疫情期间，常春藤盟校提供 55 门免费在线编程课程

哈佛大学

普林斯顿大学

哥伦比亚大学

宾夕法尼亚大学

达特茅斯

总结

各位读者朋友们，大家好！希望大家一切安好，并能与政府部门携手抗击疫情。过去，我们每天要在办公室辛苦工作9个小时，赶着完成各项任务，而现在，我们却可以在舒适的家中安心工作，这种巨大的转变彻底改变了IT行业的工作文化。

这次封锁对学生和即将步入职场的年轻人来说无疑更加难熬，他们手里拿着录取通知书和部分确认的面试通知，却不知何时才能正式入职。但如果我们往好的方面想，你们也有大把时间提升自己的技术技能，为在职场中脱颖而出做好准备。

还有什么比世界顶尖的常春藤盟校更好的选择呢？本文将介绍的顶尖常春藤盟校包括：

• 哈佛大学
• 普林斯顿大学
• 哥伦比亚大学
• 宾夕法尼亚大学
• 达特茅斯

接下来，我们将进一步探讨这些世界一流机构提供的 60 门顶尖计算机科学课程/班级，以满足我们对知识和卓越的渴望。

哈佛大学

哈佛大学提供的最佳计算机科学课程有：

1. CS50 计算机科学导论

计算机科学的智力活动和编程艺术入门介绍。

课程评分：1,734,731 总注册人数

本课程将涵盖抽象、算法、数据结构、封装、资源管理、安全、软件工程和Web开发。
涉及的编程语言包括C、Python、SQL和JavaScript，以及CSS和HTML。习题集取材于生物学、密码学、金融、法医学和游戏等现实世界领域。

你可以在 Edx 上参加 CS50 的计算机科学入门证书课程。

2. CS50面向商业专业人士的计算机科学

这是 CS50 为商业专业人士开设的计算机科学入门课程。

课程评分：57,309 总注册人数

本课程将着重培养您对相关高级概念和设计决策的掌握能力。
通过对计算思维、编程语言、互联网技术、Web开发、技术栈和云计算的讲授，即使您并非技术专家，本课程也能帮助您做出技术决策。

3. CS50 的 AP® 计算机科学原理

这是 CS50 AP，哈佛大学为高中生开设的计算机科学知识探索和编程艺术入门课程，符合大学理事会新的 AP 计算机科学原理课程框架。

4. CS50 理解技术

这是 CS50 为那些（目前！）不认为自己是计算机专业人士的学生开设的技术入门课程。

课程评分：36,519 总注册人数

本课程旨在弥补您的知识空白，使您能够更有效地使用和排除技术故障。通过硬件、互联网、多媒体、安全、编程和Web开发等方面的讲座，本课程不仅让您掌握当今的技术，也为您迎接未来的挑战做好准备。互联网、多媒体、安全、Web开发、编程

5.律师CS50课程

本课程是哈佛大学计算机科学入门课程 CS50 的一个变体，专为律师（和法学生）设计。

课程评分：25,360 总注册人数

本课程旨在通过技术指导和案例分析相结合的方式，使学生能够积极参与到以技术为导向的对话中。
此外，本课程还培养学生运用技术知识构建法律论证和意见的能力。同时，本课程还将为学生提供Python和SQL的实践经验，使他们能够运用这些语言挖掘数据，自主寻找答案。

6.统计学和 R

介绍生命科学数据分析所需的基本统计概念和 R 编程技能。

课程评分：242,136 总注册人数

本课程教授 R 编程语言在生命科学领域统计数据和统计分析中的应用。您将学习统计推断的基础知识，以便理解和计算 p 值和置信区间，并使用 R 代码分析数据。

7.数据科学：R语言基础

打好 R 语言基础，学习如何处理、分析和可视化数据。

课程评分：368,032

本课程将向您介绍 R 编程的基础知识。通过解决具体问题来学习 R 语言能让您更好地掌握它，因此您将使用一个关于美国犯罪的真实数据集。

8.数据科学：可视化

学习基本数据可视化原理以及如何使用 ggplot2 应用这些原理。

课程评分：108,128

本课程涵盖数据可视化和探索性数据分析的基础知识。您将使用三个启发性的示例以及 ggplot2，这是一个用于统计编程语言 R 的数据可视化包。

9.高维数据分析

重点介绍几种广泛用于高维数据分析的技术。

课程评分：54,818 总注册人数

在本课程中，您将首先学习距离的数学定义，并以此为契机，了解奇异值分解 (SVD) 在高维数据集降维中的应用，以及多维尺度分析及其与主成分分析的联系。

10.数据科学：机器学习

构建电影推荐系统，并学习最流行、最成功的数据科学技术之一背后的科学原理。

课程评分：136,047 总注册人数

本课程是数据科学专业证书课程的一部分，你将通过构建电影推荐系统来学习常用的机器学习算法、主成分分析和正则化。你将学习训练数据，以及如何使用数据集来发现潜在的预测关系。

11.数据科学：线性回归

学习如何使用 R 语言实现线性回归，这是数据科学中最常见的统计建模方法之一。

课程评分：45,515 总注册人数

本课程是我们数据科学专业证书课程的一部分，涵盖了如何使用 R 实现线性回归并在实践中调整混杂因素。

12.因果图：先设定假设，再得出结论

学习简单的图形规则，使您能够使用直观的图片来改进研究设计和数据分析，从而进行因果推断。

课程评分：33,167 总注册人数

在本课程中，你将：

本课程将向您介绍因果有向无环图（CADAG），这是一种因果图，以及控制其运行的规则，并讲解如何使用CADAG来表示常见的偏差形式。此外，本课程还将使用CADAG来表示时变处理和处理-混杂因素反馈，以及传统统计方法在进行混杂因素调整时存在的偏差。

13.数据科学：数据整理

学习如何处理和转换原始数据，使其成为分析所需的格式。

课程评分：37,094 总注册人数

在本课程中，您将学习数据整理过程中的几个标准步骤，例如将数据导入 R、整理数据、字符串处理、HTML 解析、处理日期和时间以及文本挖掘。

14.数据科学：生产力工具

使用 GitHub、git、Unix/Linux 和 RStudio 保持项目井然有序，并生成可复现的报告。

课程评分：38,066 总注册人数

本课程讲解如何使用 Unix/Linux 系统来管理计算机上的文件和目录，以及如何保持文件系统的有序性。您还将学习版本控制系统 Git。

15.数据科学：概率

课程评分：82,472 总注册人数

您将接触到一些重要概念，例如随机变量、独立性、蒙特卡罗模拟、期望值、标准误差和中心极限定理。

16.数据科学：推断与建模

学习推理和建模，这是数据分析中最广泛使用的两种统计工具。

课程评分：50,478 总注册人数

本课程将向您展示如何运用推断和建模来开发统计方法，使民意调查成为有效的工具，我们将向您展示如何使用 R 语言来实现这一点。您将学习定义估计值和误差范围所需的概念。

17.数据科学：毕业设计

展示你从数据科学专业证书课程中学到的知识。

课程评分：31,133 总注册人数

完成这个毕业设计项目后，你将有机会运用你在整个课程中所学的 R 数据分析知识和技能。这个最终项目将检验你在数据可视化、概率论、推断与建模、数据整理、数据组织、回归分析和机器学习方面的技能。

18.可复现数据科学的原则、统计和计算工具

学习支持数据科学和可重复研究的技能和工具，以确保您能够信任自己的研究结果，自行重复研究结果，并将其传达给其他人。

课程评分：22,871 总注册人数

这门课程实际上适合所有从事数据密集型研究的人员。虽然我们当中许多人都有生物医学背景，但本课程面向的是广泛的数据科学家群体。

19.使用 Python 进行研究

将你的 Python 编程入门知识提升到一个新的水平，学习如何使用 Python 3 进行研究。

课程评分：164,346 总注册人数

本课程旨在衔接Python入门课程和高级课程。课程首先回顾Python 3的基础知识，然后介绍科研环境中常用的工具。

20. CS50 的游戏开发入门

在本实践课程中，您将学习 2D 和 3D 互动游戏的开发，并探索超级马里奥兄弟、宝可梦、愤怒的小鸟等游戏的设计。

课程评分：105,583 总注册人数

在本课程中，你将了解电子游戏本身是如何实现的，并探索诸如超级马里奥兄弟、乒乓球、Flappy Bird、打砖块、三消、塞尔达传说、愤怒的小鸟、宝可梦等童年游戏的设计。

21.生物学定量方法

学习 MATLAB 入门编程和数据分析，以及其在生物学和医学中的应用。

课程评分：11,300 总注册人数

在本课程中，你将与其他学习编程的学生一起学习。对于经验丰富的程序员来说，本课程将帮助你学习所需的 MATLAB 知识，而不会被你已经掌握的入门概念所拖累。

普林斯顿大学

22.算法，第一部分

普林斯顿大学出品的《算法学习（第一部分）》课程涵盖了每位严肃的程序员都必须掌握的算法和数据结构基础知识，重点在于算法的应用和科学性能分析。

课程评分：4.9 分（满分 5 分）（共 6141 条评价）

本课程涵盖每位认真程序员都必须掌握的算法和数据结构基础知识，重点在于Java实现的应用和科学性能分析。第一部分介绍基本数据结构、排序和搜索算法。第二部分重点讲解图处理算法和字符串处理算法。

23.算法，第二部分

普林斯顿大学出品的《算法学习（第二部分）》课程涵盖了每位严肃程序员都必须掌握的算法和数据结构基础知识，重点在于应用和科学性能分析。

课程评分：5.0 分（满分 5.0 分）（共 1033 条评价）

本课程涵盖了每个认真的程序员都需要了解的关于算法和数据结构的基本信息，重点是 Java 实现的应用和科学性能分析。

24.比特币和加密货币技术

向普林斯顿大学学习比特币和加密货币技术。要真正理解比特币的独特之处，我们需要了解它的技术运作原理。

课程评分：4.7 分（满分 5 分）（共 2105 条评价）

完成本课程后，您将掌握辨别比特币和其他加密货币相关信息真伪所需的一切知识。您还将具备构建与比特币网络交互的安全软件所需的理论基础。

25.软件定义网络

向芝加哥大学学习软件定义网络。在本课程中，您将了解软件定义网络及其如何改变通信网络的管理、维护和安全方式。

课程评分：4.7 分（满分 5 分）（共 27 条评价）

在本课程中，您将学习软件定义网络及其如何改变通信网络的管理、维护和安全方式。

26.计算机体系结构

向普林斯顿大学学习计算机体系结构。在本课程中，你将学习如何设计复杂的现代微处理器的计算机体系结构。

课程评分：4.8 分（满分 5 分）（共 473 条评价）

本课程将教你如何设计复杂的现代微处理器的计算机体系结构。课程内容包括体系结构、微体系结构和指令集体系结构的讲解。

27.算法分析

向普林斯顿大学学习算法分析。本课程教授一种微积分，能够对大型组合结构进行精确的定量预测。

课程评分：4.7 分（满分 5 分）（共 71 条评价）

本课程教授一种能够对大型组合结构进行精确定量预测的微积分。此外，本课程还涵盖生成函数和实渐近性，并在算法分析和基本结构（例如排列、树、字符串、单词和映射）的应用背景下引入符号方法。

28.网络图解：无需微积分的原理

学习普林斯顿大学出版的《图解网络：无需微积分的原理》。为什么家里的WiFi速度比咖啡馆快？谷歌如何从互联网上数万亿个网页中对搜索结果进行排序？

课程评分：4.4 分（满分 5 分）（共 49 条评价）

本课程旨在探索答案，并使用通俗易懂的语言。我们将重点关注“分享不易”、“群体智慧”和“网络之网络”等基本原则，这些原则指导着当今网络的构建和可持续发展。此外，我们还将总结从我们在Facebook等平台上建立的社交联系到这些网站运行所依赖的技术等所有相关理论。

29.网络：朋友、金钱和字节

学习普林斯顿大学的《网络：朋友、金钱与字节》。你在咖啡店排队等候时拿起你的iPhone。

课程评分：4.8 分（满分 5 分）（共 90 条评价）

本课程旨在引导学生提出并解答以下20个问题。这20个问题及其答案都与您的网络生活息息相关。我们将学习蜂窝网络技术、终端用户设备与基站之间的空中接口，以及一种用于管理设备间干扰的重要算法：分布式功率控制。

30.计算机科学：算法、理论和机器

学习计算机科学：算法、理论和机器（普林斯顿大学出品）。

课程评分：4.8 分（满分 5 分）（共 157 条评价）

本课程面向具备Java编程基础知识的人员，介绍计算机科学这一更广泛的学科领域。课程内容涵盖《计算机科学：跨学科方法》一书的后半部分。其目的是揭开计算的神秘面纱，并帮助学生了解计算机科学领域深厚的理论基础和悠久的历史。

31.计算机科学：有目的的编程

学习计算机科学：普林斯顿大学的“目标导向型编程”。上个世纪的教育基础是“读写算术”；如今则是读写算术。

课程评分：4.8 分（满分 5 分）（共 151 条评价）

本课程涵盖《计算机科学：跨学科方法》一书的前半部分。课程首先介绍变量、条件语句、循环语句、数组和输入/输出等基本编程元素。接下来，课程转向函数，介绍递归、模块化编程和代码重用等关键概念。最后，我们将介绍面向对象编程的现代入门知识。

哥伦比亚大学

32.机器学习在数据科学与分析中的应用

学习机器学习的原理和算法的重要性。

课程评分：总注册人数 131,058 人

这门数据科学课程是对机器学习和算法的入门介绍。你将对机器学习的基本原理有所了解，并运用预测分析得出实际解决方案。我们还将探讨算法在大数据分析中发挥的关键作用。

33.机器学习

掌握机器学习和算法的基础知识，以帮助提高无需人工干预的数据学习能力。

课程评分：总注册人数 142,255 人

在本课程中，你将学习各种模型和方法，并将它们应用于实际场景，例如识别热门新闻话题、构建推荐引擎、对运动队进行排名以及规划电影中僵尸的行进路线。主要内容包括：概率建模与非概率建模、监督学习与无监督学习。

34.人工智能（AI）

学习人工智能（AI）的基础知识并加以应用。设计智能体来解决现实世界的问题，包括搜索、游戏、机器学习、逻辑和约束满足问题。

课程评分：总注册人数 249,728 人

本课程将全面介绍构建智能计算机系统的基本技术，以及人工智能在实际问题中的应用。您将学习人工智能的历史、智能体、状态空间问题表示、无信息搜索和启发式搜索、博弈论、逻辑智能体以及约束满足问题。

35.数据科学与分析的使能技术：物联网

探索大数据与物联网 (IoT) 之间的关系。

课程评分：总计69,444人次注册

在本数据科学课程中，你将学习物联网的主要组成部分以及如何从传感器获取数据。你还将学习如何分析事件数据、进行情感分析、使用人脸识别软件，以及如何利用设备生成的数据来辅助决策。

36.动画和计算机生成图像动态

向哥伦比亚大学计算机图形组主任学习电影动画背后的科学原理。

课程评分：总计 33,039 人次注册

本课程将向您展示如何制作栩栩如生的动画，重点讲解计算机生成图像（CGI）动画的技术层面，并让您了解动画工作室如何运用物理模拟技术进行动画制作。您将学习物理模拟的基本概念，包括常微分方程的运用，例如预测裙摆在风中的运动所需的方程。

37. HI-FIVE：健康信息学促进创新、价值和提升（社会/同伴视角）

学习哥伦比亚大学的 HI-FIVE：健康信息学促进创新、价值和提升（社会/同伴视角）课程。HI-FIVE（健康信息学促进创新、价值和提升）培训是一门约 10 小时的在线课程，旨在……

课程评分：4.6 分（满分 5 分）（共 18 条评价）

HI-FIVE（健康信息学促进创新、价值和丰富）培训是由哥伦比亚大学于 2016 年设计，由国家卫生信息技术协调办公室 (ONC) 赞助的约 10 小时在线课程。

38.数据科学与分析的统计思维

了解统计学如何在数据科学方法中发挥核心作用。

课程评分：总计 189,160 人次报名

这门统计学和数据分析课程将为我们探讨数据科学奠定统计学基础。你将学习数据科学家如何运用统计思维设计数据收集方案，如何从数据可视化中获取洞见，如何为基于数据的决策提供支持性证据，以及如何构建模型来预测未来的数据趋势。

39.大数据与教育

学习利用大规模教育数据来改进教育和发现学习方法和策略。

课程评分：总计 12,335 人次注册

在本课程中，您将学习如何以及何时使用教育数据挖掘和学习分析的关键方法。您将了解教育数据挖掘、学习分析、大规模学习、学生建模和人工智能领域的研究人员正在开发的方法。

40.商业分析中的数据、模型和决策

学习在不确定性环境下利用数据进行商业决策的基本工具和技巧。

课程评分：总注册人数 32,322 人

本课程的主要目标如下：介绍数据驱动决策的基本技巧，并建立一套系统的方法；利用历史数据对决策问题的动态特性进行定量建模；学习在不确定性条件下进行决策的各种方法。

宾夕法尼亚大学

41.机器人学：感知

学习宾夕法尼亚大学的机器人学课程：感知。机器人如何感知世界和自身的运动，从而完成导航和操作任务？

课程评分：4.4 分（满分 5.0 分）（共 524 条评价）

本课程将学习如何将机器人搭载摄像头采集的图像和视频转换为特征和光流等表示形式。你将了解如何通过计算物体的三维姿态来实现物体抓取，以及如何利用视觉里程计和基于地标的定位来实现导航。

42.算法设计与分析

了解计算机科学的核心原理：算法思维和计算问题解决。

课程评分：总计 35,694 人次注册

本课程是“软件开发专业证书课程”计算机科学基础课程的一部分，旨在介绍算法的设计与分析，并解答这些以及其他许多有趣的计算问题。您将学习操作常见数据结构的算法，例如排序和搜索；以及高级设计和分析技术，例如动态规划和贪心算法。

43.机器人学：视觉智能和机器学习

学习如何设计能够避免碰撞、安全地与人类协同工作并理解周围环境的机器人视觉系统。

课程评分：总计 32,663 人次报名

在本课程中，你将了解机器学习如何从数据中提取具有统计意义的模式，从而支持分类、回归和聚类。通过计算机视觉和机器学习的结合学习，你将能够构建可从数据中学习并适应新环境的识别算法。

44.加密货币和区块链：数字货币简介

学习加密货币和区块链：宾夕法尼亚大学数字货币入门。

课程评分：总注册人数 6,983 人）

本课程专为希望学习如何进行加密货币投资的个人和机构而设计。您将学习如何定义货币，分析加密货币中数字签名和区块链技术的基础，并准确评估现代投资组合中加密货币的风险。

45.数据结构与软件设计

学习如何在代码中选择、应用和分析最合适的数据表示方法，并设计易于理解和修改的高质量软件。

课程评分：总计 25,501 人次注册

本课程是“软件开发基础专业证书”项目的一部分，旨在通过教授您如何编写“优秀”的软件，提升您的技能水平。这些软件能够恰当地表示和组织数据，易于维护，并且质量上乘。在本课程中，您将学习重要的核心数据结构，例如数组、列表、栈、队列、集合、映射、树和图，并学习如何评估它们，以及分析它们的行为和效率。

46.计算思维在解决问题中的应用

向宾夕法尼亚大学学习计算思维解决问题。计算思维是指以系统化的方式处理问题，并创建和表达解决方案的过程。

课程评分：总注册人数 27,197 人

在本课程中，你将学习计算思维的支柱，计算机科学家如何开发和分析算法，以及如何使用 Python 编程语言在计算机上实现解决方案。课程结束时，你将能够开发算法，并通过编写简单的 Python 程序将其表达给计算机。

47.人力分析

向宾夕法尼亚大学学习人力分析。人力分析是一种以数据为驱动的人员管理方法。

课程评分：总注册人数 79,323 人）

本课程将探索用于招聘和留住优秀人才的最新技术，并展示这些技术在领先企业中的应用。本课程是对人力分析理论的入门介绍，并非旨在培养学员进行复杂的人才管理数据分析的能力。

48.使用 JavaScript 进行 Web 编程

学习如何使用 JavaScript 开发动态、交互式和数据驱动的 Web 应用程序。

课程评分：总注册人数 72,740 人

本课程是“软件开发专业证书课程”的一部分，旨在介绍使用 JavaScript 进行现代 Web 开发。除了学习使用 HTML 和 CSS 创建网页的基础知识外，您还将学习高级网页布局和响应式设计工具，例如 Bootstrap。

49.软件开发基础

学习 Java 面向对象编程的基础知识，以及现代软件开发的最佳实践。

课程评分：总计45,176人次注册

本课程是“软件开发专业证书课程的计算机科学基础”的一部分，将快速介绍 Java 语法和关键字，然后探索面向对象编程的特性，包括封装、继承和多态性。

达特茅斯

50. Linux 基础：命令行界面

学习 Linux 命令行界面，成为这款强大操作系统的熟练用户。

课程评分：总计 27,368 人次注册

在本课程中，你将：

本课程将带您了解 Linux，这是一款功能强大的操作系统，被大多数专业开发人员广泛使用！在本课程中，您将学习 Linux 的发展历程，以及其开源社区如何打造出如今最先进的操作系统。您将学习如何浏览文件系统、使用基本的 Linux 命令，并掌握 Linux 命令行界面。

51. C语言程序设计：模块化编程和内存管理

通过学习函数和指针的基本概念，提升您的编码技能，成为一名精通 C 语言的程序员。直接在浏览器中即可获得代码的即时反馈。

课程评分：总计 15,037 人次注册

本课程是“C语言Linux编程专业认证课程”的一部分，您将在此学习模块化编程的概念：即将复杂的任务分解成易于管理的小块。很快，您就能使用专为本课程开发的全新浏览器工具进行实际编码，并获得代码的即时反馈。

52. C语言编程：指针和内存管理

继续提升你的编程技能，逐步成为一名精通 C 语言的程序员，掌握指针和内存管理的概念至关重要。你可以在浏览器中直接获得代码的即时反馈。

课程评分：总计 15,988 人次报名

本课程将探讨一个对任何编程语言都至关重要的基础概念：内存的使用。本课程以《C语言程序设计：模块化编程和内存管理》中讨论的指针基本概念为基础，并介绍指针及其运算的更高级用法。

53. C语言编程：使用Linux工具和库

学习如何使用专业工具和库在 Linux 操作系统中编写和构建 C 程序。直接在浏览器中即可获得代码的即时反馈。

课程评分：总计 11,728 人次注册

本课程是“C语言Linux编程专业认证课程”的一部分，它将帮助你在Linux操作系统中开发和使用C代码。在C语言中使用库是与他人共享代码的基本概念。除了编译和链接之外，你还将学习如何向可执行程序传递参数。

54. C语言程序设计：语言基础

掌握 C 语言编程的基础概念，例如逻辑语句和数组。

课程评分：总计 36,402 人次注册

在本课程中（作为 C 语言 Linux 专业证书课程的一部分），您将学习如何在 C 语言中使用逻辑语句和数组。逻辑语句用于根据您定义的条件做出决策并执行后续指令。

55. C语言编程：入门

开始学习最强大、应用最广泛的编程语言之一：C语言。

课程评分：总注册人数 84,993 人

在本课程中，你将学习C语言编程的基本原理，并在一个能够即时提供代码反馈的浏览器工具中进行实际编码练习。C语言是世界上最稳定、最流行的编程语言之一。

总结

至此，我们列出了55门最佳常春藤盟校课程，您可以考虑利用隔离期提升自身技能。如果您希望我撰写关于特定技术领域的文章，请在下方留言告诉我您的想法！

很高兴看到你读到了最后。如果这篇文章对你的学习有所帮助，或者你喜欢这篇文章，请点赞、转发并分享到你的社交网络。

另外，我非常希望收到您的反馈和评价。请在下方评论区告诉我您喜欢什么。祝您学习愉快！✨

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