to 不知道 MOOC 是什么或者不知道为什么要学 MOOC 的同学：
MOOC又叫慕课，由全球顶尖名校主动将他们的课程制成视频（结合了网络用户的特点精心制作），上传到特定的网络平台上，免费供全世界的人们学习。
目前几大MOOC平台都只和世界名校合作，许多知名教授在MOOC开课，学生反馈不好的课会被残忍“拿下”，而且在MOOC上课，没人逼你，你可以完全按照自己的兴趣来选课，如果课上着发现不对胃口，你还可以随时退课，“炒老师的鱿鱼”！
学完一门课、拿到合格线以上的成绩还可以拿到一份证书（唔现在 Coursera 和 edX 都不提供免费证书了，需要花钱认证，不过还是有一些其它平台能拿免费证书的），证书可以用于自我欣赏ヾ(o◕∀◕)ﾉ、炫耀ヾ(o◕∀◕)ﾉ、证明自己在某领域的专业性（比如可以导入到 LinkedIn 用来找工作）、变现ヾ(o◕∀◕)ﾉ 等等……
部分内容引（复制）自【新手必看】新手问题解答及优质攻略合集帖 ，想了解更多的同学可以戳开看看～
个人对寒假期间开的一些适合生科党学习的线上课程的评测，部分已完成，部分正在学。
Introduction to Systems Biology
Introduction to Systems Biology, 系统生物学系列课程中的第一门。
所谓系统生物学，这门课给出的定义是描述细胞甚至组织尺度上的功能如何通过分子尺度上发生的事情产生的。课程包含大量关于分子间相互作用的内容，但不同于传统的生化 / 分子生物学非常不精确的使用卡通图描述的分子互作，这门课更多地讲授关于如何通过定量方法较精确地研究分子互作的知识。课程信息量非常大，而且比较枯燥，而且最可怕的是老师的英语带着浓浓的印度口语…… So, 学习前请做好面对困难的心理准备。
学完之后觉得很感兴趣的话可以接着学系列课程中的后几门课（不都是这个老师教，不用太担心学了几门之后自己的口语彻底印度化←_←）。
Classical papers in molecular genetics
Classical papers in molecular genetics
如题，这门课主要内容就是带逛那些分子遗传学发展早期的经典论文，包括高中书上描述的那些简直像魔法一样的发现 DNA 是遗传物质的研究（读了一堆现代的实验设计纷繁复杂无比的 Paper 之后回想那些研究给我的感觉……）在现实中是怎么样被排除万难实现出来的。这些研究虽然年代已经有些久远，但里面有不少东西如同主讲老师所说，still very fresh - 还新鲜热腾着呢。
PS: 老师讲起课来很有德高望重的长者传授人生经验的范儿，说好听了叫旁征博引、纵横捭阖，说难听了就是……经常跑题。也许不像其它几门课那么充满干货，但是就当休闲娱乐来听也是很不错的。
WHY DO WE AGE? THE MOLECULAR MECHANISMS OF AGEING
WHY DO WE AGE? THE MOLECULAR MECHANISMS OF AGEING
第一周介绍了衰老的主要理论和机制，之后就是正在进行这方面研究的一线研究人员来介绍前沿研究进展和主要的待解决问题，对衰老感兴趣的话走过路过不要错过。
先修要求
本课程的授课对象是有兴趣了解衰老的生物学机制的任何人。参加这门课你需要具备生物学基本知识，不过，大部分术语在课程中都会解释，仍然不明白的地方，可以通过课程提供的扩展阅读资料进一步去了解。
Statistics and R for the Life Sciences
Statistics and R for the Life Sciences, Data Analysis for Life Sciences 系列课程中的第一门课。
介绍了R语言和基本的统计知识，很多内容是直接在作业界面一面讲解一边联系来学习的，课程中直接使用了许多生物和医学研究的一手资料，非常贴近实用。且课程总时长相对短，很适合作为第一门 MOOC 给自己加信心 Buff :-Ｄ
PS: 后续课程中大量线性代数出没，建议掌握一定相关知识后挑战。
Quantitative Biology Workshop
Quantitative Biology Workshop
MIT 开设的一门非常有意思的课，手把手教如何应用各种计算机工具分析生物学数据（基本是靠有详细引导的习题，视频较少），包括把玩分子结构，模拟生化反应平衡，分析并可视化神经生物学数据，还介绍了一些简单的机器学习方法，很适合在没有数理基础的情况下对计算生物学入门。不过这门课对生物学基础知识还是有一定要求的，还没怎么学过专业课的同学可以先学一下先导课 Introduction to Biology – The Secret of Life.
Introduction to Computer Science and Programming Using Python
Introduction to Computer Science and Programming Using Python
如果说上一门是介绍如何用计算机处理生物问题的入门课，那么这门就是介绍如何用计算机处理问题的入门课 O(∩_∩)O , 极其清晰地介绍了使用计算机解决问题的思路及整个计算机科学大概的框架，学完之后即可得心应手地通过编程解决一些比较简单的小问题，遇到不知道如何处理的情况也能明白通过学习哪方面知识能够解决。如果说一般的好课能做得授人以鱼，那这门课大概就是把人领到渔具店了。
PS: 后续课程 Introduction to Computational Thinking and Data Science 同样极其精彩，不过相信不用我推荐，学完第一门之后自然会忍不住想继续的（手动滑稽）
国内平台学堂在线引进了这门课，有中文字幕&免费电子证书：http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:MITx+6_00_1x+sp/about
Introduction to Probability - The Science of Uncertainty
Introduction to Probability - The Science of Uncertainty
概率论的重要性不用多说，这门课是 MIT 的“五十年老字号课”，并且教学材料每年都会根据学生反馈进行改进，简直妙不可言（默默羡慕 MIT 学生）。
最后来一发彩蛋——
量子力学
为什么放这门课呢？因为介绍里写着
内容分为两类：基本内容（不带星号）和提高拓展内容（用星号表示）。物理专业的同学要求掌握全部的内容，物理专业以外的同学可以只学基本内容。当然，非物理专业的学生学一点提高拓展的内容，也是有益无害的事情。
至于物理专业以外的同学听不听得懂基本内容，我就不知道了ヽ(ﾟ∀ﾟ)ﾉ
想学的话，祝你好运，后果自负ヽ(ﾟ∀ﾟ)ﾉ
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