极客时间《程序员的数学基础课》怎么样

就目前的IT职场环境来说，但凡想再往上走一步、做任何一点带有创新性的技术，往往都逃不开数学。不论是数据结构与算法还是程序设计，底层原理和思路都源于数学，在大数据和智能化的时代学好数学更是门槛本身。市面上数学资料看了不少，但不是太难就是太抽象，能深入浅出的不多，《程序员的数学基础课》就是一个。跟着学下来，让我把算法和数学模型都串联起来，还清理了之前的一些盲点，有时间一定二三刷。

一般做算法方面的事情，对程序员数学方面的要求就会高一些；但如果是做一名的普通程序员其实对数学的要求没那么高，很多初、高中生的学历，0基础也可以学开发，将来一样能做程序员。而且，像变量这种知识点比较简单也比较基础，都涉及不到太深的数学方面的东西。所以，我觉得也许是你对变量这个知识点可能掌握得不是那么好。学习开发，学习方法也很重要，这块儿咱们可以私信交流。另外，学习上总会遇到各种各样的问题，不管你学开发还是学其它的什么，要放平心态，心态不能崩；放弃是件很容易的事情，但只有坚持下来，你才有可能成为一名优秀的程序员。加油！

《统计思维》（Allen BDowney）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：统计思维

作者：Allen BDowney

译者：张建锋

豆瓣评分：67

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2013-5

页数：160

内容简介：

代码跑出来的概率统计问题；

程序员的概率统计开心辞典；

开放数据集，全代码攻略。

现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。

站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据分析的必杀技。本书正是一本概率统计方面的入门图书，但视角极为独特，折射出大数据浪潮的别样风景。作者将基本的概率统计知识融入Python编程，告诉你如何借助编写程序，用计算而非数学的方式实现统计分析。一个趣味实例贯穿全书，生动地讲解了数据分析的全过程：从采集数据和生成统计量，到识别模式和检验假设。一册在手，让你轻松掌握分布、概率论、可视化以及其他工具和概念。

在本科阶段，我本人参与过数学建模，我们团队最终也获得了全国一等奖的荣誉。在数学建模比赛中，程序员起到的是至关重要的作用，因为大部分工作都是由程序员去完成的。

程序员具体应做好以下工作：

1、你要去建模(要会微分方程, 机器学习算法, 图论)；

2、写程序搞定你的模型(做A题的话你要会数值分析, 有些地方也叫计算方法 至于决策树, 图论, PCA降维, 聚类分析什么的, 那就是程序员的老本行了)；

3、debug你的程序得到看上去正确的结果；

4、在论文里面详细的描述你的算法和实现过程。

数学建模竞赛的最佳配置是每一个人都具备这4个能力。此外，文献检索和文献阅读能力也很重要。阅读文献是多么的重要，更不要说有些人完全靠吹牛来做数学建模，这是我个人的深刻体会。如果数学建模的三个人只有一个人具备这4个能力，那么恭喜你中奖了，工作几乎全部都是你来完成了。

关于编程你需要具备什么能力我认为有三点:

1、数据处理

对于需要数据支持的一些问题，我们必须收集数据，完成数据预处理，规范化数据格式，便于建模和求解。

2、代码编写

这部分是广泛的，但总之，你应该提前使用你的理论模型。一些问题可能会产生一些现成的代码，这些代码可以修改，但是问题并不多，而且大多数问题都需要重写。语言和工具是不受限制的，只要它能被实现。常用的MATLAB、Python、SAS、Lingo等，你可以看到我之前的回答:哪个软件更适合数学建模MATLAB是有限的-一个老司机回答的数学模型-

3、可视化

这是非常重要的。一个好的数学建模论文必须要有良好的视觉化，这就是要有高质量的。这可以在学术论文中引用。

总结

个人认为，程序员在数学建模中起到最重要的作用，如果一个团队里面只有一个程序员，那么这个人的工作量无疑是最大的。

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