Você não precisa desembolsar uma fortuna ou sequer pegar um avião para ter aulas com os professores das melhores universidades do mundo. Tudo porque existe (sempre ela) a internet.
MOOCs (Massive Open Online Courses) são cursos online oferecidos gratuitamente por diversas plataformas, como Coursera, edX e muitas outras. O grande atrativo é que muitos deles são ministrados por docentes das principais instituições de ensino do planeta.
A popularidade desses cursos não é pequena — até porque os temas das aulas costumam ser bastante abrangentes.
O Coursera revelou com exclusividade a EXAME.com quais são os pacotes de aulas mais acessados pelos usuários quando o assunto é tecnologia da informação.
O ranking inclui 15 cursos sobre temas como aprendizagem automática, programação e análise de dados, ministrados por professores de universidades do porte de Stanford e Duke.
Embora os cursos estejam disponíveis gratuitamente a qualquer usuário, é preciso pagar uma taxa ao Coursera para obter certificados. Também fica o aviso: a maior parte das aulas da plataforma é apresentada em inglês.
1º Aprendizagem automática
O curso traz uma introdução sobre aprendizagem automática, a ciência por trás de importantes inovações tecnológicas que vão da otimização das buscas na web à compreensão do genoma humano. As aulas ainda abordam temas como mineração de dados e reconhecimento de dados, com ênfase em estudos de caso e aplicações práticas do conhecimento apresentado.
Instituição: Stanford University
Professor: Andrew Ng
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2º Programação para todos (Princípios de Python)
Aqui, o objetivo é ensinar o básico da programação de computadores por meio da linguagem Python. O professor demonstra como se constrói um programa a partir de uma série de instruções simples. O curso pretende ser inclusivo: a matemática exigida não ultrapassa o nível básico e basta que o aluno tenha uma familiaridade mediana com computadores para acompanhar as aulas.
Instituição: University of Michigan
Professor: Charles Severance
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3º Programação em linguagem R
O curso ensina a programar com a linguagem R e a usá-la para analisar dados. Os professores também mostram como ler dados, acessar pacotes, escrever funções e organizar códigos — tudo em R. Temas como limpeza de bugs e análise estatística de dados também fazem parte do programa das aulas.
Instituição: Johns Hopkins University
Professores: Roger D. Peng, Jeff Leek e Brian Caffo
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4º As ferramentas do cientista de dados
Quais são as noções e instrumentos mais importantes para quem trabalha com dados? Este curso reúne uma espécie de “caixa de ferramentas” para profissionais da área. Abordam-se tópicos teóricos sobre o mercado de trabalho no setor e os mecanismos por trás da transformação de dados em conhecimento. Um segmento mais prático do curso analisa ferramentas como version control, markdown, git, GitHub e RStudio.
Instituição: Johns Hopkins University
Professores: Jeff Leek, Roger D. Peng e Brian Caffo
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5º Dominando a análise de dados em Excel
O curso expõe conceitos e métodos matemáticos para avaliar até que ponto um modelo preditivo pode reduzir incertezas. O foco está em dois modelos: classificação binária e regressão linear. Para acompanhar as aulas, o aluno precisa ter noções básicas de álgebra. Não é necessário ter conhecimentos prévios de Excel, já que há um módulo especial para ensinar o programa desde o início — que pode ser pulado por usuários mais experientes.
Instituição: Duke University
Professores: Jana Schaich Borg e Daniel Egger
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6º Como construir um website em um fim de semana
O curso é voltado especialmente para pessoas com pouca ou nenhuma experiência anterior na criação de websites. O objetivo é ensinar o aluno a planejar, construir e publicar uma página básica com texto, som, imagem, links, plug-ins e canais de integração com redes sociais.
Instituição: The State University of New York
Professoras: Margaret Schedel e Melissa Clarke
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7º Uma introdução à programação interativa com Python
Python é uma linguagem de programação relativamente fácil de aprender. Por isso ela foi eleita pelos professores deste curso, voltado a pessoas com pouca ou nenhuma experiência com códigos. As aulas tratam de elementos básicos de programação, como expressões, condicionais e funções. Um dos exercícios propostos será construir uma versão do clássico jogo de arcade “Pong”.
Instituição: Rice University
Professores: John Greiner, Stephen Wong, Scott Rixner, Joe Warren
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8º Fundamentos do design gráfico
O design está em tudo — e é um recurso fundamental para quem trabalha com TI. Este curso ensina princípios básicos do tema, como tipografia, criação de imagens, composição e cores. Para aproveitar bem o curso, é importante conhecer minimamente os programas do “pacote criativo” da Adobe, tais como Illustrator, Photoshop e InDesign.
Instituição: California Institute of the Arts
Professor: Michael Worthington
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9º Estruturas de dados – Python
O curso aborda as principais estruturas de dados usadas em Python. A ideia é ir além dos procedimentos básicos de programação e explorar o uso da linguagem para construir estruturas como listas, dicionários e bases de dados. Este curso é a sequência de “Programação para todos (Princípios de Python)”, descrito no 2º slide desta galeria.
Instituição: University of Michigan
Professor: Charles Severance
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10º Crie seu primeiro aplicativo para Android
A ideia é que o aluno desenhe, construa e distribua o seu próprio aplicativo para dispositivos Android. Os professores oferecem uma série de “tijolos” que você pode combinar para criar diversos tipos de apps. É preciso ter alguma experiência anterior com programação em Java.
Instituição: Centrale-Supélec
Professores: Virginie Galtier e Michel Ianotto
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11º Desenvolvimento em server-side com NodeJS
O curso traça um breve panorama sobre protocolos “http” e “https”, para então examinar o NodeJS e outros temas correlatos. Ao final do curso, o aluno deverá ser capaz de entender conceitos de server-side como “CRUD” e “REST”, configurar um servidor backend usando NodeJS e construir uma API para o front-end acessar serviços de back-end.
Instituição: The Hong Kong University of Science and Technology
Professor: Jogesh K. Muppala
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12º Introdução ao big data
As aulas são destinadas a iniciantes no assunto e explicam o significado e as funções do big data, com exemplos e aplicações reais. O curso também explora os recursos necessários para explorar grandes quantidades de dados. Ao fim do processo, o aluno deverá ser capaz de instalar e executar programas usando o Hadoop, uma das plataformas mais usadas para a análise de big data.
Instituição: University of California, San Diego
Professores: Ilkay Altintas e Amarnath Gupta
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13º Criptografia
Nenhuma informação estaria segura na internet se não existisse a criptografia. Este curso ensina os mecanismos internos dessa ciência, os protocolos mais usados e os erros mais comuns na implantação de sistemas. Ao longo das aulas, o professor sugere diversos problemas abertos e projetos de programação. A sequência deste curso, “Criptografia II”, trata de temas mais avançados, como conhecimento-zero e mecanismos de privacidade.
Instituição: Stanford University
Professor: Dan Boneh
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14º HTML, CSS e JavaScript
Aqui, o objetivo é ensinar os elementos essenciais do desenvolvimento de uma página na internet. Não é preciso ter experiência prévia com essas tecnologias, mas é importante já ter tido algum contato com programação. Ao final do curso, você deverá ser capaz de criar um site usando elementos de HTML, aplicar CSS para alterar a aparência e o comportamento de alguns elementos da página e programar recursos interativos com JavaScript.
Instituição: The Hong Kong University of Science and Technology
Professor: David Rossiter
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15º Algoritmos como ferramentas
O curso analisa conceitos e técnicas em algoritmos que podem servir para resolver problemas computacionais. Há bastante teoria nas aulas, mas a prioridade é abordar aplicações práticas dos conhecimentos estudados. O aluno aprenderá, por exemplo, a resolver problemas, desenhar novos algoritmos e implementar soluções capazes de rodar em menos de um segundo.
Instituição: University of California, San Diego
Professores: Alexander S. Kulikov, Michael Levin, Neil Rhodes, Pavel Pevzner e Daniel M. Kane.
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Fonte: Exame.com
