大学计算机专业数学学习路线
提升编程内功，精选程序员必修的数学基础课，带你打好人工智能等领域的数学基础。
程序员必备基础：高等数学
前沿技术必修课：线性代数
数据分析，人工智能必备学科：概率论
高薪职位必修课：统计学
花呗支付
京东支付
585人收藏
购买路线
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！
如果该路线学起来吃力，您需要掌握如下知识
1、有高中数学基础
2、至少掌握一门开发语言
全面系统Python3.8入门+进阶 (程序员必备第二语言)
实战
·
初级
·
13648
【思维提升】程序员的高数入门课
免费
·
入门
·
5200
