Продолжаем серию заметок, в которых даётся обзор различных курсов на прекрасном образовательном ресурсе Coursera (с первой частью этого обзора всякий желающий может ознакомиться здесь). Как я уже упоминал, с самого начала 2012 года я проходил (и продолжаю проходить) на этом образовательном ресурсе различные курсы самой разнообразной направленности (не только и не столько из рода CS, сколько по всяким другим премудростям).

Так что нынче я расскажу про следующие пять курсов, которые я прослушал где-то с середины 2012 года до его окончания. Будут рассмотрены такие курсы:

1. Cryptography I
2. Introduction to Sociology
3. Quantum Mechanics and Quantum Computation
4. Introduction to Finance
5. Machine Learning

Если кто-то заинтересовался хотя бы одним из перечисленных курсов, то добро пожаловать под кат.

Описание курсов

Само собой разумеется, что ниже я продолжаю публикацию описаний курсов в том же самом формате, что было до того. То есть, описание будет включать себя ссылку на страницу курса, фамилии лекторов, университет, дату старта и количество недель, примерные научные направления, объём лекций в неделю.

Также будут даны оценки сложности и языка, которые выражаются числом от 1 до 5. Сложность 1 обозначает, что даже школьник начальных классов, если бы говорил по-английски, смог бы понять курс. Сложность 5 обозначает, что курс читается для продвинутых слушателей, у которых есть за плечами достаточный опыт в смежных науках и даже в той, по которой читается курс. Оценка языка обозначает немного иное: 5 — лектор говорит очень понятно, выражает свои мысли простыми фразами, достаточно медленно и раздельно; 1 — лектора практически не понятно, бормочет что-то там себе под нос.

Кроме всего прочего в описании курсов указывается, есть ли в составе курса программирование, и если есть, то на каком языке. Описание курса показывает моё отношение к прослушанному в кратком выражении. Кроме того, для помощи в получении сертификата кратко описывается процедура и пороги получения оного.

Под конец я даю ссылку на интеллект-карту, описывающую курс, свою полученную оценку (она выделена полужирным начертанием, если я получил сертификат) и ссылки на дополнительные материалы, если таковые имеются.

Итак, начнём…

Cryptography I

• Лектор: Дэн Бони.
• Университет: Стенфордский университет.
• Старт: Июнь 2012.
• Количество недель: 6.
• Научные направления: CS: Теория, CS: Системы, безопасность, сети.
• Объём лекций в неделю: 2 блока лекций (2 темы) по 1 — 1.5 часа.
• Сложность: 4.
• Язык: 5.
• Программирование: Решение домашних заданий на любом языке.
• Описание: Очень годный вводный курс в такую интересную и непростую область инженерных наук, как криптография. Курс последовательно рассматривает современные подходы к шифрованию посредством блочных и потоковых шифров. В качестве тем, которые рассматриваются в курсе, выступают: потоковые шифры, блочные шифры (DES и AES), проверка целостности сообщений (HMAC и др.), аутентифицированное шифрование, публичные ключи, обмен ими и стандарт RSA. В курсе также даётся много примеров взлома шифров, зачастую очень нестандартных (например, есть пример, основанный на измерении времени или даже потребления электричества во время тех или иных операций). Слушателям предлагается также 6 домашних заданий по темам поточных, блочных шифров, проверки целостности и т. д., причём отличительной чертой курса является то, что выполнять эти домашние задания можно на произвольном, любимом языке программирования.
• Процедура сертификации: Для получения сертификата необходимо было выполнить домашние задания (по одному на каждую неделю) и сдать выпускной экзамен. Домашние задания можно было сдавать 4 раза, но вопросы часто были различные. Каждое из шести заданий имело вес в 10 % в итоговой оценке, а итоговый экзамен — 40 %, соответственно. Для сдачи экзамена давалось 2 попытки. Проходной балл — 70 %. Программные задачи были полностью опциональными, для получения сертификата их можно было не делать. Но в случае выполнения этот факт отражался в сертификате тоже. Однако после приведения сертификатов Coursera к стандартизированному виду, отражения факта выполнения программных задач в сертификате больше нет.
• Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Cryptography I.
• Полученная оценка: 100.00 %.
• Дополнительные материалы: Решение (несложных) криптографических задач на языке Haskell.

Introduction to Sociology

• Лектор: Митчелл Дунейе.
• Университет: Принстонский университет.
• Старт: Июнь 2012.
• Количество недель: 6.
• Научные направления: Социальные науки.
• Объём лекций в неделю: 1 блок лекций по 1 — 1.5 часа.
• Сложность: 2.
• Язык: 5.
• Программирование: нет.
• Описание: Совершенно негодный курс. Социология — точная наука, в которой имеется своя методология, свои методы исследования. В описываем же курсе лектор постоянно рассказывал на лекциях какие-то анекдотцы, истории из своей жизни, зачитывал целые страницы из каких-то странных, начисто пронизанных полной гуманитарщиной книг. Дополнительно лектор постоянно говорил о том, как ему нравится читать этот курс, сколько он уже дал интервью в газеты по этому поводу и т. д. Ну и в конечном итоге оказалось, что сертификатов он не выдаёт, да к тому же взял и удалил весь архив курса с серверов Coursera начисто. Даже теперь посмотреть нельзя, что курс действительно негоден.
• Процедура сертификации: По всей видимости в политике Принстонского университета значится, что они не выдают никаких сертификатов, никаких подтверждающих документов, свидетельствующих о прослушивании их курсов не в стенах университета. Поэтому все курсы этого университета на Coursera можно слушать, но сертификаты об окончании за них не выдаются. При этом процедуры сдачи экзаменов всё-таки присутствуют. В данном курсе надо было писать два эссе, которые оценивались другими слушателями.
• Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Introduction to Sociology.
• Полученная оценка: —
• Дополнительные материалы: Тесты и экзамены по курсу Introduction to Sociology.

Quantum Mechanics and Quantum Computation

• Лектор: Умеш Вазирани.
• Университет: Университет Калифорнии в Беркли.
• Старт: Июль 2012.
• Количество недель: 10.
• Научные направления: CS: Теория, Физика и науки о Земле, CS: Системы, безопасность, сети.
• Объём лекций в неделю: 2 блока лекций (2 темы) по 1.5 — 2 часа.
• Сложность: 5.
• Язык: 4.
• Программирование: нет.
• Описание: Крайне интересный курс от одного из апологетов модели квантовых вычислений. Курс более чем полностью наполнен таким мозгодробительным матаном, что без специальной подготовки к нему лучше не подступаться. В первую очередь, необходимы суровые знания в линейной алгебре, желательно на уровне понимания тензорных операций. Физику тоже желательно знать, равно как и теорию сложности алгоритмов. Без этого очень многое в курсе будет просто непонятно. Первая половина курса даёт краткое введение в квантовую механику, а во второй лектор кратко рассказывает, что такое квантовый алгоритм, после чего даёт описание нескольких таких алгоритмов. Наиболее известный из них — алгоритм факторизации Шора.
• Процедура сертификации: В процессе слушания курса каждую неделю необходимо сдавать довольно мощный тест (всего 7 штук, стоимость — 70 % от итоговой оценки), причём сдавать можно 10 раз, но на каждую следующую попытку накладывается штраф, на 10 % превышающий предыдущий (то есть первая попытка без штрафа, вторая — 10 %, третья — 20 % и т. д.). По результатам таких попыток берётся максимальная, но в любом случае лучше всего сдавать на максимум с первого раза. Экзамен стоит 30 % итоговой оценки, можно попытаться сдать только один раз. Проходной балл — 80 %, что делает курс очень суровым.
• Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Quantum Mechanics and Quantum Computation.
• Полученная оценка: 82.70 %.
• Дополнительные материалы: Символьные вычисления на примере решения одной несложной задачи по квантовой механике.

Introduction to Finance

• Лектор: Гаутам Каул.
• Университет: Университет Мичигана.
• Старт: Июль 2012.
• Количество недель: 13.
• Научные направления: Экономика и финансы, Бизнес и менеджмент.
• Объём лекций в неделю: 2 блока лекций (2 темы) по 1 — 1.5 часа.
• Сложность: 4.
• Язык: 3.
• Программирование: нет.
• Описание: Когда записывался на этот курс, то надеялся, что в нём будет достаточно серьёзная наука относительно того, куда и как вкладывать деньги, слова о природе денег, стоимости, цены и т. д. Оказалось, что лектор опять начал травить какие-то анекдотцы из жизни, перемежая их бессвязными рассказами про то, как можно считать стоимость чего бы то ни было. Я не смог слушать курс дальше второй недели. А решать задачи для получения сертификата я не смог уже после первой недели. Да и для того, чтобы решить их на первой неделе, мне пришлось в дополнение к прослушиванию лекций, смотреть альтернативные источники информации. Итог — курс совершенно не самодостаточен, много воды, нет формул из законов экономики. А после завершения лектор удалил архив курса.
• Процедура сертификации: Поскольку лектор удалил архив курса с серверов Coursera, доподлинно восстановить порядок получения сертификата сейчас не представляется возможным. На память можно отметить, что каждую неделю надо было сдавать тест (2 попытки), по результатам курса — экзамен. Всего было девять тестов, из которых для получения сертификата надо было сдать на 90 % или более пять штук. Ну и, само собой разумеется, выпускной экзамен тоже надо было сдать хорошо. Большего сказать невозможно, разве что можно отметить, что тесты были в основном на решение задач, ответ на которые надо было вводить в поле ввода, а не выбирать.
• Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Introduction to Finance.
• Полученная оценка: 20.00 %.
• Дополнительные материалы: нет.

Machine Learning

• Лектор: Эндрю Нг.
• Университет: Стенфордский университет.
• Старт: Август 2012.
• Количество недель: 10.
• Научные направления: Статистика, анализ данных и вычисления, CS: Искусственный интеллект.
• Объём лекций в неделю: 2 блока лекций (2 темы) по 1.5 — 2 часа.
• Сложность: 3.
• Язык: 4.
• Программирование: Лабораторные работы на Octave.
• Описание: Очень интересный курс от одного из основателей Coursera, Эндрю Нг. В курсе много информации о различных методах машинного обучения, как с супервайзером, так и без оного. Даётся понимание того, что такое линейный и логистический анализ, как работают нейросети, зачем оценивать результаты обучения и как эту оценку использовать для улучшения алгоритмов. В курсе много программирования, но на нелепом языке Octave. Впрочем, если уметь программировать декларативно, то с самого начала используешь так называемую «матричную» запись в Octave, что на порядки снижает трудоёмкость процесса.
• Процедура сертификации: С первой по десятую неделю курса надо было сдавать тесты, каждый из которых состоял из пяти вопросов, но в неделю могло быть до трёх отдельных тестов (всего их было 18). Со второй по девятую неделю надо было выполнять программные упражнения. В итоговую оценку с весом 1/3 добавлялась оценка за тесты без двух самых плохих тестов, а также с весом 2/3 добавлялась оценка за программы без одной самой плохой. Итоговый проходной балл — 80 %. Но курс довольно лёгкий.
• Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Machine Learning.
• Полученная оценка: 100.00 %.
• Дополнительные материалы: нет.

Всяко-разное

Дополнительно рекомендую всем заинтересованным читателям обратить внимание на следующие материалы:

• Мои маленькие хитрости при онлайн-обучении на Coursera — моя основополагающая статья, в которой собрано и систематизировано некоторое количество «tips & tricks», которые я использую при обучении.
• Обзор предложений Coursera: первые 5 курсов — описание первых пяти курсов в таком же формате, что и данная статья.
• Описание курсов Coursera — таблица в Google.Docs, в которой в структурированном виде вы найдёте всё, что описано здесь, и даже больше.

Ну и также всех читателей поблагодарю за конструктивные замечания, советы и пожелания. Никто не останется без ответа.