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程序员需要学数学吗?

人工智能 41 2019-03-11 11:12

“程序员不需要学数学,因为工作中根本用不到。有那功夫,还不如认真把设计模式、计算机网络、操作系统等硬知识学好。” 这是很多人的观点,是的,作为程序员,你不需要任何数学知识,也能写代码。

但是,编程的世界不止条件和循环语句,程序员的人生应该是创造的舞台,只要想在这个领域持续深耕,学好数学就是充分必要条件,会决定一个程序员未来的发展潜力。

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,放到程序员的世界,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,其底层原理和思路大都源自数学。

所以,很多大公司在招人时,都会优先考虑数学专业的毕业生,因为数学基础好,编程会更容易上手。在大数据和智能化的时代,学好数学更是门槛本身。

学习数学的正确姿势,听听他们怎么说?

Steve Yegge | 资深程序员

  1. 正确学习数学的方法是广度优先,而非深度优先。你要了解的是整个数学领域每个概念的名字,并知道它们要解决什么问题。

  2. 把数学当成文科来学,先不用重点看那些算法和证明,只需要了解数学概念的名字、作用、大致步骤、发明人、发明时间、局限等。

  3. 数学符号是关闭你通往另一个世界的符咒,如果你看到一堆自己不懂的数学符号,就把它的实现功能简单地当成一个原子操作好了,不要深究太多。

徐文浩 | bothub. ai 创始人

  1. 从工作相关的领域开始了解数学,可以随学随用,在工作中累计实操经验,更容易获得正反馈。

  2. 把正在学习的数学问题的解法,写一个算法程序实现出来,是非常有效的练习方式。

  3. 你可以选择追一门数学的在线课程,跟着老师的节奏系统理解数学,对学习有一个联系和反馈的过程,做到有始有终。

刘超 | 《趣谈网络协议》专栏作者

程序员是否需要学好数学?我在学数学分析、概率论和线性代数的时候,也没想过数学和写程序有啥关系,但随着研究的开源软件越来越多,我发现很多技术深入下去,本质就是数学。

程序员应该怎么学数学呢?我不建议你将大学的相关书籍拿出来啃一遍,耗费大量时间不说,关键是跟实际应用无法结合,结果往往是: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。

我们在了解新技术时,通常会分成三个阶段,第一阶段是,怎么使用;第二阶段是,如何实现,原理是什么;第三阶段是,为什么这样实现。学数学也是这样,也有这样三个阶段,先用起来,了解原理,再知道为什么这么做。

用一句话总结,我们不能为了数学而学数学,要和具体的应用结合在一起。

△内容选自极客时间《程序员的数学基础课》专栏

综合三位老师的观点,其中的共性就是:学习数学,“实用”优先。因此,我绘制了一张“程序员的数学应用地图”,包含四个部分:数据结构、编程语句、通用算法和机器学习算法。

数据结构和编程语句,你肯定非常熟悉,这些基础的内容涵盖的数学思维毋庸置疑。例如,数组和链表就体现了迭代和递归的思想,判断语句使用了逻辑(布尔)代数。

架构在数据结构和编程语言之上的算法(为了将这些算法和机器学习的算法区分开,我称其为通用算法),除了迭代和递归,也体现了排列、组合和动态规划等思想。

对于机器学习的算法,我们更需要理解概率统计和线性代数的核心思想,包括什么是概率、贝叶斯定理、数据的统计分布、向量、矩阵、线性方程等。

在此,向大家推荐我在极客时间的专栏《程序员的数学基础课》。在专栏中,我会从数学的角度出发,逐步推进到这些知识在计算机中的应用。而在绘制这张应用地图时,我特意反其道而行,从计算机编程的角度出发,为你展示程序员应该如何看待编程中的数学知识,告诉你计算机领域常用的数学思想有哪些。

我有充足的信心,通过学习这个专栏,你会加深对数学的理解,在分析问题时能追本溯源,快、准、稳地找到解决方案。这样,今后在面对系统框架设计、性能优化、准确率提升等难题时,你就会从更高更广的角度出发思考问题,而不只是以“熟练工”的视角增删改查。

专栏推荐 | 《程序员的数学基础课》

我是黄申,目前在 LinkedIn 从事数据科学的工作,主要负责全球领英的搜索引擎优化,算法和数据架构的搭建。过去几年,我曾先后在微软亚洲研究院、IBM 研究院、eBay 中国研发中心做机器学习方向的研究工作,还负责过大润发飞牛网和 1 号店这两家互联网公司的核心搜索和推荐项目,出版了《大数据架构商业之路》一书。

在《程序员的数学基础课》这个专栏中,所有内容我都会从基本概念入手,结合工作中的实际案例,为你精讲程序员真正用得上的数学知识。

通过学习专栏,你将获得:

  1. 工程师必备的数学思想剖析

  2. 常用概率统计与线性代数精讲

  3. 数学理论在编程中的实际应用

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