帮助每一位技术人崛起的 42 节数学课!

数学基础的好坏,会直接决定一个技术人的发展潜力(说多了都是泪,民工哥我上学的时候,数学课全睡觉了,以致于现在还在恶补),这一点,做搜索,游戏,安全,算法,人工智能的程序员一定深有体会。大数据和智能化的时代,学好数学更是门槛本身。

往大了说,数学是一种思维模式,考验的是归纳、总结和抽象的能力,放在程序员的世界中,就是解决问题的能力

往小了说,无论是数据结构与算法,还是程序设计,其底层原理和思路都源自数学,比如,你熟悉的分页功能,用的就是余数的思想。

所以,很多大公司在招人时,都会优先考虑数学专业的毕业生。因为,数学基础好,编程就更容易上手。但还是陆续有朋友问我:数学学得不好,能当程序员吗?

当程序员是没什么问题,但能否写出逻辑严密的高质量代码,就是另一说了。而这一点,恰恰可以定义一个程序员的优秀与平庸

优秀的程序员不仅数学基础要过硬,而且还要有工程实践能力,那么我必须要向大家介绍一个人——黄申,他是LinkedIn 资深数据科学家和微软学者,IBM ExtremeBlue天才计划成员。

他长期专注于大数据相关的搜索、推荐、自然语言处理、广告以及用户精准化领域,在微软亚洲研究院、IBM美国研究院、eBay中国、1号店和大润发飞牛网都曾担任要职,带队完成了若干个公司级的战略项目,著有20多篇国际论文和10多项国际专利,这个资历的人来开专栏,说真的,挺难得。

数学厉害的人我见了不少,数学课也学得够多了,但读了几篇黄申在极客时间开设的专栏《程序员的数学基础课》,很想推荐给大家,这个专栏非常适合想扎实打下数学基础的程序员和准程序员。

专栏中的学习路径既能让你巩固基础知识,又可以深入理解这些内容对计算机编程和算法究竟意味着什么,跟着好好学,错不了

《程序员的数学基础课》有哪些模块?

我给大家归纳总结一下:

模块一 ,基础思想篇

梳理了编程中最常用的数学概念和思想,比如余数、迭代、排列、组合等,主要就是让你掌握这些基础与核心的数学知识,了解这些知识对编程和算法究竟意味着啥

模块二 ,概率统计篇

以概率统计中最核心的贝叶斯公式为圆心,向上讲解随机变量、概率分布这些基础概念,向下讲解朴素贝叶斯,并分析它们在生活和编程中的实际应用。

模块三,线性代数篇

从线性代数中最核心的概念向量、矩阵、线性方程入手,逐步分析这些概念是怎么跟计算机融会贯通,解决实际问题的。比如,线性代数究竟是在讲什么?怎样让计算机理解现实世界?如何过滤冗余的新闻?

模块四,综合实战篇

通过缓存系统、搜索引擎、推荐系统中的实际应用,串讲前面讲到的数学知识和概念,加深对知识的理解,学会用数学思维来分析并解决问题,

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