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作业5年才理解这想才能对程序员如此重要

2020-01-09

关于每一个工程师,如同都在作业、学习中遇到以下这几样问题:

毕业季找作业的时分,即使是名校毕业,企业也都会优先考虑数学专业的毕业生,因为数学越好,编程的作业越简略上手;

每次找作业的时分,都想从小公司向大厂换岗,攻无不克,不是折在技术上,而是基础的数学问题上;

作业5年,想学习一些时下抢手的新技术,效果发现,最为基础都是数学,根柢学不进去,更别说调教模型和操练算法了;

......

类似的问题,咱们都或多或少有听说过,不过并未引起重视。因为数学早已成咱们“最了解的陌生人”。

咱们从小就初步学习数学,直到大学都是必修科目、必考科目,但是实践运用的却少之又少,又很少会用数学的逻辑思维处理问题。

许多工程师在作业之后,都会把数学抛之脑后,甚至形成了一种固定思维:它仅仅是“应试教育”的一部分,与实践作业相离甚远。

但是作业时间久了之后才发现,那些在编程领域有所建树、作业上升安稳、在大厂作业的程序员,都有很强的数学才干。

所以现在的我非常认同一句话:假设你只想当个senior programmer,那么数学不重要;但是假设你想当个great programmer,那么数学很重要。

往大了说,数学代表了一个人逻辑思维才干,在程序员的日常作业中就是“处理问题的才干”;往小了说,数学代表了你知识的掌握才干,无论是数据结构仍是编程规划,其底层原理都是数学。

假设数学不行,了解幂等原理、APP积分获取都比别人费力。假设你想学习新技术,比如机器学习、深度学习,但是数学不行,连入门的机遇都没有。

在此,为你总结了程序员学习数学的 4 大理由:

1、假设你仍是学生,未来计划从事这个岗位,它能大大的前进你了解编程底层逻辑的才干,对未来处理凌乱逻辑问题打好夯实的基础,也能更好的接受新技术。

2、编程的世界并不是只需增修正查、while和if,你之所以觉得数学不重要,是因为你在作业中没有哪行代码会明晰标明用了数学中哪个定理公式。

假设你想在编程的道路上深耕的话,数学确实是很重要的,学好数学是充分必要条件,它抉择了一个程序员未来的展开潜力!

3、假设你有必定的编程阅历,它能够在必定程度上帮忙你选择正真适宜的数据结构和算法、前进体系功率、并且赋予机器智慧。尤其是在大数据和智能化的时代,更是如此。

4、好的数学基础能够让你在大厂技术岗面试中崭露头角

咱们都知道科技公司面试题中总是不乏有些数学题,比如早年BAT就有一道面试题:中心只隔一个数字的两个素数被称为素数对,比如5和7,17和19,证明素数对之间的数字总能被6整除。

其实这道题并不难,有必定的基础数学知识就能处理。但假设你不会一些底子的数学知识,或许就会失掉一次进入大厂的好机遇。

那么程序员应该怎样学数学呢?

我不建议你将大学的相关书本拿出来啃一遍,耗费许多时间不说,关键是跟实践运用无法结合,效果往往是:该看的忽略了,不该看的费了半天劲还用不上,等过一阵字就又忘了。

为了处理这一问题,咱们邀请到从事多年数据科学作业的王文凯教师策划了——

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下面是你学习《专为程序员规划的数学课》系列课程的4个理由——

1、处理问题才干,人人都需肄业的思维习气

通过学习这个系列课程,你会加深对数学的了解,通过案例干货加深了解,在分析问题时能刨根究底,快、准、稳地找到处理计划。

这样,往后在面对体系结构规划、功用优化、准确率前进等难题时,你就会从更高更广的角度启航考虑问题,而不只是以“熟练工”的视角增修正查。

不仅仅是为未来的作业展开、提高做准备,而是现在就拿来,分析、考虑处理当下的实践问题。

2、零门槛学习,很适宜想扎实打下数学基础的程序员和准程序员

从基础的数学知识讲起,包含概率核算、线性代数、微积分、优化理论、马尔科夫进程5大学科,有丰盛的知识延展与说明注释,确保技术小白也能快速掌握。

假设你想在快速建立起编程体系内的数学知识结构,并且了解数学对核算机编程和算法意味着什么,那这门课程会成为你的不二选择。

3、上线一个月,好评如潮

本系列课程11月正式上线,以获得许多学员的一起认可:

他们中有应届大学生、作业3-5年的工程师、作业5年以上的工程师.....

4、不是一套酷寒的课程,还有专业讲师的答疑服务。

学习,向来不是一件简略的事,不能闭门造车,说白了咱们要:多问多听多交流。

咱们建了教师与学员的交流群,报名后,除了看视频学习外,你还会进到专属的「学员交流答疑群」,供咱们交流任何自己的收成与困惑。

王师教师就在群里,学员能够跟讲师直接交流,帮你答复各种「疑难杂症」,让你疑不过夜。

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课程一:马尔可夫进程

深化说明马尔可夫进程完结原理以及人工智能、机器学习项目中的运用示例。

课程二:优化理论

叙说优化理论的完结原理以及实践运用。

课程三:微积分

本课程介绍程序员必备的数学基础内容,在选材上侧重人工智能、数据分析等抢手领域。

课程四:线性代数

八大知识点,助你建立数学思维,前进AI相关领域的数学才干,面试加分。

课程五:概率核算

了解编程中为何要运用概率核算,以及常见实战项目中的运用。

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