知乎熱議:計算機專業(yè)的課程,那些才是你的重中之重?
作為一名計算機專業(yè)的學(xué)生,你覺得求學(xué)期間哪門課程最重要?
你又將哪門課程作為學(xué)習(xí)的重中之重呢?
總有人推薦計算機學(xué)生把重點放在高數(shù)和線代?

你覺得呢?
考研黨的心聲:該學(xué)還得學(xué)
眾所周知,計算機是一個非常寬泛的學(xué)科,學(xué)生畢業(yè)后所從事的領(lǐng)域也五花八門,例如有操作系統(tǒng),編譯,數(shù)據(jù)庫,逆向工程,信息安全,甚至還有軟件工程等等。

那么,這些領(lǐng)域都需要,或者說很需要高數(shù)與線代嗎?
想必本專業(yè)的學(xué)生,此時腦中蹦出了四個大字:離、散、數(shù)、學(xué)。

包括非ML的傳統(tǒng)算法在內(nèi),CS的大部分方向依賴的是數(shù)理邏輯和圖論之類的數(shù)學(xué)分支,具體到大學(xué)本科課程對應(yīng)的也是離散數(shù)學(xué),而不是高數(shù)。
但是,作為計算機本科生,這是大家放棄高數(shù)和線代的理由嗎?
或許一個更為龐大的群體:考研黨,會給出不一樣的答案。
在剛剛過去的2020年,計算機碩士繼續(xù)呈現(xiàn)「爆炸」增長。以如今計算機的缺口,本科畢業(yè)生根本無法填充,再加上計算機的就業(yè)路比較寬,半路出家考研的也大有人在。所以,作為考研必考科目的高數(shù)與線代,當(dāng)然也是非學(xué)不可。

除了應(yīng)試,我們還要關(guān)注作為數(shù)學(xué)基礎(chǔ),它們有著培養(yǎng)數(shù)學(xué)思維的作用。
數(shù)學(xué)思維對計算機行業(yè),或者說一切理工科都有著無與倫比的重要性。
如今各種軟件,都與數(shù)學(xué)有必然的聯(lián)系,例如在游戲、圖形軟件開發(fā)中引用了線性代數(shù)中大量的坐標(biāo)變換,矩陣運算。而對開發(fā)游戲引擎,人工智能算法來說,數(shù)學(xué)更是根基,不但開發(fā)引擎需要數(shù)學(xué)知識,開發(fā)游戲邏輯也需要,所需知識就基本覆蓋了大學(xué)里《高等數(shù)學(xué)》、《線性代數(shù)》、《概率與數(shù)理統(tǒng)計》等課程。

崗位上用到高數(shù)多少?
但也有人認(rèn)為,聚焦數(shù)學(xué)固然重要,但不要過分夸大高數(shù)與線代的重要性。
因為像人工智能崗位、游戲引擎開發(fā)崗位等等,還并不能代表程序員群體的全部。

還是回到應(yīng)用更為廣泛的離散數(shù)學(xué)身上,計算機本身的存儲結(jié)構(gòu)是離散的。
所以很多時候,沒必要過分強調(diào)「基礎(chǔ)論」,因為從計算機系統(tǒng)的角度講,大都依賴的是離散結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué),而非微分方程。
不是學(xué)習(xí)C/C++方向和考研,沒有太大的必要把學(xué)習(xí)精力重點放在高數(shù)和線代上面。你更應(yīng)該學(xué)好計算機網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等等計算機科學(xué)相關(guān)內(nèi)容,和編程語言以及用編程語言開發(fā)出具體的項目上。

羅杰·培根曾說,「數(shù)學(xué)是科學(xué)的大門和關(guān)鍵。」

當(dāng)提到數(shù)學(xué)時,大多數(shù)人通常會想到需要數(shù)字并且專注于計算某種值:
算術(shù)
幾何
代數(shù)
結(jié)石
線性代數(shù)
傅立葉變換
常微分方程
偏微分方程等等
但是,要認(rèn)識到,數(shù)學(xué)涉及的不止是數(shù)字,它還涵蓋了廣泛的主題:
邏輯
演算法
基本定理
數(shù)學(xué)證明和模型
離散數(shù)學(xué)
計算理論
信息論
組合學(xué)
集合論
圖論
抽象代數(shù)等等
而且很明顯的是,在一個程序員不了解某些數(shù)學(xué)理論的情況下,他的編程內(nèi)容極有可能受限。
IT部門需要大量程序員來創(chuàng)建可自動化或簡化業(yè)務(wù)邏輯的應(yīng)用程序。這些是業(yè)務(wù)線應(yīng)用程序,它們?yōu)楣居脩籼峁┝烁行У赝瓿晒ぷ魉璧男畔?。這項工作大部分圍繞大型數(shù)據(jù)庫進行,并將數(shù)據(jù)集縮減為用戶所需的相關(guān)信息。
機器和尖端技術(shù)的軟件工程通常確實需要高級數(shù)學(xué)知識。在過去的20年中,已發(fā)展并成為主流的所有無線技術(shù)都嚴(yán)重依賴于信號處理算法。信號處理本身可以涵蓋波形合成和分析,壓縮,加密,前向糾錯和調(diào)制/解調(diào)。
現(xiàn)在考慮人工智能,計算機視覺,圖像處理,自然語言處理,模擬,機器人技術(shù),通用GPU編程,分布式計算,并且每年都在繼續(xù)增長。除了機器人技術(shù),智能手機也在某種程度上取決于上述技術(shù),所有這些技術(shù)都需要具備高級數(shù)學(xué)知識才能很好地完成。
大多數(shù)網(wǎng)站不會收到大量無法通過增加硬件解決問題的流量。但是,即使如今硬件的商品價格上漲,更多的硬件也不永遠(yuǎn)是最好的,甚至也不是簡單的解決方案。

具有強大的批判性思維和推理能力的經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員,才是最重要的。例如,對于像Facebook這樣的公司來說,隨著全球不斷發(fā)生的數(shù)億次互動,就更需要高度專業(yè)化的算法來盡可能高效地運營網(wǎng)站。
最后引用一句知乎網(wǎng)友的話,讓我們回到現(xiàn)實:

參考知乎網(wǎng)友回答:
https://www.zhihu.com/question/403076697?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=910284140102955008&utm_content=group3_supplementQuestions&utm_campaign=shareopn
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