9大网络课程在国外很火，再不收藏就来不及了

　　学习的脚步不应当被教室所束。所谓多一门手艺，多一条生路。今天留学君在这里给大家奉上国外最新最热门的9大网络课程，这些课程来自国外顶尖学府，涵盖包括编程、艺术等各类课程。

　　该收藏的收藏起来了啊，手慢无。

　　1.财会导论（宾夕法尼亚大学）

　　Professor Brian J. Bushee教授该课程。课程结束后，你能够读懂损益表、资产负债表以及现金流量表。

　　这一课程需$595，当然如果你不在意相关证明，并且可以接受无互动课堂的话，也是可以免费学习的。

　　课程开放时间：12月28日~2月1日

　　链接：https://www.coursera.org/learn/wharton-accounting

　　2.成功洽谈的关键（密歇根大学）

　　Professor George Siedel教授该课程。事实上Professor George Siedel已在全球巡讲这门课，他认为这门课非常重要，比如，你将从中学到如何通过减少有线电视费用，来为公司节省100万开支。

　　课程开放时间：永久开放

　　链接：https://www.coursera.org/learn/negotiation-skills

　　3.Python交互式编程导论（莱斯大学）

　　Python是当今最顶级的编程，GOOGLE，YAHOO,就连NASA都使用这款编程。虽然这属于高层次的编程，但这个教程内容比较基础，适合初学者学习。

　　莱斯大学的Professors Joe Warren, Scott Rixner, John Greiner, and Stephen Wong，合力教授这门课程。

　　课程开放时间：1月9日~2月2日

　　链接：https://www.coursera.org/course/interactivepython1

　　4.藏传佛教禅修与现代世界（弗吉利亚大学）

　　Professors David Francis Germano 和 Kurt R. Schaeffer 将会教授该门课程。课程主要通过历史、科学、宗教以及实际目的等方面去重新考察、认识藏传佛教禅修。

　　课程开放时间：永久开放

　　链接：https://www.coursera.org/learn/buddhist-meditation

　　5.数据师的工具箱（约翰霍普金斯大学）

　　Professors Jeff Leek, Roger D. Peng 和 Brian Caffo 教授该课程。他们将课程分成两部分，一部分让学生大致了解数据工程师的日常工作，另一部分向学生展示数据工程师的一些工具，包括版本控制、git版本控制系统, 开源项目托管GitHub等等。

　　1/9节课程是免费开放的，如果要学习全部课程或要拥有相关证明，则需购买价值$470的完整课程。

　　课程开放时间：截止到1月2日都开放

　　链接：https://www.coursera.org/learn/data-scientists-tools

　　6.R语言编程（约翰霍普金斯大学）

　　这是另一门由约翰霍普金斯大学的数据课程。R语言是世界流行使用的数据分析语言。

　　课程开放时间：截止1月2日都开放

　　链接：https://www.coursera.org/learn/r-programming

　　7.机器学习（斯坦福大学）

　　如果你对人工智能感兴趣，这门课绝对符合你的口味。 Professor Andrew Ng 教授这门课，带你了解机器人学习语言的方法。

　　课程开放时间：12月28日到3月21日

　　链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning

　　8.玩转EXCLE数据统计（杜克大学）

　　杜克大学的博士后 Jana Schaich Borg 以及定量模拟中心主任Daniel Egger将教你像数据分析师那样，通过使用EXCLE，明白不确定因素下降及信息增益预测模型的含义。

　　完整课程需要$395购买

　　课程开放时间：·12月14日~2月1日

　　链接：https://www.coursera.org/learn/analytics-excel

　　9.如何更好地学习（加利福利亚大学）

　　Professor Barbara Oakley 和Professor Terrence Sejnowski教授该课程。她们通过脑化学的研究成果去寻找最好的方法，帮助人们更快地学习新课程，拥有更好的记忆力，以及解决拖延症。

　　这门课郑重承诺：如果你想比别人学得更快更好，这门课将给你一些启发和指导。

　　课程开放时间：1月4日~2月7日

　　链接：https://www.coursera.org/learn/learning-how-to-learn

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