上大學前，我一直覺得學數學是個挺輕松的事兒，只要能理解定理的推導邏輯，就一通百通了，考試前根本不用突擊復習。

但上了大學我就被“教育”了，一是難度驟然提升，很多東西難以理解；二是那會兒過于放縱，沒好好上課看書，東西自然學不透。想來，還要感謝那些名捕老師，為了熬到學分，總算沒特別荒廢。然而工作后，我就徹底將數學拋之腦后了，畢竟日常編程用不到太高深的數學知識。

但問題是，以目前的職場環境來說，只要你想再往上走一步、做任何一點帶有創新性的技術，最有機會遇到的，往往就是數學問題。

比如，算法涉及大量數學基礎和相關背景知識，圖形處理相關的算法，大量的線性代數矩陣變換等等，Google 還曾用一道數學題作為投遞簡歷的門檻，之前朋友圈就被這個招聘廣告牌刷過屏。

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其實，不止是 Google，隨便翻翻招聘啟事，你就會發現，很多大公司在招應屆研發時，都會優先考慮數學專業的畢業生。

無論是數據結構與算法，還是程序設計，底層原理和思路都源自數學，在大數據和智能化的時代，學好數學更是門檻本身。

所以說，數學基礎的好壞，會直接決定一個程序員的發展潛力。如果你真挺喜歡寫程序，還想寫點更難更好玩的程序，總有一天你要過數學這道坎兒。這一點，做算法和人工智能的朋友應該深有體會。

市面上的數學資料我看了不少，不是太難就是太抽象，能深入淺出的確實不多，《程序員的數學基礎課》就是其中一個。跟著學下來，讓我把算法和數學模型都串聯起來，還理清了之前的一些盲點，有時間一定二三刷。

這門課非常適合想扎實數學基礎的程序員和準程序員，課程里的學習路徑既能讓你鞏固基礎知識，又可以深入理解這些內容對計算機編程和算法究竟意味著什么。通過“數學概念-數學模型-數據結構-基礎算法/機器學習算法-編碼實現”這幾個關鍵步驟，讓你深刻理解編程中的數學。

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要把一門學了十幾年的課重新拾起，還是得“耗點功夫”的。一個好老師可以將復雜的問題簡單化，把晦澀的知識點講得通俗易懂，這門課的作者黃申，就是這么個人。

關于這哥們：

→? LinkedIn 資深數據科學家和微軟學者，IBM ExtremeBlue 天才計劃成員。

→ 長期專注于大數據相關的搜索、推薦、自然語言處理、廣告以及用戶精準化領域；

→ 在微軟亞洲研究院、IBM 美國研究院、eBay 中國、1 號店和大潤發飛牛網都曾擔任要職，帶隊完成了若干個公司級的戰略項目；

→ 著有 20 多篇國際論文和 10 多項國際專利；

這種資歷的人開專欄講課，說真的，挺難得。專欄已有近 3W 人訂閱，截了點評價給你們參考：

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這個專欄除了內容過硬，還有 3 點不得不提：

第一，專欄圖文并茂，我發現，手繪圖片是真挺好看，數學書里面可沒有這些，算是給程序員的專屬福利了；

第二，每一章末尾，老師都會針對這一講的內容總結「學習筆記」，方便大家記憶，可以保存下來，隨時查看；

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第三，每篇文章老師都會留個難度適中的思考題，并在評論區跟大家耐心互動，解答大家提出的問題。

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《趣談網終協議》的作者劉超講的幾句話，同樣讓我印象深刻。

正如劉超所說，如果通過一門課程就能把自己在計算機領域的數學功底給打扎實，那么無疑這筆投資是值得的。

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建議你把握好，這是門不可多得的好課。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的作为程序员，你吃过哪些数学的亏？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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