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路线详情:4步骤·4门课

Step1: 程序员必备基础:高等数学

高数是大学必修课程,而学好高数是程序员未来发展的充分必要条件,它决定了一个程序员未来的发展潜力。

学习目标:

掌握高数基础知识的应用,建立优秀程序员的必备数学思维。

课程重点:

1. 注重数学知识体系建立
2. 强化数值分析手段与实现
3. 培养数学建模能力
4. 学习数值分析方法与程序实现

导数 微分方程 积分 数学建模
Step2: 前沿技术必修课:线性代数

线性代数是所有理工科专业必备的数学基础,也是人工智能,机器学习,深度学习等领域必备的数学技能。

学习目标:

由浅入深,学习完整的线性代数知识体系。

课程重点:

1. 讲解向量和矩阵、线性系统等线代的基础知识
2. 完整学习线性代数领域的知识体系
3. 配合编程,实现每一个数学概念
4. 实现自己的小型线性代数库

向量 矩阵 特征值 线性系统
Step3: 数据分析,人工智能必备学科:概率论

本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题,从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战,带你快速打造算法领域的基础核心能力

学习目标:

夯实概率统计理论基础,提升数据科学领域实践能力

课程重点:

1.理解概率统计中的核心概念
2.掌握条件概率与贝叶斯的思维模式
3.理清典型分布背后的重要特性
4.领悟大数定律构建极限思想
5.解构随机过程背后的运行机理
6.洞悉参数估计与近似采样的奥秘
7.使用 Python 建模典型概率场景
8.熟悉常用统计模块的编程技巧
9.动手解决统计学习经典案例

概率统计 条件概率 大数定律 Python建模概率场景 机器学习
Step4: 高薪职位必修课:统计学

人工智能与大数据时代的到来,对程序员提出了更高要求,读懂代码、调试程序的前提是深入理解算法原理,这需要学好统计学。

学习目标:

结合编程与数学,全方位提升统计分析能力。

课程重点:

1. 讲解概率与概率分布、参数估计、贝叶斯统计
2. 理论结合Python实战强化知识点的巩固
3. 培养数学思维与分析能力
4. 搭建统计学知识体系

正态分布 贝叶斯 假设检验 回归分析

*说明:路线内每门课程都具有完整独立的学习价值,因此一部分知识点可能重合,选择前请知晓!

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