慕課數字經濟時代的市場營銷

A. 目前知識付費都有哪些平台，各有什麼特色其中以視頻為主的有哪些

你好，從大學開始，我就開始使用網上的教育平台進行學習，因為是一個普通的二本院校，師資各方面都不夠強大，所以就到網上搜索各種教育培訓、知識技能學習的網站，我發現，這幾個還是蠻不錯的。基本上都是以視頻教學為主的網站，內容涉及大學教育、IT教育、英語教育、公開課等，推薦給你了解一下。
一、MOOC，是中國大學所開展的「互聯網+」課堂，雖然還沒有分出互聯網專題課程，但是裡面一些數字營銷和網店技巧課程也是十分有用的。
二、短書，小程序和小社群都是比較有意思的玩法，不少創業者躍躍欲試，試水知識付費領域的小程序，而短書以小程序作為基點，建造知識付費站點，直接嵌入微信公眾號或者微信群進行即可進行知識付費，不需要依傍平台。
三、網易雲課堂 有國內外的TED演講視頻，有從個人技能到職業規劃再到專業知識的課程，從免費到付費課程，選擇眾多。互聯網運營方面的課程十分豐富，從產品運營、活動運營到社區運營等，統統滿足你的需求。
四、慕課網是垂直的互聯網IT技能免費學習網站。以獨家視頻教程、在線編程工具、學習計劃、問答社區為核心特色。
五、滬江英語提供外語互聯網門戶媒體、B2C電子商務、網路SNS學習社區、外語互聯網學習工具在內的全套外語數字教育網路服務。
以上這些基本上現在還在用，不過從便捷程度來看，短書還是占優的，現在的時間太過碎片化，用小程序，用完即走，可以說是很方便了。

B. 湖南涉外經濟學院怎麼樣

湖南涉外經濟學院創建於1997年5月， 坐落於湖南省長沙市國家高新技術產業開發區麓谷園，2005年經國家教育部和湖南省人民政府批准，升格為普通本科院校。2009年，學校通過學士學位授予權評估，獲得學士學位授予權。2015年通過教育部本科教學工作合格評估。2017年加入宇華教育集團。宇華教育集團是集高等教育、基礎教育、學前教育於一體的教育集團，現有從幼兒園到大學共29所知名學校，校區遍布河南、湖南兩省10個城市，在校師生總數9萬多人。
根據2019年1月學校官網顯示，該校校園面積95.60萬平方米，建築面積48.53萬平方米。下設10個二級學院，開辦49個本科專業和14個專科專業，在校學生超過3萬人。有紙質圖書170.34萬冊，電子圖書110.4萬冊，各類實驗實訓室76間（個），多媒體教室284間，教學設備儀器總值10750.9萬元。

錄取情況學生來源錄取分數線開設專業詞條圖冊關系表
中文名稱
湖南涉外經濟學院
外文名稱

簡稱
涉外
主要院系
商學院、信息與機電工程學院、文法學院、外國語學院、藝術設計學院、音樂學院等 展開
所屬地區
中國·湖南·長沙
校址
湖南省長沙市嶽麓區楓林三路822號
校訓
至善至美，自立自強
校歌
《校歌》
現任校長
王耀中[1]
創辦時間
1997年
知名校友
朱增輝、彭宏宇
類別
民辦大學
展開
目
錄
1歷史沿革
2辦學規模
院系設置
師資力量
教學建設
學科建設
3學術研究
科研平台
科研成果
學術資源
4文化傳統
校徽
校歌
校訓
5現任領導
6錄取情況
學生來源
男女比例
錄取分數線
各專業分數線
7開設專業
重點專業
本科專業
專科專業
8詞條圖冊
1歷史沿革編輯

湖南涉外經濟學院
1997年5月，創辦湘南文理專修學院，校址在湖南省郴州市；

1998年，學校遷址長沙國家高新技術產業開發區，更名為「湖南涉外經濟學院」；

2000年，被湖南省人民政府批准為民辦普通高等專科學校，納入國家計劃招生；

2005年，經國家教育部和湖南省人民政府批准，升格為本科院校。

2017年加入宇華教育集團。

2辦學規模編輯
院系設置

根據2018年9月學校官網顯示，該校設有10個二級學院，開設49個本科專業，10個專科專業。

學院 層次 專業
商學院 本科 國際經濟與貿易、會計學、金融學、財務管理、國際商務、投資學
專科 會計
管理學院 本科 工商管理、旅遊管理、人力資源管理、物流管理、市場營銷、行政管理、酒店管理
專科 旅遊管理、工商企業管理、市場營銷
文法學院 本科 法學、漢語言文學、社會工作、文化產業管理
體育學院 本科 體育社會學、體育社會學（高爾夫運動與管理方向）
外國語學院 本科 英語（商務英語方向和英語翻譯方向）、日語、韓語、西班牙語、日語、朝鮮語、商務英語
專科 商務英語
機械工程學院 本科 材料成型及控制工程、汽車服務工程、機械設計製造及其自動化、車輛工程、能源與動力工程
本科 模具設計與製造、汽車檢測與維修技術
信息科學與工程學院 本科 通信工程、自動化、計算機科學與技術、電子信息工程、電子信息科學與技術、軟體工程、電子商務
專科 計算機應用技術、電子商務
藝術設計學院 本科 藝術設計、動畫、服裝設計與工程、產品設計 、動畫、視覺傳達設計、環境設計
專科 藝術設計
音樂學院 本科 音樂學、舞蹈學
繼續教育學院 -- --------------
勞瑞德國際教育學院 -- 金融--------------
師資力量

學校擁有一支以博士教授為龍頭、中青年教師為骨乾的師資隊伍。學校專職教師中有教授75人、副教授320人，博士85人。省級優秀教學團隊1個、省級優秀教研室4個。

省級教學團隊：國際經濟與貿易教學團隊（負責人：王濤生）；

省級優秀教研室：國際貿易實務教研室、工商管理教研室、高爾夫教研室、計算機基礎科學教研室；

教學建設

【涉外十景】---理工樓(14)
根據2016年4月學校官網顯示，該校有國家級特色專業1個、省級特色專業2個、省級精品課程6門、省級優秀實習基地2個、省級實踐教學示範中心1個。

國家級特色專業：社會體育指導與管理專業；

省級特色專業：國際經濟與貿易、動畫；

湖南涉外經濟學院(13)
省級精品課程：大學計算機基礎、管理學原理、國際貿易實務、數字電子技術、高爾夫技能訓練學、鋼琴；

省級優秀實習基地：高爾夫基地、衡陽瑞達電源有限公司；

省級實踐教學示範中心：電工與電子技術實踐教學中心；

學科建設

根據2016年4月學校官網顯示，該校有省級重點學科2個、校級重點學科7個。

省級重點學科：車輛工程、國際貿易學；

校級重點學科：計算機應用技術、工商管理、財務管理學、設計藝術學、信號與信息管理、外國語言學及應用語言學、計算機軟體與理論。

3學術研究編輯
科研平台

【涉外十景】---圖書館(15)
根據2016年4月學校官網顯示，該校有省級工程技術研究中心1個、省級人文社科研究基地3個、校級研究所10個。

省級工程技術研究中心：湖南省工程車輛底盤製造工程技術研究中心。

省級人文社科研究基地：湖南省涉外經濟風險防範與管理研究基地、湖南省跨國投資與經營研究基地、湖南教育科學民辦高等教育研究基地。

校級研究所：應用外語教育研究所、國際經濟研究所、財政金融研究所、民營企業研究所、圖像處理研究所、材料成型及控制工程研究所、民族音樂研究所、高爾夫研究所、計算機應用研究所、民辦高等教育研究所。

科研成果

2005-2014年，學校教師在省級以上刊物發表論文789篇以上，主持承擔科研項目157項以上，其中省、部級以上科研課題72項（不含省級教改項目17項）；榮獲省、部級以上社會科學和自然科學優秀成果獎5項。

學術資源

館藏資源

【涉外十景】----櫻花坡(8)
根據2016年4月學校官網顯示，該校有館藏藏書量272.4萬冊，其中：紙質文獻162萬冊（含過刊合訂本7.6萬冊），中文電子圖書110.4萬冊，外文電子圖書300萬冊（網路訪問），中文報刊1540種，國外出版的外文期刊100餘種。網路學術資源包括CNKI中國知識資源庫、人大復印報刊資料、湖南省高校數字圖書館共享資源庫、維普資訊、超星數字圖書、萬方全文資料庫、新東方考試系統、萬圖聽書網等。

學術期刊
《湖南涉外經濟學院學報》創辦於2001年，是經國家新聞出版署批准，湖南涉外經濟學院主辦的有一定學術水準的期刊雜志。是中國期刊網來源刊。

4文化傳統
校徽

2010年，學校進入了新的發展時期。為了體現學校面向國際培養應用性人才的辦學理念，實踐「看世界，學世界，行世界」的辦學視野，學校正式啟用新校標。

新校標重在體現湖南涉外經濟學院堅實的「橋梁」理念，體現學院、學子與世界的三者互通融合。寓示學院將建設好緊跟世界的橋梁，使學子實現對世界的認知和掌握，從而邁上成功。在新校標圖案里，翻開的書本、橫架的橋梁、緊握的雙手和有商務象徵的領結，融合成LOGO圖形的中心，再加上極具國際設計理念的盾形外框，有力體現了湖南涉外經濟學院與世界溝通無限、成功無限的美好願景。

LOGO標識採用天藍、深藍相融相輔的結合。天藍寓意天一樣的高遠和純粹、無瑕、美好的願景。深藍，擇取地球的主色調，寓意全世界、國際化；同時，深邃的幽藍，寓意廣闊的胸懷，一種海納百川的氣勢。另外，由於深藍色暗含「理智、效率」的氣質，亦能概融「經濟」之義。本標識的顏色寓意著湖南涉外經濟學院將進入一個更高遠、更廣闊、更美好的國際化經濟大時代。

校歌

《湖南涉外經濟學院校歌》作詞：張楚延，作曲：蔡延瑞 余開基
巍巍麓山，浩浩湘江；菁菁校園，燦爛陽光；我們放眼世界，譜寫時代華章；至善至美，自立自強；涉外旗幟，獵獵飄揚。學海馳騁，蒼穹翱翔；今日桃李，明朝棟梁；我們放眼未來，鑄就人生輝煌；至善至美，自立自強；涉外群星，閃耀光芒。
參考資料：

校訓

至善至美 自立自強

【涉外十景】---雪景(17)
「至」者，最高也；「至」者，亦通達也。「至善」者，乃向倫理之最高境界走去。我們「涉外」將朝著這種境界闊步向前，一刻也不停。

由善及美，由美及善，建設一所美好的大學，我們要使「涉外」一天天完善起來。「涉外」自身完善與否，其根本標志在於：它能否讓在這里就讀的學生充分感受到自然美、科學美、藝術美、社會美和人生美。崇尚美學是一種高級心理狀態，審美水平是一種更高的心理水平。通達美之至境，亦乃「涉外」理想基石之一。

【涉外十景】----微瀾湖(9)
校訓八個字里似乎沒有現代科學技術的影子。其實，對科學的熱愛，對創新的渴求，其本源即在對善與美的追求以及人們在善與美方面所達到的實際水平。可以說「至善至美」是從更深的層次上關注創新，關注科學技術。

自立自強是「涉外」最重要的精神，是「涉外」最寶貴的精神，是實現「涉外」理想最根本的保障。自信是自立自強的核心內容。「涉外」基於對時代的自信、對民族的自信而自信，而它擁有的最好證明便是：它能賦予自己的學生以自信，它能讓自己的學生自信地走向社會，走向未來，走向世界。「涉外」也必須以此來證明自己的精神。

即使「涉外」將來擁有了更高的水平，變得更加強大，更加有力量的時候，它也需要自強不息的精神，需要更堅定地向至善至美的目標繼續前進。至善至美是我們的目標，自立自強是我們的精神。這種精神支持我們向目標挺進，而向目標挺進的過程之中又將使這種精神發揚光大。

C. 慕課 一個課程是否能夠涵蓋如此之多的學生

2012年9月，正當大學生們埋頭趕功課的時候，電影剪輯、編程實習生和被稱為「 edX fellows」的研究生與博士後們將課堂視頻加入到大規模開放網路課程（massive open online courses，簡稱 MOOC ）之中。從此，這些課程就不再僅限於大學課堂，而成為了世界共享資源。

沒過多久，edX ，這家從哈佛和麻省理工學院（MIT）起家的非盈利在線教育公司，在2012年秋天的首批課程就吸引了 37 萬名學生注冊。然而這個數字和 Coursera 的課程注冊人數比起來就不算什麼了。

Coursera 成立於 2012 年1月，到現在已經有超過 170 萬人注冊。用身為 Coursera 創始人之一的原斯坦福大學教授吳恩達（Andrew Ng）的話來說，其注冊人數的增長速度甚至「比Facebook還快」。

「MOOC 的發展實在太快，我們都大吃一驚。」說這話的大衛•史蒂芬斯（David Stavens）和另外兩個創業夥伴塞巴斯蒂安•史朗（Sebastian Thrun）和邁克爾•索科爾斯基（Michael Sokolsky）在今年共同創辦了一家名為「 Udacity 」的在線教育公司，這也開啟了高等教育期待已久的改革。而在這之前，早在2011年秋天，就已經有 16 萬人（原文誤作15萬——譯者注）注冊了史朗博士的「人工智慧入門」網路課程。史蒂芬說：「一年以前，我們的團隊還只有我們三個人，在塞巴斯蒂安的起居室里工作。而現在，我們已經有了40名全職員工。」

「我認為，今年是教育模式備受沖擊的一年。」 edX 總裁安納•阿加瓦爾（Anant Agarwal）說：「到現在，這沖擊仍未結束。」

作為一項輔助教學手段， MOOC 已經不是什麼新主意了。但是直到今年，它才備受矚目，吸引無數人加入進來。以 Coursera 為例，自其創建伊始，諸多知名學府便迅速與之聯手。現在， Coursera 提供的課程來自33所著名大學，包括普林斯頓大學、布朗大學、哥倫比亞大學和杜克大學等。今年9月，Google發布了一個製作 MOOC 的工具。斯坦福大學建造了一個名「Class2Go」的網路課程平台，目前已有兩個課程上線。

Class2Go提供的其中一個課程，是由尼克•麥肯恩（Nick McKeown）和菲利普•萊維斯（Philip Levis）教授的「計算機網路」（Computer Networking）。麥肯恩博士說：「我們都躍躍欲試。」但是兩位教授還說，他們其實並不太清楚這種「大規模公開網路課程」具體是如何操作的。

麥肯恩博士說：「我們只能在接下來的幾周里邊用邊學了。」

傳統的網路課程會徵收學費，擁有學分，並且為了保證師生交流只允許少數人注冊。而大規模公開網路課程則與之截然相反——它通常是免費的，沒有學分，而且允許成千上萬的人來注冊。

只要能上網，所有人都能注冊這些課程。這也意味著教師不可能與學生進行單獨交流。所以大規模公開網路課程的呈現與互動方式是針對大規模人群設計的。注冊同一課程的學生可以通過加入當地的學習小組或者在在線論壇上討論等方式，來互相促進、學習。至於該課的成績，也可能是由學生互評產生的。

這種新的教學形式融教育、娛樂與社交網路為一體。而 MOOC 的公開課程材料（比如課件和課堂視頻）讓你就像親自去教學現場旁聽一樣，帶給你修讀完整課程所應有的體驗。

MOOC 的主要構成仍然是課堂演講視頻。在這以前，可汗學院（Khan Academy，是由薩爾曼•可汗在2006年創立的一家非營利教機構，通過網路提供一系列教學短片——譯者注）就已經開始提供免費、簡短的教學視頻。因為有了這個成功的先例， MOOC 的製作者了解了簡短的重要，所以通常將視頻的長度限定為8到12分鍾。而更關鍵的是，視頻可能會中途暫停數次，以測試學生對知識的掌握（比如彈出一個小測試，或者讓學生寫一段程序代碼），然後系統自動給出反饋。該課程的助教可能會查看、管理在線論壇。另外，有些課程也會有作業和考試。

毫無疑問， MOOC 面對著諸多挑戰：首先，一個課程是否能夠涵蓋如此之多的學生？其次，評分機制，特別是非科技類的人文、藝術等學科的評分機制也不完善。另一個大問題是作弊嚴重。「我們曾經發現過有20人交了一模一樣的作業。」教授軟體工程的加州大學教授大衛•帕特森（David Patterson）如是說。對這種明目張膽的抄襲行為，他簡直難以置信。為了杜絕考試作弊的情況， Udacity 和 edX 現在都提供監考制考試（即，學生可以選擇到某一指定的考試中心進行考試，屆時會有監考人員在現場監督——譯者注）。

另外，靡不有初，鮮克有終。能夠堅持完成整個課程的學生並不多。正如吳恩達所說：「注冊一個課程很容易。」事實上，5分鍾就足夠了——這其中還包括了給自己起一個漂亮網名用掉的2分鍾。在2012年秋季吳恩達在 Coursera 開設的機器學習課程中，中有46,000人嘗試完成了第一次的作業。而到了最後，只有13,000人完成課程並獲得證明。

然而13,000人也已經不是個小數目了。 MOOC 的光輝理想，就是將世界上最優質的教育資源，傳送到地球最偏遠的角落，讓人們能夠有更好的職業生涯，甚至提升智能、擴展人脈。2012秋季在 Coursera 上修讀帕特森博士「軟體即服務」（Software as a Service）課程的學生中，非美國本土的學生佔四分之三。而去年春季修讀阿加瓦爾博士的「電路電子」（circuits and electronics）課程的學生中，這一比例也有四分之一。而受過高等教育的學生在這兩門課程中的比例都超過70%（其中有碩士及以上學位的有三分之一）。在針對這兩門課程的一項匿名調查中，大多數學生們都非常喜歡這種教學形式。在完成了阿加瓦爾博士的課程的學生中，有63%的學生認為， MOOC 比他們在學校里修讀的類似課程要好；有36%的學生認為二者相當，只有1%的學生認為前者不如後者。

美國伊利諾伊大學「在線學習、研究與服務中心」（Center for Online Learning, Research and Service）主任雷•施羅德（Ray Schroeder）認為，進行「在線教學」共有三個要點：教學材料的質量、教師的投入，以及學生間的交流。其中，第一項似乎不是問題——參與網路課程的教授大多來自於知名學府。並且，目前為止 MOOC 所覆蓋的主要是科技類的科目，比如計算機和數學。這類科目的內容往往都是清晰明了的。真正難辦的是後兩者。

施羅德博士說：「 MOOC 的一個困難是，教師需要面對數萬學生，他們不可能與每一個學生都有交流。」那麼，怎麼才能讓 MOOC 擁有真實課堂上教師與學生互動的效果呢？

這是一個大家都在思考的問題。

現在，已經有許多網路平台在提供 MOOC 了。而Cousera、Udacity 和 edX 可稱是其中的三巨頭。正是它們，確定了 MOOC 的形式。

• 左上：MIT「電路電子」網路課程（edX）。
• 右上：斯坦福大學「統計」網路課程（Udacity）。
• 右下：斯坦福大學「機器學習」網路課程（Coursera）。
• 左下：伊利諾伊大學「有機化學」網路課程（Coursera）。

用 Coursera 創建者之一的吳恩達的話說，Coursera 將自己視為「學習」與「網路」的「中轉站」。 Coursera 提供的課程涵蓋了從計算機科學到哲學乃至於醫學的諸多領域，由一群最優秀的教師教授，並且是完全免費的。而這些課程也並非都是學術經典，或者純粹技術。比方說，有一門由賓夕法尼亞大學提供的名為「世界音樂」（Listening to World Music）的課程，其目的可能只是擴展你的音樂播放列表。

吳恩達還介紹說，盡管 Coursera 會為課程設計提供建議，但是「最終決定權還是在提供課程的各大學手中。」大多數 Coursera 課程都來自於已有課程，比如說一門在Courera上的普林斯頓課程很可能本來就是一門普林斯頓的真實課程。但是在 Coursera 上，修課的氛圍十分類似於Facebook（或者人人網，請自行代入——譯者注）：學生需要建立自己的檔案，上傳照片；在全球1,400多個城市，學生可以與其他「同學」共組學習小組，在真實世界中一起學習。

然而有些學習小組可能非常疏散。比如說，沒有一個人在斯泰西•布朗（Stacey Brown）組織的小組活動上露面，盡管之前有幾個人回復說會來參加。布朗是哈特福德保險公司（Harford insurance company）的一名IT經理，他正在修讀三個 Coursera 課程，其中包括沃頓商學院的「游戲化」（Gamification）課程。他說，除了學習知識之外，他也希望能夠通過修讀這個課程來「積累人脈」。

還有一些學習小組很有紀律性，這種紀律性可以督促學習。以軟體工程師金佰利•斯皮爾曼（Kimberly Spillman）為例，她共注冊了7個 Coursera 課程，完成了其中3個。她說：「那些我讀完的課程，是那些我參與了學習小組的課程。」她起初加入了一個史朗博士人工智慧課程的學習小組。後來她自己成立了一個小組，以學習一門關於如何構建搜索引擎的 Udacity 課程。她在每周四晚上組織小組成員一起討論本周的課程要點，之後，與大家一起去附近的酒吧聊天在。這個小組共15名成員的聚會地點是聖地亞哥卡尼梅塞附近的一處公共空間——安世創業中心（Ansir Innovation Center），那裡有寬大的桌子和舒適的椅子。

與 Coursera 不同，Udacity 的課程僅限於它最初創立時就有的數學和計算機科學，並且著重於實際應用，比方說教你「如何建立一個博客」，以及「如何構造一個網路瀏覽器」。Udacity 的一個目標就是讓學生能有更好的職業發展。而根據史蒂芬斯博士的說法，「即使是最好的大學，其計算機課程所傳授的技能也是浮於理論的」。

Udacity 的課程不是由教師自行設計，就是與Google或者微軟等公司共同設計推出的。史蒂芬斯博士認為， Udacity 與 Coursera 等提供大學課程的競爭者的不同之處是 Udacity 在選擇教師時依據的並非是他們的學術研究能力，而是他們的教學水平。他說：「我們拒絕了大約98%的申請，因為我們認為，一個人是世界上最好的經濟學家，並不意味著這個人就能教好經濟學這門課。」史蒂芬斯博士期待著有一天 MOOC 能夠打破傳統課程中教師的選擇、訓練和報酬的模式。正如他所說，「學生們會想要向最好的老師學習」，而不管那個老師擁有怎樣的學位或履歷。

這也意味著，Udacity 的教師不必有博士學位。盡管如此，Udacity 還是擁有一批大學學者，比如來自弗吉尼亞大學的大衛•埃文斯（David Evans），以及教授「物理學里程碑」（Landmarks in Physics）課程的MIT畢業生安迪•布朗（Andy Brown）。史蒂芬斯博士曾說：「我們認為，教育的未來依賴於像安迪•布朗這樣把課講得如此生動有趣的老師。」布朗先生的「物理學里程碑」（Landmarks in Physics）課程可以說是一個獨立製作的「比爾•奈伊科學家」節目（Bill Nye the Science Guy，是一個由比爾•奈伊主持的面向青少年的科普教育節目。從1993年到1998年，共播放了100期，每期都有一個獨立主題，比如重力、生物多樣性、月球等等——譯者注）。在這個課程中，布朗先生會親身前往曾經誕生過重大物理發現的地點——義大利、荷蘭和英格蘭——采訪、拍攝並討論這些重大發現究竟是怎樣產生的。

「上課的感覺就像是你正和老師比鄰而坐。」傑奎琳•斯皮格爾（Jacqueline Spiegel）如是說。斯皮格爾女士已經是三個孩子的母親了。她現在住在紐約新羅謝爾市。她擁有哥倫比亞大學計算機科學的碩士學位，目前已經注冊了多個 Udacity 和Cousera課程。在修讀其中「人工智慧」這門課的時候，她發現她喜歡絞盡腦汁去解答在線學習小組提出的問題。

斯皮格爾女士說，這門課很難，用掉了她「多得不好意思的時間」。她說：「我會一遍又一遍地看或聽課堂視頻。」她為此付出了巨大努力——每周花在這門課上的時間有22個小時。但是這一切辛苦都是值得的。通過在Facebook上的學習小組，斯皮格爾女士和幾位來自印度、巴基斯坦的女性成為了朋友。她自己也組建了一個在線學習小組，名字叫做「CompScisters」，專門開放給修讀科技類 MOOC 的女性。

如果說 Udacity 追求的是實用，那麼 edX 追求的就是精英、聰明和嚴謹。已經有120所院校試圖與 Udacity 聯合，但只有伯克利大學和德州大學系統獲得了 Udacity 的青睞。

對於來自MIT的 edX 來說，其員工對研發和測試各種在線課程設計工具總是熱情高漲。他們還會統計點擊的數據。而從阿格瓦爾博士在今春教授的一門課程的反饋來看，學生們更願意看教師手書公式或者重點句子，而不是死盯著一張已經寫好了的紙看。

所有這一切的目的都是為了讓教育更加有條理。 edX 的內容開發副主席霍華德•勞瑞（Howard A. Lurie）說：「學生應當知道，課程的安排並不是隨意為之的。」

勞瑞先生是該部門「每日站立例會（Daily Stand-up meeting）」的主持者。每日例會的目的是保證課程開發的進度。在某次例會之後，MIT畢業生、 edX 同事萊拉•費舍爾（Lyla Fischer）坐到她的電腦前，編輯阿格瓦爾博士的網路課程中一些問題的答案。今年春天，學生需要下載寫有簡略答案的PDF文檔。但是現在，「這是一個完整的解釋，包含各個步驟」，一切都在網上顯示得一清二楚了。

勞瑞先生說：「我們充分利用手頭掌握的一切工具，（來使課程設計更為完善）。」在觀看課堂視頻時，學生可以控制視頻播放的速率。有些人喜歡將速率調成原來的兩倍快，有些人則想要減速或者重復播放。在不久以後， edX 還會添加新的功能：如果學生答錯了一道題，系統會自動找出錯誤之處，並提供改正方法。

首先遇到的挑戰是如何對學生的學習進行評估。要知道，很多作業是不能通過計算機打分的——特別是那些有筆答題的作業，比如寫作和分析。這就要求 MOOC 的設計者們必須有創造性。在這一方面，Coursera 使用了同學互評（peer grading）系統：假設你提交了一份作業，那麼會有5個同學來給你評分；而你也要給隨機抽取的5份作業打分。

但是，如果有人對於分數完全沒有概念或者胡亂評分，那該怎麼辦？

Coursera 正在開發一個軟體，用來找出那些評分非常不準確的人，降低他們的加權，從而削弱他們的影響。同時，普林斯頓大學教授米切爾•鄧奈爾（Mitchell Duneier）也正在進行一項研究。鄧奈爾教授在去年夏天教了一門 Coursera 課程。而這項研究就是對期末考試的同學互評評分，與他以及他的助教給出的分數作比較。

之前提到過的那位哈特福德保險公司的IT經理布朗先生對同學互評課沒有什麼好感。他自己有個14歲的孩子，他說：「給我評分的，可能就是個14歲小孩呢！」 MOOC 所要面對的挑戰還不僅限於該如何評分。其修讀者來自全球各地，從青少年到退休人士，無所不有。這就意味著修讀同一課程的同學並沒有共同的知識基礎和教育背景。而沒有達到基本知識要求的學生，很可能會拉低課程研討的水平——特別是對於那些有關高科技的課程來說，更是如此。

究竟什麼課程適合你？要想學好一門課，上課之前必須達到的先期要求是什麼？Cousera上有一門普林斯頓大學的課程，名為「網路：朋友、金錢、位元組」（Networks: Friends, Money and Bytes）。這門課要求選修者具備線性代數和多變數微積分的基本知識，但是它還寫著「（如果你沒有達到這些要求，也可以注冊這門課。到九月份開課的時候）教師會修改一部分課程，讓沒有相關數學背景的同學也能看懂」。還有一門由哈佛大學提供的名為「計算機科學入門」（Introction to Computer Science）的課程，其先期要求居然是「無」——也就是說，只要你能上哈佛大學，就能修這門課？這種東西就應該放到 Yelp（請自行代入大眾點評網等點評類網站——譯者注）上給人吐槽啊！

「我們迫切地需要進行人群評估。」杜克大學教授、從事英語與跨學科研究的凱西•戴維森（Cathy N. Davidson）說，「我們不僅需要大規模公開網路課程，還需要大規模公開網路課程評估。」

最重要的是，修讀網路課程究竟益處何在？得到結課證明？工作面試機會？或者只是學得新知識的愉悅感？

「如果人們修讀網路課程是為了獲得知識，就會受益無窮。」伊利諾伊大學的施羅德博士說，「如果人們修讀網路課程是為了獲得學分，這對網路課程來說就是個巨大挑戰。我們要怎樣做，才能將網路課程納入高等教育之中呢？」

阿格瓦爾教授預測「在一年以後，大學會同意擁有 edX 結課證明的學生取得學分。」他希望在不久的將來，學生可以用 MOOC 的學分抵去大學學分——就像現在大學先修課程（Advanced Placement，指美國大學理事會為高中生提供的大學先修課程，程度相當於大學科目）的學分可以抵去大學學分一樣。

現在，網路課程與真實課程的界限已經變得模糊起來。明年春天，戴維森博士會在杜克大學和網上同時教一門叫做「出人意料的結局：社會科學與文學」的課程，並且由她在杜克大學的學生組織網上討論。今年秋季，聖何塞州立大學的工程科學生修讀了 edX 上阿格瓦爾博士的「電路電子」課程。他們甚至在 edX 上添加了自己的內容，比如測驗。明年春天，位於威爾斯利的馬賽諸塞大眾灣社區學院（Massachusetts Bay Community College）耶將會用一門 edX 網路課程作為計算機入門課。

史蒂芬斯博士相信，更大的轉變和沖擊還未到來。「我們現在可能只走了5-10%的路。」

• 本文作者勞拉•帕帕諾是 Inside School Turnarounds 一書的作者。她現在在威爾斯利女性中心從事寫作。
• 來源：紐約時報 The Year of the MOOC

D. 程序員需要學些什麼

程序員的崗位需求很多，例如大型網路公司、軟體開發公司等等都需要程序員。

程序員需要學習：

1、掌握數據及其轉換、數據的機內表示、算術和邏輯運算，以及相關的應用數學基礎知識；

2、理解計算機的組成以及各主要部件的性能指標；

3、掌握操作系統、程序設計語言的基礎知識；

4、熟練掌握計算機常用辦公軟體的基本操作方法；

5、熟練掌握基本數據結構和常用演算法；

6、熟練掌握C程序設計語言，以及C++、Java、Visual Basic中的一種程序設計語言；

7、熟悉資料庫、網路和多媒體的基礎知識；

8、掌握軟體工程的基礎知識，了解軟體過程基本知識、軟體開發項目管理的常識；

9、了解常用信息技術標准、安全性，以及有關法律、法規的基本知識；

10、了解信息化、計算機應用的基礎知識；

11、正確閱讀和理解計算機領域的簡單英文資料。

程序員必備技能：

1、熟練開發工具

做為一名程序員至少熟練掌握兩到三種開發工具的使用，這是程序員的立身之本，其中C/C++和JAVA是重點推薦的開發工具，C/C++以其高效率和高度的靈活性成為開發工具中的利器，很多系統級的軟體還是用C/C++編寫。

而JAVA的跨平台和與WEB很好的結合是JAVA的優勢所在，而JAVA即其相關的技術集JAVAOne很可能會成為未來的主流開發工具之一。

其次，能掌握一種簡便的可視化開發工具，如VB，PowerBuilder，Delphi，CBuilder，則更好，這些開發工具減小了開發難度，並能夠強化程序員對象模型的概念。

另外，需要掌握基本的腳本語言，如shell，perl等，至少能讀懂這些腳本代碼。

2、熟知資料庫

作為程序員，他們自然有自己的理由：很多應用程序都是以資料庫的數據為中心，而資料庫的產品也有不少，其中關系型資料庫仍是主流形式，所以程序員至少熟練掌握一兩種資料庫，對關系型資料庫的關鍵元素要非常清楚，要熟練掌握SQL的基本語法。

雖然很多資料庫產品提供了可視化的資料庫管理工具，但SQL是基礎，是通用的資料庫操作方法。如果沒有機會接觸商業資料庫系統，可以使用免費的資料庫產品是一個不錯的選擇，如mySQL，Postgres等。

3、了解操作系統

當前主流的操作系統是Windows，Linux/Unix，熟練地使用這些操作系統是必須的，但只有這些還遠遠不夠。

要想成為一個真正的編程高手，需要深入了解操作系統，了解它的內存管理機制、進程/線程調度、信號、內核對象、系統調用、協議棧實現等。

Linux作為開發源碼的操作系統，是一個很好的學習平台，Linux幾乎具備了所有現代操作系統的特徵。雖然Windows系統的內核實現機制的資料較少，但通過互聯網還是能獲取不少資料。懂得網路協議TCP/IP。

在互聯網如此普及的今天，如果您還沒有對互聯網的支撐協議TCP/IP協議棧有很好的掌握，就需要迅速補上這一課，網路技術已改變了軟體運行的模式。

從最早的客戶/伺服器結構，到今天的WEBServices，再到未來的網格計算，這一切都離不開以TCP/IP協議棧為基礎的網路協議支持，深入掌握TCP/IP協議是非常必要的。

至少，需要了解ISO七層協議模型，IP/UDP/TCP/HTTP等常用協議的原理和三次握手機制。

4、明白DCOM/CORBA/XML/WEBServices存在的意義

隨著技術的發展，軟體與網路的無縫結合是必然趨勢，軟體系統的位置無關性是未來計算模式的重要特徵之一，DCOM/CORBA是當前兩大主流的分布計算的中間平台，DCOM是微軟COM（組件對象模型）的擴展，而CORBA是OMG支持的規范。

XML/WebServices重要性不言而喻，XML以其結構化的表示方法和超強的表達能力被喻為互聯網上的「世界語」，是分布式計算的基石之一。

5、不要將軟體工程與CMM分開

大型軟體系統的開發中，工程化的開發控製取代個人英雄主義，成為軟體系統成功的保證，一個編程高手並不一定是一個優秀的程序員。

一個優秀的程序員是將出色的編程能力和開發技巧同嚴格的軟體工程思想有機結合，編程只是軟體生命周期中的其中一環，優秀的程序員應該掌握軟體開發各個階段的基本技能。

如市場分析，可行性分析，需求分析，結構設計，詳細設計，軟體測試等。

6、需求理解能力

程序員要能正確理解任務單中描述的需求。在這里要明確一點，程序員不僅僅要注意到軟體的功能需求，還應注意軟體的性能需求。

要能正確評估自己的模塊對整個項目中的影響及潛在的威脅，如果有著兩到三年項目經驗的熟練程序員對這一點沒有體會的話，只能說明他或許是認真工作過，但是沒有用心工作。

7、模塊化思維能力

作為一個優秀的程序員，他的思想不能局限在當前的工作任務裡面，要想想看自己寫的模塊是否可以脫離當前系統存在，通過簡單的封裝在其他系統中或其他模塊中直接使用。

這樣做可以使代碼能重復利用，減少重復的勞動，也能使系統結構越趨合理。模塊化思維能力的提高是一個程序員的技術水平提高的一項重要指標。

就業方向：

1、網路開發

現在網路已經成為世界通訊的一座橋梁，好像Javascript、PHP、Ruby這幾類開發語言大部分是用作網路開發方面。

2、企業軟體開發

JAVA、C#、VB這幾類開發語言都實現了面向對象開發的目標，更多時候用於企業系統的開發。

3、系統軟體

C語言、C++、Object-C這些軟體更多是用在系統軟體開發，嵌入式開發的方面。

當然，這分類不是絕對，像JAVA、C#、VB很多時候也用於動態網站的開發。在很開發項目都會使用集成開發的方式，同一個項目裡面使用多種開發語言，各展所長，同步開發。

但所以在剛入門的時候，建議先為自己選擇一種合適的開發工具，「專注地投入學習，全力一擊」。

(4)慕課數字經濟時代的市場營銷擴展閱讀：

會編程、會計算機語言就能加入互聯網發展大潮中，享受數字經濟發展的紅利，一時間社會上的程序員培訓機構都變得格外火爆。

但是現在，專家的數據分析結果告訴你：若想跟上數字經濟發展的步伐，光會編程可不行，這個行業現在緊缺高端的、綜合型人才。

11月22日下午，清華大學經管學院互聯網發展與治理研究中心與領英聯合發布《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》，揭示我國數字人才現狀與趨勢。

報告顯示我國數字經濟發展面臨人才短缺的挑戰，但這種短缺主要體現在擁有中高級專業技能數字人才的比例不高，擁有人工智慧、智能製造等前沿技術的人才更是少之又少。

與美國、英國、加拿大等國家相比，中國的數字人才儲備尚有很大差距。

此外，報告根據對人才需求的數據分析，結果顯示我國數字人才的技能需求不再強調單一編程技能，更加看重技術、管理和領導力等綜合技能。

2015年，我國從事信息傳輸、軟體和信息技術服務相關工作的人數約350萬，但其中中高端人才，特別是前沿技術的數字人才並不多。根據領英中國智庫的研究，在人工智慧領域，美國的從業者數量在85萬人以上，印度15萬，英國14萬，中國只有5萬多人。

報告負責人、清華大學經濟管理學院副院長陳煜波教授表示，我國目前在大數據與人工智慧領域人才缺口明顯。

他解釋說，目前中國85%以上的數字人才分布在產品研發類，而深度分析、先進製造、數字營銷等職能的人才加起來只有不到5%，存在較大缺口，新興技術人才和創新型人才培養方面存在滯後和不足。

這份研究報告的基礎數據來自領英在中國的3600萬個人用戶，這些用戶畢業於1.5萬多所國內外院校，分布在36.4萬家企業，擁有超過2.3萬項技能。

陳煜波研究團隊從中篩選了72萬數字人才，多維度提取用戶畫像並跟蹤其職業軌跡，以此預測不同地區的人才流向、僱傭率、受僱主歡迎的技能等人才趨勢層面的信息。

陳煜波說，根據數據分析結果，整體來看，雖然編程技能和數據分析技能需求占據主導，然而隨著數字產業走向成熟，企業除了強調編程技能，也逐步更加看重人才的技術、管理和領導力等綜合技能。

近年間，項目管理、產品運營等「技術+管理」類技能的需求呈現出明顯的上升趨勢，懂技術、懂管理的人才被認為是「一將難求」。

領英中國代理總裁曾志恆也提醒，如果你有興趣向數字職能轉型，不能僅僅專注於自己的技術能力，溝通和領導力等軟性技能將成為你脫穎而出的關鍵。

陳煜波希望這些研究結果能為教育行業和政府部門提供借鑒。他說，教育行業可根據職位的供需趨勢更好地規劃人才培養的方向，政府也可更好地了解人才流動方向、技術缺口等，以此制定有針對性的引才策略。

程序員崗位職責：

1、對項目經理負責，負責軟體項目的詳細設計、編碼和內部測試的組織實施，對小型軟體項目兼任系統分析工作，完成分配項目的實施和技術支持工作。

2、協助項目經理和相關人員同客戶進行溝通，保持良好的客戶關系。

3、參與需求調研、項目可行性分析、技術可行性分析和需求分析。

4、熟悉並熟練掌握交付軟體部開發的軟體項目的相關軟體技術。

5、負責向項目經理及時反饋軟體開發中的情況，並根據實際情況提出改進建議。

6、參與軟體開發和維護過程中重大技術問題的解決，參與軟體首次安裝調試、數據割接、用戶培訓和項目推廣。

7、負責相關技術文檔的擬訂。

8、負責對業務領域內的技術發展動態進行分析研究。

相關書籍：

很多程序員響應，他們在推薦時也寫下自己的評語。 以前就有國內網友介紹這個程序員書單，不過都是推薦數 Top 9的書。

其實除了前9本之外，推薦數前30左右的書籍都算經典，筆者整理編譯這個問答貼，同時摘譯部分推薦人的評語。

下面就按照各本書的推薦數排列。

1、《代碼大全》 史蒂夫·邁克康奈爾

2、《程序員修煉之道》

3、《計算機程序的構造和解釋》

4、《演算法導論》

5、《重構：改善既有代碼的設計》

6、《設計模式》

7、《人月神話》

8、《計算機程序設計藝術》

9、《編譯原理》（龍書）

10、《活著》

E. 目前，評價人才的唯一方法就是應用大數據 是對還是錯

手機搜索關注「雲和電商」。美國NASA如何能提前預知各種天文奇觀？風力發電機和創業者開店如何選址？如何才能准確預測並對氣象災害進行預警？包括在未來的城鎮化建設過程中，如何打造智能城市？等等，這一系列問題的背後，其實都隱藏著大數據的身影——不僅彰顯著大數據的巨大價值，更直觀地體現出大數據在各個行業的廣闊應用。這些行業應用也都更直白地告訴人們，什麼是大數據……其實，大數據不是突然出現的，在過去的幾十年間，數學分析就已經涉獵金融行業了，諾貝爾經濟學獎獲得者哈里.馬克維茨、威廉.夏普、羅伯特.恩格爾就是利用計量經濟學知識和金融市場數據來建立數學模型，預測金融市場產品收益同風險波動的關系。大數據時代的出現簡單的講是海量數據同完美計算能力結合的結果，確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。當我們最初談大數據的時候，談的最多的可能是用戶行為分析，即通過各種用戶行為，包括瀏覽記錄，消費記錄，交往和購物娛樂，行動軌跡等各種用戶行為產生的數據。由於這些數據本身符合海量，異構的特徵，同時通過分析這些數據之間的關聯性容易匹配某些結果現象。即有一堆的行為因子x，同時又有一堆的結果構成y，我們找尋到了某種相關性，有利於我們調整後續的各種策略。為何Google能夠做大數據？你思考過嗎？因為搜索本身往往是用戶行為的一個重要入口，即搜索引擎具備了實時採集多個用戶行為的x因子的能力。而這個能力往往是單個電商門戶網站無法做到的。但是搜索引擎做大數據的弱勢在哪裡？即前面談到的用戶和用戶之間的關系較難建立，而是本身行為之間的相關性。從這個差異上也可以看到搜索引擎更加容易做交通，疾病，氣象等方面的大數據分析和預測；而類似電商平台或類似騰訊更加容易做消費和娛樂類的大數據分析和預測。對於大數據的應用場景，包括各行各業對大數據處理和分析的應用，最核心的還是用戶需求。接下來，本文通過梳理各個行業在大數據應用領域面臨的挑戰、如何尋找突破口來展示其潛在存在的大數據應用場景。一、醫療大數據看病更高效除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業是讓大數據分析最先發揚光大的傳統行業之一。醫療行業擁有大量的病例，病理報告，治癒方案，葯物報告等等。如果這些數據可以被整理和應用將會極大地幫助醫生和病人。我們面對的數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞，其都處於不斷的進化的過程中。在發現診斷疾病時，疾病的確診和治療方案的確定是最困難的。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確定位疾病。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有法進行大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府和醫療行業是推動這一趨勢的重要動力。二、生物大數據改良基因自人類基因組計劃完成以來，以美國為代表，世界主要發達國家紛紛啟動了生命科學基礎研究計劃，如國際千人基因組計劃、DNA網路全書計劃、英國十萬人基因組計劃等。這些計劃引領生物數據呈爆炸式增長，目前每年全球產生的生物數據總量已達EB級，生命科學領域正在爆發一次數據革命，生命科學某種程度上已經成為大數據科學。我們來看看今天的准媽媽們，除了要准備尿布、奶瓶和嬰兒裝，她們還會把基因測試列入計劃單。基因測試能讓未來的父母對於他們未出生的baby的健康有的了解。對基因攜帶者篩查和胚胎植入前診斷，使一個家庭孕育小孩的過程產生了巨大改變。當下，我們所說的生物大數據技術主要是指大數據技術在基因分析上的應用，通過大數據平台人類可以將自身和生物體基因分析的結果進行記錄和存儲，利用建立基於大數據技術的基因資料庫。大數據技術將會加速基因技術的研究，快速幫助科學家進行模型的建立和基因組合模擬計算。基因技術是人類未來戰勝疾病的重要武器，藉助於大數據技術的應用，人們將會加快自身基因和其它他生物的基因的研究進程。未來利用生物基因技術來改良農作物，利用基因技術來培養人類器官，利用基因技術來消滅害蟲都即將實現。與全球蒸蒸日上的生物大數據創新發展熱潮相比，中國的研發及應用才拉開帷幕。我國有四大方面非常欠缺：其一，國內現有的生物大數據分析能力雖然與歐美相差不大，但是在數據分析構架、軟體系統與先進的IT技術接軌上有待提升。其二，國外在生物大數據領域的領先人才多，盡管我們也有國際頂級刊物上發表的論文和成果，總體而言，國內高水準團隊還是少。其三，歐美講求成果應用，層出不窮的分析軟體可被實驗室、臨床、產業多方應用。其四，在生物大數據理論研究、標准制定和廣泛應用上，中國都亟待全面跟進。三、金融大數據理財利器金融行業的大數據面臨的往往是同樣的問題，但是情況可能要好點，類似企業和個人的一些信用記錄現在有全國性質的統一資料庫能夠拿到部分數據。但是對於單個銀行來說，同樣是無法拿到用戶在其他銀行的行為記錄數據的，其二銀行本身在做很多信貸風險分析的時候，確實需要大量數據做相關性分析，但是很多數據來源於政府各個職能部門，包括工商稅務，質量監督，檢察院法院等，這些數據短期仍然是無法拿到。還有就是企業或個人本事日常產生的各種行為數據更難拿到，那麼對客戶的風險性評估還是得借用原來的老方法而已。大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品；美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務，如有競爭的信用額度；招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、 評論等行為數據進行分析，每周給客戶發送針對性廣告信息，裡面有顧客可能感興趣的產品和優惠信息。可見，大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品四、零售大數據最懂消費者零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以了解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。另外零售行業可以通過大數據掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。零售行業的數據對於產品生產廠家是非常寶貴的，零售商的數據信息將會有助於資源的有效利用，降低產能過剩，廠商依據零售商的信息按實際需求進行生產，減少不必要的生產浪費。未來考驗零售企業的不再只是零供關系的好壞，而是要看挖掘消費者需求，以及高效整合供應鏈滿足其需求的能力，因此信息科技技術水平的高低成為獲得競爭優勢的關鍵要素。不論是國際零售巨頭，還是本土零售品牌，要想頂住日漸微薄的利潤率帶來的壓力，在這片紅海中立於不敗之地，就必須思考如何擁抱新科技，並為顧客們帶來更好的消費體驗。想像一下這樣的場景，當顧客在地鐵候車時，牆上有某一零售商的巨幅數字屏幕廣告，可以自由瀏覽產品信息，對感興趣的或需要購買的商品用手機掃描下單，約定在晚些時候送到家中。而在顧客瀏覽商品並最終選購商品後，商家已經了解顧客的喜好及個人詳細信息，按要求配貨並送達顧客家中。未來，甚至顧客都不需要有任何購買動作，利用之前購買行為產生的大數據，當你的沐浴露剩下最後一滴時，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而雖然顧客和商家從未謀面，但已如朋友般熟識。五、電商大數據精準營銷法寶電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鍾內將貨物送上門，提高客戶體驗。馬雲的菜鳥網路宣稱的24小時完成在中國境內的送貨，以及京的劉強東宣傳未來京東將在15分鍾完成送貨上門都是基於客戶消費習慣的大數據分析和預測。電商可以利用其交易數據和現金流數據，為其生態圈內的商戶提供基於現金流的小額貸款，電商業也可以將此數據提供給銀行，同銀行合作為中小企業提供信貸支持。由於電商的數據較為集中，數據量足夠大，數據種類較多，因此未來電商數據應用將會有的想像空間，包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。依託大數據分析，電商的消費報告將有利於品牌公司產品設計，生產企業的庫存管理和計劃生產，物流企業的資源配製，生產資料提供方產能安排等等，有利於精細化社會化大生產，有利於精細化社會的出現。六、農牧大數據量化生產大數據在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產，降低菜賤傷農的概率。同時大數據的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候，幫助農牧民做好自然災害的預防工作。大數據同時也會幫助農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植，減少哪些品種農作物的生產，提高單位種植面積的產值，同時有助於快速銷售農產品，完成資金迴流。牧民可以通過大數據分析來安排放牧范圍，有效利用牧場。漁民可以利用大數據安排休漁期、定位捕魚范圍等。由於農產品不容易保存，因此合理種植和養殖農產品對十分重要。如果沒有規劃好，容易產生菜賤傷農的悲劇。過去出現的豬肉過剩、捲心菜過剩、香蕉過剩的原因就是農牧業沒有規劃好。藉助於大數據提供的消費趨勢報告和消費習慣報告，政府將為農牧業生產提供合理引導，建議依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。農業關乎到國計民生，科學的規劃將有助於社會整體效率提升。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。相對於過去僱傭飛機成本將大大降低，同時精度也將大大提高。七、交通大數據暢通出行交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。近年來，我國的智能交通已實現了快速發展，許多技術手段都達到了國際領先水平。但是，問題和困境也非常突出，從各個城市的發展狀況來看，智能交通的潛在價值還沒有得到有效挖掘：對交通信息的感知和收集有限，對存在於各個管理系統中的海量的數據無法共享運用、有效分析，對交通態勢的研判預測乏力，對公眾的交通信息服務很難滿足需求。這雖然有各地在建設理念、投入上的差異，但是整體上智能交通的現狀是效率不高，智能化程度不夠，使得很多先進技術設備發揮不了應有的作用，也造成了大量投入上的資金浪費。這其中很重要的問題是小數據時代帶來的硬傷：從模擬時代帶來的管理思想和技術設備只能進行一定范圍的分析，而管理系統的那些關系型資料庫只能刻板的分析特定的關系，對於海量數據尤其是半結構、非結構數據無能為力。盡管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和數據化還根本不是一回事，只是局部的提高了採集、存儲和應用的效率，本質上並沒有太大的改變。而大數據時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。大數據必然要求我們改變小數據條件下一味的精確計算，而是更好的面對混雜，把握宏觀態勢；大數據必然要求我們不再熱衷因果關系而是相關關系，使得處理海量非結構化數據成為可能，也必然促使我們努力把一切事物數據化，最終實現管理的便捷高效。目前，交通的大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器數據來了解車輛通行密度，合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活數據來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。科學的安排信號燈是一個復雜的系統工程，必須利用大數據計算平台才能計算出一個較為合理的方案。科學的信號燈安排將會提高30％左右已有道路的通行能力。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。八、教育大數據因材施教隨著技術的發展，信息技術已在教育領域有了越來越廣泛的應用。考試、課堂、師生互動、校園設備使用、家校關系……只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。美國利用數據來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關系、探索學生缺課與成績的關系。舉一個比較有趣的例子，教師的高考成績和所教學生的成績有關嗎？究竟如何，不妨藉助數據來看。比如美國某州公立中小學的數據分析顯示，在語文成績上，教師高考分數和學生成績呈現顯著的正相關。也就是說，教師的高考成績與他們現在所教語文課上的學生學習成績有很明顯的關系，教師的高考成績越好，學生的語文成績也越好。這個關系讓我們進一步探討其背後真正的原因。其實，教師高考成績高低某種程度上是教師的某個特點在起作用，而正是這個特點對教好學生起著至關重要的作用，教師的高考分數可以作為挑選教師的一個指標。如果有了充分的數據，便可以發掘的教師特徵和學生成績之間的關系，從而為挑選教師提供更好的參考。大數據還可以幫助家長和教師甄別出孩子的學習差距和有效的學習方法。比如，美國的麥格勞-希爾教育出版集團就開發出了一種預測評估工具，幫助學生評估他們已有的知識和達標測驗所需程度的差距，進而指出學生有待提高的地方。評估工具可以讓教師跟蹤學生學習情況，從而找到學生的學習特點和方法。有些學生適合按部就班，有些則更適合圖式信息和整合信息的非線性學習。這些都可以通過大數據搜集和分析很快識別出來，從而為教育教學提供堅實的依據。在國內尤其是北京、上海、廣東等城市，大數據在教育領域就已有了非常多的應用，譬如像慕課、在線課程、翻轉課堂等，其中就應用了大量的大數據工具。毫無疑問，在不遠的將來，無論是針對教育管理部門，還是校長、教師，以及學生和家長，都可以得到針對不同應用的個性化分析報告。通過大數據的分析來優化教育機制，也可以做出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命。不久的將來個性化學習終端，將會的融入學習資源雲平台，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向，等等，並貫穿每個人終身學習的全過程。九、體育大數據奪冠精靈從《點球成金》這部電影開始，體育界的有識之士們終於找到了嚮往已久的道路，那就是如何利用大數據來讓團隊發揮最佳水平。從足球到籃球，數據似乎成為贏得比賽甚至是獎杯的金鑰匙。大數據對於體育的改變可以說是方方面面，從運動員本身來講，可穿戴設備收集的數據可以讓自己更了解身體狀況。媒體評論員，通過大數據提供的數據更好的解說比賽，分析比賽。數據已經通過大數據分析轉化成了洞察力，為體育競技中的勝利增加籌碼，也為身處世界各地的體育愛好者隨時隨地觀賞比賽提供了個性化的體驗。盡管鮮有職業網球選手願意公開承認自己利用大數據來制定比賽策劃和戰術，但幾乎每一個球員都會在比賽前後使用大數據服務。有教練表示：「在球場上，比賽的輸贏取決於比賽策略和戰術，以及賽場上連續對打期間的快速反應和決策，但這些細節轉瞬即逝，所以數據分析成為一場比賽最關鍵的部分。對於那些擁護並利用大數據進行決策的選手而言，他們毋庸置疑地將贏得足夠競爭優勢。」十、環保大數據對抗PM2.5前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之內，平均降雨量達164毫米，也是北京市61年以來最大規模暴雨。此次暴雨因來勢兇猛而給廣大市民生活帶來巨大影響。其實，攤上這種事兒，最主要的還是需要氣象部門及時、准確地做出預警，並協同其他運營商部門，將這種預警信息第一時間下發到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那場暴雨不僅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了業內人士關於一場「大數據」的探討。氣象對社會的影響涉及到方方面面。傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今，氣象儼然成為了二十一世紀社會發展的資源，並支持定製化服務滿足各行各業用戶需要。藉助於大數據技術，天氣預報的准確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害，例如龍卷風，通過大數據計算平台，人們將會更加精確地了解其運動軌跡和危害的等級，有利於幫助人們提高應對自然災害的能力。天氣預報的准確度的提升和預測周期的延長將會有利於農業生產的安排。尤其是進入秋冬季以來，我國多個城市爆發霧霾天氣，空氣污染嚴重。隨著PM2.5對於人體健康的危害日益被公眾熟知，人們對於「霧霾假」的呼聲也越來越高。有人調侃，重度污染天走在上班路上就是一台「人肉吸塵器」。由此看來，依靠大數據分析北京或其他城市空氣污染的形成及對策，任重道遠。一是數據的來源。高耗能企業的生產規模、排放量這些數據是否層層上報，准確統計？掌握此數據的部門是否能向社會公開？北京500萬輛汽車所加汽油到底有哪些成分，產生的尾氣對空氣污染指數的「貢獻」率到底多大？二是要沖破數據挖掘分析應用的技術壁壘，當然前提就是數據公開。在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實早就在使用大數據業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察數據。收集完畢後，NOAA會匯總大氣數據，海洋數據，以及地質數據，進行直接測定，繪制出復雜的高保真預測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預報的參考數據。目前，NOAA每年新增管理的數據量就高達30PB（1PB=1024TB）。由NWS生成的最終分析結果，就呈現在日常的天氣預報和預警報道上。十一、食品大數據舌尖上的安全民以食為天，食品安全問題直是國家的重點關注問題，關系著人們的身體健康和國家安全。近幾年，毒膠囊、鎘大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不斷考驗著消費者的承受力，讓消費者對食品安全產生了擔憂。近幾年外國旅遊者減少了到中國旅遊，進口食品大幅度增加，這其中一個主要原因就是食品安全問題。隨著科學技術和生活水平的不斷提高，食品添加劑及食品品種越來越多，傳統手段難以滿足當前復雜的食品監管需求，從不斷出現的食品安全問題來看，食品監管成了食品安全的棘手問題。此刻，通過大數據管理將海量數據聚合在一起，將離散的數據需求聚合能形成數據長尾，從而滿足傳統中難以實現的需求。在數據驅動下，採集人們在互聯網上提供的舉報信息，國家可以掌握部分鄉村和城市的死角信息，挖出不法加工點，提高執法透明度，降低執法成本。國家可以參考醫院提供的就診信息，分析出涉及食品安全的信息，及時進行監督檢查，第一時間進行處理，降低已有不安全食品的危害。參考個體在互聯網的搜索信息，掌握流行疾病在某些區域和季節的爆發趨勢，及時進行干預，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品廠商信息，不安全食品信息，幫助人們提高食品安全意識。當然，有專業人士認為食品安全涉及到從田頭到餐桌的每一個環節,需要覆蓋全過程的動態監測才能保障食品安全,以稻米生產為例,產地、品種、土壤、水質、病蟲害發生、農葯種類與數量、化肥、收獲、儲藏、加工、運輸、銷售等環節,無一不影響稻米安全狀況,通過收集、分析各環節的數據,可以預測某產地將收獲的稻穀或生產的稻米是否存在安全隱患。大數據不僅能帶來商業價值，亦能產生社會價值。隨著信息技術的發展，食品監管也面臨著眾多的各種類型的海量數據，如何從中提取有效數據成為關鍵所在。可見，大數據管理是一項巨大挑戰，一方面要及時提取數據以滿足食品安全監管需求；另一方面需在數據的潛在價值與個人隱私之間進行平衡。相信大數據管理在食品監管方面的應用，可以為食品安全撐起一把有力的保護傘。十二、政府調控和財政支出大數據令其有條不紊政府利用大數據技術可以了解各地區的經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據數據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據還還可以幫助政府進行監控自然資源的管理，無論是國土資源、水資源、礦產資源、能源等，大數據通過各種感測器來提高其管理的精準度。同時大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理。政府運作效率的提升，決策的科學客觀，財政支出合理透明都將大大提升國家整體實力，成為國家競爭優勢。大數據帶個國家和社會的益處將會具有極大的想像空間。十三、輿情監控大數據名探柯南《黑貓警長》大家都很熟悉，它講述的是「黑貓警長」如何精明能幹、對壞人窮追不舍、跌宕起伏的故事情節。拿到大數據時代背景下的話，雖然它也能體現「黑貓警長」的盡職盡責、聰明能幹，但的會歸結到一個問題：為何還是如此的被動、低效？疾病可以預防，難道犯罪不能預防么？答案是肯定的。美國密歇根大學研究人員就設計出一種利用「超級計算機以及大量數據」來幫助警方定位那些最易受到不法份子侵擾片區的方法。具體做法是，研究人員通過大量的多類型數據（從人口統計數據到毒品犯罪數據到各區域所出售酒的種類、治安狀況、流動人口數據等等），創建一張波士頓犯罪高發地區熱點圖。同時，還將相鄰片區等各種因素加入到數據模型中，並根據歷史犯罪記錄和地點統計並不斷修正所得出的預測數據。國家正在將大數據技術用於輿情監控，其收集到的數據除了解民眾訴求，降低群體事件之外，還可以用於犯罪管理。大量的社會行為正逐步走向互聯網，人們更願意藉助於互聯網平台來表述自己的想法和宣洩情緒。社交媒體和朋友圈正成為追蹤人們社會行為的平台，正能量的東西有，負能量的東西也不少。一些好心人通過微博來幫助別人尋找走失的親人或提供可能被拐賣人口的信息，這些都是社會群體互助的例子。國家可以利用社交媒體分享的圖片和交流信息，來收集個體情緒信息，預防個體犯罪行為和反社會行為。最近警方通過微搏信息抓獲了聚眾吸毒的人，處罰了虐待小孩的家長。大數據技術的發展帶來企業經營決策模式的轉變，驅動著行業變革，衍生出新的商機和發展契機。駕馭大數據的能力已被證實為領軍企業的核心競爭力，這種能力能夠幫助企業打破數據邊界，繪制企業運營全景視圖，做出最優的商業決策和發展戰略。其實，不論是哪個行業的大數據分析和應用場景，可以看到一個典型的特點還是無法離開以人為中心所產生的各種用戶行為數據，用戶業務活動和交易記錄，用戶社交數據，這些核心數據的相關性再加上可感知設備的智能數據採集就構成一個完整的大數據生態環境。

F. 復旦大學有哪些教授的課是必須要去蹭的

計科狗答一波，首先推薦闞海斌老師的線性代數！（如果是文科生就算了吧。。。）

線性代數一般學校都有的課。如果想從事理工科方面的這門課是非常非常重要的！但由於這個課和高中脫節太大，矩陣的內容太抽象而復雜，很少有老師能夠講的深入淺出，大部分都是上的雲里霧里的。但是！闞老師這個課講得幾乎沒有半句廢話，每當一個新定義出現的時候都會先做好充足鋪墊，並且會給你講一下你學的這個在計算機科學里以後有什麼用，比如特徵值在人臉識別數據降維里都有什麼用，總之強烈推薦。

最後要說一句，學習知識的過程都是枯燥的，所謂的課程有趣也是需要你對老師講的內容有一些自己的理解看法之後才能產生思想的碰撞，而如果是專業課的話老師一學期16節課基本上課本內容都是剛好講完，所以還是需要私下對書本有了一定掌握之後再去蹭課啊~