关于计科专业升本学生的未来规划 求助

[NanFengXiangWan]

自我介绍一下，本人 01 年，初中毕业后就去读了一所五年制大专，在临近毕业那年参加了省级举办的技能大赛《计算机网络技术应用》获奖后得到了免试升本的资格，成功进入一所省内的一本大学，专业：计算机科学与技术，第一个学期大概课程：数据结构、人工智能、编译原理...... 感觉自己没有数学底子真的越学越吃力，很多实现算法公式等等都看不懂，现搞了一套初中到高中的数学课本打算从头开始补，第一个学期过去了，离毕业还有一年半，真的好迷茫，数学学不好感觉往那方面走都很吃力，求助下各位前辈有什么好的建议吗。 附下图：下学期课程

[crackhopper]

补充点数学在计算机领域的应用：（其实不做底层，不做算法库，不做科研，大概率不会用多少数学）
- 离散数学（主要就是图论相关）、具体数学：主要帮助通用算法理解，算法导论、数据结构等等相关。实际使用主要是构造复杂大型系统，此外还要学习硬件和 OS ，以便更好的利用硬件能力。做系统开发啥的，我觉得得会。
- 概率统计、多元统计分析、贝叶斯推断、随机过程：主要帮助理解数据分析类算法，做 AI 也需要学，大部分科研领域都涉及到统计。工程领域里也主要写底层算法模块的，上层调包侠也需要稍微了解点；再业务层点的，就不是很看重了，用个均值、方差、中位数就差不多了。
- 解析几何、微分几何、计算几何(样条和曲面之类的)：主要是图形学和仿真模拟，AI 涉及一些(CV)但是不多。此外，一般做图形学和仿真的也要学一些物理：力学、光学之类的。根据具体领域细分，需要深入再学习（有的甚至还要学化学，分子动力学，比如做化学反应仿真的）。
- 复分析、傅立叶分析、小波分析、泛函分析（主要做理论上用）：做信号处理领域用的多，其实其他领域也会假设是信号然后就来一套，所以这块技能还是挺通用的。
- 运筹学、数值优化方法、凸优化、偏微分方程、微分方程数值解、有限元、矩阵分析：一般主要是计算领域，模型一定的情况下的计算机求解方法。AI 领域了解点就行了。主要写计算库的人需要学。运筹相对简单，主要是规划问题（对原本的算法里的动态规划啥的，更加深入点，也涉及一些图论方法），数值和凸优化主要求解 loss function 的。微分方程是求解另一类问题的，一般也跟物理关系比较大（比如波动方程、热力传播模型）。有限元是一种用简单基逼近函数的简化运算的方法(因此显然涉及到泛函，必然和小波啥的也能联系到一起去)，各个计算领域都可能能用上，算是个解法的手段。矩阵分析主要做矩阵计算的，特征值和向量的求解是主要内容。

通用基础：数学分析、高等代数、概率统计、解析几何。基本这几个学明白了，是大部分领域学习的基础。

所以，学好数学还是挺难的，你会发现永远学不完。哈哈。上面这些还都是偏计算方向的，据说在数学方向上处于鄙视链底端。

[Liyiw]

你自己列举的这么多课里面也就人工智能用到比较深的数学，以偏概全了
你吃力是编程方面的积累不够，不是数学问题

[qe9999]

学习真的是最简单的一件事了，不用求别人找资源，能学就学

[007yxc]

@NanFengXiangWan 我之前也有跟你一样的迷茫阶段。但是我的一位领导给我指明了方向。一是往技术领域去深造，让自己有足够的竞争力，这条路往往也是最枯燥，最辛苦的，需要有沉稳的心态；二是往产品 /项目方向转型，这两个岗位可以让自己开拓视野，广结人脉，更清晰了解公司的业务和战略规划，为以后可能的创业打下基础。 我的性格偏向适合第二种，所以转型产品经理了，所以楼主你可以和一些前辈聊聊，再结合自己的情况作出决定。