拉勾教育程序员的数学课

拉勾教育程序员的数学课介绍

对于程序员来说，大而全地学习数学理论是没有必要的，精简程序员用得上的数学知识，将数学原理反哺实践，培养数学思维，提高解决问题的能力，是这个专栏的核心目标。

本专栏共 23 讲，通过以下 4 个模块的讲解，让你成为懂数学的一流程序员：

① 养成无处不在的数学思维。这一模块通过数制转化、数学逻辑、经典公式等原理与业务代码示例，讲解数学思维是如何运用在日常编程工作中的，让你重新审视数学思维在工作中的作用。

② 程序员必备的数学原理：代数与统计。精简的数学知识，比如求极值、向量与导数，这些应用于实际工作哪些方面：如何找到复杂业务最优解，如何完成海量高维度数据计算。这一模块将带你认识数学原理的实际应用，更为你打好理论基础。

③ 打好编程基本功：算法与数据结构。这一模块会讲到二分法、动态规划、递归等通用算法和重要思想，从数学角度找到算法背后的规律，还会结合实战场景，如：利用指数爆炸优化程序，将数学原理、算法与实战结合，事半功倍地夯实开发基本功。

④ AI 与机器学习，热门领域的核心技术。AI 与机器学习的技术核心其实是数学问题，这一模块将通过几个常用技术点，逻辑回归、决策树等，带你入门 AI 建模，从数学角度理解当前热门领域。

拉勾教育程序员的数学课目录

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├── 01  从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.mp4
├── 02  逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.mp4
├── 03  用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.mp4
├── 04  万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.mp4
├── 05  求极值：如何找到复杂业务的最优解？.mp4
├── 06  向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？.mp4
├── 07  线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.mp4
├── 08  加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.mp4
├── 09  似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？.mp4
├── 10  信息熵：事件的不确定性如何计算？.mp4
├── 11  灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.mp4
├── 12  统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.mp4
├── 13  复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.mp4
├── 14  程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.mp4
├── 15  递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.mp4
├── 16  二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.mp4
├── 17  动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.mp4
├── 18  AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.mp4
├── 19  逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？.mp4
├── 20  决策树：如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解？.mp4
├── 21  神经网络与深度学习：计算机是如何理解图像、文本和语音的？.mp4
├── 22  面试中那些坑了无数人的算法题.mp4
├── 23  站在生活的十字路口，如何用数学抉择？.mp4
├── 结束语  数学底子好，学啥都快.mp4
├── 开篇词  数学，编程能力的营养根基.mp4
├── 课程列表信息.txt
└── 文档
    ├── 01  从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.md
    ├── 02  逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.md
    ├── 03  用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.md
    ├── 04  万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.md
    ├── 05  求极值：如何找到复杂业务的最优解？.md
    ├── 06  向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？.md
    ├── 07  线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.md
    ├── 08  加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.md
    ├── 09  似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？.md
    ├── 10  信息熵：事件的不确定性如何计算？.md
    ├── 11  灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.md
    ├── 12  统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.md
    ├── 13  复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.md
    ├── 14  程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.md
    ├── 15  递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.md
    ├── 16  二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.md
    ├── 17  动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.md
    ├── 18  AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.md
    ├── 19  逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？.md
    ├── 20  决策树：如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解？.md
    ├── 21  神经网络与深度学习：计算机是如何理解图像、文本和语音的？.md
    ├── 22  面试中那些坑了无数人的算法题.md
    ├── 23  站在生活的十字路口，如何用数学抉择？.md
    ├── 结束语  数学底子好，学啥都快.md
    └── 开篇词  数学，编程能力的营养根基.md