本文列出並解釋了哈佛大學最好的帶有證書的免費在線課程,這些課程可以在您舒適的家中輕鬆學習。
您是否正在尋找免費的在線哈佛大學在線課程來幫助您發展自己並提高您的市場競爭力,那麼您來對地方了嗎? 我們列出了哈佛大學提供的一些免費在線課程,您現在就可以開始學習。
你能給自己最好的禮物就是提升自己。 許多免費的在線課程讓每個人都能獲得更多的知識並提高他們的 就業能力.
哈佛大學的免費在線課程可用於多個領域。 這些課程被稱為 MOOCs (大規模開放在線課程)。 來自世界任何地方的任何人都可以訪問、註冊和學習這些來自世界上最好的老師的頂級在線課程。
我可以在哈佛大學獲得免費的在線課程嗎?
是的,哈佛大學提供可以在線學習的免費課程,這就是本文要討論的內容。
您可能會感興趣的是,哈佛大學的所有校友都分散在世界各地,並非所有人都來哈佛學習。 在哈佛的 360、000 名校友中,有不少人在家中舒適地在線學習,並在完成課程後獲得了可打印的證書。
如果您不想參與課堂講座但想在哈佛學習,您可能需要滿足於他們的免費在線課程和證書。
哈佛在線免費課程值得嗎?
哈佛大學的免費在線課程有利有弊。 完成這些課程後可能獲得的認證可以大大增加一個人找到工作的機會。 哈佛證書肯定會讓你的簡歷更有價值。
您知道這些課程是免費的也很重要,但您可能需要支付一些錢才能獲得可打印的證書。 這將作為您參加過這些課程並獲得必要知識的證明
考慮到您不必為知識付費並且可以在家學習,免費的在線課程通常是值得的。
哈佛最好的免費在線課程列表
- 會計和財務報表簡介
- CS50 遊戲開發簡介
- CS50:計算機科學概論
- CS50 律師
- 數字人文概論
- 世界文學名著
- 修辭學:說服力寫作和公共演講的藝術
- 解剖學X:肌肉骨骼病例
- BPD 的一般精神科管理
- 數據科學:爭吵
- 數據科學:線性回歸
- 數據科學:機器學習
- 數據科學:R基礎知識
- 數據科學:概率
保持知情組 列出了一些最受歡迎的哈佛大學在線課程,您可以學習這些課程來減輕您的簡歷,讓自己更有就業能力,或者適合在工作場所升職。
會計和財務報表簡介
面向非營利組織的會計和財務報表簡介網絡研討會系列旨在向在金融或經濟學方面很少或沒有經驗的人介紹基本的會計概念和財務報表。
這個自定進度的網絡研討會與哈佛肯尼迪學院的非營利性財務管理執行計劃一起進行。 該網絡研討會將由普華永道國家保證健康服務公司董事總經理 Eric Schwartz 主持。
請注意,完成此網絡研討會系列不會獲得認證。
- 自由*
- 現在可用
CS50 遊戲開發簡介
要了解視頻遊戲是如何實現的, 在這些 免費在線 c哈佛論文 大學你會 了解兒童遊戲的設計:超級馬里奧兄弟、塞爾達傳說、憤怒的小鳥、乒乓球、飛揚的小鳥、突圍、三消、神奇寶貝、3D直升機遊戲、Dreadhalls等。
在講座和實際項目中,借助 Unity 和 LÖVE 2D 等框架以及 Lua 和 C# 等語言,研究 3D 和 2D 圖形、動畫、聲音和碰撞檢測的原理。
在課程結束時,您將編寫好幾個遊戲並深入了解遊戲設計和開發的基礎知識。
- 自由*
- 長達 12 週
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CS50:計算機科學概論
這是 CS50x,哈佛大學針對有或沒有編程經驗的專業和非專業的智能計算和編程公司的介紹。
CS50x 是 David J. Malan 的入門課程,教授學生如何通過算法思考和有效解決問題。 哈佛大學這些免費在線課程的主題包括抽象、資源管理、算法、數據結構、封裝、安全、軟件開發和 Web 開發。
語言包括C、PHP、JavaScript、SQL、CSS和HTML。 受生物學、取證、遊戲、密碼學和金融等現實世界領域啟發的問題,
2015 年秋季,CS50x 的校園版 CS50 是哈佛最大的課程。
- 自由*
- 長達 11 週
CS50 律師
本課程是哈佛大學計算機科學導論 CS50 的變體,專為律師(和法學院學生)設計。 CS50 本身採用自下而上的方法,強調掌握低級概念及其實現細節,而本課程採用自上而下的方法,強調掌握高級概念和相關的設計決策。
最終,哈佛大學的這些免費在線課程將 教 學生更好地了解客戶技術決策的法律影響。
通過技術指導和案例研究討論的結合,本課程使學生成為技術驅動對話的知情貢獻者。 此外,學生準備製定基於技術的法律論點和意見。
在此過程中,學生獲得了使用 Python 和 SQL 語言的實踐經驗,他們可以使用這些語言自行提取數據以獲得答案。
- 自由*
- 長達 10 週
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數字人文概論
我們如何利用這些資源提出新問題,因為主要信息資源比以往任何時候都更加數字化和在線可用? 中國過去的家庭和他們的風景是如何組織起來的?
不同文化的非洲奴隸是如何在美國形成社區的? 是什麼影響了百老匯音樂劇的創作和發展? 如何同時理解或解釋 1000 本書? 如何創建我的學生可以與之交互的可視化? 這些問題的答案可以在哈佛大學的這些免費在線課程中探索 使用各種數字工具、方法和來源。
- 自由*
- 長達 7 週
世界文學名著
這門文學課程探討了偉大的作家如何打破他們的世界,以及他們的作品在干預我們當前的全球文化景觀時如何改變。
沒有任何民族文學曾將自己與周圍的文化隔離開來。 偉大的文學作品總是探索鄰近文化之間以及更遠地區之間的緊張、衝突和聯繫。
本課程主要關注以世界經驗為主題的文學作品。 它將審視偉大作家在世界上發現的不同藝術模式,並幫助我們了解交織的全球文化的深層根源。 今天。
- 自由*
- 長達 12 週
修辭學:說服力寫作和公共演講的藝術
我們生活在歷史上有爭議的時代。 在關鍵政策問題上的根本分歧使得學會爭論和分析他人的論點變得很重要。 這種能力將幫助您參與公民話語並帶來有效的社會變革。 在政治之外,傳達令人信服的信息可以使您在個人、公共和職業生涯中受益。
本課程介紹修辭的理論和實踐,以及令人信服的寫作和演講藝術。 您將學習提出和捍衛有說服力的論點,這是許多情況下的一項基本技能。
教育工作者將幫助您了解如何使用選定的 20 世紀美國著名演講者(包括約翰·肯尼迪、瑪格麗特·蔡斯·史密斯、小馬丁·路德·金、羅納德·裡根等)來檢查和分析修辭風格和結構。
通過此分析,您將了解演講者和作家如何說服聽眾接受他們的觀點。 這是哈佛大學最好的免費在線課程之一。
- 自由*
- 長達 8 週
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解剖學X:肌肉骨骼病例
Musculoskeletal AnatomyX 邀請學生加入哈佛醫學院 (HMS) 的醫學和基礎科學學院,了解臨床實踐中常見的肌肉骨骼損傷。
在任何一種情況下,學生都會訪問 HMS 臨床技能中心,觀察骨科醫生的第一次患者接觸和身體檢查。 與患者會面後,學生將進行解剖學、組織學和放射學宏觀學習的互動課程,這對於理解病例至關重要。
解剖學習課程包括觀察哈佛醫學院解剖實驗室的實際解剖,以及發現和解釋與每個臨床病例相關的人體解剖結構。
- 長達 7 週
BPD 的一般精神科管理
這是 HMS CME 在線課程,由 McLean 醫院的教員提供,是哈佛大學面向全科醫生和專家、護士從業者、護士、藥劑師、社會工作者、醫療助理、心理學家的免費在線課程之一。
從事精神病學、心理學和心理健康工作的醫生也對本課程感興趣。
- 自由*
數據科學:爭吵
本課程是專業數據科學認證計劃的一部分,涵蓋數據管理過程中的幾個標準階段,例如將數據導入 R、HTML 解析、使用日期和時間、排序數據、處理字符串和文本提取。
在一次分析中很少需要所有這些過程步驟,但數據科學家可能會在某個時候解決所有這些步驟。
在極少數情況下,數據科學項目中的數據很容易訪問。 數據更有可能位於文件、數據庫中,或從網站、推文或 PDF 等文檔中提取。
在這些情況下,第一步是將數據導入 R 並使用 tidyverse 包對其進行排序。 將數據從其原始形式轉換為有序形式所採取的步驟稱為數據整理。
- 自由*
- 長達 8 週
數據科學:線性回歸
線性回歸通常用於量化兩個或多個變量之間的關係。 它也用於糾正混淆。 本課程是專業數據科學認證計劃的一部分,解釋瞭如何使用 R 實現線性回歸併消除現實世界的困惑。
在數據科學應用中,對兩個或多個變量之間的關係感興趣是很常見的。 本課程探討的勵志案例研究與 Moneyball 中概述的建立棒球隊的數據驅動方法有關。
我們將嘗試使用線性回歸來確定哪些測量結果最能預測棒球生涯。 這是哈佛大學數據科學領域最好的免費在線課程之一
- 自由*
- 長達 8 週
數據科學:機器學習
也許最流行的數據科學方法來自機器學習。 機器學習與其他計算決策過程的不同之處在於使用數據創建預測算法。
一些使用機器學習的最受歡迎的產品包括由郵政服務實現的手寫閱讀器、語音識別、電影推薦系統和垃圾郵件檢測器。
在這門課程中,這是哈佛大學專業免費在線課程的一部分 在t在數據科學認證計劃中,您將通過創建電影推薦系統來學習常見的機器學習算法、主成分分析和正則化。
- 自由*
- 長達 8 週
數據科學:R基礎知識
本課程是哈佛大學數據科學專業證書課程的第一門課程,向您介紹 R 編程的基礎知識。 保留 R 的最佳方法是學習解決特定問題,以便您在美國使用真實的犯罪記錄。
您將學習 R 技能,這是回答有關不同州犯罪差異的基本問題所必需的。
本課程將介紹 R 函數和數據類型,然後解釋如何使用向量以及何時使用命令等高級函數。 您將學習使用通用編程功能,例如“if-else”和“for loop”命令,並討論、分析和可視化數據。
- 自由*
- 長達 8 週
數據科學:概率
這是哈佛大學免費在線課程之一,有證書。 在 本課程是我們數據科學專業證書課程的一部分,您將學習概率論中有價值的概念。 本課程的動機在於 2007-2008 年金融危機的情況。
這次金融危機的一個原因是金融機構出售的一些證券的風險被低估了。 要了解這個非常複雜的事件,我們需要了解概率的基礎知識,因為本課程將教你。
- 自由*
- 長達 8 週
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