数学知识，是IT人爬的更高跑的人更远的硬货！

IT技术圈牛逼的人常说：

• 架构设计是“骨骼”

• 编程细节、设计模式、工程技巧是“招式”

• 良好的数学基础就是“内功心法”

数学基础的好坏，在一定程度上决定一个程序员走得有多深有多远，这一点，做搜索，广告， 推荐，算法，人工智能的技术人体会一定会更深。

往大了说，数学是一种思维模式，考验的是归纳、总结和抽象的能力，放在程序员的世界中，就是解决问题的能力。数学思维牛逼的人，解决一个问题的方案可能有好几种，解决同一个问题所写的代码可能都比思维差的少不少行代码。

往小了说，无论是数据结构与算法，还是程序设计，其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。想在以后能走得更远，学好数学不会有错，数学是软件的基础，基础不牢地动山摇。

这里向大家介绍一个人黄申，他是 LinkedIn 资深数据科学家和微软学者，IBM ExtremeBlue天才计划成员。他长期专注于大数据、搜索、推荐、自然语言处理、广告以及用户精准化领域，曾在微软亚洲研究院、IBM美国研究院、eBay中国担任要职，著有20多篇国际论文和10多项国际专利，这个资历的人来开专栏，说真的，挺难得。

我读了几篇黄申在极客时间开设的专栏《程序员的数学基础课》，真心推荐给大家，原来学好数学并不难！学好数学的同时又可以提升软件思维能力，何乐而不为呢？

《程序员的数学基础课》有哪些模块？

主要有四个模块：

模块一 ，基础思想篇

梳理了编程中最常用的数学概念和思想，比如余数、迭代、排列、组合等，主要就是让你掌握这些基础与核心的数学知识，了解这些知识对编程和算法究竟意味着啥。

模块二 ，概率统计篇

以概率统计中最核心的贝叶斯公式为圆心，向上讲解随机变量、概率分布这些基础概念，向下讲解朴素贝叶斯，并分析它们在生活和编程中的实际应用。

模块三，线性代数篇

从线性代数中最核心的概念向量、矩阵、线性方程入手，逐步分析这些概念是怎么跟计算机融会贯通，解决实际问题的。比如，线性代数究竟是在讲什么？怎样让计算机理解现实世界？如何过滤冗余的新闻？

模块四，综合实战篇

通过缓存系统、搜索引擎、推荐系统中的实际应用，串讲前面讲到的数学知识和概念，加深对知识的理解，学会用数学思维来分析并解决问题。

更具体的目录往下看：

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