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如果您正在学习如何编码，请查看这 39 门编程课程👨‍💻👩‍💻

经过 Madza7m2023/11/15

太長; 讀書

该集合旨在帮助您探索技术学习资源的世界。我编制了一份全面的列表，以确保学生能够访问从基础入门课程到更高级专业的相关资源。

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featured image - 如果您正在学习如何编码，请查看这 39 门编程课程👨‍💻👩‍💻

在当今技术驱动的世界中，各行业对编码技能的需求量很大。无论您想成为网络开发人员、数据科学家还是人工智能工程师，编码都是许多领域成功的基础。

该集合旨在帮助您探索技术学习资源的世界。我编制了一份全面的列表，以确保学生能够访问从基础入门课程到更高级专业的相关资源。

我提供了简短的描述，以便您快速了解每个内容，并提供了直接链接以方便访问。希望这些将为您在成功之路上带来许多令人兴奋的职业机会。

📚 哈佛大学

1. 计算机科学概论

介绍计算机科学和编程艺术的知识事业。

👉 https://pll.harvard.edu/course/cs50-introduction-computer-science

2. 使用Python编程

了解如何读取和编写代码以及如何测试和调试代码。

专为有或没有编程经验且想要学习 Python 的学生而设计。

👉 https://cs50.harvard.edu/python/2022/

3. 使用 Python 和 JavaScript 进行 Web 编程

本课程更深入地探讨使用 Django、React 和 Bootstrap 等框架使用 Python、JavaScript 和 SQL 设计和实现 Web 应用程序。

👉 https://pll.harvard.edu/course/cs50s-web-programming-python-and-javascript

4. 使用 React Native 开发移动应用程序

了解如何使用 React Native 进行移动应用程序开发，React Native 是 Facebook 维护的一个流行框架，可以使用 JavaScript 实现跨平台本机应用程序，而无需使用 Java 或 Swift。

👉 https://pll.harvard.edu/course/cs50s-mobile-app-development-react-native

5. 游戏开发简介

在本实践课程中，您可以探索《超级马里奥兄弟》、《神奇宝贝》、《愤怒的小鸟》等游戏的设计，了解 2D 和 3D 互动游戏的开发。

👉 https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-game-development

6. Python 人工智能简介

在这门人工智能入门课程中学习如何使用 Python 中的机器学习。

👉 https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python

📚IBM

7.数据科学的 R 编程基础知识

本课程向您介绍 R 语言基础知识，并涵盖常见数据结构、编程技术以及如何操作数据，所有这些都借助 R 编程语言。

👉 https://www.edx.org/course/r-programming-basics-for-data-science

8. 适合所有人的数据分析基础知识

学习数据分析的基础知识，了解数据生态系统、数据分析的流程和生命周期、职业机会以及成为数据分析师可以采取的不同学习路径。

👉 https://www.edx.org/course/data-analytics-for-everyone

9. 适合所有人的人工智能：掌握基础知识

通过了解人工智能 (AI) 的应用和关键概念（包括机器学习、深度学习和神经网络）来了解人工智能 (AI) 是什么。

👉 https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-for-everyone

10. 网络安全基础知识

本课程为您提供了解网络安全基础知识所需的背景知识。您将从信息安全的历史到各种网络犯罪分子和网络安全威胁的描述来探索信息安全，最后介绍防止攻击所需的工具。

👉 https://www.edx.org/course/cybersecurity-basics

📚 微软

11. 初学者数据科学

为期 10 周、20 课时的课程，全都是关于数据科学的。每节课都包括课前和课后测验、完成课程的书面说明、解决方案和作业。

👉 https://microsoft.github.io/Data-Science-For-Beginners/#/

12. 初学者机器学习

为期 12 周、26 课时的课程，全都是关于机器学习的。在本课程中，您将主要使用 Scikit-learn 作为库来了解有时被称为经典机器学习的内容。

👉 https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

13. 人工智能初学者

为期 12 周、24 课时的课程，全都是关于人工智能的。

👉 https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/

14. 创建无服务器应用程序

了解如何利用函数来执行服务器端逻辑并构建无服务器架构

👉 https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-serverless-applications/

15. Microsoft Power 平台基础知识

了解 Microsoft Power Platform 的业务价值和产品功能。创建简单的 Power Apps、使用 Microsoft Dataverse 连接数据、构建 Power BI 仪表板、使用 Power Automate 自动化流程以及使用 Power Virtual Agents 构建聊天机器人。

👉 https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/power-plat-fundamentals/