40 лучших курсов по математике для программистов

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Программистам нужно развивать логическое мышление и сообразительность, поэтому мы подобрали для вас 40 лучших курсов по математике.

40 курсов по математике

Мы очень боимся математику. Почему? Потому что

мы боимся того, чего не понимаем.

А почему мы ее не понимаем? Из-за нашей системы образования и малого количества обучающих пособий для детей. Однако многие люди, которые не понимали и боялись математику в школе, начинают любить ее в университете.

Эта наука является неотъемлемой частью нашей жизни. Она нужна нам каждый день для решения повседневных проблем. А программистам математика нужна еще больше, ведь она прокачивает логику, сообразительность и творческое мышление.

Чтобы развиваться в программировании, необходимо знать хотя бы основы дискретной математики, линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей, криптографии, геометрии и статистики.

Ресурсы из этого списка помогут вам начать думать «математически».

Youtube-плейлисты

  1. Основы линейной алгебры
  2. Введение в высшую математику
  3. Mathologar
  4. PBS Infinite Series

Онлайн-курсы по математике

  1. Основы линейной алгебры, Техасский университет в Остине
  2. Математический анализ для абитуриентов, Делфтский технический университет
  3. Введение в математическое мышление, Стэнфорд
  4. Введение в дискретную математику, Калифорнийский университет в Сан-Диего
  5. Математический анализ 1A: Дифференциальное исчисление, MIT
  6. Математический анализ 1B: Интегральное исчисление, MIT
  7. Математический анализ 1C: Системы координат и бесконечные последовательности, MIT
  8. Математика для программистов, Pluralsight
  9. Криптография 1, Стэнфорд
  10. Теория игр, Стэнфорд и Университет Британской Колумбии
  11. Наука о данных и математика, Университет Дьюка
  12. Многомерный математический анализ, MIT
  13. Введение в теорию вероятностей, Гарвард
  14. Введение в теорию вероятностей – наука о неопределенности, MIT
  15. Математика для машинного обучения, Имперский Колледж Лондона

Блоги и статьи

  1. Дискретная математика на tutorialspoint
  2. Координатная геометрия на tutorialspoint
  3. Математика на портале Массачусетского Технологического Института
  4. Декартовы координаты
  5. Paul’s online math notes
  6. Искусство программирования
  7. Математическая статистика
  8. Введение в математическую статистику
  9. Евклидова геометрия

Книги по математике

  1. Математика на Wikibooks
  2. Дискретная математика и ее приложения, K. Rosen
  3. Конкретная математика. Основание информатики, R. Graham, D. Knuth, O. Patashnik
  4. Теория категорий для информатики, M. Barr, C. Wells
  5. 3D Math Primer для графики и разработки игр, F. Dunn, I. Parberry
  6. Введение в координатную геометрию
  7. Евклидова геометрия, R. Cochrane, A. McGettigan

Онлайн-ресурсы

  1. Математика на Hackerrank
  2. Khan Academy
  3. Project Euler
  4. Статистика и теория вероятностей на Khan Academy
  5. Руководство по Евклидовой геометрии

Перевод статьи Dibakar Sutra Dhar: Be a Better Programmer with these 40 Mathematics Courses

Полезные статьи по математике


Источник: proglib.io

Комментарии: