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。
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。
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。
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
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。
由浅入深，学习完整的线性代数知识体系。
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
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
夯实概率统计理论基础，提升数据科学领域实践能力
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
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。
结合编程与数学,全方位提升统计分析能力。
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
*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！
1、有高中数学基础
2、至少掌握一门开发语言
