prakhar1989/awesome-courses · 上手攻略
- 仓库：prakhar1989/awesome-courses
- 链接：https://github.com/prakhar1989/awesome-courses
- 分类：skill
- 作者：Jay
- 更新：2026-07-11
这是什么
awesome-courses 是一个精选的计算机科学（CS）大学课程清单，精选了全球顶尖高校在互联网上公开发布高质量学习资源的课程，包括授课视频、课件讲义、作业/实验、阅读材料和往年试卷。作者 prakhar1989（Prakhar Srivastav）发起这个项目的初衷是：互联网上有大量优质大学课程资源散布在各校官网，但普通学习者很难发现它们，这个列表把它们集中在一起，标注好了资源类型，方便按图索骥。
截至目前，仓库拥有 69,642 Stars，属于 awesome 系列中教育类目的标杆项目之一。
解决什么问题
自学 CS 最大的困难不是找不到资料，而是不知道从哪里开始、哪些课程真正高质量、课程资源是否完整。这个项目帮你解决：
- 筛选成本：由社区维护者人工筛选，只收录有完整资料（视频 + 讲义 + 作业三者至少有其二）的课程。
- 分类导航：按主题（算法、人工智能、系统、编程语言、安全等）组织，快速定位自己需要的方向。
- 资源标注：每个课程用 emoji 标注包含哪些类型的材料，降低选择成本。
快速上手
安装 / 收藏
不需要安装，直接打开 GitHub 页面即可开始使用：
https://github.com/prakhar1989/awesome-courses
也可以用 Git 克隆到本地离线查阅：
git clone https://github.com/prakhar1989/awesome-courses.git
cd awesome-courses
# 直接用任意 Markdown 阅读器打开 README.md
⚠️ 注意：原仓库最后更新时间为 2023 年 5 月，部分课程链接（尤其是各校内部托管的视频/讲义）可能已失效。访问前建议先确认外链是否还活着。
浏览器快速搜索
用 GitHub 自带的 t 键（File Finder）或 s 键（Command Palette）快速定位章节。
核心用法
1. 按主题找课
每个章节对应一个 CS 主题，README 中直接提供课程名称、学校、链接和资源类型标注：
| Emoji | 含义 |
|---|---|
| 📹 | 有授课视频 |
| 📝 | 有讲义 / Lecture Notes |
| 💻 | 有作业 / Labs |
| 📖 | 有推荐阅读材料 |
示例——找一门系统方向的课程：
进入 README 后找 ### Systems 章节，例如：
- [CS 61C](http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs61c/sp15/)
**Great Ideas in Computer Architecture (Machine Structures)**
*UC Berkeley* 📹 📝 💻 📖
点击 Berkeley CS 61C 的链接，可直接访问课程主页，获取课程大纲、作业和视频。
2. 从顶级高校开始
列表中的课程主要来自以下学校（质量有保证）：
- MIT（6.004、6.006 等）
- UC Berkeley（CS 61C、CS 162、CS 168、CS 186 等）
- Stanford（CS 107、CS 140、CS 229 等）
- Caltech（CS 179 GPU 编程等）
- CMU（多种系统/理论课程）
3. 推荐学习路径
零基础入门推荐：
1. Introduction to CS / CS61A（Python 编程，Stanford CS106A）
2. 计算机系统 / CS61C（Beri < UC Berkeley >
3. 算法基础 / Algorithms（MIT 6.006 或 Princeton Algo）
4. 操作系统 / CS162（UC Berkeley）
5. 机器学习 / CS229（Stanford）
典型适用场景
| 场景 | 为什么用这个仓库 |
|---|---|
| 转行 / 补 CS 基础 | 系统性找到各方向最权威的课程，避免走弯路 |
| 考研/保研复习 | 直接用课程作业和往年试卷练习，含完整资料 |
| 补充学校课程不足 | 选修课水？想深入学哪个方向？直接找世界顶级高校的对应课 |
| 面试准备 | 系统、算法、网络、数据库等经典课程全覆盖 |
| 终身学习 | 课程按主题分类，可持续跟进各领域前沿学习资源 |
坑与注意
- 外链失效：由于最后更新是 2023 年，部分课程链接（尤其是学校内网托管的视频或讲义）可能已失效。推荐配合 Wayback Machine 使用，搜索失效页面的历史存档版本。
- 课程号差异：同一课程在不同学校的编号不同（例如 Berkeley 的 CS61C 等于 MIT 的 6.004），不要混淆。
- 资源完整性不一：不是每个课程都有全套四种资源（视频/讲义/作业/阅读），看 emoji 标注即可判断。
- 缺乏中文课程：列表以英语课程为主，没有中文课程资源。如果需要中文 CS 课程，可以参考 awesome-courses-cn 等中文社区整理的列表。
- 不提供学习路径：项目只是单纯的课程列表，不提供学习顺序建议，需要自己规划。
与同类对比
| 仓库 | Stars | 特点 | 适合谁 |
|---|---|---|---|
| prakhar1989/awesome-courses | 69.6k | 顶尖高校完整课程，有全套材料 | 想系统学习 CS 各方向的任何人 |
| ossu/computer-science | ~170k | 完整的自学 CS 学位路径，有学习顺序 | 需要"一站式"学习路线的人 |
| ** prakhar1989/awesome-courses**（本文） | — | 课程粒度，单门课为单位 | 只想补某一方向的人 |
| papers-we-love | ~55k | CS 学术论文精选 | 偏研究向、想跟前沿论文的人 |
总结：如果你需要按单门课来找最高质量的免费资源，这个列表是首选；如果你需要完整的学习路径（从入门到求职），推荐同时参考 OSSU 自学路径。
一句话推荐结论
想系统学习 CS 任一方向？先来这个列表找一门顶尖高校的完整课程，比任何付费课程平台都免费、比任何博客教程都权威。