gitbook/程序员的数学基础课
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程序员的数学基础课

你将获得

  • 工程师必备的数学思想剖析;

  • 常用概率统计与线性代数精讲;

  • 数学理论在编程中的实际应用;

  • 人工智能入门必修课。

讲师介绍

黄申LinkedIn资深数据科学家博士毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业师从俞勇教授。微软学者IBM ExtremeBlue天才计划成员。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。

曾在微软亚洲研究院、IBM美国研究院、eBay中国、1号店和大润发飞牛网担任要职带队完成了若干公司级的战略项目。同时担任《计算机工程》特邀审稿专家著有20多篇国际论文并拥有10多项国际专利。

课程介绍

数学基础的好坏,会直接决定一个程序员的发展潜力。

往大了说,数学是一种思维模式,考验的是一个人归纳、总结和抽象的能力。把这个能力放到程序员的世界里,其实就是解决问题的能力

往小了说,不管是数据结构与算法,还是程序设计,很多底层原理和编程技巧都源自数学,比如你熟悉的分页功能,用的其实是余数的思想。

所以很多大公司招人时,都会优先考虑数学专业的毕业生。数学基础好,学编程也更容易上手。

如果说编程语言是血肉,那数学的思想和知识就是灵魂。它可以帮你选择合适的数据结构和算法、提升系统效率,并且赋予机器智慧。尤其在大数据和智能化的时代,更是如此。

因此,学数学绝不是死背那些艰深晦涩的定理和公式,洞悉技术本质,掌握知识规律,具备数学思维,拥有发现问题、分析问题、解决问题的能力,才是你的终极目标。

那程序员究竟该如何学习数学呢?在这个专栏里,黄申从编程的视角,结合自己十多年学术经验和工业实践,总结了一套适合程序员的数学学习方法和知识体系。希望通过“知识-应用-知识”的讲解路线,为你贡献一堂实用精彩的数学课。

专栏共四大模块,精讲那些程序员真正用得上的数学知识。

  • 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,由浅入深精讲数据结构与数学是如何你中有我,我中有你。帮你彻底掌握这些最基础、最核心的数学知识,同时也能让你明白,数学对编程和算法究竟意味着什么。

  • 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,在应用中反哺概念。让你真正理解概率统计的本质,跨过概念和应用之间的鸿沟。

  • 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,逐步深入分析,这些概念是如何与计算机互帮互助,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?从概念到应用,再到本质,让你不再害怕新技术中的“旧知识”。

  • 综合实战篇

将通过缓存系统、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,帮你加深对知识的理解,学会用数学思维来分析问题和解决问题,让数学思维成为你的一种基础能力。

课程目录

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