プログラマー向けの数学コースでは、基本的な開発スキルを強化し、数学の原理を使用してコードを最適化します。

プログラマー向けの数学クラスでは、基本的な開発スキルを統合し、数学の原理を使用してコードリソースを最適化します。

コースの背景

プログラミングステートメント、データ構造、アルゴリズムなど、開発者の基本的なスキルはすべて数学に基づいて構築されています。大企業で人材を採用するための教育基準は、本質的には基礎的な能力と開発の可能性を構築するための堀です。日常の開発作業では、問題解決のロジックやコードの最適化方法はすべて、数学的思考の重要性を反映しています。

コラムの解釈

プログラマーにとって、数学の理論を広範囲かつ包括的に学ぶ必要はありません。このコラムの主な目的は、プログラマーが使用できる数学の知識を合理化し、数学の原理を実践に取り入れ、数学的思考を養い、問題解決能力を向上させることです。

このコラムは全部で23回の講義で構成されています。以下の4つのモジュールを通じて、数学がわかる一流プログラマーになれます。

①普遍的な数学的思考力を養う。このモジュールでは、数値システムの変換、数学的論理、古典的な数式、ビジネスコードの例などの原則を通じて、数学的思考が日常のプログラミング作業でどのように使用されるかを説明し、仕事における数学的思考の役割を再検討できるようにします。

② プログラマーにとって必須の数学原理：代数と統計。極値、ベクトル、導関数の見つけ方などの簡潔な数学的知識と、これらが実際の業務にどのように適用されるか、複雑なビジネスに最適なソリューションを見つける方法、大規模な高次元データ計算を完了する方法など。このモジュールでは、数学の原理の実際の応用を紹介し、強固な理論的基礎を築きます。

③ プログラミングにおけるアルゴリズムとデータ構造の強固な基礎を築きます。このモジュールでは、バイナリ検索、動的プログラミング、再帰などの一般的なアルゴリズムと重要なアイデアについて説明し、数学的観点からアルゴリズムの背後にあるルールを見つけ、指数爆発最適化プログラムの使用などの実際のシナリオと組み合わせ、数学的原理、アルゴリズム、実際の戦闘を組み合わせて、半分の労力で基本的な開発スキルを強化します。

④ 人気分野のコア技術であるAIと機械学習。 AI と機械学習の技術的な中核は、実は数学的な問題です。このモジュールでは、ロジスティック回帰や決定木などのいくつかの一般的な技術的ポイントを通じて AI モデリングを紹介し、現在注目されている分野を数学的な観点から理解できるようにします。

講師紹介

ゴンジン、中国科学院博士、上級アルゴリズム専門家

国内一流インターネット企業の上級アルゴリズム専門家であり、中国で最初に機械学習とデータマイニングに従事したエンジニアの一人です。業界で5年以上アルゴリズムの仕事に従事しており、第一線のコード開発で豊富な経験を持ち、データ構造とアルゴリズムの考え方について長年の研究と深い理解を持っています。

コースカタログ

書類

冒頭の言葉: プログラミング能力の栄養基盤である数学.mp4

01 数えることから始めて、プログラマーは数値システムの変換方法を知っておく必要があります。mp4

02 論理とコミュニケーション、どうすれば論理的に話せるのか？.mp4

03 数学的意思決定を使用して入力、変換、出力を計画する方法.mp4

04 すべては数学的である可能性があります。古典的な公式は人生にどのように応用されるのでしょうか?.mp4

05 極限の価値を求めて: 複雑なビジネスに最適なソリューションを見つけるには?.mp4