① 學習計算機技術必須要學習《離散數學》這門課嗎麻煩告訴我
這兩者的關系是如此密切，以至於它們在不少場合下成為同義詞。傳統上，數學是以分析為中心的。數學系的同學要學習三四個學期的數學分析，然後是復變函數，實變函數，泛函數等等。實變和泛函被很多人認為是現代數學的入門。在物理，化學，工程上應用的，也以分析為主。
隨著計算機科學的出現，一些以前不太受到重視的數學分支突然重要起來。人們發現，這些分支處理的數學對象與傳統的分析有明顯的區別：分析研究的問題解決方案是連續的，因而微分，積分成為基本的運算；而這些分支研究的對象是離散的，因而很少有機會進行此類的計算。人們從而稱這些分支為「離散數學」。「離散數學」的名字越來越響亮，最後導致以分析為中心的傳統數學分支被相對稱為「連續數學」。
離散數學經過幾十年發展，基本上穩定下來。一般認為，離散數學包含以下學科：1) 集合論，數理邏輯與元數學。這是整個數學的基礎，也是計算機科學的基礎。2) 圖論，演算法圖論；組合數學，組合演算法。計算機科學，尤其是理論計算機科學的核心是演算法，而大量的演算法建立在圖和組合的基礎上。3) 抽象代數。代數是無所不在的，本來在數學中就非常重要。在計算機科學中，人們驚訝地發現代數竟然有如此之多的應用。
② 離散數學對一個程序員來說重要嗎
離散數學是研究離散量的結構及其相互關系的數學學科，是現代數學的一個重要分支。它在各學科領域中，特別在計算機科學與技術領域有著廣泛的應用，同時離散數學也是計算機專業的許多專業課程，如程序設計語言、數據結構、操作系統、編譯技術、人工智慧、資料庫、演算法設計與分析、理論計算機科學基礎等必不可少的先行課程。通過離散數學的學習，不但可以掌握處理離散結構的描述工具和方法，為後續課程的學習創造條件，而且可以提高抽象思維和嚴格的邏輯推理能力，為將來參與創新性的研究和開發工作打下堅實的基礎。
③ 離散數學為什麼是計算機專業必修的一門課
數字電子計算機是一個離散結構，它只能處理離散的或離散化了的數量關系， 因此，無論計算機科學本身，還是與計算機科學及其應用密切相關的現代科學研究領域，都面臨著如何對離散結構建立相應的數學模型；又如何將已用連續數量關系建立起來的數學模型離散化，從而可由計算機加以處理。
離散數學課程主要介紹離散數學的各個分支的基本概念、基本理論和基本方法。這些概念、理論以及方法大量地應用在數字電路、編譯原理、數據結構、操作系統、資料庫系統、演算法的分析與設計、人工智慧、計算機網路等專業課程中；同時，該課程所提供的訓練十分有益於學生概括抽象能力、邏輯思維能力、歸納構造能力的提高，十分有益於學生嚴謹、完整、規范的科學態度的培養。
離散數學通常研究的領域包括：數理邏輯、集合論、關系論、函數論、代數系統與圖論。
離散數學在計算機編程上很有用的，一般是以後研究演算法方面會使用，是專業基礎課，重要級別，鍛煉邏輯思維。像正則引擎與編譯器的詞法分析中的DFA或NFA都用到圖論，而其發現過程正是用數論推到出來的。
除非你一輩子只想做個底層編碼員/程序員，否則這樣的核心課程盡量多鑽研深入！
如果不學離散數學，對於原理方面的東西只能了解個皮毛。不過 IT 行業分支很多，不是每個分支都用得到離散數學。
④ 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
⑤ 計算機專業都是學什麼呢需要數學功底嗎
計算機必修高等數學，線性代數，離散數學等等，對數學要求很高，而且寫代碼對學生的數學思維要求很高。
國家現在大力扶持師范生，可以考慮一下幼師
⑥ 我想培訓程序員（java類的）請問我需要什麼基礎比如 數據結構 離散數學 概率論是不是要學
java偏應用，基本上沒有太多的基礎。
離散數學 概率論這些計算機專業的也不一定懂。
數據結構還是有必要學的
還有，學習java一定要動手，因為概念性的東西不多，還是多用為主。有了一定的經驗，再去看那些理論，比如繼承，多態，設計模式這些就水到渠成了。
⑦ 計算機專業的學生，學習數學分析和離散數學哪個更重要
計算機專業與數學課程中線性代數，概率論和離散數學有密切的關系，務必學好這些。要知道，凡是能稱之為「科學」的專業，就必須有一定的數學功底，否則難以稱作「科學」。這三門課是本科時期最重要的三門數學課，比高等數學重要。如果想在計算機科學的道路上走遠點，那這三門可是必修的。
就計算機科學與技術專業而言，以下這些是必修的：
1、計算機組成原理（包括先修課程「數字邏輯與數字系統」，簡稱「數電」）：這是一門硬體基礎課，學完後你能清楚的知道如何從用最簡單的數字元件，像搭積木一樣構成整個計算機系統，那就算及格了。
2、線性代數，概率論和離散數學：要知道，凡是能稱之為「科學」的專業，就必須有一定的數學功底，否則難以稱作「科學」。這三門課是本科時期最重要的三門數學課，比高等數學重要。如果想在計算機科學的道路上走遠點，那這三門可是必修的。
3、MIT開設的《Introction To algorithm》，中文版叫《演算法導論》：應該學習它而不是國內習慣開設的《數據結構》。數據結構僅僅是演算法的一部分，國內的數據結構課程迴避了很多本質的東西，僅僅是對一些常見的數據結構的羅列，學起來總有些不痛不癢的感覺。《Introction To algorithm》雖然有些章節夾雜著很多很讓人討厭的「數學」，但卻能從本質上帶你領略這門十分必要而且有趣兒的課。
4、操作系統與編譯原理：操作系統可以說是《演算法導論》的實驗課，最好能在學習期間自己實現一個小型的操作系統，或者操作系統各分系統的Demo。編譯原理可能是普遍本科生覺得難的一門課，但是作為軟體科學家，這是基礎中的基礎，學完之後所有的語言在你看來應該沒有太大的區別，這么課應該是離散數學+演算法導論的實驗課。最好能在學習期間自己實現一個小型的編譯器，語言最好是自創。
5、掌握一門常用的編程語言和編程技術：能了解用過的所有的程序內部大致是怎樣的，能用自己熟悉的語言編寫大部分的程序，至少不能是對任何一個程序滿頭霧水。