莫做高深的传播学:传播学研究的3大视角

“莫做高深的传播学”系列课程是2年前《传播学导论》的课程笔记,因为课程开发所以又经过了重新的修改和演绎,本文只期通过简单明了的文字表述,让每个人可以快速了解传播学的基本研究视角。

本文主要分为5个部分:

导入课 :介绍了传播学的概念、研究方法、理论,以及三个不同的传播学的观点

传播学历史 :从古希腊开始简明地介绍传播学的历史演进

线性传播视角 :借由 Linear Transmission 这个视角介绍相关传播学理论

非线形传播视角 :借由Non-linear, Exchange of meanings 这个视角 介绍相关传播学理论

文化视角 :借由 Social Real......

利用PreViz加速你短片拍摄的构思

本文为The Power of PreViz Using Video课程视频的总结笔记。

PreViz (Pre-visualization)如果用中文来说大概是"可视化预览"这个词,在好莱坞电影的制作中,它通常指的是利用低精度的动画、简单的人物运动把整个电影用类似游戏画面的感觉描绘出来。

最简单的理解是:动画版的分镜头脚本。

如果说电影的拍摄需要制作PreViz去说服投资人,那么短片拍摄有必要也有时间精力去做这一件事事情?何况又不是每个人都会使用PreViz软件的?

其实渗透在PreViz这个过程中的不是动画的制作,它是整个“Design Thinking”的......

挑战MIT:软件工程自学图谱

MIT计算机系的四年的本科课程的专业课表,具体课程的介绍:

CheckLists:详细的专业课程列表

RoadMap:具体专业选课的范例

知乎:感性的介绍

2015/08/01更新:从北京实习回来后,8月份算是研究生就正式毕业了,我找知乎上发了自学数据挖掘的商科生获得数据挖掘类技术岗位的实习,自觉基础仍旧不够扎实,所以或许从前端或交互切入是一个更好的选择。

课程表

18.01: Single Variable Calculus

18.02: Multivariable Calculus

18.06: Linear Algebra

6.042J: Mathematics......

笔记:Data Analysis and Statistical Inference

本课程源于杜克大学的统计学入门课程:Data Analysis and Statistical Inference,个人课程评价9分,难度较低,适于作为统计学入门的第一门课。

课程笔记已经全部更新完毕,本文有多处笔记源引自南开大学代数拓扑专业的非乌龟同学,特此感谢。

W1: Introduction to data

1.1 Part 1

Introduction

数据统计的过程:Population-Sample-Design-Scope-Exploratory data analysis-Inference

Data Basic

三个概念: data matri......

笔记:Calculus One

学习这门课乐趣无穷,每一个章节都被切分为平均不到3分钟的小视频,加上动感俏皮的片头音乐,每次一个视频结束都会有新的学习新鲜感,这种学习模式的驱动力是其他课程无法比拟的。更重要的是,这门课把微积分讲的非常的直观,我想任何有点高中数学基础的人完全可以听得明明白白,即便是文科。

学习感想用下面公式表示: $\frac{d快乐}{d学习}>0 $

此文档中更新中……

1. Welcome to Calculus One

1.1 Introduction To Calculus One

Why is calculus going to be so much fun:现在很多导论型的课程都......

数据挖掘学习图谱

研究生的学习,如果说要挑出两门最意义重大的课,一个是族印的纪录片课,另外一个就是数据挖掘俱乐部。虽然这一年大部分的时间都是自学,但是课程的存在对于一个人的驱动作用还是非常强烈的:你非常清楚自己喜欢什么,但是因为如果没有开课,没有实践,你根本就很难在这一件你喜欢的事情上练出真功夫。

所以 Context Learning 真的非常重要。

纪录片的学习算是以一个作品的完成告一段,接下来的三个月打算用来攻下数据挖掘这一座大山。可以算是从零基础开始入门,希望我的课表能给将来的学习者提供一些学习上的捷径。

1. 数学基础

机器学习必要的数学基础主要包括:多元微积分,线性代数

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