伦敦大学学院是一座分散式的大学，咖啡馆和图书馆比肩而立，各学院的楼宇混杂着坐落在城市的广场和公园间，和这片街区浑然一体，那各式各样却又有一种共同之美的建筑群里，如果不是门前的牌子，你或许真的不知道，你已然到达了自己的学院。

我选择的课程是Big Data & Data Analytics，主要教授了如何使用R语言实现机器学习的基础算法，以及使用Kaggle上的数据集参与竞赛，建立模型，最后通过R Markdown撰写分析报告。和国内的编程教学不同，主讲人Lisa第一节课教授的，是如何使用Google去解决各种程序运行时遇到的bug和报错，她希望教给大家的，不是死板的知识，而是能力上的整体提升。这是一门不适宜长篇大论讲授的课程，Lisa也选择了最合适的工具，Notebook，来撰写教学文档。Lisa提供了大量的学习材料，并真诚地向我们推荐了各类以后可能用到，或正适宜现在的软件和网站，从UCL的教师学生互动系统Moodle上上传的大量资料，简历的撰写、数据集的资源，到版本控制系统，开源代码社区，再到Tex的画图代码的生成，Lisa甚至为我们申请了DataCamp的免费账户用以课程中以及结束后的进一步学习。我深深感受到了她作为老师的一颗炽诚的心。  

UCL的硬件水平是令人难以忘怀的，十八个图书馆林立各处，你不必携带自己的电脑，仅凭学生卡和账号，便能随意租借或使用任意一台馆内的设备。在一台电脑上完工作后，也不必使用U盘带走文件，转移到另一台机器上，登陆自己的账户，会发现同样的文件通过云端很好地保存在原本的路径——这意味着这里的每个学生，都可以在每一台主机上，无缝衔接自己的学习和工作。

馆内的座位是分区的， 有单人间，有安静学习区，有自由讨论区，还有可以将笔记本投屏的小组活动区，每一间屋子都可以通过系统预约。在24小时开放的场馆地下，甚至有洗浴和冥想用的房间，对于想要闭关修炼的人而言，可谓是给予了十足的支持。

在异国的家中，我和同校的伙伴们一起探索周边的超市，在公寓的厨房里做饭，煎一煎牛排三文鱼，试一试鸡蛋卷肠等自己发明的菜式，锻炼了一番手艺。

我也认识了很多欧洲的朋友，意大利的Edo，西班牙的Patrick等等，我们一同学习一同讨论，通过云端共享着自己的代码、资料和经验。在这样的软硬件环境和Lisa给予的充实的教学资料中，我甚至没有了什么探索伦敦的欲求。来伦敦旅游的机会还有很多，但是在UCL体验这样的教育，可能是我的第一次机会，也是最后一次了。

但不管怎样，在三周里的周末时光，我还是出了几趟门，分别去参观了British Museum，National Gallery和The Royal Observatory Greenwich。在National Gallery，我终于看到了曾经艺术史课上，幻灯片里的油画的真容，我失语在这座美术馆里，那是真迹尽收眼底的一种难以描述的震撼，如果有时间，我想我会听着古典乐，花上一整日游荡在其中。至于皇家天文台，便是另一种开阔了。距离UCL不到五十分钟地铁的这里，有着一眼望不到头的巨大草坪铺展在山下，稍稍登高，便可将一副城市建筑的宏伟图景尽收眼底。如果你打开GPS，会发现零度经线偏移了一点点，因为美国和英国选择了不同的扁球，去计算经纬。无对无错，只是旋转跳跃，费力在线上寻找0度的游客，要小小头疼起来。本初子午线旁，工匠用海豚尾巴的形状雕成日晷，海洋，太阳，时间，用一种艺术的方式捧起一小块凝固的时间。