現在這個節點（2018年7月），有哪些Coursera上的課程值得挑戰？
Coursera上的課程從早期的學術向變成現在的職業培訓傾向，課程難度和理論課程比例一直在下降。
想問各位，現在Coursera上還要哪些值得挑戰的高難度課程或者乾貨較多的課程值得一上？
為什麼不學edx的課，課程質量和學校品牌遠勝於Coursera的課。Coursera現在貌似也沒有免費的了，只有一周的試用期。Edx還可以免費學。
MIT的Data Science Micromaster，Statistics and Data Science
Harvard 的Data Science Professional Program，Data Science
Microsoft 的Data Science Professional Program，Microsoft Professional Program in Data Science
Microsoft的 Artificial Intelligence Professional Program，Microsoft Professional Program in Artificial Intelligence
伯克利的Data Science Professional Program，Foundations of Data Science
伯克利的Blockchain Program，Blockchain Fundamentals
點進去看一下，學一下，就知道Edx是完全是秒殺Coursera平台的。
學習和做作業都是免費的，助教也是免費答疑的。
PS: 教我的學校里的老師都是斯坦福，耶魯，普林斯頓等的PhD，有多年教學經驗和工業經驗。我覺得，你們對MOOC期望都有些太高。我的感覺是MOOC只能算是個補充，論效率，內容深度都無法和一些美國課堂比的。
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp?www.udemy.com
最省錢，最實惠的就是這個課，9.9美金，只要你把上面的Project都能自己做完，你就是數據挖掘入門算不錯的了。其他的就想辦法找個實習重要。網路課程是永遠學不完的，能力的提升是要去做，而不是一直去上課。（評論里的有回復已經被其刪了，他說他刷了300多門網課。這是嚴重的學習錯誤，說難聽點就是體力勞動不是腦力勞動。上課不是刷的，你學過記住了多少遠比你刷了多少有用）。
Advanced Machine Learning Specialization
這想法兒，有點兒歪了
課程本應該按照自己的需要來，而不是說，來，哪個課程好，大家說下，我去挑戰學習。
沒有目標，怎麼判斷值得挑戰與否
給你以前就出了的、最簡單的Writing in the Sciences—— Kristin Sainani，你也學不來，這門課只是基礎，太多東西沒說
先去找個目標，至少一個方向，再來讓大家推薦
再有，既然推薦，就不應該限於Coursera,這種非得跟堂才能學的，更適合高中生習性，談不上挑戰。
PGM可以試下
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