上大学前，我
一直觉得学数学是个挺轻松的事儿，只要能理解定理的推导逻辑，就一通百通了，考试前根本不用突击复习。
但上了大学我就被“教育”了，一是难度骤然提升，很多东西难以理解；二是那会儿过于放纵，没好好上课看书，东西自然学不透。想来，还要感谢那些名捕老师，为了熬到学分，总算没特别荒废。然而工作后，我就彻底将数学抛之脑后了，毕竟日常编程用不到太高深的数学知识。
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。
→ 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
3.1
W
人订阅，截了点评价给你们参考：
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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