程序員數學2概率統計

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書名：統計思維

作者：Allen B.Downey

譯者：張建鋒

豆瓣評分：6.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-5

頁數：160

內容簡介：

代碼跑出來的概率統計問題；

程序員的概率統計開心辭典；

開放數據集，全代碼攻略。

現實工作中，人們常被要求用數據說話。可是，數據自己是不能說話的，只有對它進行可靠分析和深入挖掘才能找到有價值的信息。概率統計是數據分析的通用語言，是大數據時代預測未來的根基。

站在時代浪尖上的程序員只有具備統計思維才能掌握數據分析的必殺技。本書正是一本概率統計方面的入門圖書，但視角極為獨特，折射出大數據浪潮的別樣風景。作者將基本的概率統計知識融入Python編程，告訴你如何藉助編寫程序，用計算而非數學的方式實現統計分析。一個趣味實例貫穿全書，生動地講解了數據分析的全過程：從採集數據和生成統計量，到識別模式和檢驗假設。一冊在手，讓你輕松掌握分布、概率論、可視化以及其他工具和概念。

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《程序員的數學2》（平岡和幸）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：程序員的數學2

作者：平岡和幸

譯者：陳筱煙

豆瓣評分：8.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-8-1

頁數：405

內容簡介：

本書沿襲《程序員的數學》平易近人的風格，用通俗的語言和具體的圖表深入講解程序員必須掌握的各類概率統計知識，例證豐富，講解明晰，且提供了大量擴展內容，引導讀者進一步深入學習。

本書涉及隨機變數、貝葉斯公式、離散值和連續值的概率分布、協方差矩陣、多元正態分布、估計與檢驗理論、偽隨機數以及概率論的各類應用，適合程序設計人員與數學愛好者閱讀，也可作為高中或大學非數學專業學生的概率論入門讀物。

作者簡介：

作者簡介：

平岡和幸

數理工程學博士，對機器學習興趣濃厚。喜歡Ruby，熱愛Scheme。最近被Common Lisp吸引，正在潛心研究。

堀玄

數理工程學博士，主要從事腦科學與信號處理領域的研究。喜歡Ruby、JavaScript、PostScript等語言。最近正在研究基於統計學理論的語言處理。

譯者簡介：

陳筱煙

畢業於復旦大學計算機科學與技術系。從大學時期開始接觸Java、JavaScript程序開發，目前對Web應用及智能手機應用開發很感興趣。譯作有《JavaScript編程全解》《App，這樣設計才好賣》《兩周自製腳本語言》等。

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書名：統計思維

作者：Allen B.Downey

譯者：張建鋒

豆瓣評分：6.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-5

頁數：160

內容簡介：

代碼跑出來的概率統計問題；

程序員的概率統計開心辭典；

開放數據集，全代碼攻略。

現實工作中，人們常被要求用數據說話。可是，數據自己是不能說話的，只有對它進行可靠分析和深入挖掘才能找到有價值的信息。概率統計是數據分析的通用語言，是大數據時代預測未來的根基。

站在時代浪尖上的程序員只有具備統計思維才能掌握數據分析的必殺技。本書正是一本概率統計方面的入門圖書，但視角極為獨特，折射出大數據浪潮的別樣風景。作者將基本的概率統計知識融入Python編程，告訴你如何藉助編寫程序，用計算而非數學的方式實現統計分析。一個趣味實例貫穿全書，生動地講解了數據分析的全過程：從採集數據和生成統計量，到識別模式和檢驗假設。一冊在手，讓你輕松掌握分布、概率論、可視化以及其他工具和概念。

 編寫測試代碼深入理解概率論和統計學

 運行實驗檢驗統計行為特徵，如生成服從各種分布的樣本

 通過模擬理解數學上艱澀的概念

 學習貝葉斯估計等實用內容

 用Python導入各種來源的數據

 運用統計推斷解決真實數據問題

《統計思維：程序員數學之概率統計》是一本以全新視角講解概率統計的入門圖書。拋開經典的數學分析，Downey 手把手教你用編程理解統計學。概率、分布、假設檢驗、貝葉斯估計、相關性等，每個主題都充滿趣味性，經編程解釋後變得更為清晰易懂。

本書研究數據主要來源於美國全國家庭成長調查（NSFG）與行為風險因素監測系統（BRFSS），數據源及解決方案的相關代碼全部開放，具體章節列出了大量學習和進階資料，方便讀者參考。

Allen B. Downey是富蘭克林歐林工程學院的計算機科學副教授，曾執教於韋爾斯利學院、科爾比學院和加州大學伯克利分校。他先後獲麻省理工學院計算機科學碩士學位和加州大學伯克利分校計算機科學博士學位。Downey已出版十餘本技術書，內容涉及Java、Python、C++、概率統計等，深受專業讀者喜愛。他的最新Think系列書還有Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling、Think Python。

D. 如果想成為一個程序員應該學習什麼知識

聲明：以後計算機也就沒什麼前景了 只能成為一個輔助工具
（1） 熟練掌握基本演算法和數據結構，用C語言編製程序；
（2） 掌握數據結構、程序變速器和操作系統的基礎知識；
（3） 了解軟體工程、資料庫、多媒體和網路的基礎知識；
（4） 掌握數制、機內代碼及其算術運算和邏輯運算的基礎知識；
（5） 了解計算機的體系結構和主要部件的基礎知識。
1.1按照軟體設計說明書，能熟練使用下列程序語言編製程序
1.1.1C（美國標准）
1.2理解給定程序的功能，能發現程序中的錯誤並加以糾正
1.3具有良好的程序編制風格
1.4基本演算法
1.4.1查找、更新、排序、合並及字元處理
1.4.2迭代、插值、數值積分、矩陣計算、議程求解和搜索求解
1.5程序編制方法
1.5.1分支、循環、子程序（過程和函數）、遞歸
1.5.2輸入輸出和文件的處理
模塊2：基礎知識（程序員級）
2.1軟體基礎知識
2.1.1數據結構基礎
數組、記錄、列表（list）、隊列、棧（stack）、堆（heap）、樹和二叉樹的定義、存儲和操作
2.1.2程序語言基礎知識
·匯編、編譯、解釋系統的基礎知識
·程序語言的數據類型
·程序語言的控制結構
2.1.3操作系統基礎知識
·操作系統的類型和功能
·操作系統的層次結構和進程概念
·作業、處理機、存儲、文件和設備等管理的基礎知識
2.1.4軟體工程基礎知識
·軟體生命周期各階段的任務
·結構化分析和設計方法
·面向對象基本概念
·軟體開發工具與環境基礎知識
2.1.5資料庫基礎知識
·資料庫模型
·資料庫系統的結構
·SQL的使用初步
·常用資料庫管理系統的知識
2.1.6多媒體基礎知識
·多媒體基本概念
·常用圖象文件
·簡單圖形（線段和圓）的計算機圖示
2.2硬體基礎知識
2.2.1數制及其轉換
·二進制、十進制和十六進制等常用數制及其相互轉換
2.2.2機內代碼
·原碼、補碼、反碼、移碼
·定點數與浮點數的機內表示
·ASCII碼及漢字編碼等常用的編碼
·奇偶校驗碼、海明碼、循環冗餘碼（CRC）等常用校驗方法
2.2.3算術運算和邏輯運算
·計算機中的二進制數運算方法
·邏輯代數的基本運算和邏輯表達式的化簡
2.2.4計算機的體系結構和主要部件
·中央處理器CPU、存儲器和輸入/輸出設備
·匯流排結構、指令流和數據流
2.2.5指令系統
·常用的定址方式
·指令的格式、分類及功能
·指令的執行過程
2.3網路基礎知識
2.3.1網路的功能、分類與組成
2.3.2網路協議與標准
2.3.3網路結構與通信
2.3.4網路的安全性
2.3.5Client-Server結構
2.3.6Internet和Intranet初步

E. 大數據專業將來就是編程、敲代碼嗎前景怎麼樣

學大數據很不錯，就業前景廣闊！

但是有關大數據的崗位，通常都是有學歷要求的，一般是大專/本科起步。

大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，如視頻推薦等。隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。

我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但是在數據開放共享、以大數據驅動發展等方面都需要大量的大數據專業人才。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。

大數據專業全稱數據科學與大數據技術，是2016年我國高校設置的本科專業。有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。加上第一批成功申請該專業的北京大學、對外經濟貿易大學及中南大學，目前共有35所大學獲批開設大數據專業。

大數據（Bigdata）專業的學生不僅具備計算機編程、統計和數據挖掘等專業技能，還能夠將這些技能應用到自己所選領域中解決問題，比如應用到社會科學、自然科學和工程學領域。所以對於這項偏技術類的專業，你學大數據是一個很好的選擇。

大數據工程師待遇30~50萬之間。

你可以看到，在市場需求和人才供應的不均衡下，大數據人才問題日漸嚴峻。

人才緊缺帶來的最直觀的現象就是薪酬的提升。

目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的數據分析師的薪酬在30萬~50萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬，成為各大互聯網和IT公司爭奪的對象。

因而甚至有觀點認為，大數據專業正在成為求職者進入大公司的捷徑。

綜上所述，大專學大數據是不錯的選擇，如果提升一下學歷和實力，今後的就業會很容易。所以，不要因為學校是大專院校就放棄學習，你只有在大學期間更努力，積累深厚的專業功底，才能在這個越來越卷的職場脫穎而出。

對於想進大廠的應屆畢業生，建議考一個阿里雲大數據ACP證書，市面上大數據相關的認證證書並不多，有含金量、能被市場認可的更少了，而阿里雲大數據ACP認證算是其中一個。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。

想了解的同學可以關注我，免費領取大數據課件。

F. 作為一名合格的程序員，請問需要掌握哪些數學知識，學到什麼樣的水平

程序員的知識是多方面的， 數學方面至少高等數學大專以上文化程度，概率統計,數字邏輯運算方面的知識，主要就是做哪一方面的程序設計，有些學過的可能長期也不用，搞科學研究的、游戲、智能軟體開發、安全方面的要求就高一些，沒有一定數學基礎有些演算法書就讀不懂，搞社會一般應用的要求相對較低一些，這些只是常識，程序員關鍵一點把一門課及相關知識精通，可以把用戶提出的問題很快的自己能夠理解，轉換成計算機處理方式，成為軟體或網站，而且和用戶的需求基本一致。當然有些人的數學水平並不高，設計出的軟體人人愛用，水平很高，程序員的知識包括數學方面的知識也在不斷充實更新中。

G. 誰有《統計思維：程序員數學之概率統計》電子書百度網盤資源下載

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H. 程序員是學什麼專業

建議你可以選擇計算機軟體及應用專業。即使你不喜歡專門搞硬體，那也沒有什麼關系。因為計算機軟體及應用專業畢竟還是以軟體為主要的，雖然也會學習一些硬體課程（例如：微機原理、計算機體系結構等），但是軟體課程居多。例如：數據結構及其演算法、C 語言程序設計、軟體工程等課程。但是另外還會學習一些理論課程。例如：高等數學、高等代數、概率統計、離散數學等。

總而言之，這個專業還是以計算機軟體編程為重點。其中的數學課程雖然不是直接和計算機編程有關系，但是它們卻是非常、非常重要的，因為如果你真的打算今後從事計算機軟體行業的話，那麼將來在編寫一個功能非常復雜的應用軟體時（例如：計算機語音識別系統、人臉識別系統、指紋識別系統等），具備扎實的數學基礎是必不可少的，因為必須需要依靠所學的數學知識建立數學模型，只有數學模型建立起來了，你才能夠勝任大型的軟體開發任務。

I. 高等數學、線性代數、離散數學、概率論是程序員的必修課嗎有嘛關系如果有用學習的先後次序如何

高等數學，線性代數，概率論是大學必修課，就和英語一樣。離散數學是計算機專業的必修課，作為編程，很多時候需要離散數學的相關知識，尤其是數據結構，資料庫。離散數學需要線性代數的一點內容。而概率論必須要先學習高等數學，因為概率運算需要微積分運算。
建議學習次序為：高等數學第一、（線性代數【先】、離散數學【後】）概率論