程序员的数学课 夯实开发基本功,用数学原理优化代码

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课程背景

编程语句、数据结构、算法,这些开发者的基本功都构筑在数学的基础上,大厂招人的学历门槛,本质上是构筑底层能力与发展潜力的护城河。日常开发工作中,解决问题的逻辑、代码优化的方法,无不体现出数学思维的重要性。

专栏解读

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。

讲师介绍

公瑾 中科院博士,资深算法专家

国内一线互联网公司资深算法专家,国内首批从事机器学习和数据挖掘的工程师,业界从事算法工作超过 5 年,拥有深厚的一线代码开发经验,对数据结构、算法思想有多年研究和深入理解。

课程目录

文档

开篇词  数学,编程能力的营养根基.mp4

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

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