最近在学习Biostatistics，发觉概率统计方面很多内容已经遗忘。因此，周末特意准备花几个小时学习Udacity上的统计入门课程。此前刚注册Udacity时，便选择了这门课，但听说它不是太好，遂未学习。此次证明，它确实不好，至少不适合我。
问题在于，这门课程实在是太简单了。一路快进到第8课，依然是基本算术和常识，最难的题目大约是，扔枚硬币，正面向上的概率是0.8，那么背面向上的概率就是0.2，连扔两次正面的概率就是0.64……恐怕连中学生都会失去兴趣。
后半部分开始讲正态分布和置信区间，这本来是我复习概率统计的主要目的，但课程语焉不详，只举例演示如何进行简单计算，令我非常失望。如果统计入门课程只是复习小学数学，再给出个把统计公式，那么实在没必要花这么长时间，至少前面几小时都可略去。它即便是基础课中的入门课，也应该符合Udacity的整体定位，符合大一入门课程的难度。
最终，我实在听不下去，无奈跳到期末考试部分，做完所有题目，下载证书（再吐槽一下，证书文件的名称居然是certificate.pdf而不是certificate-st101.pdf之类，扣分！），关页面，叹气。
[Update 2013-09-16]当然，这门课有非常优秀的地方——可视化！这是一般的统计入门课程所缺少的。画图确实很重要，编程实现也很有意思。可惜，明明可以展开讲的……这门课最大的问题就是该深入、该展开的地方都没有说清楚。或许我不该对一门101课程要求太高？
公开课虽然向所有人开放，但不是所有人都适合所有课程。各个平台风格都不同，Udacity课程少，个人体验也不太美好；Coursera和edX都有大量名校名课，前者整体难度偏低，但选择余地更大，更得我心。
目前，各家MOOC提供方大概还都处在摸索阶段。Coursera的视频现在也托管在网易上了，肯定是为了方便大陆学生，但是反而频频出现无法观看的问题，还不如以前用Amazon AWS的时候方便。Udacity则与优酷合作，但每节视频才一两分钟，广告就占了十五秒钟，又丧失了原网站的交互功能，总觉得这种做法并不明智，不如像Coursera一样通过ip地址判定，在Udacity原网站上连接到优酷的视频服务器。
原本对Udacity的CS硕士学位项目很有兴趣，现在看来还需要斟酌一番。
吐槽归吐槽，统计还是要学的。接下来就看看edX上面的一系列Berkley统计课程好了，风评不错，可惜错过了前一轮开课。