美本申請越來越卷，高分選手遍地，學術活動更是“強中更有強中手”。
與(yu) 此同時，美本申請也越來越玄學，同樣的成績，有人能進T30大學，有人隻能被T50大學錄取。
當規則變得捉摸不透，當優(you) 秀競爭(zheng) 者魚貫而出，作為(wei) 個(ge) 人該如何從(cong) 萬(wan) 千申請人中勝出呢？
方法可能隻有一個(ge) ——
那就是保持自我，找到個(ge) 人的興(xing) 趣所在，不費勁巴拉地硬卷，才能不被卷到！
因為(wei) 美本雖是要求硬件和軟件條件要兼具，但申請背後的邏輯考驗的更多是一個(ge) 人自身的學術潛力與(yu) 專(zhuan) 業(ye) 興(xing) 趣。
每年申請季都有不少學生不知道自己申請什麽(me) 方向，結果隨大流直奔熱門方向去，結果可想而知的“敗興(xing) 而歸”。
真正申請結果出奇得好的選手，往往就是最大限度地展現了個(ge) 人專(zhuan) 業(ye) 興(xing) 趣的人。
如何盡早找到專(zhuan) 業(ye) 興(xing) 趣，發現自己的學術潛力呢？
方法很多，老師推薦大家去Coursera學習(xi) 自己感興(xing) 趣的學科。
Coursera作為(wei) 領先的在線學習(xi) 平台，提供了從(cong) 科學技術到人文學科的廣泛課程，使全球的學習(xi) 者都能夠接觸到頂尖大學的一流教育。
該平台與(yu) 精英大學合作，課程都來自世界各地的教授，真正實現了“足不出戶”就能享受最優(you) 質的資源。
截至2024年，Coursera已經推出了超過4000門課程，今天老師精選，給大家推薦一些值得看的課程，不用看著這麽(me) 多課程眼花繚亂(luan) ，直接複製鏈接就能看！
01、計算機科學與(yu) 編程類，零基礎也可以學！
計算機類課程在Coursera平台上雖然不是數量最多的，但往往因為(wei) 一些頂尖大學教授的優(you) 質教學而火爆全網。
1.Python for Everybody Specialization
密歇根大學的《Python for EverybodySpecialization》就是各個(ge) 社交平台都會(hui) 提到的係列課程，也是Coursera上最受歡迎的Python學習(xi) 係列課程。
對於(yu) 學習(xi) 者的編程背景要求幾乎為(wei) 零，非常適合Python入門學習(xi) ，歡迎入坑！
這個(ge) 係列課程包含4門子課程和1門畢業(ye) 項目課程，共計5門課程。
學習(xi) UMich的這個(ge) 專(zhuan) 項課程後，可以算學分，但是隻有研究生階段的項目。
1、零基礎編程設計（Python 入門）
Programing for everybody:Getting Started with Python
這是Python入門級課，旨在向每個(ge) 人傳(chuan) 授使用 Python進行計算機編程的基礎知識，沒有先修課程要求。
如果沒有任何編程基礎，就從(cong) 這門課程開始吧。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/python?specialization=python
2、Python數據結構
Python Data Structures
這是Python基礎課程，將介紹Python編程語言的核心數據結構，會(hui) 從(cong) 過程式編程的基礎知識開始，探索如何使用Python內(nei) 置的數據結構（如列表、字典和元組）來執行日益複雜的數據分析。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/python-data?specialization=python
3、使用Python訪問網絡數據
Using Python to Access Web Data
這是Python應用課程，講如何將互聯網作為(wei) 數據源來爬取、解析和讀取網絡數據並使用網絡API訪問數據。
課程會(hui) 使用Python處理HTML、XML和JSON數據格式，想學好本課，需提前了解變量和表達式、條件執行（循環、分支和try/except）、函數、Python數據結構（字符串、列表、字典和元組）以及文件操作等內(nei) 容。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/python-network-data?specialization=python
4、用 Python 使用數據庫
Using Databases with Python
這也是Python的應用課程。
這門課程的目標是在Python中學習(xi) SQL，使用SQLite3作為(wei) 抓取數據的存儲(chu) 數據庫。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/python-databases?specialization=python
5、頂點課程：使用Python檢索、處理和可視化數據
Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python
這是Python的應用實踐課程，也是這個(ge) 係列的畢業(ye) 項目課程，目的是通過開發一係列Python應用項目讓學生熟悉Python抓取，處理和可視化數據的流程。
在畢業(ye) 設計的第一部分，學生將進行一些可視化操作，以熟悉所使用的技術，然後開展自己的項目，對自己擁有或能夠找到的其他數據進行可視化處理。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/python-data-visualization?specialization=python
2. Machine Learning Specialization
機器學習(xi) 專(zhuan) 項課程是DeepLearning.AI 和斯坦福大學在線合作創建的基礎在線課程，適合初學者。
這個(ge) 專(zhuan) 項課程有3門課程，由斯坦福大學Andrew Ng講授，這是他開創性的機器學習(xi) 課程的更新版，該課程自 2012年推出以來，獲得了4.9 分的高分（滿分為(wei) 5 分），超過480萬(wan) 名學員參加了學習(xi) 。
課程係統地介紹了現代機器學習(xi) 。
包括監督學習(xi) （多元線性回歸、邏輯回歸、神經網絡和決(jue) 策樹）、無監督學習(xi) （聚類、降維、推薦係統），以及矽穀人工智能和機器學習(xi) 創新的一些最佳實踐（評估和調整模型、采用以數據為(wei) 中心的方法提高性能等）。
課程結束後，學生將掌握關(guan) 鍵概念和實用技能，能夠快速、有力地將機器學習(xi) 應用到具有挑戰性的實際問題中，並獲得斯坦福大學的證書(shu) 。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction?irclickid=XC21C6W5XxyKWRqWnWXwhxoNUkCVyRwyg3IF1A0&irgwc=1&utm_medium=partners&utm_source=impact&utm_campaign=3416256&utm_content=b2c
3. Algorithms Specialization
算法是計算機科學的核心，斯坦福大學的算法專(zhuan) 項課程是算法入門級課程，適合至少有一點編程經驗的學習(xi) 者。
這個(ge) 專(zhuan) 項課程旨在讓學生學會(hui) 像計算機科學家一樣思考.，掌握算法設計和分析的基礎知識，深入算法設計、分析和應用，非常推薦想在計算機問題解決(jue) 方麵深入了解的學習(xi) 者。
這也是一個(ge) 4門的係列課程，包括：
分而治之、排序和搜索以及隨機算法
圖搜索、最短路徑和數據結構
貪婪算法、最小生成樹和動態編程
再論最短路徑、NP-完全問題及其對策
講師Tim Roughgarden自2004年以來一直擔任斯坦福大學計算機科學係教授，他在算法及其應用方麵有豐(feng) 富的教學和出版經驗。
課程每周都有一次選擇題測驗，測試對最重要概念的理解，還有編程作業(ye) ，用自己選擇的編程語言實現講義(yi) 中的一種算法，最後都有一次選擇題期末考試，可獲得證書(shu) 。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/specializations/algorithms?irclickid=XC21C6W5XxyKWRqWnWXwhxoNUkCVy1TSg3IF1A0&irgwc=1&utm_medium=partners&utm_source=impact&utm_campaign=3416256&utm_content=b2c
4. Machine Learning Specialization
機器學習(xi) 是計算機科學中迅速發展的領域，華盛頓大學推出的機器學習(xi) 專(zhuan) 項課程，隻要有非常基礎的Python，線性代數經驗就能順利上手。
許多在學或是學過的同學都反饋課程內(nei) 容有趣，講解到位，正回饋多，很容易堅持下來，而且作業(ye) 難度低，兼具趣味性及實戰性。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning
5. Deep Learning Specialization
計算機類課程就以Deep LearningSpecialization這個(ge) 專(zhuan) 項課來結尾，這不是頂級大學開設的，而是DeepLearning.AI提供的，但參與(yu) 講授的老師就有前文提到的斯坦福大學老師Andrew Ng。
這個(ge) 係列課程包含5個(ge) 子課程，專(zhuan) 注於(yu) AI的高級領域，探索神經網絡和深度學習(xi) ，非常適合那些希望專(zhuan) 攻前沿AI技術的學習(xi) 者。
這個(ge) 係列門課程學完後，如果在以下在線學位課程中錄取並注冊(ce) ，那麽(me) 這個(ge) 專(zhuan) 項課程的成績就可以用來換學分。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/specializations/deep-learning?irclickid=XC21C6W5XxyKWRqWnWXwhxoNUkCVyyU7g3IF1A0&irgwc=1&utm_medium=partners&utm_source=impact&utm_campaign=3416256&utm_content=b2c
02、商科類課程推薦，諾貝爾獎得主在線教學！
商科也是每年中國留學生最愛申請的領域，Coursera平台上也有很多優(you) 質的商科類。
1. Financial Markets
對商科感興(xing) 趣，首推Financial Markets（金融市場）。
因為(wei) 這門課程是諾貝爾獎得主Robert Shiller教授的，其“資產(chan) 價(jia) 格的實證分析”獲得了2013年諾貝爾經濟學獎，現在是耶魯大學經濟學係和考爾斯經濟學研究基金會(hui) 斯特林經濟學教授。
這門課程會(hui) 詳細介紹風險管理和行為(wei) 金融學原理，以了解證券、保險和銀行業(ye) 的實際運作，涵蓋金融原則和實踐，適合希望理解市場動態、行為(wei) 金融以及金融係統對社會(hui) 影響的學生。
課程一共有7個(ge) 模塊，學完可以獲得證書(shu) 。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/financial-markets-global?irclickid=XC21C6W5XxyKWRqWnWXwhxoNUkCVyXQig3IF1A0&irgwc=1&utm_medium=partners&utm_source=impact&utm_campaign=3416256&utm_content=b2c
2. Successful Negotiation: Essential Strategies and Skills
《成功談判：基本策略和技巧》是由密歇根大學的George Siedel教授授課。
雖然它看起來跟商科沒關(guan) 係，但我們(men) 每天都在進行談判，談判同樣是成功的關(guan) 鍵，掌握談判技巧不僅(jin) 能幫助你在職場上取得進步，也能在個(ge) 人生活中帶來便利。
這7節課程旨在教授成功談判的四個(ge) 步驟：準備、談判、創建合同和執行評估。
通過學習(xi) 這些步驟，學生將能夠在個(ge) 人生活和商業(ye) 交易中成為(wei) 成功的談判者。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/negotiation-skills
3. Entrepreneurship
說到商業(ye) ，怎麽(me) 可能不說說賓大的沃頓商學院，如果對創業(ye) 感興(xing) 趣，強烈推薦沃頓的這個(ge) 創業(ye) 係列專(zhuan) 項課程。
這個(ge) 係列課程共有5門，涵蓋新企業(ye) 的構思、設計、組織和管理，旨在引導學生從(cong) 發現機會(hui) 到啟動、成長、融資和盈利。
在沃頓商學院頂級教授的指導下，結合沃頓商學院現任初創企業(ye) 創始人和金融家的真知灼見，學生將培養(yang) 創業(ye) 思維，磨練技能，以發展具有增長和融資潛力的新企業(ye) 。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/specializations/wharton-entrepreneurship
除了沃頓商學院的創業(ye) 課程，賓大還有很多受歡迎的商科課程，比如財務會(hui) 計入門專(zhuan) 項課程。
這個(ge) 專(zhuan) 項課程包括4門子課程。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/specializations/finance-accounting
4. The Economics of Money and Banking
《貨幣銀行經濟學》由哥倫(lun) 比亞(ya) 大學的Perry G Mehrling接受，是一門非常受歡迎的在線課程。
課程包含13個(ge) 模塊，涵蓋了貨幣體(ti) 係、主要分析工具以及資產(chan) 負債(zhai) 表方法等關(guan) 鍵概念，內(nei) 容從(cong) 貨幣係統作為(wei) 市場經濟基礎設施的基本框架開始，逐步深入到銀行業(ye) 務、支付係統、貨幣市場等多個(ge) 方麵。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/money-banking
5. Management economics and business analysis
伊利諾伊大學香檳分校的《管理經濟學和商業(ye) 分析》專(zhuan) 項課程也是比較受歡迎的商科類在線課程。
它包括6門子課程，幫助學生解讀經濟學，推動業(ye) 務決(jue) 策，能夠運用經濟邏輯和統計分析，綜合考慮微觀經濟因素、宏觀經濟指標和中央銀行政策，做出複雜的決(jue) 策，從(cong) 而在專(zhuan) 業(ye) 實踐和個(ge) 人生活中獲得競爭(zheng) 優(you) 勢。
這個(ge) 專(zhuan) 項課程是伊利諾伊大學香檳分校提供的iMBA學位課程的一部分，如果被錄取並注冊(ce) ，已完成的課程可計入學分。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/specializations/managerial-economics-business-analysis
03、人文社科與(yu) 自然科學類，頂級名校課程在線學！
1. The Science of Well-Being
《幸福的科學》這門課程相比大家都比較熟悉，這是心理學領域最火爆的一門課程了，評分4.9！
這是耶魯大學心理學和美好生活課程的改編（《紐約雜誌》稱其為(wei) 2018年美國最受歡迎的課程）。
它是由耶魯大學Laurie Santos教授授課，揭露了關(guan) 於(yu) 幸福的常見誤解，通過心理科學的旅程，幫助學習(xi) 者理解真正影響幸福的因素，教授提高個(ge) 人幸福感的有效習(xi) 慣，並如何將這些發現應用到你的個(ge) 人生活中。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/the-science-of-well-being
2. Psychological First Aid
《心理急救》由約翰霍普金斯大學提供，評分4.8。
課程專(zhuan) 注於(yu) 心理健康和危機應對，教授學習(xi) 者在緊急情況下提供心理急救的RAPID模型（反思性傾(qing) 聽、需求評估、優(you) 先排序、幹預和處理）。
RAPID模型適用於(yu) 公共衛生環境、工作場所、軍(jun) 隊、宗教組織、大規模災難場所，甚至是更常見的危急事件，如處理事故、搶劫、自殺、凶殺或社區暴力的心理後果。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/psychological-first-aid
3. Medical Neuroscience
《醫學神經科學》是由杜克大學提供的在線課程，由Leonard White博士授課，他是杜克大腦科學研究所（DIBS）教育副主任及神經科學本科研究的聯合主任。
這門課程被評為(wei) “史上前50名最佳MOOC（大規模開放在線課程）”之一，在全球範圍內(nei) 受到廣泛歡迎。
課程將以之前學習(xi) 的細胞和分子生物學、普通生理學和人體(ti) 解剖學知識為(wei) 基礎，主要關(guan) 注中樞神經係統，包含神經生理學和臨(lin) 床神經解剖學的所有核心概念，這些概念將在醫學院的大多數一年級神經科學課程中呈現。
如果對醫學和神經科學感興(xing) 趣，可以去學習(xi) 下。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/medical-neuroscience
4. Scientific writing
《科學寫(xie) 作》是由斯坦福大學的Dr. Kristin Sainani教授授課，它通過實際案例和練習(xi) ，教導科學家如何成為(wei) 更有效的寫(xie) 作者。
內(nei) 容具體(ti) 包括良好寫(xie) 作的原則、加快寫(xie) 作速度和減少焦慮的技巧、科學手稿的格式、同行評審、資助寫(xie) 作、科學出版中的倫(lun) 理問題以及為(wei) 普通受眾(zhong) 寫(xie) 作。
課程鏈接🔗：https://www.coursera.org/learn/sciwrite
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