Вопрос Язык программирования пайтон
- Автор темы rasdv
- Дата начала
Чтобы быть средним программистом не обязательно обладать математическим складом ума и знать высшую матемаматику.Но обязательно нужно знать про теорию графов, множеств(хотя бы на уровне 9-го класса),массивы,функции и переменные(имеются ввиду не те,что в математике)булева алгебра,двоичная система счисления,циклы и алгоритмы,рекурсия.Это необходимый минимум,чтобы быть хотя бы средним программистом,а не вечным джуном или ко́дером.
Для программирования на Python нужны базовые знания математики, такие как арифметические операции, алгебраические выражения, логические операторы и т.д. Однако для более продвинутого программирования и решения сложных математических задач, таких как анализ данных, машинное обучение, численные методы и т.д., потребуются более глубокие знания математики, такие как дифференциальное и интегральное исчисления, линейная алгебра, теория вероятностей и статистика.
В целом, чем больше вы знаете математики, тем больше возможностей у вас будет в программировании на Python. Но не стоит беспокоиться, если вам не хватает знаний математики, так как для решения большинства задач программирования на Python достаточно базовых знаний. В любом случае, если вам нужно будет решить более сложные математические задачи, вы можете использовать библиотеки Python, такие как NumPy, SciPy, Pandas, которые предоставляют функции для работы с математическими операциями и анализа данных
В целом, чем больше вы знаете математики, тем больше возможностей у вас будет в программировании на Python. Но не стоит беспокоиться, если вам не хватает знаний математики, так как для решения большинства задач программирования на Python достаточно базовых знаний. В любом случае, если вам нужно будет решить более сложные математические задачи, вы можете использовать библиотеки Python, такие как NumPy, SciPy, Pandas, которые предоставляют функции для работы с математическими операциями и анализа данных
Уровень математики, необходимый для программирования, может варьироваться в зависимости от конкретной области программирования. Некоторые области программирования, такие как разработка игр и машинное обучение 1, требуют обширных знаний по математике, в то время как другие не требуют стольких знаний.
Кроме того, в большинстве областей программирования требуются хотя бы некоторые базовые математические навыки, такие как алгебра, исчисление и логика. Эти навыки часто используются в программировании для решения задач и создания эффективных алгоритмов.
Таким образом, в целом программисту полезно хорошо разбираться в математике, но требуемый уровень математики может варьироваться в зависимости от конкретной области программирования.
Кроме того, в большинстве областей программирования требуются хотя бы некоторые базовые математические навыки, такие как алгебра, исчисление и логика. Эти навыки часто используются в программировании для решения задач и создания эффективных алгоритмов.
Таким образом, в целом программисту полезно хорошо разбираться в математике, но требуемый уровень математики может варьироваться в зависимости от конкретной области программирования.
Встречный вопрос: для каких задач?
Например: взял структурку из одного эндпоинта, переложил поля в другую структурку, отправил в другой эндпоинт. Тут математика нужна, только когда свою зарплату подсчитываешь. И это 90% проектов на рынке, а если не искать нормальную работу активно, а ждать милостей от рекрутёров, то и 99.99%.
Другой кейс: ищем ошибки в эмуляторе ALU какого-нибудь древнего, но популярного процессора. Нужно знать, как машинное ALU работает (биты, особенности переноса и т.п.), а сверх этого - особо ничего.
Третий кейс: программируем распознавание видеоизображений, сейчас это популярно. Математики надо побольше.
Четвёртый кейс: пишем UI на каком-нибудь джаваскрипте. По-хорошему, надо бы математику знать, чтобы примитивные страницы не раздувались у пользователя в несколько гигабайт памяти. Но фреймворк всё равно ничего путного сделать не даст. Поэтому хватит знания геометрии 5-го класса для вёрстки, а все оптимизации перекладываются на броузер и пользовательское железо (пусть покупает комп и смартфон в три раза чаще, чо).
И есть ещё много кейсов, везде разные требования. ИИ писать - там у 9 из 10 профессоров математики мозг взорвётся, не то, что у выпускника видеокурсов.
Например: взял структурку из одного эндпоинта, переложил поля в другую структурку, отправил в другой эндпоинт. Тут математика нужна, только когда свою зарплату подсчитываешь. И это 90% проектов на рынке, а если не искать нормальную работу активно, а ждать милостей от рекрутёров, то и 99.99%.
Другой кейс: ищем ошибки в эмуляторе ALU какого-нибудь древнего, но популярного процессора. Нужно знать, как машинное ALU работает (биты, особенности переноса и т.п.), а сверх этого - особо ничего.
Третий кейс: программируем распознавание видеоизображений, сейчас это популярно. Математики надо побольше.
Четвёртый кейс: пишем UI на каком-нибудь джаваскрипте. По-хорошему, надо бы математику знать, чтобы примитивные страницы не раздувались у пользователя в несколько гигабайт памяти. Но фреймворк всё равно ничего путного сделать не даст. Поэтому хватит знания геометрии 5-го класса для вёрстки, а все оптимизации перекладываются на броузер и пользовательское железо (пусть покупает комп и смартфон в три раза чаще, чо).
И есть ещё много кейсов, везде разные требования. ИИ писать - там у 9 из 10 профессоров математики мозг взорвётся, не то, что у выпускника видеокурсов.