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大学计算机专业数学学习路线

3步骤·3门课

提升编程内功,精选程序员必修的数学基础课,带你打好人工智能等领域的数学基础。
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Step1: 程序员必备基础:高等数学

高数是大学必修课程,而学好高数是程序员未来发展的充分必要条件,它决定了一个程序员未来的发展潜力。

学习目标 掌握高数基础知识的应用,建立优秀程序员的必备数学思维。

课程重点

1. 注重数学知识体系建立
2. 强化数值分析手段与实现
3. 培养数学建模能力
4. 学习数值分析方法与程序实现
导数
微分方程
积分
数学建模

Step2: 前沿技术必修课:线性代数

线性代数是所有理工科专业必备的数学基础,也是人工智能,机器学习,深度学习等领域必备的数学技能。

学习目标 由浅入深,学习完整的线性代数知识体系。

课程重点

1. 讲解向量和矩阵、线性系统等线代的基础知识
2. 完整学习线性代数领域的知识体系
3. 配合编程,实现每一个数学概念
4. 实现自己的小型线性代数库
向量
矩阵
特征值
线性系统

Step3: 高薪职位必修课:统计学

人工智能与大数据时代的到来,对程序员提出了更高要求,读懂代码、调试程序的前提是深入理解算法原理,这需要学好统计学。

学习目标 结合编程与数学,全方位提升统计分析能力。

课程重点

1. 讲解概率与概率分布、参数估计、贝叶斯统计
2. 理论结合Python实战强化知识点的巩固
3. 培养数学思维与分析能力
4. 搭建统计学知识体系
正态分布
贝叶斯
假设检验
回归分析
*本路线中每门课程都具有完整独立的学习价值,因此一部分知识点可能重合,选择前请知晓!

如果这条路线学起来吃力,你需要提前掌握如下知识

1、有高中数学基础
2、至少掌握一门开发语言

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