数学不好,可以当程序员么?
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有读者最近后台问我,说数学不好,可以转行做程序员么,以后的发展会不会受限制?
作为一个数学专业出身,自学转行程序员的过来人,我觉得多少有点话语权。
不过话说回来,虽说我是数学专业出身,但我摊牌了,我大学基本是没学的状态,整个大学,我的数学水平基本停留在高中,大学学的一大堆数学知识对于我来说,可能就是增加点见识的作用。
所以说,第一点,你要问我,非数学专业,或者说数学不好,想转行做程序员完全可以,起码在你整个技术生涯的初期,数学基本用不到,只要是理科出身,逻辑稍微好点,下点决心,努把力想转行程序员完全没问题,毕竟日常编程用不到太高深的数学知识。
但问题在于,初期可能数学用不到,但是当你写程序走到后期的时候,数学往往制约着你技术的高度。
尤其现在的职场环境,企业对人才的要求更高,如果你想单纯的走技术这条路,那你算法、数据结构这些基础不牢固,那再往深了走,特别难。只要你想再往上走一步、做任何一点带有创新性的技术,最有机会遇到的,往往就是数学问题。
比如,算法涉及大量数学基础和相关背景知识,图形处理相关的算法,大量的线性代数矩阵变换等等,Google 还曾用一道数学题作为投递简历的门槛,之前朋友圈就被这个招聘广告牌刷过屏。
其实,不止是 Google,随便翻翻招聘启事,你就会发现,很多大公司在招应届研发时,都会优先考虑数学专业的毕业生。
无论是数据结构与算法,还是程序设计,底层原理和思路都源自数学,在大数据和智能化的时代,学好数学更是门槛本身。
所以说,数学基础的好坏,会直接决定一个程序员的发展潜力。如果你真挺喜欢写程序,还想写点更难更好玩的程序,总有一天你要过数学这道坎儿。这一点,做算法和人工智能的朋友应该深有体会。
市面上的数学资料我看了不少,不是太难就是太抽象,能深入浅出的确实不多,《程序员的数学基础课》就是其中一个。跟着学下来,让我把算法和数学模型都串联起来,还理清了之前的一些盲点,有时间一定二三刷。
这门课非常适合想扎实数学基础的程序员和准程序员,课程里的学习路径既能让你巩固基础知识,又可以深入理解这些内容对计算机编程和算法究竟意味着什么。通过“数学概念-数学模型-数据结构-基础算法/机器学习算法-编码实现”这几个关键步骤,让你深刻理解编程中的数学。
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要把一门学了十几年的课重新拾起,还是得“耗点功夫”的。一个好老师可以将复杂的问题简单化,把晦涩的知识点讲得通俗易懂,这门课的作者黄申,就是这么个人。
关于这哥们:
LinkedIn 资深数据科学家和微软学者,IBM ExtremeBlue 天才计划成员。
长期专注于大数据相关的搜索、推荐、自然语言处理、广告以及用户精准化领域;
在微软亚洲研究院、IBM 美国研究院、eBay 中国、1 号店和大润发飞牛网都曾担任要职,带队完成了若干个公司级的战略项目;
著有 20 多篇国际论文和 10 多项国际专利;
这种资历的人开专栏讲课,说真的,挺难得。专栏已有近 3W 人订阅,截了点评价给你们参考:
这个专栏除了内容过硬,还有 3 点不得不提:
第一,专栏图文并茂,我发现,手绘图片是真挺好看,数学书里面可没有这些,算是给程序员的专属福利了;
第二,每一章末尾,老师都会针对这一讲的内容总结「学习笔记」,方便大家记忆,可以保存下来,随时查看;
第三,每篇文章老师都会留个难度适中的思考题,并在评论区跟大家耐心互动,解答大家提出的问题。
《趣谈网终协议》的作者刘超讲的几句话,同样让我印象深刻。
正如刘超所说,如果通过一门课程就能把自己在计算机领域的数学功底给打扎实,那么无疑这笔投资是值得的。
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