资料来自:@laobaishare
1. 使用Python介绍计算机科学和编程。
• 计算的概念
• Python编程语言
• 一些简单的算法
• 测试和调试
• 非正式介绍算法复杂性
• 数据结构
🔗 https://edx.org/course/introduction-to-computer-science-and-programming-7
2. Python机器学习
- 机器学习问题原理
- 实现和分析模型
- 为不同应用选择合适的模型
- 机器学习项目实现:训练、验证、调优和特征工程
🔗 https://edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to
3. 计算思维和数据科学导论。
• 使用pylab包绘图
• 随机编程和统计思维
• 蒙特卡洛模拟
🔗 http://edx.org/course/introduction-to-computational-thinking-and-data-4
4.建模和模拟的计算思维
- 插值方法及其对模型收敛性的影响
- 数值积分技术
- 数值微分的过程
- 解线性和非线性方程
🔗 http://edx.org/course/entrepreneurship-101-who-is-your-customer
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