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，

更具体的目录往下看：

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