「GIS资源」学习强国中的GIS资源
说起「学习强国」，可谓大名鼎鼎，甚至登上了苹果 APP Store 免费应用下载排行的第一名。小编每天有空都会积极登录上去进行学习，也不知道是为什么，一天不学就受不了。
为什么小编我会沉迷其中无法自拔？
因为经过这段时间的摸索，小编惊喜地发现这上面比较不错的GIS资源，这里做个简单整理，做抛砖引玉，欢迎其他大神做相关补充。
地理类课程
《地理信息系统概论》
课程从科普通识视角出发，用专业的水准，为我们掀开隐藏于日常生活与工作背后的地理信息世界神秘面纱。本课程突出趣味性、科学性、特色性与时代感，旨在培养学生的地理空间思维、拓宽大学生视野、并提升分析与解决问题的能力。
作者：中山大学 张新长
《计量地理学》
本课程主要讲授计量地理学的基本方法和基本技能。通过学习本课程，使学生了解计量地理学的来龙去脉、发展动态与方法体系；掌握地理学的基本建模和定量分析方法；培养学生运用计量地理学方法分析和解决实际问题的能力。 本课程共18讲，主要内容包括：地理数据及其预处理、地理学中的经典统计分析、空间统计分析、线性规划与多目标规划、投入产出分析、AHP决策分析、 随机型决策分析、地理网络分析、非线性科学方法简介等。
《走进地理学》
我们赖以生存的地球，诞生于46亿年前，是太阳系第三颗行星。经过漫长的演化，地球形成了地核、地幔、地壳、生命、大气等圈层，呈现出丰富的地球表层形态，包括连绵的山脉、广袤的平原、辽阔的草原、荒凉的沙漠、深厚的冰川、浩瀚的海洋、蜿蜒的河流以及丰富多彩的动植物。自从人类登上历史舞台，繁衍生息，人类社会有序发展至今，从未停止对地球表层现象、演化规律与其成因的探索，这些探索最终形成了地理学。 1921年，竺可桢先生在南京大学创办了中国第一个地理学系，她是我国地理学的发祥地，也是我国地理学人才培养的摇篮。秉承历史使命，发展地理教育，服务国家需求，建设生态文明，国家教学名师、南京大学李满春等开设“走进地理学”MOOC。 本课程突出趣味性、科学性、特色性与时代性，旨在激发本科新生或学有余力的高中学生对地理学的兴趣，让学生大致了解大学地理学的学习内容、专业设置和研究方法，帮助完成从地理知识到地理科学认知的转换，更好地制订大学地理学的学习计划。
《城市总体规划》
城市总体规划课程是城乡规划专业本科的主要课程，是全国高等学校城乡规划学科专业指导委员会确定的城乡规划专业的10 门核心课程之一，也是同济大学城乡规划专业的传统特色课程。本课程是城乡规划专业学生全面接触和了解城市的各个领域及方面的主要课程，对城乡规划专业其他课程的学习具有重要的作用，因此成为同济大学城乡规划专业的重要核心课程。经过同济大学城市总体规划课程教学团队的精心建设，该课程于2009年被评为国家级精品课程，2013年入选第一批国家级精品资源共享课程。 为符合MOOC课程的特点并方便广大学习者，我们将城市总体规划课程分成九大板块，共20讲。主要内容包括：城市总体规划的基本内容、城乡一体化和镇村体系规划、城市总体规划的现状调查、城市总体空间布局规划、城市综合交通规划和市政工程规划、城市综合防灾规划、城市总体规划中的空间管制、城市总体规划的规模预测和近期建设、城市总体规划的强制性内容和成果表达、城市总体规划的技术支持等。这些板块基本上涵盖了城市总体规划的主要方面，相信通过系统的学习，学习者将会对城市总体规划有比较全面的认识和掌握。
计算机基础课程
《计算机文化基础》
如果你在数字生活的浸润中，越来越好奇信息技术的走向，希望通过线上学习进行系统的梳理，一方面从知识体系的角度解开信息技术背后的神秘感，一方面通过应用实践的角度提升对信息技术的兴趣，甚至跃升到志趣，这门课程应该是你的第一助推力。 这是一门以生机勃勃的信息技术为内容载体，为各领域的专业人才铺垫上坚实的信息素养的公共基础课程。从上个世纪90年代初，清华在全国率先开设了这门课以来，二十多年来，课组一直致力于课程内容的建设和教学模式的探索。如今，是时候敞开大门服务社会了。（清华大学）
《计算机系统基础》
本课程是“计算机系统基础”系列课程，主要介绍高级语言程序中的数据类型及其运算、语句和过程调用等是如何在计算机系统中实现的。
《操作系统》
操作系统是计算机系统中负责管理各种软硬件资源的核心系统软件，为应用软件运行提供良好的环境。掌握操作系统的基本原理及其核心技术是研究型大学计算机专业本科毕业生的基本要求。本课程是计算机专业核心课，以主流操作系统为实例，以教学操作系统ucore为实验环境，讲授操作系统的概念、基本原理和实现技术，为学生从事操作系统软件研究和开发，以及充分利用操作系统功能进行应用软件研究和开发打下扎实的基础。（清华大学）
《软件工程》
本课程从软件生命周期的角度讲解软件工程的基本概念、基本原理和基本方法。内容涉及开发管理、需求建模、设计实现和测试维护等四大部分的相关基础知识，强调软件工程的根本性和永久性原则，诸如可测试性、软件体系结构、模块化和可复用性等，关注软件系统的复杂性问题以及迭代式的开发方法，重视分析问题与解决问题的能力以及软件工程实践训练，培养学生良好的工程化开发习惯。经过本课程的学习，学生能够掌握软件工程的基础知识，从工程学角度认识软件在大型复杂系统中的设计和应用，具备作为软件工程师从事软件开发所需的专业能力。（清华大学）
《算法设计与分析》
算法设计与分析是计算机专业的核心课程。学习该课程对学习其他专业课奠定了扎实的基础，也对培养计算思维和求解问题的能力起到重要作用。面对各个应用领域的大量实际问题，最重要的是分析问题的性质并选择正确的求解思路，即找到一个好的算法。特别是在当今复杂、海量信息的大数据处理中，一个好的算法往往起到决定性的作用。本课程注重针对实际问题需求，进行数学建模并选择高效求解算法的训练，为提高学生的素质和创新能力打下必要的基础。
《程序设计与算法》
仅仅熟练掌握程序设计语言并不能成为好的程序员。对于许多问题，如果没有好的算法，计算机只能低效地解决，甚至无法解决。因此，好的程序员，还应该对程序的灵魂 --- 算法有较好理解并能灵活应用。本课程要讲授的就是枚举、二分、递归、分治、动态规划、搜索、贪心这七种基本的通用算法。各种复杂算法问题的解决，都可能用到这些基本的思想。本门课程面向需要进一步提高编程和算法水平的学习者。要求学习者已经掌握C语言，以及基本的程序设计思想，如简单排序、简单的递归。本课程中一部分的例题，难度与中学信息学奥赛NOIP提高组的较难题相当，也和ACM国际大学生程序设计竞赛中的中等题相当。掌握了本课程的内容，学员的算法水平和实现能力将超过国内大部分高校计算机专业本科毕业生。
《软件测试》
本课程为普通高校师生和社会各类学习者而设，旨在培养软件测试工程师与软件设计开发工程师。 软件测试是高校软件工程、软件技术等专业的重要课程。课程主要内容包含：软件测试基础理论知识、经典的软件测试技术原理与方法应用、软件测试在应用领域的策略及过程、软件测试管理和软件测试工程实践（组件、系统及安全测试等）五个部分。
《计算机程序设计》
本课程以C++语言为载体，讲授计算机程序设计，为更好地利用计算机解决工程实践、科学研究和日常生活中的问题打下基础。从程序设计方法角度分，计算机语言有面向过程的和面向对象的。面向过程的思想是将任务分解成一系列的函数，函数通过相互调用联系起来完成任务。面向对象的思想是将任务分解成一系列对象，对象具有功能。对象间通过消息传递信息，触发事件，完成任务。面向对象的语言被认为具有更好的重用性、可维护性和可扩展性。C++是面向对象的语言。但也要注意，面向过程和面向对象不是截然分开的，不是对立的。面向过程是面向对象的基础。本课程前半部分的编程思想仍是面向过程的，这对初学者更容易入门；后半部分是面向对象的，为进一步学习奠定基础。学习程序设计，要学习语言的语法，更重要的是求解问题的算法思想。语法的学习需要多尝试，算法的学习需要多思考。学习程序设计，就要多编程。
《计算机图形学》
计算机图形学是近30年来发展迅速、应用广泛的新兴学科，是计算机科学最活跃的分支之一。如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法，构成了其主要研究内容。在计算机辅助设计制造、科学计算可视化、地理信息系统、农林业等领域有着非常广泛的应用，是计算机、地理信息系统、电子工程、机械设计、建筑等本科专业一门重要的专业基础课，也是许多后续课程（图像处理、模式识别、多媒体技术、虚拟现实、计算机视觉等）的基础课程，在教学计划中占有重要地位和作用。虚拟现实被称为“下一代互联网”以及“下一代移动计算平台”，而计算机图形学是实现虚拟现实最重要的技术保证。
《大学计算机——计算思维之路》
面对互联网+时代，大数据处理无处不在，数据处理的核心是计算，计算不仅与计算机有关，与人类生存息息相关。计算技术是实现理论与实践的科学研究基础，计算思维能力已成为人人都应掌握和具备的思维方式，计算机是实现计算的必备工具，更好的利用计算机的计算功能，会给我们的生活带来无穷的力量！ 通过学习来了解并掌握从计算平台到问题求解的全过程，为后续计算机程序设计等课程的深入学习奠定良好的基础。在授课过程中，我们会通过实验案例辅助知识学习与应用，在案例的不断深化和提升中，由浅入深地引导大家循序渐进地学习与练习，使之达到对问题求解的融会贯通，不断提升思维能力。
《大学计算机——计算思维导论》
大学计算机是一门什么课程呢？ (1)大学计算机是面向大学一年级学生开设的，与大学数学、大学物理有一样地位的通识类思维教育课程。它不是讲授计算机及其软件（如Office，Access，IE等）如何使用的课程；它也不是仅仅训练学生程序设计内容的课程；它是讲授每个大学生都应具备的计算思维的课程，大学生创造性思维培养离不开计算思维的培养。 (2)计算思维是互联网与信息时代每个人都应具备的一种思维方式。互联网公司（如阿里巴巴、Facebook、Apple、腾讯等）的成功应归属于计算思维运用的成功；1998年和2013年的诺贝尔化学奖授予一个计算手段的研究者说明：计算思维对非计算机学科人才实现复合性跨学科创新是非常重要的。 (3)大学阶段应更多地训练“思维”，而不应仅着眼于“知识”即事实的学习。
《大学计算机基础》
从搜索引擎到智能手机、从社交网络到电子商务、从电影大片到航天飞行，到处都有计算，到处都离不开计算机。人人要用计算机，人人需学计算机。计算科学不但改变了我们的生活，也正在改变着我们的思维，丰富着我们认识世界和改造世界的方法和手段。你一定问过自己这样的问题：计算机是怎么工作的？计算机是如何解决问题的？计算机为什么能应用于各行各业？本课程正是围绕这些问题，以通俗易懂的语言、精心制作的视频、生动有趣的案例，试图讲清计算机系统的构成以及各部分协同工作的原理，讲清现实世界问题映射到计算机世界求解的过程和主要方法、技术，为学习者揭开计算世界的神秘面纱，使其能体验计算之美，理解并初步掌握计算思维方法。
《大学计算机》
课程教学理念和方法： 基于理论，面向问题，掌握知识；化整为零，循序渐进，引导自学，启发思维。在快乐中学习，在成长中收获！ 课程组织形式： 该课程由一个教学团队完成支持，讲什么内容找什么专家。所以有讲原理概念的、讲系统平台的、讲信息处理的、讲计算与算法的；三个专栏有讲故事的，也有讲软件的，还有讲实验的，分工协作，各扬其长。另外，为了不同需求的同学能够获取更多的教学资源，本课程设置了一个“百家视点”专栏，在这个栏目里，大家将分享不同专家的见解。这样课程每周提供2学时的课内教学视频和1学时课外学习资源，从而你可自由的选择学习内容，裁剪出自己的需求。
《网络技术与应用》
网络技术与应用》课程基于TCP/IP体系结构组织教学内容，全面反映当前主流网络技术，在实际的网络环境下讨论各种协议的工作流程、各种网络技术的工作机制及它们之间的相互作用过程，完整系统地介绍计算机网络领域中的基本概念、基本知识和基本原理。
《Linux系统管理》
本课程将从Linux网络管理员的视角出发，由浅入深，循序渐进地围绕着初级Linux网络管理员在日常管理工作中将会遇到的任务场景而展开。课程内容可以汇聚成10个主题，分为初级和中级两部分：其中初级管理主题包括：安装部署Linux系统，管理文件和目录，vi的应用，管理用户和用户组，管理硬盘。中级管理主题包括：流、管道、重定向和脚本初步的运用，软件安装与包管理，进程和服务的管理、配置网络和连接Internet，远程连接主机。
《大学计算机——计算思维的视角》
“大学计算机—计算思维的视角”是高等学校计算机公共教学核心课程，是大学通识教育的重要组成部分。课程以培养学生的信息素养和计算思维为主线进行课程内容设置，其教学目标是：全面培养学生的信息素养，培养学生良好的计算思维能力，传授计算机科学基础知识，为各学科学生计算机相关课程的学习打好基础，最终提高学生的计算机问题求解能力和计算机应用水平。
《计算机网络》
《计算机网络》课程分为三个单元：“计算机网络之网尽其用”、“计算机网络之探赜索隐”和“计算机网络之危机四伏”。 “计算机网络之网尽其用”将带你快速了解、认识计算机网络，理解并掌握计算机网络与网络协议等基本概念、网络组成与网络体系结构，剖析你每天都在使用的网络应用的类型、运行原理以及应用层协议，帮助你理解绝大多数网络应用所采用的应用编程接口-套接字（Socket），学习并掌握Socket编程技术，具备开发简单网络应用的能力。
数学基础课程
《高等数学》
随着社会科学技术的迅猛发展，特别是计算机科学技术以及信息技术日新月异的发展，数学已经渗透到了人类生活的各个领域。学习任何一门工科课程都必须用到高等数学知识。同时，高等数学也是各高校本科生必修的一门重要基础课。（西安交通大学）
《线性代数》
线性代数是现代数学的基础之一，在物理、计算机图形学、工程、经济学等自然科学和社会科学各领域具有广泛和深刻的应用，同时线性代数是高等学校理工科各专业的一门重要基础课。本课程作为清华大学非数学理工科各专业学生重要的必修课程，介绍求解线性方程组、矩阵理论、向量空间和线性变换等线性代数的基本概念和基本理论，强调线性代数的理论与应用的结合。
《离散数学概论》
本课程介绍计算机科学和信息技术理论基础的概念和思想方法，以及数理逻辑、集合论、图论、抽象代数和形式语言与自动机等各部分的基本概念，旨在引导学生理解和掌握离散数学基本概念，采用形式化方法分析问题，并能自觉运用逻辑分析、结构层次分析和同构类比等思想方法解决问题。（北京大学）
《概率论与数理统计》
概率论与数理统计是描述“随机现象”并研究其数量规律的一门学科。通过本课程的教学，使学员掌握概率的定义和计算，能用随机变量概率分布及数字特征研究“随机现象”的规律，了解数理统计的基本理论与思想，并掌握常用的包括点估计、区间估计和假设检验等基本统计推断方法。该课程的系统学习，可以培养学员提高认识问题、研究问题与处理相关实际问题的能力。（浙江大学）
《数学分析》
华东师大数学系的“数学分析”课程有着悠久的传统，经过几代人的努力，现在已经成为国内有很高声誉的国家级精品课程，所编写的《数学分析》教材发行量居国内同名教材之首，被数百所高校采用。“数学分析”是一门超大规模的课程，又是数学学习的基础课程，内容涵盖实数理论、极限与连续、导数与微分、积分、无穷级数、多元函数微分、含参量积分、曲线曲面积分、重积分等众多内容，学完整个课程一般需要三个学期。为了便于学习者学习，我们将“数学分析”分为6个小课程。
《工科数学分析》
《工科数学分析》课程包括数列极限、函数极限与连续、函数导数与应用、不定积分、定积分与应用、广义积分、数项级数、函数项级数、傅里叶级数以及傅里叶变换、多元函数极限与连续、多元函数微分学、向量函数微分学、常微分方程、重积分、曲线积分、曲面积分、含参积分。课程体系由浅入深，符合学生认知规律。每一章都有提高课，为学生初步打开现代数学的窗口，开阔学生视野。同时每一章都设置了系列探索类问题，包括理论问题、应用问题，培养学生研究解决问题的能力。（北京航空航天大学）
《基础微积分》
本课程涵盖单变量微积分课程中实数与函数、极限与连续，以及导数与微分等部分的核心内容，不仅介绍单变量微积分学的定义、定理，更多地通过多种教学手段，比如利用数学计算软件制作直观的多媒体课件，引导学生关注数学概念引入和背景知识，进而理解抽象的数学概念来源于具体的物理、工程等实际需求。课程讲解把握由浅入深、从具体到抽象的原则，分解难点，从简单的核心概念理解和应用出发，逐渐延伸至抽象的理论完整理解。（中国科学技术大学）
《线性代数与空间解析几何》
“线性代数与空间解析几何”是大学理、工、医、农、经、管类的公共基础数学课程。在当今科技飞速发展，特别是计算机科学及其应用日新月异的时代，数据处理、科学计算是各学科领域中无法回避的问题，本课程的主要任务就是展现科学计算中最普遍也是最基础的方法——线性运算及关系中的一般性方法。 本课程的内容包括：矩阵与线性方程组，行列式，几何空间。其特点是将代数与几何融为一体，代数为几何问题的解决提供方法，代数又在几何空间的基础上得到延伸与扩展，课程的重心仍在“线性代数”上。
《数学建模》
华罗庚先生曾说过：“宇宙之大，粒子之微，火箭之速，化工之巧，地球之变，生物之谜，日用之繁，无处不用数学。”目前各高校都在倡导素质教育，“学数学，用数学”便是对其很好的一个体现，能让学生意识到数学不只是公式和推导，还有很多妙趣横生的应用。各学科也都意识到了数学的重要性，定性的分析不足以让人信服的时候，定量的分析势必会应运而生。我们处在一个大数据的时代，让其为我所用，掌握一些基本的数据分析和处理方法，你就会比别人做得更好，走得更远。 正是在这样一个大背景下，数学建模受到了越来越多的重视。
《概率论与数理统计》
这门课程让你结合实际案例学会概率论的基本概念、演算和推理，课程还介绍参数估计，假设检验，回归分析等初等统计方法，还包括各种社会、经济、工程等背景的应用案例以及软件操作。通过本课程，你将受到较好的统计建模、概率计算和数据分析的训练，培养科学的决策思维，会帮助你将概率论与数理统计中所学的原理和方法，应用于现实生活或科研工作中。你只需要具备初等的微积分知识，就可以开始本课程的学习。课程提供了在线帮助和测验，课外作业，讨论题以及工程背景的应用题目。希望你通过本课程的学习，你的统计建模能力和创新能力有所提高。
《聪慧的源泉—数学导读》
本门课程有二个名称，一个名称是：聪慧的源泉-数学导读；另一个名称是：走近科学女王-数学。数学是研究空间形式和(数)量关系的科学，是刻画自然规律和社会规律的科学语言和有效工具, 是内容具体、形式抽象、理论严谨、结论确定、应用广泛、方法精巧和地位特殊的一门基础性学科。
《线性代数》
本课程主要讨论有限维线性空间的线性理论与方法，具有较强的逻辑性、抽象性与广泛的实用性，尤其在计算机日益普及的今天，解大型线性方程组、求矩阵的特征值等已经成为技术人员经常遇到的课题。因此，本课程所介绍的方法广泛地应用于各个学科。通过本课程的学习，使学习者获得应用科学中常用的矩阵方法，线性方程组、二次型等理论及其有关的基础知识，并具有熟练的矩阵运算能力和用矩阵方法解决一些实际问题的能力，从而为学习后继课程及进一步扩大数学知识面、提高数学素养奠定必要的基础。
编程语言类课程
《零基础学Java语言》
本课程是以Java语言来讲授程序设计的入门知识的。程序设计也是一门实践性很强的课程，更需要学习者通过大量的编程训练，在实践中掌握编程知识，培养编程能力，并逐步理解和掌握程序设计的思想和方法。（浙江大学）
《Python网络爬虫与信息提取》
本课程面向具有Python编程基础的各类学习者，讲解利用Python语言爬取网络数据并提取关键信息的技术和方法，帮助学习者掌握定向网络数据爬取和网页解析的基本能力。本课程介绍Python计算生态中最优秀的网络数据爬取和解析技术，具体讲授构建网络爬虫功能的两条重要技术路线：requests-bs4-re和Scrapy，所讲述内容广泛应用于Amazon、Google、PayPal、Twitter等国际知名公司。课程内容是进入大数据处理、数据挖掘、以数据为中心人工智能领域的必备实践基础。（北京理工大学）
《Ｃ语言程序设计》
《Ｃ语言程序设计》是面向理工类学生的公共基础课。本课程在教学过程中确立了“以计算思维为导向，以能力培养为核心，以服务应用为目标”的教学理念，实施了“将学习知识向培养能力转变，将小题大做向案例分析转变，将面向应试向面向应用转变”的教改思路，构建了与培养目标相适应的程序设计教学模式。《Ｃ语言程序设计》课程是大学计算机基础教学系列中的核心课程，主要以面向过程的程序设计语言为基础，讲授高级程序设计语言的基本知识和程序设计的方法与技术，培养学生基于计算机的问题求解的基本能力和思维方法。（北京理工大学）
《VisualBasic6.0程序设计》
50年前，Basic的诞生结束了计算机只能由专业人员使用的历史，推动了计算机的普及。Windows操作系统的出现又将Basic推向一个新的高度——Visual Basic。它是一个以结构化Basic语言为基础、以事件驱动为机制的“可视”的程序设计语言，能够支持多媒体、数据库、网络等应用，可方便、轻松地开发应用软件。
《Web前端攻城狮》
作为一名合格的前端“攻城狮”，要写得了样式磕得了脚本，玩得转ES5搞得定ES6，架得起业务框架拎得起动画效果，撑得住浏览器抵得住服务端，这门课值得拥有！本课程为《Web前端攻城狮》系列课程的基础篇，涵盖了Web前端编程的基础知识和核心技能，包括HTML与CSS、HTML5、CSS3、Javascript、jQuery、ES6、NodeJS等。
《C++语言程序设计》
C++是从C语言发展演变而来的一种面向对象的程序设计语言。面向对象的程序设计方法将数据及对数据的操作方法封装在一起，作为一个相互依存、不可分离的整体——对象。对同类型对象抽象出其共性，形成类。类通过外部接口，与外界发生关系，对象与对象之间通过消息进行通讯。这样，程序模块间的关系简单，程序模块的独立性、数据的安全性具有良好的保障，通过继承与多态性，使程序具有很高的可重用性，使得软件的开发和维护都更为方便。 由于面向对象方法的突出优点，目前它已经成为开发大型软件时所采用的主要方法。而C++语言是应用最广泛的面向对象的程序设计语言之一。 （清华大学）
《高级语言程序设计（Python）》
“高级语言程序设计”类课程面向无编程基础的学生，培养其运用编程语言解决实际问题的编程能力，使学生掌握一门编程语言的基本语法、语句、控制结构以及结构化程序设计的基本思想和方法，了解基本的算法和数据结构、良好的程序设计风格，具备熟练使用一门编程语言分析和解决实际问题的能力，从而无论以后在学习、工作中使用什么语言编程，都能灵活应用这些思想和方法，为进一步学习其他专业课程和今后从事软件开发工作打下坚实的基础。
《VC++面向对象与可视化程序设计》
本课程应用Visual C++环境，介绍面向对象与可视化程序设计的基本思想与方法。课程中对每一部分的知识点、概念、难点，都力求以较精炼的语言进行讲解，同时，对每一个知识点都配以必要的应用实例，并配以较为详细的代码，以案例驱动的方式帮助读者较好地掌握“面向对象与可视化程序设计”的思路和开发技巧，重点掌握“事件驱动消息响应”的机制。本课程内容主要包括Windows编程基础和MFC编程基础。其中Windows编程包括几何图形绘制、文本输入/输出、键盘与鼠标的应用以及资源的应用等基础知识；MFC可视化编程部分主要包括MFC库的基本知识、各种类在编程中的应用、各种控件的应用、利用Visual C++的资源编辑器编写资源文件及其应用以及单文档与多文档的 操作等知识点，此外还介绍了数据库编程等实用技术。（清华大学）
《JAVA程序设计》
课程介绍Java的基础语法和面向对象的程序设计方法；GUI程序和多线程程序开发方法；数据库访问及web应用程序设计方法。课程目标：掌握Java的基础语法、面向对象的程序设计方法；初步了解GUI程序和多线程程序开发方法；初步了解数据库访问及web应用程序设计方法。（清华大学）
《Python语言程序设计》
为什么要学习计算机编程？ —— 因为编程是件很有趣的事儿，能启迪思维，还有诗和远方... Python语言，由Guido van Rossum大牛在1990年发明，它是当今世界最受欢迎的计算机编程语言，也是一门对大多数人“学了能用、学了有用、学会能久用”的计算生态语言。 本课程是一门体现大学水平的Python 语言入门课程，采用“理解和运用计算生态”为教学理念，面向Python零基础学习者，不要求学习者有任何编程基础。
《C语言程序设计精髓》
用15周的时间来深入讲解C语言，在授课过程中，我们会注重多解释一些“为什么”以及错误程序的分析，从环环相扣的问题入手，将一些易被忽视且对高水平程序设计很重要的“点”，沿着数据结构从简单到复杂的主线逐一展开，在实例的“不断深化和提升”中引出知识点，通过对问题的举一反三和前后知识点的融会贯通，由浅入深地引导你循序渐进地编写规模逐步增大的程序。
《C程序设计》
程序设计（CP，Computer Programming）课程是大学计算机教育的核心课程，它既是各类专业技术的应用基础，又是各种实践环节的软件工具，更是课程设计、学科竞赛、毕业设计、创新创业、创客科技等活动的重要平台。编程能力不仅是学习者进一步专业深造的潜力体现，也是创新人才的重要指标。 学习编程包括语言工具、问题求解、实现方法、算法思想、编程抽象、编程范式、设计模式等内容，涉及算法设计、程序实现、计算科学、软件工程、系统开发、学科交叉等方面。本质上，程序是逻辑演绎的形式化表达，反映的是人类对这个世界的数字化理解。
《C编程方法学》
C语言是目前仍然广泛使用的计算机程序设计语言，是本科各学科专业学生学习计算机技术课程的基础课。C语言适用范围广、语法简洁、执行效率高。C语言是典型的结构化程序语言，是学习面向对象程序语言的基础。C语言编程方法的学习，已经成为普通本科院校大多数专业方向的必修课程。
《C++程序设计》
C++是国内外广泛使用的计算机程序设计语言。其功能强大、面向对象、数据表示丰富、代码运行效率高、可移植性好，适合编写系统软件和各类应用程序。在TIOBE排行榜上，C++语言多年来始终处于前五位。学习程序设计从C++入手，对于培养利用计算机求解现实问题的计算思维能力具有其他语言无法比拟的有点。且在完全掌握了C++语言之后，再学习其他程序设计语言就会轻车熟路了。
《C程序设计基础》
本课程是面向非计算机专业学生的程序设计课程，也可做为计算机专业学生的入门课，包括“C语言”和“程序设计”两部分内容，主要学习面向过程程序设计的方法，培养自主学习能力，训练计算思维，具有较强的实用性，有助于提高计算机的操控能力、推动计算思维的跨专业融合。 本课程主要内容包括：C语言基础语法（词法、变量、运算符、算术表达式、数据类型）、顺序、选择、循环结构的编程及常见算法、函数的概念及应用、数组及应用，并简介指针、结构体、文件读写等知识。
《程序设计入门——C语言》
C语言是古老而长青的编程语言，它具备了现代程序设计的基础要求，它的语法是很多其他编程语言的基础，在系统程序、嵌入式系统等领域依然是无可替代的编程语言，在各类编程语言排行榜上常年占据前两名的位置。 对于非计算机专业的学生，学习本课程的主要目的是掌握程序设计的基本方法，C语言是教学媒介。
数据库类课程
《数据库系统》
本系列课程旨在使学生充分掌握数据库系统的基本概念和基本原理，熟练掌握数据库系统语言、数据库抽象与建模方法和数据库应用程序设计方法，培养学生在信息管理和信息系统方面的抽象、设计、开发、应用和管理能力。（哈尔滨工业大学）
主要分为三大部分：
- 模型与语言
- 建模与设计
- 管理与技术
《数据库系统概论》
“数据库系统概论”是计算机科学与技术专业、软件工程专业、信息系统与信息管理等专业重要的专业基础课程。 本课程将系统讲述数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法。本课程的知识内容和技术方法，对从事现代数据管理技术的应用、开发和研究的人员都是重要而必备的基础。
《数据库技术及应用》
大数据时代，“数据”是一种资源，“数据”蕴含着无尽的能量。 那么我们怎样去挖掘和占有这些“数据”资源，又怎样去获得这些“数据”能源，“数据库技术”便提供给你不可多得的获得“数据”资源与能量的基本技能。 数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学，是信息系统的一种核心技术，是进行组织和存储数据，高效地处理、分析和理解数据的技术，是进行数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论方法。这门课程将让大家更好地理解什么是数据和数据库，以及系统的讲述数据库基础理论和基本操作。
人工智能
《人工智能：模型与算法》
本课程从逻辑推理、搜索求解、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习和博弈对抗介绍人工智能的基本概念和基础算法，帮助学习者了解人工智能的历史和趋势、模型与方法、应用及挑战，掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面赋能实体经济的手段。（浙江大学）
《智能时代》
《智能时代》围绕科学领域中的机器智能专题展开，从机器智能的起源开始追溯，详述了机器智能发展的三个阶段，重点介绍了机器智能的核心技术以及大数据与机器智能的关系，展示了机器智能在交通、体育、医疗等行业的广泛应用，并指出机器智能已经深入到人们生活的各个层面，展望了其在未来社会蓬勃的发展趋势，倡导人们开启新思维，迎接智能时代。（国家开放大学）
大数据
《大数据系统基础》
通过本课程学习，了解大数据管理的工具平台、开发环境、基本原理，熟悉典型大数据工具与平台的特性，掌握大数据处理的基本开发方式。在介绍典型系统工具使用的基础上，通过分析其实现原理与设计理论，增强学生大数据工具与平台的应用与开发能力，同时也为有志于继续深入学习大数据专业课程的学生创造基础 。具体课程内容包括：绪论，云计算，文件存储，计算框架，内存计算，NoSQL，流数据处理等。
《大数据平台核心技术》
面向信息科学技术类研究生或高年级本科生，主要由业界一线研发人员讲授大数据平台涉及到的分布式系统构架、分布式编程、分布式流处理、分布式数据存储管理、内存计算支持等内容，通过实践，力图覆盖大数据处理平台的主要核心技术，帮助学生了解分布式大数据平台设计中的关键挑战，提出实际的解决方案，为研究生未来研究方向提供参考。课程重点讲解设计原理，突出技术深度和实战性。
《大数据系统及应用》
现如今，大数据在社会各行各业中的应用越来越广泛，由此带来的安全隐患和担忧也越来越受到关注。《大数据系统及应用》系列课程，从大数据安全的背景和基本概念着手，先后介绍了云的安全、隐私保护技术、大数据应用于安全等方面的内容，以及大数据存储系统的重要性及挑战、大数据存储系统的扩展性技术、可靠性技术和集约性技术等，为大众普及大数据存储系统的基本知识。（国家开放大学）
《大数据与城市规划》
大数据时代将对各学科研究领域的数据收集与利用、分析方法与研究手段带来革命性的改变。当前城市大数据对城市物质和社会空间进行了深入的刻画，亦提供了客观认识城市系统并总结其发展规律的重要依据。 本课程将结合中国城市规划以及其技术发展的特点进行讲授，讲解数据技术的研究方法，以及城市系统和规划设计领域的应用。教授内容主要涵盖了数据获取、统计、分析、可视化，城市系统分析，各个规划类型的应用，以及最新前沿介绍等内容。
《大数据与物联网》
存储技术、计算技术、商务智能与社交网络的发展让一个新的领域得到了前所未有的发展，这就是大数据。在窥知所有数据细节的年代，我们将会有哪几种数据将会成为未来商务应用的重要来源，而这些商务应用的模式究竟会是怎样？同时，与互联网结合的人工智能领域——物联网正方兴未艾，各式各样的智能应用进入我们的生活，而这些智能应用都是如何构造并且付诸实施？让我们一同探究大数据与物联网在互联网背景下对当前商业社会产生的巨大影响。
《大数据科学与应用系列讲座》
本课程以一系列大数据讲座为主线，突出实战性，激发学生学习兴趣和动力，促进学生理论与实践相结合，启发学生技术创新。 注重结合应用实例融会贯通大数据中的理论方法和系统知识（平台、模块、工具），体会运用大数据技术解决实际问题的思路和效果。本课程兼顾信息类和非信息类学生。
《大数据机器学习》
《大数据机器学习》课程是面向信息学科的高年级本科生或研究生开设的基础理论课，目的是培养学生深入理解大数据机器学习理论基础，牢固掌握大数据机器学习方法，并能够解决实际问题等综合能力。课程的主要内容包括：统计学习基本理论，机器学习基本方法，深度学习理论和方法。
《数据挖掘：理论与算法》
本课程完整覆盖数据挖掘领域的各项核心技术，包括数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点，在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点。本课程适合对大数据和数据科学感兴趣的各专业学生以及工程技术人员学习，不追求纯粹的理论推导，而是把理论与实践有机结合，让学生学到活的知识、有用的知识和真正属于自己的知识，特别是数据分析领域的研究方法和思维方式。
《大数据技术原理与应用》
入门级大数据课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨助理教授主讲。
《用Python玩转数据》
本课程主要面向非计算机专业的软件开发爱好者，不局限某个专业和学历层次，需要一些程序设计的基本概念如计算机求解问题的框架和一些如素数判断这样的基本算法，缺少上述基础的同学不用太担心，在上课过程中可以根据课程自己进度补充一下相关知识并多多进行编程练习即可。 整个课程以财经数据为基础，通过构建一个个喜闻乐见的案例，让大家可以以更直观的方式领略Python的简洁、优雅和健壮，同时探讨Python除了在商业领域之外在文学、社会学和新闻等人文社科类领域以及在数学和生物等理工类领域同样拥有便捷高效的数据处理能力，并可以触类旁通将其灵活应用于各专业中。整个课程分5个学习模块和1个项目实战模块，从Python基本语法开始，到Python中如何从本地和网络上进行数据获取，如何表示数据，再到如何对数据进行基础和高级的统计分析及可视化，到最后如何设计一个简单的GUI界面来表示和处理数据，层层推进。 主要介绍或项目使用到的Python第三方库有：Requests，BeautifulSoup，re，NumPy，pandas，Matplotlib，NLTK，Pillow绘图库，结巴分词，WordCloud词云图，Gensim。
《大数据算法》
大数据算法这门课程旨在通过讲授一些大数据上基本算法设计思想，包括概率算法、I/O有效算法和并行算法，让听课的同学们接触到和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路，并且以最新的研究成果为导向，让参与这门课程学习的同学了解大数据算法的前沿知识。通过这门课程的学习，同学可以掌握大数据算法设计的基本思想，并通过本门课程的作业，掌握大数据算法设计与分析的技术。
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