2014年2月7日金曜日

2014年2月始まり コンピュータサイエンスの授業一覧

2014年2月に始まる Coursera, Udacity, edX のコンピュータサイエンスの授業を紹介する. 

新たに Udacity の Data Science Track が始まる. 2/5 に開始する Intro to Data Science はこれからデータサイエンスを学ぶ人には恰好の授業だと思う. 


入門コース (11)

コース名開始日期間MOOCs
Internet History, Technology, and Security
インターネットの歴史, 技術, セキュリティ
2/311週Coursera
Paradigms of Computer Programming
プログラミングの理論的枠組み
2/1710週edX
6.00.1x: Introduction to Computer Science and Programming Using Python
6.00.1x: コンピュータサイエンス&プログラミング入門
2/199週edX
Introduction á la programmation orientée objet (en Java)
オブジェクト指向プログラミング入門 (Java)
2/247週Coursera
Introduction á la programmation orientée objet (en C++)
オブジェクト指向プログラミング入門 (C++)
2/247週Coursera
Introduction to Databases
データベース入門
Self PacedNACoursera
Computer Science 101
コンピュータサイエンス 101
Self PacedNACoursera
Introduction to Computer Science
コンピュータサイエンス入門
Self Paced6週Udacity
Introduction to Programming in Java
Java プログラミング入門
Self Paced10Udacity
Introduction to Salesforce App Development
Salesforce アプリ開発入門
Self Paced2週Udacity
CS50x: Introduction to Computer Science
CS50x: コンピュータサイエンス入門
Self PacedNAedX



中級コース (25)

コース名開始日期間MOOCs
21W.789X: Building Mobile Experiences
21W.789X: モバイル体験の構築
2/412週edX
Analysis of Algorithms
アルゴリズム解析
2/76週Coursera
Analyse Numérique pour Ingénieurs
エンジニアのための数値解析
2/178週Coursera
Digital Systems - Sistemas Digitales: De las puertas lógicas al procesador
デジタルシステム - 論理ゲートから
2/178週Coursera
Designing and Executing Information Security Strategies
情報セキュリティシステムのデザインと実行
2/1910週Coursera
Information Security and Risk Management in Context
状況に応じた情報セキュリティとリスクマネジメント
2/1910週Coursera
Building an Information Risk Management Toolkit
情報リスクマネジメントツールキットの構築
2/1910週Coursera
面向对象技术高级课程 (The Advanced Object-Oriented Technology)
オブジェクト指向技術上級
2/2412週Coursera
程序设计实习 (Practice on Programming)
プログラミング実践
2/2416週Coursera
30240184x: Data Structures (数据结构)
30240184x: データ構造
2/2514週edX
Compilers
コンパイラ
Self PacedNACoursera
Web Development
ウェブ開発
Self Paced6週Udacity
Mobile Web Development
モバイルウェブ開発
Self Paced1ヶ月Udacity
Algorithms
アルゴリズム
Self PacedNAUdacity
HTML5 Game Development
HTML5 ゲーム開発
Self PacedNAUdacity
Software Testing
ソフトウエアテスト
Self PacedNAUdacity
Software Debugging
ソフトウエアデバッグ
Self PacedNAUdacity
Programming Languages
プログラミング言語
Self PacedNAUdacity
Introduction to Artificial Intelligence
人工知能入門
Self PacedNAUdacity
Interactive 3D Graphics
インタラクティブ3Dグラフィックス
Self PacedNAUdacity
Introduction to Theoretical Computer Science
コンピュータサイエンス理論入門
Self PacedNAUdacity
Introduction to Hadoop and MapReduce
Hadoop, MapReduce 入門
Self Paced2週Udacity
Exploratory Data Analysis
探索的データ解析
Self Paced2ヶ月Udacity
Data Wrangling with MongoDB
MongoDB データ収集
Self Paced2ヶ月Udacity
Intro to Data Science
データサイエンス入門
Self Paced2ヶ月Udacity


上級コース (5)

コース名開始日期間MOOCs
Design of Computer Programs
コンピュータプログラム設計
Self PacedNAUdacity
Introduction to Parallel Programming
並列プログラミング入門
Self PacedNAUdacity
Functional Hardware Verification
機能的ハードウェア検証
Self PacedNAUdacity
Artificial Intelligence for Robotics
ロボット人工知能
Self PacedNAUdacity
Applied Cryptography
暗号応用
Self PacedNAUdacity



2014年1月25日土曜日

体系的に学べる Coursera Specializations 2014年1月開始

2014年1月, Coursera は Specializations を開始することを発表した [1]. これまでに Coursera で提供した授業を元に新たに授業群を作成し, 特定の分野について一連のコースにしたものである. これにより学生は興味のある特定の分野を体系的に学ぶことができる.

一連の授業を修了し, Capstone Project (最終課題)も提出すれば, Specialization Certificate (修了証) をもらうことができる [2]. Specialization Certificate をもらうには Verified Certificate がもらえる Signature Track [3][4] と同様に各授業に対し $49 (Specialization Certificate は固定額 $49) を支払う必要があり, 最終的には $49 * 授業数 の費用がかかる. また Signature Track と同様にウエブカメラでの本人確認, 写真付き ID の提出などが必要となる. いままでと同様に修了証は発行されないが, 無料で各授業を聴講することも可能だ. 

2013年秋に始まった edX の XSeries と同様の取り組みだが [5][6][7], edX XSeries と Coursera Specializations との大きな違いは, 開講している分野の幅広さにある. 
2014年1月現在 , edX XSeries は 3コース [5], Coursera Specializations は下記のように 10コースが予定されている[1][2]. 


Coursera Specializations は Data Science, Cyber Security, Android Development などの分野で早い授業は 2014年1月から開講される予定だ [1][2]. 



Coursera Specializations コース一覧

これらのコースは記事の初めに書いたように, もともと Coursera で開講していた授業を元にしているが, これまで1授業を約8週間かけてやっていたところを1授業4週間に細分化し, 1授業が1ヶ月で終わるように再構築している. 毎月同じ授業が開講しているので, いつでも始められ, 数ヶ月休んでも再開することが容易だ. 


たとえば Johns Hopkins University の Computing for Data AnalysisData Analysis は, 統計解析ができるプログラミング言語 R の使い方や, R を使ってデータ解析ができ, Data Science を学べるので人気の授業だが, これまでは 1年に一度のみの開講だった. 新たな Data Science Specialization では, R ProgrammingExploratory Data Analysis などに授業が細分化され, 以前は扱っていなかった機械学習の授業 Practical Machine Learning が加わり, 全9コースとなっている. 


ほかにも人気の分野が Specializations となっていて, 
特に1授業が4週で終わるので, 新しい分野を学ぶきっかけに最適だ. いままで Coursera の8週間前後の授業では授業登録者数に対し, 途中で授業を放棄する学生が多く修了率は 10% ほどと言われている [9] (この The chronicle の記事によると, 最初の宿題を提出した学生の修了率は 45%, Signature Track の学生の修了率は 70%だそうだ). 8週の途中で息切れして途中棄権してしまった授業でも, 4週間ならば内容も複雑にならず, 宿題があまり負担にならないところで授業が終わるので, 完遂できる人が多くなるのではないかと思う. 



[1] Coursera Specializations: Focused Program in Popular Fields. Coursera blog. Jan. 20 2014. Retrieved Jan. 24 2014. 

[2] Coursera Specializations. Coursera. Retrieved Jan. 24 2014.
[3] verified certificate. Coursera. Retrieved Jan. 24 2014.
[4] Coursera で授業を受けよう(1) アカウント作成 ~ 授業登録. MOOC 101. Sep. 20 2013. Retrieved Jan. 24 2014.
[5] MITx introduces "XSeries" course sequence on edX. edX. Sep. 17 2013. Retrieved Jan. 24 2014.
[6] XSeries. edX. Retrieved Jan. 24 2014.
[7] 分野を体系的に学べる edX XSeries 2013年秋開始. MOOC 101. Oct. 11 2013. Retrieved Jan. 24 2014.
[8] Johns Hopkins University Data Science. Coursera. Retrieved Jan. 24 2014.
[9] Colowich, Steve. Coursera Takes a Nuanced View of MOOC Dropout Rates. The Chronicle of Higher Education. Apr. 8 2013. Retrieved Jan. 24 2014.

2014年1月15日水曜日

2014年1月始まり コンピュータサイエンスの授業一覧

2014年1月に始まる Coursera, Udacity, edX のコンピュータサイエンスの授業を紹介する. すでに始まっている授業の宿題の due date (期限) が過ぎていても, dead line (最終期限) 内に提出すればポイントがもらえるので, いい成績で修了することは十分可能だ. 

入門コース (6)

コース名 開始日 期間 MOOCs
Introduction to Databases
データベース入門
Self Paced NA Coursera
Computer Science 101
コンピュータサイエンス 101
Self Paced NA Coursera
Introduction to Computer Science
コンピュータサイエンス入門
Self Paced 6週 Udacity
Introduction to Programming in Java
Java プログラミング入門
Self Paced 10 Udacity
Introduction to Salesforce App Development
Salesforce アプリ開発入門
Self Paced 2週 Udacity
CS50x: Introduction to Computer Science
CS50x: コンピュータサイエンス入門
Self Paced NA edX


中級コース (20)

コース名 開始日 期間 MOOCs
Cryptography I
暗号 I
1/6 6週 Coursera
Computing for Data Analysis
データ解析のためのコンピューティング
1/6 4週 Coursera
Bioinfomatic Methods I
バイオインフォマティクスの方法 I
1/6 6週 Coursera
Computer Networks
コンピュータネットワーク
1/6 12週 Coursera
Image and video processing: From Mars to Hollywood with a stop at the hospital
画像, 動画編集: 火星からハリウッドへ. 病院へ立ち寄って
1/20  9週 Coursera
Control of Mobile Robots
モバイルロボットの制御
1/20 7週 Coursera
Programming Mobile Applications for Android Handheld Systems
モバイル Android アプリプログラミング
1/21 8週 Coursera
Algorithms, Part I
アルゴリズム パートI
1/31 6週 Coursera
Compilers
コンパイラ
Self Paced NA Coursera
Web Development
ウェブ開発
Self Paced 6週 Udacity
Mobile Web Development
モバイルウェブ開発
Self Paced 1ヶ月Udacity
Algorithms
アルゴリズム
Self Paced NA Udacity
HTML5 Game Development
HTML5 ゲーム開発
Self Paced NA Udacity
Software Testing
ソフトウエアテスト
Self Paced NA Udacity
Software Debugging
ソフトウエアデバッグ
Self Paced NA Udacity
Programming Languages
プログラミング言語
Self Paced NA Udacity
Introduction to Artificial Intelligence
人工知能入門
Self Paced NAUdacity
Interactive 3D Graphics
インタラクティブ3Dグラフィックス
Self Paced NA Udacity
Introduction to Theoretical Computer Science
コンピュータサイエンス理論入門
Self Paced NA Udacity
Introduction to Hadoop and MapReduce
Hadoop, MapReduce 入門
Self Paced 2週 Udacity
Exploratory Data Analysis
探索的データ解析
Self Paced 2ヶ月 Udacity
Data Wrangling with MongoDB
MongoDB データ収集
Self Paced 2ヶ月 Udacity
Intro to Data Science
データサイエンス入門
Self Paced 2ヶ月 Udacity


上級コース (7)

コース名 開始日 期間 MOOCs
Computational Methods for Data Analysis
データ解析のための計算法
1/6 10週 Coursera
Heterogeneous Parallel Programming
ヘテロジーニアス並列プログラミング
1/6 9週 Coursera
Social and Economic Networks: Models and Analysis
ソーシャル・エコノミックネットワーク: モデルと解析
1/6 9週 Coursera
Computational Neuroscience
計算論的神経科学
1/10 8週 Coursera
Artificial Intelligence Planning
人工知能設計
1/13 6週 Coursera
Design of Computer Programs
コンピュータプログラム設計
Self Paced NA Udacity
Introduction to Parallel Programming
並列プログラミング入門
Self Paced NA Udacity
Functional Hardware Verification
機能的ハードウェア検証
Self Paced NA Udacity
Artificial Intelligence for Robotics
ロボット人工知能
Self Paced NA Udacity
Applied Cryptography
暗号応用
Self Paced NA Udacity

2013年10月11日金曜日

分野を体系的に学べる edX XSeries 2013年秋開始

2013年9月, edX は XSeries を開始することを発表した [1]. これは MIT が edX 上で提供する MITx からいくつかの授業を一連のコースにし, あるテーマを学びやすくするものである. 興味のある授業をばらばらに受けるのではなく, テーマに沿って体系的に学ぶことができる. さらに一連の授業を修了すれば, Ceritificate of Achievement (修了証) をもらうことができる [1][2]. 

2013年10月現在, MITx XSeries は 2コース発表されている. 通常大学(院)で6ヶ月~2年間で受ける授業と同等である [1][2]. 


・Foundations of Computer Science: 

   2013年秋開講予定, 大学1-2年レベル, 全7コース


XSeries Foundations of Computer Courses

・Supply Chain and Logistics Management: 
   2014年秋開講予定, 大学院レベル, 全3コース 


XSeries Supply Chain and Logistics Management Courses

XSeries の修了証取得にかかる費用は, 2013年秋の終わりに発表される予定だ. また, 修了証は発行されないが, 無料で聴講することも可能である [1]. 


2014年春からは ID verification process を導入する予定 [1]. Courera の Signature Track [3] と同様にウエブカメラ での本人確認が必要となり, 本人と紐づけられたオンライン修了証が発行される [1][4]. 



XSeries は新たに学ぶ分野を俯瞰するに適している. つまり, ばらばらに受けていた授業に関して分野を網羅することができる. さらに, 関連する学問分野への学びを広げることができるだろう. XSeries は学生の学びを加速する仕組みであり, ほかの MOOC プラットフォームでも XSeries と同様に, 体系的に学ぶことができる取り組みが始まると思う. 


(2014年1月25日追記)
XSeries は 2013年秋の発表時と比べて Aerodynamics が追加され, 全3コースとなった [2]. 
2014年1月, Coursera は edX XSeries と同様の Specializations を2014年4月から開始することを発表した [5][6][7]. 


[1] MITx introduces "XSeries" course sequence certificates on edX. edX. Sep. 17 2013. Retrieved Oct. 2 2013.

[2] XSeries. edX. Retrieved Oct. 2.
[3] Signature Track Guidebook. Coursera. Retrieved Oct. 10.
[4] Verified Certificate. edX. Retrieved Oct. 2.
[5] Coursera Specializations: Focused Program in Popular Fields. Coursera blog. Jan. 20 2014. Retrieved Jan. 24 2014. 
[6] Coursera Specializations. Coursera. Retrieved Jan. 24 2014.
[7] 体系的に学べる Coursera Specializations 2014年1月開始. MOOC 101. Jan. 25 2014. Retrieved Jan. 25 2014.

2013年10月5日土曜日

Coursera で授業を受けよう (3) 宿題のやり方 ~ 修了証授与

授業ビデオを視聴し終えたら宿題をやろう. 週ごとの宿題は, Assignment, Weekly Quiz, Exercises, Review Questions 等の名前で,  択一式の選択問題であることが多い. 

ここでは Machine Learning の授業を例に説明する. 授業ページのメニューの Review Questions からアクセスすると, 週ごとに宿題が追加されている. 


Coursera Machine Learning 宿題ページ


宿題には Due Date (締め切り) と Hard Deadline (最終締め切り) が設定されている. Due Date までに提出すれば 得点*100% を得られるが, Hard Deadline 前に提出すると 得点*80% しか最終得点として得られない. # (number) of Attempts は何回テストを受けることができるか設定されており, 設定された回数内ならば, 何度テストを受けてもよく, 最後の回の得点のみが記録される. 


Coursera Machine Learning 宿題提出画面

すべての問題に回答し終えたら,  Honor Code (倫理規定) に従うことを約束し, Submit (提出) する. 回答途中の答案を Save (保存) することも可能. 途中保存した場合, 保存前後で回答の選択肢の順番が入れ替わったり, 新たな選択肢が追加されていることがある. 

コンピュータサイエンス系の授業では, 択一式選択問題のほかにプログラミングの宿題も出される.  Programming Exercise 等のメニューからアクセスし, 各課題の指示が書かれた pdf  やプログラムに必要なファイルをダウンロードする. たいてい, UNIX シェルからスクリプトをたたいて回答を提出する. 提出する際のパスワードは Coursera ログインのパスワードとは別に設定されており, 宿題のページで各個人に割り当てられている. 

また, midterm (中間テスト) や final (期末テスト) など, 記述式の課題で細かい採点が必要な 場合は, Peer assessment (受講者同士の採点) を課している. 採点基準を明確に示しているので, 個人の意見や感情が入る余地は少ない. さらに採点前に採点練習をさせる授業もある. 自分の答案を提出して終わりではなく, ほかの受講者の答案を採点しなければ, 自分の得点が減点されてしまうので注意が必要だ. 


授業内容や宿題で分からない点があれば, Discussion Forums (掲示板) で積極的に質問しよう. 


Coursera Machine Learning 掲示板

英語に自信がなくても, 中学英語の文法を使って, シンプルに分かりやすく質問のポイントを伝えることが大事. 他の生徒や TA (Teaching Assistant, 授業助手) が回答してくれる. また, 他の生徒の質問に答えてお互いに助け合えるのが, MOOCs のよいところだ. ただし, Discussion Forums での質問や回答は点数には加算されない.


無事, Syllabus で決められた点数を取ることができれば, Statement of Accomplishment (修了証) が発行される. Coursera の自分の名前の下の選択メニューから Course Records (受講履歴) を選択すると, いままで受けた授業一覧が表示され, 修了証をダウンロードできる. 


Coursera Machine Learning 修了証 
2012年4-7月受講, 2012年12月取得

2013年10月2日水曜日

Coursera で授業を受けよう (2) 授業の受け方

前々回の記事で授業登録をした Coursera の Analysis of Algorithms の授業を受けよう. 登録後にアクセスできる, 授業ごとに持っているページからスタート.


Coursera Analysis of Algorithms トップページ

トップページには Announcement (お知らせ) が載っており, 毎週, 授業の概要や宿題についての説明がアナウンスされる. ページ左のメニューから, 授業ビデオ, 宿題などにアクセスできる.

授業を受ける前に, メニューの Syllabus や Course information から Grading policy (評価方針) を確認しておくことが大事だ. quiz (小テスト), midterm (中間テスト), final (期末テスト) の評価割合が明記してある.


さっそく授業を受けよう. 授業ビデオを見るには, メニューの Video Lectures, Videos などからアクセスすると次の画面に移り, 週ごとにアップデートされる授業の一覧が表示される.


Coursera Analysis of Algorithms 授業ビデオ一覧

授業によって異なるが, 週に 3~10 本, 一本当たり 3~20 分, 合計 60~120 分程度の授業ビデオを受ける. 授業タイトルの横にメニューが並んでおり, 左から, 授業スライド (.pdf), subtitles (.txt, .srm), video (.mp4) をダウンロードできる. 授業スライドはクイズや試験を受けるときにヒントになるので, ダウンロードしておくのもよい.

授業ビデオを選択して, 実際に授業を受けよう.


Coursera Analysis of algorithms 第2週授業ビデオ, 字幕有り

画面中央は授業スライド (pdf 形式でダウンロード可能). 画面左上にビデオのタイトルと授業時間が表示され, また, 右上の Help をクリックすると Help Center のウインドウが開く. 画面下部にはビデオのコントローラが並んでいる. 上下2段の上段の CC をクリックすると, 字幕の言語が選択できる. 下段の -/+ でビデオの再生速度が選択でき, Prev/Next で前後のビデオへスキップできる.

授業によっては, 授業ビデオ内に点数に加算されない quiz (小テスト) がある.

2013年9月22日日曜日

Udacity オンラインマスターコース OMSCS 募集開始 10/7 ~ 10/31

Udacity と Georgia Tech (Georgia Institute of Technology, ジョージア工科大学) のオンラインのみで取れる修士号 OMSCS (Online Master of Science in Computer Science) の募集が始まる[1][2]. 10月7日に Online Application site がオープンする予定で, 入試に関するすべてはオンラインで手続き可能. 準備すべき情報は, 通常のアメリカ大学院入試とほぼ同じだ (ただし GRE は不要). 


Udacity x Georgia Tech OMSCS 


OMSCS 入試基本情報 [1]

・募集人数 600人
・GPA 3.0 以上必要
・募集期間 2013年10月7日 ~ 10月31日
・合格者発表 ~ 12月1日
・授業開始 2014年1月15日
・受験料 $50


OMSCS 入試に必要な情報, 資料 [1]
・Personal Information (個人情報)
  ・Full Name (氏名)
  ・Date & place of birth (生年月日, 出生地)
  ・Permanent & current addresses (定住所, 現住所)
  ・Names & email addresses of recommenders (推薦者の名前, eメール
   アドレス. ふつう3名)
  ・Criminal & academic misconduct history (犯罪, 学業違反歴)
  ・Citizenship (市民権, ここでは国籍のこと)
・Academic history (履修歴)
  ・Colleges & universities attended (通った大学)
  ・You must submit official or unofficial transcripts from all colleges 
   and universities you have attended (公式, 非公式すべての成績証明書)
  ・Degrees earned (取得した学位)
・For international applicants only (留学生のみ):
  ・TOEFL score (TOEFL 点数)
・Ethnicity (民族. 日本, アメリカ等)
・Residency (居住権. Visa の有無等)
・Awards, recognitions, fellowships, scholarships (受賞, 業績評価, 奨学金)
・Other universities to which you are applying (応募している他の大学)
・Career objectives (キャリアの目標)
  ・Background essay (経歴)
  ・What has prepared you for this for program? Up to 2,000 characters
   for response (この課程のために準備したこと. 2000字まで)
  ・Statement of purpose (志望動機)
  ・Academic and career plans. Up to 4,000 characters for response 
   (学業上, キャリア上の計画. 4,000字まで)
  ・Resume (履歴書)


GPA (Grade Point Average) は日本の大学で成績に付けられる A, B, C, D, F をそれぞれ 4, 3, 2, 1, 0点に換算し, 単位数を掛けて計算する [3]. GPA 3.0 とは, すべての科目で B を取ったことと同じ. UC Berkeley の GPA 計算サイト [4] が便利だ.


推薦者はふつう3名必要で, 応募者をよく知っている人になってもらう. 研究室の先生, 受けた授業の先生, 会社の上司などを指名する. OMSCS では推薦書が必要とは書いていないが, 推薦者に電話インタビューがある場合がある.  推薦書(の原稿)を書いてもらって電話インタビューに備えてもらおう.


OMSCS の募集要項には TOEFL の足切り点は記載されていない. しかしながら Georgia Tech のコンピュータサイエンス修士の募集要項には minimun accepted score is 100 [5] とあるので, OMSCS にも同等のスコアが要求されるだろう. 

TOEFL 受験から約10日で公式スコアが TOEFL のオンラインサイトに表示されるので, 10月31日の応募締め切り日に間に合わすには, 10月20日までに受験する必要がある. 都市によってテスト設定日が異なる [6] ことに注意して, テスト日,  スコア表示予定日一覧表 [7] から受験日を決めよう. 


いずれにせよ一つひとつの準備に時間がかかるので, 入学申請サイトがオープンする10月7日を待たずにエッセイ類からどんどん準備しよう. 



(2014/1/19追記)
コース開始日のブログによると, 2,360人が出願し375人が合格した [8]. 合格率16%なので, 通常のアメリカ大学院入試とほぼ同程度の倍率だ. 



[1] Program Information. OMSCS. Retrieved 21 Sep. 2013.

[2] Online Master of Science in Computer Science. Udacity. Retrieved 21 Sep. 2013.
[3] Academic grading in the United States: Grade point average. Wikipedia. Retrieved 21 Sep. 2013.
[4] GPA calculator. UC Berkeley Academic Services. Retrieved 21 Sep. 2013.
[5] MS Computer Science - Admission Requirements. Georgia Tech College of Computing. Retrieved 21 Sep. 2013.
[6] TOEFL iBT: Locations. ETS. Retrieved 21 Sep. 2013.
[7] TOEFL iBT: スコアの通知. ETS. Retrieved 21 Sep. 2013.
[8] Sebastian Thrun: World's First Massive Online Degree Program Starts Today. Ucadity Blog. Retreived 19 Jan. 2014.