được các nhà tuyển dụng săn đón.

Khóa học này sẽ trang bị cho bạn một ‘bộ công cụ’, giới thiệu cho bạn một loạt các hành vi và kỹ thuật giúp tăng cường khả năng sáng tạo bẩm sinh của bạn. Một số công cụ phù hợp để sử dụng riêng, và những công cụ khác hoạt động tốt cho một nhóm. Bạn có thể chọn trong số các công cụ và kỹ thuật này cái nào phù hợp với nhu cầu và sở thích của mình, tập trung vào một số hoặc tất cả các phương pháp đã chọn, theo thứ tự phù hợp nhất với bạn.

S4: Teamwork

Tên đầy đủ kèm link: Teamwork Skills: Communicating Effectively in Groups

Loại: Cơ bản.

Xuất xứ: Uni of Colorado Boulder, nền tảng coursera.org

Giới thiệu:

Làm việc nhóm và giao tiếp nhóm hiệu quả là điều cần thiết cho sự thành công trong nghề nghiệp và cuộc sống của bạn. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách: đưa ra quyết định tốt hơn, sáng tạo và đổi mới hơn, quản lý xung đột và làm việc với các thành viên khó nhằn, thương lượng để đạt được kết quả tốt hơn, cải thiện giao tiếp nhóm trong môi trường ảo, phát triển hiểu biết tổng thể tốt hơn về sự tương tác giữa con người, và làm việc hiệu quả hơn với tư cách là một nhóm. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn hiểu những sự vận động quan trọng này của giao tiếp nhóm, và học cách áp dụng chúng vào thực tế để cải thiện khả năng làm việc nhóm của bạn.

S5: Effective Communication

Tên đầy đủ kèm link: Effective Communication: Writing, Design, and Presentation

Loại: Cơ bản.

Xuất xứ: Uni of Colorado Boulder, nền tảng coursera.org

Giới thiệu:

Bằng việc học các kỹ năng Viết cho kinh doanh, Thiết kế đồ họa và Thuyết trình thành công, bạn sẽ trau dồi các kỹ năng thuyết trình bằng văn bản, hình ảnh và lời nói của mình. Bạn sẽ học cách viết các tài liệu kinh doanh có tổ chức tốt, rõ ràng; để thiết kế các slide thuyết trình, báo cáo và áp phích trang nhã; và trình bày và nói chuyện với sự tự tin và quyền lực. Khóa học Giao tiếp Hiệu quả đưa bạn vào hành trình tự nhận thức bản thân. Bạn sẽ học được rằng sự xuất sắc trong giao tiếp liên quan đến khả năng thể hiện bạn là ai — một cách tốt nhất — trong mọi việc bạn làm.

Các môn thành phần:

·        S5.1 Business Writing

·        S5.2 Graphic Design

·        S5.3 Successful Presentation

·        S5.4 Effective Communication Capstone Project

2     Robot Cinema

·        The Pirates of Silicon Valley, 1999 (Not rated)

·        I, robot, 2004 (PG 13)

·        The Social Network, 2010 (PG 13)

·        The Internship, 2013 (PG 13)

·        The Imitation Game, 2014 (PG 13)

3     Scratch

Loại: sơ cấp.

Là môn học để bắt đầu học lập trình ở độ tuổi nhỏ.

4     Introduction to CS and Programming

Tên đầy đủ kèm link: Introduction to Computer Science and Programming Using Python

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức

Xuất xứ: MITx, nền tảng edx.org hoặc mit.edu

Giới thiệu:

Giới thiệu về khoa học máy tính như một công cụ để giải quyết các vấn đề phân tích trong thế giới thực, sử dụng ngôn ngữ lập trình Python 3.5.

Khóa học này tập trung vào chiều rộng hơn là chiều sâu. Mục đích là cung cấp cho sinh viên phần giới thiệu ngắn gọn về nhiều chủ đề, để họ có ý tưởng về những khả năng có thể làm khi cần suy nghĩ về cách sử dụng tính toán để hoàn thành mục tiêu của mình.

5     How to code

Gồm 2 môn học: (5.A) How to code – simple data và (5.B) How to code – complex data

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Uni of British Columbia, nền tảng edx.org.

Giới thiệu:

Môn 1: Học các bí quyết để viết các chương trình được kiểm thử tốt và dễ cải tiến. Điều này sẽ giúp bạn thành thạo bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào.

Môn 2: Học cách thiết kế các chương trình phức tạp hơn, sử dụng cấu trúc dữ liệu mới, trừu tượng hóa và đệ quy tổng quát.

6     Programming Languages

Gồm 3 môn học:

·       6.A Programming Languages, Part A

·        6.B Programming Languages, Part B

·        6.C Programming Languages, Part C

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Uni of Washington, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học (gồm 3 phần) này giới thiệu về các khái niệm cơ bản của các ngôn ngữ lập trình, tập trung vào lập trình chức năng. Khóa học sử dụng các ngôn ngữ ML, Racket và Ruby làm phương tiện để giảng dạy các khái niệm, nhưng mục đích thực sự là giúp bạn lập trình hiệu quả hơn bằng bất kỳ ngôn ngữ nào – và học những ngôn ngữ mới.

Khóa học này không chuyên về lý thuyết và cũng không về các chi tiết cụ thể về lập trình – nó sẽ cung cấp cho bạn một khuôn khổ để hiểu cách sử dụng các cấu trúc ngôn ngữ một cách hiệu quả, và cách thiết kế các chương trình chính xác và trang nhã. Bằng cách sử dụng các ngôn ngữ khác nhau, bạn sẽ học cách suy nghĩ sâu sắc hơn về cú pháp cụ thể của một ngôn ngữ. Việc nhấn mạnh vào lập trình chức năng là điều cần thiết để học cách viết các chương trình tốt, có thể tái sử dụng, có thể tổng hợp và đẹp. Hãy sẵn sàng để tìm hiểu một cách nhìn mới mẻ và đẹp đẽ về phần mềm, cũng như làm sao để lập trình một cách thích thú.

7     Software Design and Architecture

Tên đầy đủ kèm link: Software Design and Architecture

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: Uni of Alberta, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách áp dụng các nguyên tắc thiết kế, các mô thức (pattern) và các loại kiến trúc để tạo ra các ứng dụng và hệ thống phần mềm có thể tái sử dụng và linh hoạt. Bạn sẽ học cách thể hiện và viết tài liệu thiết kế và kiến trúc của một hệ thống phần mềm bằng cách sử dụng ký hiệu trực quan.

Các ví dụ thực tế và cơ hội để áp dụng kiến thức của bạn trong khóa học sẽ giúp bạn phát triển các kỹ năng cần thiết và kiến thức chuyên môn liên quan trong ngành công nghiệp phần mềm.

Khóa học này gồm 4 môn, 3 môn đầu nằm trong Lộ trình chính thức của FCT.

Các môn thành phần:

·        7.1 Object-Oriented Design

·        7.2 Design Patterns

·        7.3 Software Architecture

·        7.4 Service-Oriented Architecture (môn này không nằm trong Lộ trình chính thức của FCT)

8     Ethics, Technology and Engineering

Tên đầy đủ kèm link: Ethics, Technology and Engineering

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Eindhoven University of Technology, nền tảng coursera.org

Giới thiệu:

Càng ngày người ta càng chú ý đến vấn đề luân lý (ethics) trong các hoạt động công nghệ. Các kỹ sư không chỉ phải thực hiện công việc của họ một cách thành thạo và khéo léo, mà còn phải nhận thức được những ý nghĩa xã hội và luân lý ở mức độ rộng hơn của kỹ thuật, và có thể đáp ứng những điều này. Theo Tiêu chuẩn Kỹ thuật 2000 của Hội đồng Thẩm định Kỹ thuật và Công nghệ (ABET) tại Hoa Kỳ, các kỹ sư phải có “hiểu biết về trách nhiệm nghề nghiệp và luân lý” và phải “hiểu tác động của các giải pháp kỹ thuật trong bối cảnh toàn cầu và xã hội”.

Khóa học này giới thiệu về luân lý trong kỹ thuật và công nghệ. Nó giúp các kỹ sư và sinh viên ngành kỹ thuật có được năng lực được đề cập trong tiêu chí ABET hoặc các tiêu chí tương đương ở các quốc gia khác.

9     CS Tools

Tên đầy đủ kèm link: The Missing Semester of Your CS Education

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức.

Xuất xứ: MIT, nền tảng MIT.edu

Giới thiệu:

Trên lớp học, người ta dạy bạn tất cả các chủ đề nâng cao trong CS, từ hệ điều hành đến học máy, nhưng có một chủ đề quan trọng hiếm khi được đề cập và thay vào đó, sinh viên phải tự tìm hiểu: sử dụng thành thạo các công cụ. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách thành thạo dòng lệnh, sử dụng trình soạn thảo văn bản mạnh, sử dụng các tính năng thú vị của hệ thống kiểm soát phiên bản và hơn thế nữa!

Sinh viên dành hàng trăm giờ để sử dụng những công cụ này trong suốt quá trình học (và hàng ngàn giờ trong sự nghiệp), vì vậy, cần làm sao để các trải nghiệm là trôi chảy và ít vấn đề nhất có thể. Việc thành thạo những công cụ này không chỉ cho phép bạn dành ít thời gian hơn để tìm ra cách uốn các công cụ theo ý muốn, mà còn cho phép bạn giải quyết những vấn đề mà trước đó dường như vô cùng phức tạp.

Dining

A.     Clean Code

Tên sách: Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship, 1^st Edition

Tác giả: Robert C. Martin

B.     Code Complete

Tên sách: Code Complete: A Practical Handbook of Software Construction, Second Edition

Tác giả: Steve McConnell

C.     Pearls

Tên sách: Programming Pearls 2nd Edition

Tác giả: Jon Bentley

D.     Refactoring

Tên sách: Refactoring: Improving the Design of Existing Code (2nd Edition)

Tác giả: Martin Fowler (website)

E.      Design Patterns

Tên sách: Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software 1st Edition

Tác giả: Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides

Attractions 

10 Calculus

Gồm 3 môn học:

·        10.A Calculus 1A: Differentiation

·        10.B Calculus 1B: Integration

·        10.C Calculus 1C: Coordinate Systems & Infinite Series

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức.

Xuất xứ: MIT, nền tảng MIT Open Learning Library.

Giới thiệu:

Khóa học (gồm 3 môn) giới thiệu về các khái niệm Giải tích cần thiết để bạn học sâu về Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu.

11 Linear Algebra

Tên đầy đủ kèm link: Linear Algebra

Loại: Cơ bản.

Xuất xứ: MIT, nền tảng MIT Open Courseware.

Giới thiệu:

Khóa học này kết hợp song hành lý thuyết và ứng dụng trong cuốn sách giáo khoa Giới thiệu về Đại số tuyến tính của GS Strang. Khóa học gồm bốn ứng dụng chính trong cuốn sách: Đồ thị và Mạng; Hệ phương trình vi phân; Bình phương nhỏ nhất và Phép chiếu; và Chuỗi Fourier và Biến đổi Fourier nhanh.

Đây là chuyên đề cơ bản về ma trận và đại số tuyến tính. Nhấn mạnh vào các chủ đề sẽ hữu ích trong các lĩnh vực khác, bao gồm hệ phương trình, không gian vectơ, định thức, giá trị riêng, đồng dạng và ma trận xác định dương.

12 Probability

Tên đầy đủ kèm link: Probability – The Science of Uncertainty and Data

Loại: Cơ bản.

Xuất xứ: MIT, nền tảng edx.org.

Giới thiệu:

Thế giới đầy những điều không định trước: tai nạn, bão, thị trường tài chính bất ổn. Thế giới cũng đầy dữ liệu. Mô hình xác suất và lĩnh vực liên quan của suy luận thống kê là chìa khóa để phân tích dữ liệu và đưa ra các dự đoán đúng đắn về mặt khoa học.

Mô hình xác suất sử dụng ngôn ngữ của toán học. Nhưng thay vì dựa vào định dạng “định lý – chứng minh” truyền thống, chúng ta tiếp cận theo cách trực quan – nhưng vẫn chặt chẽ và chính xác về mặt toán học. Hơn nữa, trong khi các ứng dụng thì rất nhiều và hiển nhiên, chúng ta sẽ nhấn mạnh các khái niệm cơ bản và các phương pháp luận có thể áp dụng một cách phổ quát.

13 Fundamentals of Statistics

Tên đầy đủ kèm link: Fundamentals of Statistics

Loại: Cơ bản.

Xuất xứ: MIT, nền tảng edx.org.

Giới thiệu:

Thống kê là khoa học biến dữ liệu thành hiểu biết và rốt cuộc là quyết định. Đằng sau những tiến bộ gần đây trong học máy, trong khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, là những nguyên tắc thống kê cơ bản. Mục đích của môn học này là hình thành hiểu biết về những ý tưởng cốt lõi này trên cơ sở toán học vững chắc, bắt đầu từ việc xây dựng các công cụ ước tính và kiểm tra, cũng như phân tích hiệu suất tiệm cận của chúng.

14 Discrete Mathematics

Tên đầy đủ kèm link: Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science

Loại: Cơ bản, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: UC San Diego, nền tảng coursera.org

Giới thiệu:

Toán rời rạc là ngôn ngữ của Khoa học máy tính. Cần phải thông thạo nó để làm việc trong nhiều lĩnh vực bao gồm khoa học dữ liệu, học máy và kỹ thuật phần mềm (không phải ngẫu nhiên mà các câu đố toán học thường được sử dụng cho các cuộc phỏng vấn). Khóa học giới thiệu cho bạn ngôn ngữ này thông qua cách tiếp cận thú vị “thử trước, nghe giải thích sau”: đầu tiên bạn giải nhiều câu đố tương tác được thiết kế cẩn thận, sau đó sẽ được giải thích cách giải các câu đố và giới thiệu những ý tưởng quan trọng. Bằng cách này, bạn sẽ hiểu sâu hơn và sẽ cảm nhận tốt hơn vẻ đẹp của những ý tưởng cơ bản (chưa kể đến sự tự tin mà bạn có được nếu tự tìm ra những ý tưởng này!). Để mang trải nghiệm của bạn đến gần hơn với các ứng dụng CNTT, khóa học kết hợp các ví dụ, các bài toán và dự án lập trình.

Các môn thành phần:

·        14.1 Mathematical Thinking in Computer Science

·        14.2 Combinatorics and Probability

·        14.3 Introduction to Graph Theory

·        14.4 Number Theory and Cryptography

··                14.5 Delivery Problem

15 Mathematics for CS

Tên đầy đủ kèm link: Mathematics for Computer Science

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: MIT, nền tảng MIT Open Learning Library.

Giới thiệu:

Môn học này giới thiệu theo kiểu tương tác về toán rời rạc, theo định hướng khoa học và kỹ thuật máy tính. Phạm vi chủ đề gồm ba phần:

·        Các khái niệm cơ bản của toán học: định nghĩa, chứng minh, tập hợp, hàm số, quan hệ.

·        Cấu trúc rời rạc: đồ thị, máy trạng thái, số học mô-đun, đếm.

·        Lý thuyết xác suất rời rạc.

Sau khi hoàn thành, học viên sẽ có thể giải thích và áp dụng các phương pháp cơ bản của toán rời rạc trong khoa học máy tính. Họ sẽ có thể sử dụng các phương pháp này trong các khóa học về thiết kế và phân tích các thuật toán, lý thuyết tính toán, kỹ thuật phần mềm và hệ thống máy tính.

Dining

F.      Linear Algebra

Tên sách: Linear Algebra for Everyone

Tác giả: Gilbert Strang

Attractions

16 Build a modern computer

Gồm 2 môn học:

·        16. A Build a Modern Computer from First Principles: From Nand to Tetris

·        16.B Build a Modern Computer from First Principles: Nand to Tetris Part II

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Hebrew Uni of Jerusalem, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Môn 1: Trong khóa học này, bạn sẽ xây dựng một hệ thống máy tính hiện đại, từ đầu. Hành trình hấp dẫn này được chia thành 6 dự án thực hành, đưa bạn từ việc xây dựng các cổng logic cơ bản cho đến tạo ra một máy tính đa năng hoạt động đầy đủ. Trong quá trình này, bạn sẽ học – theo cách trực tiếp và kiến tạo nhất – cách máy tính hoạt động và cách chúng được thiết kế.

Môn 2: Trong khóa học này, bạn sẽ xây dựng một hệ thống phân cấp phần mềm hiện đại, được thiết kế để biên dịch và chạy các ngôn ngữ cấp cao dựa trên đối tượng, trên nền tảng phần cứng máy tính đơn giản. Cụ thể, bạn sẽ triển khai một máy ảo và một trình biên dịch cho một ngôn ngữ lập trình đơn giản, giống như Java, và bạn sẽ phát triển một hệ điều hành cơ bản giúp thu hẹp khoảng cách giữa ngôn ngữ cấp cao và nền tảng phần cứng bên dưới. Trong quá trình này, bạn sẽ có được sự hiểu biết sâu sắc và thực tế về nhiều chủ đề trong khoa học máy tính ứng dụng, ví dụ: xử lý stack, phân tích cú pháp, tạo mã, các thuật toán và cấu trúc dữ liệu cổ điển để quản lý bộ nhớ, đồ họa vector, xử lý đầu vào-đầu ra và nhiều chủ đề khác nằm ở cốt lõi của mọi hệ thống máy tính hiện đại.

17 Introduction to OS

Tên đầy đủ kèm link: Introduction to Operating Systems

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: University of Wisconsin, nền tảng Uni of Wisconsin.

Giới thiệu:

Khóa học này sẽ giới thiệu cho bạn một loạt kiến thức thú vị từ lĩnh vực hệ điều hành rộng lớn, bao gồm cấu trúc hệ điều hành cơ bản, các quá trình, đồng bộ hóa luồng và xử lý đồng thời, hệ thống file và máy chủ lưu trữ, kỹ thuật quản lý bộ nhớ, lập kế hoạch quy trình và quản lý tài nguyên, ảo hóa, bảo mật và thậm chí cả hệ thống phân tán.

18 Computer Networking

Tên đầy đủ kèm link: Computer Networking: a Top-Down Approach

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: University of Massachusetts Amherst, nền tảng Umass.edu.

Giới thiệu:

Đây là khóa học đầu tiên về mạng máy tính, được dạy cho các ngành khoa học máy tính và khoa kỹ thuật điện, hệ thống thông tin và khoa tin học, trong các trường kinh doanh và các nơi khác. Về ngôn ngữ lập trình, khóa học chỉ giả định học viên có kinh nghiệm với C, C ++, Java hoặc Python (và cũng chỉ ở vài chỗ). Mặc dù chính xác hơn và có tính phân tích cao hơn nhiều sách giới thiệu về mạng máy tính khác, nhưng khóa học hiếm khi sử dụng bất kỳ khái niệm toán học nào không được dạy ở trường trung học. Do đó, khóa học thích hợp cho đại học năm thứ nhất. Nó cũng hữu ích cho những người làm nghề trong ngành IT.

Dining

G.     Compiler Design

Tên sách: Principles of Compiler Design

Tác giả: Alfred Aho, Jeffrey Ullman

Attractions

19 Algorithms

Tên đầy đủ kèm link: Algorithms

Loại: Cơ bản, tổ hợp nhiều môn (specialization), Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Stanford, nền tảng coursera.org

Giới thiệu:

Thuật toán là trái tim của khoa học máy tính, và có vô số ứng dụng thực tế cũng như chiều sâu trí tuệ. Khóa học này giới thiệu về các thuật toán dành cho những người học có ít nhất một ít kinh nghiệm lập trình. Khóa học nhấn mạnh cái nhìn tổng thể và sự hiểu biết về khái niệm hơn là triển khai cấp thấp và các chi tiết toán học. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có vị trí tốt để vượt qua các cuộc phỏng vấn kỹ thuật và bàn luận trôi chảy về thuật toán với các lập trình viên và nhà khoa học máy tính khác.

Các môn thành phần:

·        19.1 Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms

·        19.2 Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures

·        19.3 Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming

·        19.4 Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About ThemThink Again I: How to Understand Arguments

20 Theory of Computation

Tên đầy đủ kèm link: Theory of Computation — link không còn tồn tại. Môn thay thế: Theory Of Computation, MIT Open Courseware.

Loại: Nâng cao.

Xuất xứ: ArsDigita Uni (ADU), nền tảng Aduni.org.

Giới thiệu:

Một nền tảng lý thuyết về những gì có thể được tính toán, và tốc độ tính toán có thể thực hiện. Các ứng dụng cho trình biên dịch, tìm kiếm chuỗi và thiết kế mạch điều khiển sẽ được thảo luận. Hệ thống phân cấp của máy có số trạng thái hữu hạn, máy đẩy xuống, ngữ pháp phi ngữ cảnh và máy Turing sẽ được phân tích, cùng với các biến thể của chúng. Các khái niệm về khả năng phân giải, lý thuyết độ phức tạp và một cuộc thảo luận đầy đủ về các vấn đề NP-Complete sẽ kết thúc khóa học.

Dining

H.     Hidden Language

Tên sách: Code: The Hidden Language of Computer Hardware and Software 1st Edition

Tác giả: Charles Petzold

I.       Algorithms

Tên sách: Introduction to Algorithms, 3rd Edition

Tác giả: Thomas H. Cormen

J.       TAOCP

Tên sách: The Art of Computer Programming (bộ nhiều quyển)

Tác giả: Donald Knuth

Attractions

21 Cybersecurity Fundamentals (thay thế khóa cũ IS: Context and Introduction)

Tên đầy đủ kèm link: Cybersecurity Fundamentals

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Rochester Institute of Technology (RITx), nền tảng edx.org.

Giới thiệu:

Khóa học cung cấp một cái nhìn tổng quan sâu rộng về các nhánh khác nhau của bảo mật máy tính. Bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm, các vấn đề và các công cụ của cybersecurity, cần thiết cho việc giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực bảo mật máy tính.

Bạn sẽ có cơ hội tìm hiểu các kỹ thuật thiết yếu trong việc bảo vệ hệ thống và cơ sở hạ tầng mạng, phân tích và giám sát các mối đe dọa và cuộc tấn công tiềm ẩn, đưa ra và triển khai các giải pháp bảo mật cho các tổ chức lớn nhỏ.

22 Secure Coding Principles

Tên đầy đủ kèm link: Principles of Secure Coding

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: UC Davis University of California, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học giới thiệu các nguyên tắc của lập trình an toàn, bắt đầu bằng cách thảo luận về triết lý và nguyên tắc của lập trình an toàn, sau đó trình bày về lập trình chắc chắn và mối quan hệ với lập trình an toàn. Chúng ta sẽ đi qua một ví dụ chi tiết về việc viết mã chắc chắn và sẽ thấy nhiều vấn đề lập trình phổ biến, cũng như mối liên hệ của chúng với việc viết các chương trình chắc chắn và an toàn. Chúng ta sẽ xem xét 8 nguyên tắc thiết kế của lập trình an toàn và cách áp dụng chúng. Chúng ta sẽ phân biệt các phương pháp lập trình phi chính thức, chính thức và ad hoc. Các phương pháp cải thiện tính bảo mật và tính chắc chắn cho các chương trình sẽ được nhấn mạnh, và bạn sẽ có cơ hội thực hành những khái niệm này thông qua các hoạt động lab. Kiến thức về ngôn ngữ lập trình C là hữu ích, nhưng không bắt buộc.

23 Vulnerabilities

Tên đầy đủ kèm link: Identifying Security Vulnerabilities

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: UC Davis University of California, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học này giúp xây dựng nền tảng của một số khái niệm cơ bản trong lập trình an toàn. Chúng ta sẽ tìm hiểu về các khái niệm về mô hình của nguy cơ và mã hóa, và bạn sẽ có thể bắt đầu tạo các mô hình nguy cơ, và tư duy về các mô hình nguy cơ do người khác tạo ra. Chúng ta sẽ tìm hiểu những điều cơ bản về việc áp dụng mật mã, chẳng hạn như mã hóa và băm an toàn. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách hacker có thể khai thác các lỗ hổng của ứng dụng thông qua việc xử lý không đúng cách dữ liệu do người dùng kiểm soát. Chúng ta sẽ hiểu cơ bản về các sự cố chèn trong các ứng dụng web, bao gồm ba loại sự cố chèn phổ biến nhất: SQL injection, cross-site scripting và command injection.

Dining

K.     Hacking

Tên sách: Hacking: The Art of Exploitation, 2nd Edition

Tác giả: Jon Erickson

Attractions

24 Databases

Gồm 3 môn học:

·        24.A Databases: Modeling and Theory

·        24.B Databases: Relational Databases and SQL

·        24.C Databases: Semistructured Data

Loại: Cơ bản, lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Stanford, nền tảng edx.org.

Giới thiệu:

Khóa học này bao gồm 3 môn học về chủ đề Cơ sở dữ liệu của Stanford. Môn đầu bao gồm các nguyên tắc cơ bản và các cân nhắc cần thiết khi thiết kế, liên quan đến cơ sở dữ liệu. Môn thứ hai giới thiệu về cơ sở dữ liệu quan hệ và bao quát toàn diện về SQL, ngôn ngữ truy vấn tiêu chuẩn được chấp nhận từ lâu cho các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ. Môn thứ ba bao gồm các tiêu chuẩn JSON và XML cho dữ liệu bán cấu trúc, cùng với các ngôn ngữ truy vấn và các tính năng khai báo lược đồ cho XML.

25 Machine Learning

Tên đầy đủ kèm link: Machine Learning

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Stanford, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Máy học là khoa học về việc khiến máy tính hoạt động mà không cần được lập trình rõ ràng. Trong thập kỷ qua, công nghệ máy học đã mang lại cho chúng ta những chiếc ô tô tự lái, khả năng nhận dạng giọng nói có thể ứng dụng, tìm kiếm trên web hiệu quả, và sự hiểu biết được cải thiện đáng kể về bộ gen của con người. Máy học ngày nay phổ biến đến mức có thể bạn sử dụng nó hàng chục lần mỗi ngày mà không hề hay biết. Nhiều nhà nghiên cứu cũng cho rằng đó là cách tốt nhất để đạt được tiến bộ đối với AI ở cấp độ gần ngang với con người. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật máy học hiệu quả nhất, đồng thời thực hành triển khai các kỹ thuật đó và làm cho chúng hoạt động cho chính bạn. Quan trọng hơn, bạn sẽ không chỉ học về những nền tảng lý thuyết của quá trình học, mà còn có được những bí quyết thực tế cần thiết để áp dụng nhanh chóng và hiệu quả những kỹ thuật này vào các vấn đề mới. Cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu về một số phương pháp hay nhất của Thung lũng Silicon trong đổi mới, vì nó liên quan đến học máy và AI.

26 Computer Graphics

Tên đầy đủ kèm link: Computer Graphics

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: UC San Diego, nền tảng edx.org.

Giới thiệu:

Ngày nay, đồ họa máy tính là một phần trung tâm trong cuộc sống của chúng ta, trong phim ảnh, trò chơi, thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính, trình mô phỏng ảo, hình ảnh hóa và thậm chí cả các sản phẩm hình ảnh và máy ảnh. Khóa học này dạy những kiến thức cơ bản về đồ họa máy tính áp dụng cho tất cả các lĩnh vực này.

Học viên sẽ học cách tạo hình ảnh 3D do máy tính tạo ra, bao gồm cả các vật thể bay lượn, tạo trình xem cảnh thời gian thực và tạo hình ảnh rất chân thực bằng tính năng raytracing. Chúng ta sẽ bắt đầu với một ví dụ đơn giản về việc xem một ấm trà từ bất kỳ góc nhìn trong không gian, hiểu toán học cơ bản về vị trí đặt camera ảo. Tiếp theo, bạn sẽ học cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình đồ họa thời gian thực như OpenGL và GLSL để tạo trình xem cảnh của riêng bạn, cho phép bạn bay xung quanh và thao tác các cảnh 3D. Cuối cùng, bạn sẽ học cách tạo ra những hình ảnh có độ chân thực cao với phản xạ và bóng tối bằng cách sử dụng raytracing.

27 Software Engineering

Tên đầy đủ kèm link: Software Engineering: Introduction

Loại: Cơ bản, Lộ trình chính thức.

Xuất xứ: Uni of British Columbia, nền tảng edx.org.

Giới thiệu:

Khóa học này giới thiệu cách các nhóm thiết kế, xây dựng và thử nghiệm các hệ thống phần mềm đa phiên bản. Bạn sẽ học các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm có thể áp dụng cho phạm vi rộng của các hệ thống phần mềm quy mô lớn. Khóa học khám phá các chủ đề như phát triển agile, lập trình REST và Async, đặc tả phần mềm, thiết kế, tái cấu trúc, bảo mật thông tin, v.v.

Dining

L.      Man-month

Tên sách: Mythical Man-Month, The: Essays on Software Engineering

Tác giả: Frederick Brooks Jr.

M.   Pragmatic Programmer

Tên sách: The Pragmatic Programmer: Your Journey To Mastery, 20th Anniversary Edition

Tác giả: David Thomas, Andrew Hunt

Attractions

28 Game Theory

Gồm 2 môn học: 28.A Game Theory và 28.B Game Theory II: Advanced Applications

Loại: Nâng cao.

Xuất xứ: Stanford Uni, Uni of British Columbia, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Phổ biến trong các bộ phim như “A Beautiful Mind”, lý thuyết trò chơi là mô hình toán học về sự tương tác chiến lược giữa các tác nhân hợp lý (và cả phi lý). Ngoài những gì chúng ta gọi là “trò chơi” trong ngôn ngữ thông thường, chẳng hạn như cờ vua, poker, bóng đá, v.v., nó còn bao gồm mô hình hóa xung đột giữa các quốc gia, chiến dịch chính trị, cạnh tranh giữa các công ty và hành vi giao dịch trên các thị trường chứng khoán. Làm thế nào bạn có thể bắt đầu lập mô hình đấu giá từ khóa và mạng chia sẻ file ngang hàng mà không tính đến các động lực của những người sử dụng chúng? Khóa học sẽ cung cấp những kiến thức cơ bản: trò chơi đại diện và chiến lược, dạng mở rộng (mà các nhà khoa học máy tính gọi là cây trò chơi), trò chơi Bayes (mô hình hóa những thứ như đấu giá), trò chơi lặp lại và ngẫu nhiên, v.v. Sẽ có nhiều ví dụ khác nhau bao gồm các trò chơi cổ điển và một số ứng dụng.

Trong môn nâng cao, học viên sẽ học cách thiết kế tương tác giữa các tác nhân để đạt được kết quả xã hội tốt. Ba chủ đề chính bao gồm: lý thuyết lựa chọn xã hội (tức là hệ thống bỏ phiếu và ra quyết định tập thể), thiết kế cơ chế, và đấu giá.

29 Game Design and Development

Tên đầy đủ kèm link: Game Design and Development with Unity 2020

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: Michigan State Uni, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Trong khóa học này, người học xây dựng các kỹ năng cần thiết để thiết kế và phát triển trò chơi. Khóa học tập trung vào cả lý thuyết và thực hành làm game. Từ quan điểm kỹ thuật, người học tạo bốn dự án trò chơi trong công cụ Unity 2020, bao gồm 2D Shooter, 2D Platformer, First-Person Shooter và 3D Platformer. Trong Dự án cuối khóa, người học tạo ra một trò chơi hoàn toàn nguyên bản theo thiết kế của riêng họ từ ý tưởng ban đầu cho đến nguyên mẫu đầu tiên có thể chơi được. Khóa học thuộc chương trình dạy làm game của Đại học Michigan, được xếp hạng là một trong những chương trình hàng đầu ở Bắc Mỹ.

Các môn thành phần:

·        29.1 Game Design and Development 1: 2D Shooter

·        29.2 Game Design and Development 2: 2D Platformer

·        29.3 Game Design and Development 3: 3D Shooter

·        29.4 Game Design and Development 4: 3D Platformer

·        29.5 Game Design and Development 5: Capstone Project

Dining

N.     Lenses

Tên sách: The Art of Game Design: A Book of Lenses, Third Edition

Tác giả: Jesse Schell

Attractions

30 Data Mining

Tên đầy đủ kèm link: Data Mining

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: Uni of Illinois at Urbana-Champaign, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học Khai phá dữ liệu (data mining) dạy các kỹ thuật khai thác dữ liệu cho cả dữ liệu có cấu trúc tuân theo một lược đồ được xác định rõ ràng và dữ liệu phi cấu trúc tồn tại ở dạng văn bản ngôn ngữ tự nhiên. Các chủ đề cụ thể của khóa học bao gồm khám phá mẫu, phân cụm, truy xuất văn bản, khai thác và phân tích văn bản cũng như khả thị hóa dữ liệu. Nhiệm vụ của dự án cuối khóa là giải quyết các thách thức khai thác dữ liệu trong thế giới thực bằng cách sử dụng tập dữ liệu đánh giá nhà hàng từ app Yelp.

Các môn thành phần:

·        30.1 Data Visualization

·        30.2 Text Retrieval and Search Engines

·        30.3 Text Mining and Analytics

·        30.4 Pattern Discovery in Data Mining

·        30.5 Cluster Analysis in Data Mining

·        30.6 Data Mining Project

31 Big Data

Tên đầy đủ kèm link: Big Data

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: UC San Diego, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Nếu bạn có nhu cầu hiểu về dữ liệu lớn, và ảnh hưởng của nó đến hoạt động kinh doanh của bạn, thì khóa học này là dành cho bạn. Bạn sẽ hiểu được rằng dữ liệu lớn có thể cung cấp những tri thức gì, thông qua việc thực hành với các công cụ và hệ thống được sử dụng bởi các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu lớn. Kinh nghiệm lập trình trước đó là không cần thiết. Bạn sẽ được hướng dẫn những điều cơ bản về cách sử dụng Hadoop với MapReduce, Spark, Pig và Hive. Bằng cách làm theo cùng với mã nguồn được cung cấp, bạn sẽ trải nghiệm cách người ta có thể thực hiện mô hình dự đoán và tận dụng phân tích đồ thị để mô hình hóa các vấn đề. Khóa học này sẽ giúp bạn đặt những câu hỏi cần thiết về dữ liệu, giao tiếp hiệu quả với các nhà khoa học dữ liệu và khám phá cơ bản các tập dữ liệu lớn, phức tạp.

Các môn thành phần:

·        31.1 Introduction to Big Data

·        31.2 Big Data Modeling and Management Systems

·        31.3 Big Data Integration and Processing

·        31.4 Machine Learning with Big Data

·        31.5 Graph Analytics for Big Data

·        31.6 Big Data – Capstone Project

32 Data Science

Tên đầy đủ kèm link: Data Science

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: Johns Hopkins Uni, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học này bao gồm các khái niệm và công cụ bạn sẽ cần trong toàn bộ quá trình của khoa học dữ liệu, từ việc đặt các loại câu hỏi phù hợp đến việc đưa ra các suy luận và công bố kết quả. Trong Dự án cuối khóa, bạn sẽ áp dụng các kỹ năng đã học bằng cách xây dựng sản phẩm dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực. Sau khi hoàn thành, học viên sẽ có một danh mục kết quả công việc, chứng minh rằng họ đã thuần thục về lĩnh vực này.

Các môn thành phần:

·        32.1 The Data Scientist’s Toolbox

·        32.2 R Programming

·        32.3 Getting and Cleaning Data

·        32.4 Exploratory Data Analysis

·        32.5 Reproducible Research

·        32.6 Statistical Inference

·        32.7 Regression Models

·        32.8 Practical Machine Learning

·        32.9 Developing Data Products

·        32.10 Data Science Capstone

Dining

O.     Deep Learning

Tên sách: Deep Learning

Tác giả: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Attractions

33 IoT Programming

Tên đầy đủ kèm link: An Introduction to Programming the Internet of Things (IOT)

Loại: Cơ bản, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: University of California, Irvine, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Thiết kế, tạo và triển khai một thiết bị IoT thú vị bằng cách sử dụng nền tảng Arduino và Raspberry Pi.

Khóa học này bao gồm các hệ thống nhúng, nền tảng Raspberry Pi và môi trường Arduino để xây dựng các thiết bị có thể điều khiển thế giới vật lý. Trong Dự án cuối khóa, bạn sẽ áp dụng các kỹ năng đã học bằng cách thiết kế, xây dựng và thử nghiệm hệ thống nhúng dựa trên vi điều khiển, tạo ra một dự án cuối cùng độc đáo.

Các môn thành phần:

·        33.1 Introduction to the Internet of Things and Embedded Systems

·        33.2 The Arduino Platform and C Programming

·        33.3 Interfacing with the Arduino

·        33.4 The Raspberry Pi Platform and Python Programming for the Raspberry Pi

·        33.5 Interfacing with the Raspberry Pi

·        33.6 Programming for the Internet of Things Project

34 Blockchain

Tên đầy đủ kèm link: Blockchain

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: University at Buffalo, The State Uni of New York, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học này giới thiệu blockchain, một công nghệ mang tính cách mạng cho phép chuyển các tài sản kỹ thuật số ngang hàng mà không cần bất kỳ trung gian nào, và được dự đoán là có tác động tương tự như Internet. Cụ thể hơn, nó hướng dẫn người học lập trình trên Ethereum. Bốn môn thành phần cung cấp cho người học (i) sự hiểu biết và kiến ​​thức làm việc về các khái niệm blockchain cơ bản, (ii) bộ kỹ năng để thiết kế và thực hiện các hợp đồng thông minh, (iii) các phương pháp phát triển các ứng dụng phi tập trung trên blockchain và (iv) thông tin về các xu hướng blockchain đang diễn ra.

Các môn thành phần:

·        34.1 Blockchain Basics

·        34.2 Smart Contracts

·        34.3 Decentralized Applications (Dapps)

·        34.4 Blockchain Platforms

35 Modern Robotics

Tên đầy đủ kèm link: Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: Northwestern Uni, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học này cung cấp một phương pháp xử lý chuyển động trong không gian và động lực học của các vật thể cứng, sử dụng các biểu diễn từ lý thuyết trục vít hiện đại và kết quả của công thức hàm mũ. Học viên có nền tảng kỹ thuật của sinh viên năm nhất sẽ nhanh chóng học cách áp dụng các công cụ này vào phân tích, lập kế hoạch và điều khiển chuyển động của robot. Sự hiểu biết của học viên về nguyên tắc toán học của robotics sẽ được củng cố bằng cách viết phần mềm robotic. Học viên sẽ kiểm tra phần mềm của mình trên một trình mô phỏng robot đa nền tảng miễn phí, cho phép mỗi học sinh có trải nghiệm lập trình robot đích thực với những người điều khiển robot công nghiệp và robot di động, mà không cần mua phần cứng robot đắt tiền.

Các môn thành phần:

·        35.1 Modern Robotics, Course 1: Foundations of Robot Motion

·        35.2 Modern Robotics, Course 2: Robot Kinematics

·        35.3 Modern Robotics, Course 3: Robot Dynamics

·        35.4 Modern Robotics, Course 4: Robot Motion Planning and Control

·        35.5 Modern Robotics, Course 5: Robot Manipulation and Wheeled Mobile Robots

·        35.6 Modern Robotics, Course 6: Capstone Project, Mobile ManipulationBlockchain Basics

36 IoT and AI Cloud

Tên đầy đủ kèm link: Internet of Things and AI Cloud

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: UC San Diego, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học này là về việc phát triển các sản phẩm và dịch vụ Internet of Things (IoT) — bao gồm các thiết bị cảm biến, kích hoạt, xử lý và giao tiếp — để giúp bạn phát triển các kỹ năng và kinh nghiệm mà bạn có thể sử dụng trong việc thiết kế các hệ thống mới. Khóa học có phần lý thuyết và lab. Trong các phần lab, bạn sẽ học các khái niệm IoT thực hành như cảm biến, hành động và giao tiếp. Trong Dự án cuối khóa, được phát triển với sự hợp tác của Qualcomm, bạn sẽ áp dụng các kỹ năng đã học vào một dự án mà bạn chọn bằng nền tảng DragonBoard 410c.

Các môn thành phần:

·        36.1 Internet of Things: How did we get here?

·        36.2 Internet of Things V2: DragonBoard™ bring up and community ecosystem

·        36.3 Internet of Things V2: Setting up and Using Cloud Services

·        36.4 Internet of Things: Communication Technologies

·        36.5 Internet of Things: Multimedia Technologies

·        36.6 Internet of Things Capstone V2: Build a Mobile Surveillance System

37 Cloud Computing

Tên đầy đủ kèm link: Cloud Computing

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: University of Illinois at Urbana-Champaign, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Khóa học Điện toán Đám mây dẫn bạn qua các hệ thống điện toán đám mây. Chúng ta bắt đầu ở layer giữa với các khái niệm điện toán đám mây, bao gồm các khái niệm hệ thống phân tán cốt lõi được sử dụng bên trong các đám mây. Sau đó chuyển sang layer trên của các ứng dụng đám mây, và cuối cùng đến layer dưới của mạng đám mây. Khóa học kết thúc với một dự án cho phép bạn áp dụng các kỹ năng đã học được trong suốt khóa học.

Các môn thành phần:

·        37.1 Cloud Computing Concepts, Part 1

·        37.2 Cloud Computing Concepts: Part 2

·        37.3 Cloud Computing Applications, Part 1: Cloud Systems and Infrastructure

·        37.4 Cloud Computing Applications, Part 2: Big Data and Applications in the Cloud

·        37.5 Cloud Networking

·        37.6 Cloud Computing Project

38 Bioinformatics

Tên đầy đủ kèm link: Bioinformatics

Loại: Nâng cao, tổ hợp nhiều môn (specialization).

Xuất xứ: UC San Diego, nền tảng coursera.org.

Giới thiệu:

Làm thế nào để chúng ta giải trình tự và so sánh các bộ gen? Làm thế nào để chúng ta xác định cơ sở di truyền của bệnh? Làm thế nào để chúng ta xây dựng một Cây sự sống tiến hóa cho tất cả các loài trên Trái đất?

Khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ học cách trả lời nhiều câu hỏi trong sinh học hiện đại đã trở nên không thể tách rời khỏi các phương pháp tính toán được sử dụng để giải quyết chúng. Bạn cũng sẽ có được một bộ công cụ gồm các tài nguyên phần mềm hiện có được xây dựng trên các phương pháp tính toán này và được hàng nghìn nhà sinh học sử dụng mỗi ngày trong một trong những lĩnh vực khoa học đang phát triển nhanh nhất.

Mặc dù khóa học này tập trung vào các chủ đề tính toán, bạn không cần phải biết cách lập trình để hoàn thành nó. Nếu bạn quan tâm đến lập trình, sẽ có một “lộ trình chuyên”, cho phép bạn triển khai các thuật toán tin sinh học mà bạn sẽ gặp phải trên đường đi trong hàng chục thử thách mã hóa được phân loại tự động. Bằng cách hoàn thành lộ trình này, bạn sẽ trở thành một chuyên gia phần mềm tin sinh học!

Các môn thành phần:

·        38.1 Finding Hidden Messages in DNA (Bioinformatics I)

·        38.2 Genome Sequencing (Bioinformatics II)

·        38.3 Comparing Genes, Proteins, and Genomes (Bioinformatics III)

·        38.4 Molecular Evolution (Bioinformatics IV)

·        38.5 Genomic Data Science and Clustering (Bioinformatics V)

·        38.6 Finding Mutations in DNA and Proteins (Bioinformatics VI)

·        38.7 Bioinformatics Capstone: Big Data in Biology

Dining

P.     Bitcoin

Tên sách: Mastering Bitcoin: Programming the Open Blockchain 2nd Edition

Tác giả: Andreas M. Antonopoulos

 

 34,012 total views,  1 views today