Нужна ли математика для программирования
Обладатели математического ума умеют решать задачи путем её анализирования и структурирования. Они делят проблему на части, планируют и создают алгоритмы решения (выстраивают нужную последовательность действий для решения проблемы). Математика, по словам Ломоносова, «приводит в порядок ум».
Какие виды математики могут пригодиться в программировании?
— Теория чисел и криптография
Изучение отдельных областей математики не сделает из вас программиста в широком смысле слова. Но для некоторых сфер программирования вполне достаточно базовых школьных знаний в этой области и самообразования.
Программирование охватывает разные сферы – от веб программирования, до создания нейронных сетей. Для того, чтобы написать программу с простым алгоритмом, не обязательно быть специалистом в математике. Но математика помогает программисту мыслить в правильном направлении и писать правильный код. Есть много прикладных задач в кодинге, где математика не нужна.
Для простого тестировщика задач нет необходимости в знании математики, а для выполнения более сложных задач без математики обойтись трудно.
Например, для поисковой системы нужно писать сложные алгоритмы, которые основываются на различных формулах, которые помогают найти релевантные ответы на ваш запрос. Эта подборка выдается пользователю на основе определенных формул.
На каком уроне нужно знать математику программисту?
Для написания кодов не обязательно владеть математикой на высшем уровне, достаточно базовых знаний, которые можно получить на первом и втором курсе вуза.
Но для разных видов программирования нужны разные виды и разделы математики.
Знания о дифференциальных уравнениях и владение геометрией пригодятся вам для занятий графикой. Математический анализ, физика и вычислительная математика понадобятся в различных областях моделирования естественных процессов.
А если вы планируете стать разработчиком компьютерных игр, вам придется изучить все разделы математики, ведь там нужно заниматься моделированием физических процессов, создавать искусственный интеллект, отрисовывать графику.
Знания в области теории вероятности, математической статистике, логике, алгебре, вычислительной математике и теории чисел необходимы в финансовой сфере.
Без дискретной математики не получится писать базы данных и создавать поисковые системы. Также она нужна для логистики и построения маршрутов.
Знания в области математики позволяют писать программисту более эффективные коды, выстраивать заранее эффективность еще не написанных алгоритмов и лучше описывать объекты реального мира.
Примечание: Центр POLYCENT своей задачей видит подготовку школьников к работе в ИТ-компании, поэтому проводим уроки программирования с нуля для детей возрастом от 5 до 15 лет. Научим строить трехмерных объекты, создавать игровую 3D-графику на курсах по направлению 3Д моделирование для детей.
Begin /* Снова о математике для программиста
Всегда забавляют разные формулировки на тему нужна ли программисту математика. Учитывая что алгоритмы и логика, собственно и есть математика в самой её основе, тут впору поставить вопрос о том, что является первичным для современной математики: арифметика, алгебра и геометрия или алгоритмы и логика. Программист, как специалист по применению алгоритмов и логики, есть математик. А математик, в каком-то смысле, и есть программист. Нужна ли математика математику?
Другое дело вопрос: что имеется ввиду нынче под «математикой для программиста»? Или какие разделы математики актуальны нынче в институтах по специальностям связанным с программированием? Чем в итоге чаще всего придется пользоваться? В каких специализациях? Об этом хотелось бы и повторить.
Житейское
Много копий сломано на тему о том насколько нужна математика, неважно школьная или институтская, в повседневной жизни. Тут многие забывают уточнить первое и главное: что является повседневной жизнью в конкретной дискуссии. В чьей повседневной жизни? В жизни академика или уборщицы? Поэтому для начала предлагаю определиться.
Очевидно, что среднестатистический житель планеты это не дипломированный специалист. Хорошо если окончил школу на твердую троечку. Разумеется такому человеку вряд ли пригодится на практике извлекать корни, чертить графики и даже очень много умножать. С другой стороны, мы понимаем, что программа математики школьной по большому счету рассчитана просто на сдачу вступительных экзаменов для получения дальнейшего образования. Да, параллельно математика учит детей мыслить логически, абстрактно. Да, человека с нормальным школьным образованием сложнее развести на бабки, сложнее как-то ввести в заблуждение. Математика дает фундамент и всё такое. Но будем честными, для людей, которые решили остановиться на среднем образовании, вещи начиная где-то с пятого класса пригодятся в жизни вряд ли. Причем не только из математики.
Однако, если экстраполировать такой же подход к некоему среднему программисту, то получается школьную математику всё-таки придется знать просто для того, что бы понимать чему учат дальше. А вот надо ли всё из того что дается в институте, об этом чаще всего и спорят. Опять же, если оставаться в парадигме предыдущих размышлений, то институтская математика, тоже нужна по сути для поступления дальше в аспирантуру. То есть, грубо говоря, если вы решили стать ученым. Иначе, для практика, институтская математика часто выходит за рамки прагматизма. Фунан, комплан, топологии, группы, тензоры, операторы и всякая подобная черная магия, кажется, нечто уже точно не нужное позарез разработчику мобильных приложений.
С другой стороны, если относиться к математике как не к конкретным её практическим приложениям, а как к образу мышления, то, возвращаясь к началу, выясняется, что методики тестирования, анализа производительности, управления проектами, оптимизации накладных расходов, сплошь сводятся к пониманию того как устроены и работают абстрактные сущности. Абстракция — подход программистов, например к железу, как условному виртуальному вычислителю, что это как не математика в чистом виде? Кибернетика, информатика, автоматы, формальные грамматики — называйте как хотите.
То что человек пользуется математическим арсеналом, не зная как это всё называется, вовсе не говорит о том, что математика ему не пригодилась. Как известно, незнание закона не освобождает от ответственности. Так и тут — то что человек не понимает, что программа и машина являются вместе конечным детерминированным автоматом не означает, что он им не пользуется. Другой вопрос — настолько ли это полезно знать эти термины и понимать что на самом деле происходит. Делает ли знание законов человека более приспособленным к жизни? Или можно обойтись общей моралью и интуицией?
Академическое
Выходит, что люди в большинстве своём как-то подспудно умеют не нарушать закон. Однако, понятно и то, что многие по незнанию таки оступаются и часто делают если не фатальные то неприятные ошибки, стоящие им как минимум денег. Так вот цель академического образования состоит не в том что бы каждый становился судьей высшей категории, а хотя бы специалистом, который допускает меньше ошибок в своей деятельности, чем другой такой же без специального образования. Это полезно для экономики, каким бы странным это для кого-то не показалось.
А какой объем знаний необходим и достаточен, что бы человек мог считаться таким специалистом зависит не от каких-то идеализированных стремлений к всеобщему просвещению, а от текущей экономической обстановки в мире и в стране. Если в восьмидесятые годы для работы с дорогим оборудованием нужны были специалисты одного уровня, то теперь, когда железа в распоряжении каждого как у дурака махорки, достаточно и несколько менее высокого уровня подготовки.
Над этими и другими похожими вопросами ломают головы очень умные и сведущие люди обладающие рычагами управления экономикой государств. Не нам с вами на кухне об этом судачить. С другой стороны, понятно, что система государственного и даже частного образования довольно инертная машина и своевременно реагировать на ежесекундные флуктуации она не может. Есть мнение, что как раз этот момент именно для компьютерных технологий сильно выделяется среди прочих и ведет к наибольшему разрыву между, так скажем, ожиданием и реальностью. Собственно из-за чего периодически разгораются споры о «нужности математики программистам».
Можно ли отдельному студенту адаптироваться к реалиям так, что бы и бумажку заветную ухватить и выучиться не на сферического программиста в вакууме, а на пригодного к применению специалиста? Насчет этого тоже ходит масса споров, которые обычно заканчиваются тем, что каждому специалисту по своей узкой специализации. Дескать, тому кто решил заниматься исключительно трехмерными играми нужно что-то из аналитической геометрии, для связистов из теории вероятностей и рядов, а рядовому сотруднику отдела автоматизации бухгалтерии, коих большинство, и вовсе не надо ничего.
Индивидуальное
Начнем с того, что далеко не каждый студент даже последних курсов хорошо понимает какая именно сфера ему нравится и кем он хочет в дальнейшем работать. Если ориентироваться по модным тенденциям, то программы образования придется менять чуть ли не каждый год. Вчера это были робототехники и блокчейнеры, сегодня это датасаентисты и нейросетевики, завтра будут квантошифровальщики и дополненнореалисты. И всё-таки оказывается, что базовая часть при этом нужна в любом случае.
Да, наверное где-то можно урезать базу и начинать специализироваться раньше, но вряд ли специализацию должна диктовать мода. Есть достаточно незыблемые и общие профессиональные навыки, которые не лишним было бы преподавать уже в институте.
Мне кажется, основная проблема нынешних студентов состоит в их недостаточном понимании технологических и экономических основ их будущей профессии. Мне бы например в свое время не помешал курс по общей кибернетике, теории информации — по тому что чем и как управляет. Откуда берется и куда девается информация в самом общем смысле. Не только для понимания чем на самом деле является вычислительное устройство или программа, но и для понимания технологических процессов самой разработки. Причем в составе коллективов.
В качестве дополнения или практики к этому не лишним было бы пройти спецкурс по жизненному циклу промышленного программного обеспечения, по организации рабочих процессов, и даже по маркетингу и экономике в компьютерной индустрии. Специалист, мне кажется, всё-таки должен иметь хотя бы приблизительное понимание зачем пишутся программы, какую пользу они приносят народному хозяйству, а главное как это нужно делать с оглядкой на длительную эксплуатацию.
Во-вторых, в сфере образования в целом происходит медленный, но уверенный переход к межотраслевому взаимодействию. Напрашивается такой подход давно, но памятуя об инертности сложных и больших систем, получается так как получается. Поэтому студентам нынче нужно задумываться не только о специализации в области информатики, но и о специализации в предметной области. До сих пор приложениями информатики являлись, либо математика, либо физика. Реже экономика и статистика. Тоже, между прочим, математическая. Ну или наоборот прикладная математика считалась информатикой в области вычислительных методов.
Нынче же, как математика, так и информатика, проникли во все сферы деятельности человека. То есть не мешало бы студентам специализироваться и в том отношении в какое предприятие, сферу экономики, они хотят потом пойти работать. Добыча, финансы, медицина, сельское хозяйство, военная промышленность, космос ну и прочее. Может действительно не так важно знать кто такой лагранжиан, но ловко сводить дебет с кредитом, или что-то соображать в анатомии глаза, чем решать задачки по ламинарным потокам.
Вывод
Предупреждая реакцию читателя еще раз обращаю внимание на то что материал — личное мнение и некое послание для себя 20 или 30-летнего. Если вы методист из министерства образования не стоит относиться к моим словам как к указанию на пробелы в вашей деятельности. Я знаю, что вы знаете гораздо больше меня. А для начинающих программистов, думаю, не помешает.
Программирование — раздел математики — от неё вы никуда не денетесь. А если полюбите и сумеете применить математику в своей профессиональной деятельности то пойдет это только на пользу вам и окружающим. Не надо думать о математике как о наборе каких-то классифицированных категорий знаний — пусть этим занимаются ученые и методисты. И если вы не будете делить её на разделы, то и останется только глубина. А на какую глубину её изучать в институте ваше почти личное дело. Да, минимум вам сдать придется, но и делается это, скажем так, без сверхусилий. Лучше эти усилия потратить на то, что бы определиться с вашей узкой специализацией и углубиться в эту сторону, а не потреблять всё подряд или то что нынче считается модным.
А еще не принимайте никогда участие в бессмысленных спорах о том нужна ли математика программисту!
Запощено под Ordinary day — Dolores O’Riordan
Математика для программистов: какая нужна на самом деле
Из-за страха, что IT — исключительно для технарей, многие боятся идти в профессию. Математика в информатике пугает многих. Но так ли она нужна на самом деле? Разбираемся, без каких математических знаний не обойтись в профессии.
Получите диплом магистра Data Science от МФТИ
Нужна ли математика программистам
Математика — большая область знаний. Если вопрос в том, существует ли что-то в математике, что нужно знать программисту, то да, конечно. А если он звучит как «Есть ли что-то в математике, что программисту знать не обязательно?» — то ответ будет тоже: «Да, такого много». Уровень необходимых математических знаний напрямую зависит от направления, в котором вы хотите работать. Например, веб-разработчикам или разработчикам, занимающимся созданием простых приложений, базового уровня математики может быть достаточно. Однако при переходе к более сложным и специализированным областям, таким как Data Science, машинное обучение или компьютерная графика, требования к уровню математической подготовки растут.
Науки о данных
Онлайн-магистратура по Data Science совместно с МФТИ
В программировании часто важна не сама математика, а логическое и математическое мышление, которое отлично «прокачивается» во время изучения разных разделов математики. Умение думать и рассуждать, приходить к решению и отбрасывать неверные пути, находить граничные и исключительные ситуации — именно эти навыки помогают программистам достигать успехов в любом направлении разработки. Абстрактное мышление тоже будет крайне полезным дополнением к общей логике. Оно помогает лучше воспринимать сложные бизнес-модели и процессы, воспроизводить их в коде и, конечно, лучше оперировать абстракциями, на которых строятся все языки программирования.
Читайте также 8 понятий из математической статистики, без которых не обойтись дата-сайентисту
Основные разделы математики, которые нужны программистам
Школьная математика — базовые знания алгебры и геометрии
Арифметика и алгебра являются основой для многих аспектов программирования. Программисты используют арифметические операции для сложения, вычитания, умножения и деления чисел, а также для решения уравнений и сложных задач. Алгебра помогает работать с переменными, функциями и уравнениями, что важно для написания кода. Геометрия и тригонометрия помогают программистам понять и визуализировать пространство, углы и расстояния. Это особенно важно для разработки игр, где требуется понимание движения объектов и их взаимодействия в пространстве.
Математический анализ
Математический анализ — раздел математики, изучающий свойства чисел, функций и геометрических объектов, связанных с ними. «Матан» играет важную роль в создании сложных программных продуктов. Во-первых, математический анализ дает программистам глубокое понимание изменения величин. Производные и интегралы — основные понятия математического анализа — позволяют анализировать и моделировать динамику данных, что особенно важно в разработке алгоритмов и оптимизации производительности программ. Во-вторых, математический анализ —фундаментальный инструмент в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Алгоритмы обучения машин, основанные на методах оптимизации и градиентном спуске, используют математический анализ для поиска оптимальных решений и обучения моделей на основе данных. В-третьих, понимание пределов и бесконечно малых величин позволяет программистам более глубоко вникнуть в структуру алгоритмов и их сложность. Это становится особенно полезным при работе с большими объемами данных, оптимизации кода и решении сложных вычислительных задач. Математический анализ важен в разработке графических приложений и компьютерной графики. Знание дифференцирования и интегрирования позволяет программистам создавать реалистичные визуальные эффекты, анимации и трехмерные модели. Также математический анализ влияет на разработку алгоритмов шифрования и криптографии. Методы анализа функций и их поведения при бесконечных изменениях переменных становятся важными инструментами в обеспечении безопасности данных и создании защищенных программных систем.
Дискретная математика
- Дискретная математика для программистов дает теоретические основы для работы с разными структурами данных. Множества, графы и деревья широко используются при проектировании баз данных, алгоритмов поиска и структур данных.
- Теория комбинаторики, важная часть дискретной математики, нужна для оптимизации алгоритмов. Понимание комбинаторных структур и методов перебора позволяет создавать оптимальные алгоритмы для различных задач: от поиска путей в графах до распределения ресурсов.
- Теория формальных языков и автоматов используется в компиляторах и разработке языков программирования. Понимание формальных языков позволяет программистам создавать эффективные и надежные компиляторы, а автоматы применяются в разработке алгоритмов для обработки строк и текстов.
Дискретная математика важна в криптографии. Теория чисел и комбинаторика используются для разработки криптографических алгоритмов и систем шифрования. Благодаря концепции дискретной математики можно защищать данные и обеспечивать конфиденциальность. Дискретная математика — важная часть теории алгоритмов. Алгоритмы для сортировки, поиска, обхода графов и многих других задач основаны на принципах дискретной математики.
Начните карьеру в Data Science.
Онлайн-магистратура МФТИ с практикой на реальных проектах
Линейная алгебра и геометрия
Линейная алгебра — это раздел математики, изучающий векторы, матрицы, линейные преобразования и другие объекты и понятия, связанные с линейными уравнениями.
Линейная алгебра — основа для работы с многомерными пространствами и матрицами. Программисты, которые разрабатывают графику, компьютерное зрение или работают с машинным обучением, регулярно сталкиваются с линейными операциями. Например, с умножением матриц, решением систем линейных уравнений и вычислением собственных значений. Операции лежат в основе алгоритмов обработки изображений, фильтрации данных и создания математических моделей.
Без линейной алгебры не обойтись в машинном обучении. Многие алгоритмы, основанные на линейной регрессии или методах оптимизации, используют матричные операции для обучения моделей на основе данных. Разложение на сингулярные значения и метод главных компонент помогают анализировать и извлекать информацию из многомерных данных.
Геометрия нужна для разработки визуальных приложений и компьютерной графики. Пространственные концепции, например векторы, точки и углы, необходимы для создания трехмерных моделей, анимаций и визуальных эффектов. Геометрические преобразования, такие как трансляция, вращение и масштабирование, используются для создания реалистичных визуальных сцен.
Линейная алгебра и геометрия применяются в разработке алгоритмов и структур данных. Векторы и матрицы нужны в алгоритмах обработки изображений, виртуальной реальности и анализе данных. Графические алгоритмы, такие как алгоритм Брезенхема для рисования линий, базируются на геометрических принципах.
Линейная алгебра и геометрия необходимы для разработки игр — от создания трехмерных миров до управления движением объектов в пространстве. Математические концепции дают программистам необходимые инструменты для разработки визуально впечатляющих и технически сложных игровых проектов.
Математическая логика
Математическая логика — это раздел логики, изучающий методы доказательства и обоснования математических утверждений. Математическая логика нужна везде — от создания базовых условий в конструкциях if-else до сложных операций с базами данных. Это не просто инструмент для программистов. Это фундамент, на котором строится структура всего программного мира.
В начале пути математическая логика проявляется в использовании условий, которые определяют ход выполнения программы. Операторы сравнения и логические выражения формируют основу для принятия решений в коде. Например, при разработке условий в if-else программа обращается к логическим операторам, таким как AND, OR и NOT. Так можно создавать гибкие и многофункциональные алгоритмы. При работе с базами данных язык запросов SQL — отличный пример того, как математическая логика встраивается в повседневную практику программиста. SQL оперирует множествами данных, используя операторы объединения, пересечения, разности и фильтрации. Они тесно связаны с концепциями математической логики. Поэтому можно эффективно извлекать нужную информацию из баз данных, создавать запросы, которые оптимально соответствуют логике бизнес-задач.
В контексте алгоритмов и структур данных математическая логика играет критическую роль. Программисты используют логические конструкции для создания алгоритмов с разветвленной логикой, способных эффективно решать различные задачи. Благодаря математической логике происходят формализация и абстракция решений. Обеспечение безопасности данных — еще одна сфера, где математическая логика играет ключевую роль. Создание систем аутентификации, шифрование данных и контроль доступа базируются на строгих математических принципах. Применение логической стройности в процессах способствует созданию устойчивых систем безопасности.
Теория вероятностей, математическая статистика
Теория вероятностей — это раздел математики, изучающий случайные события и их вероятности.
Математическая статистика — это наука о том, как обрабатывать и анализировать данные с помощью математических методов. Эти области математики широко применяются в различных аспектах программирования, обеспечивая уверенность в принятии решений и повышая качество разработки.
Где нужны дисциплины?
Обработка данных
Работа с большими объемами информации требует понимания вероятностных распределений, статистических методов анализа и корректного использования вероятностных моделей. Программисты, занимающиеся обработкой данных или разработкой алгоритмов машинного обучения, используют вероятностные методы для моделирования и предсказания различных сценариев.
Принятие решений на основе данных
Анализ статистических показателей помогает программистам выявлять закономерности, делать выводы и принимать решения, опираясь на объективные данные. Это критически важно в разработке программных продуктов, основанных на данных, где необходимо учитывать разнообразие факторов и предсказывать поведение системы.
Тестирование программного обеспечения
Программисты используют статистические методы для оценки надежности программ, проведения A/B-тестирования, оценки производительности и выявления потенциальных проблем в программном коде. Это позволяет создавать более стабильные и эффективные программы.
Статистика в машинном обучении
Программисты, разрабатывающие алгоритмы машинного обучения, часто используют статистические методы для обучения моделей на основе данных, анализируют их эффективность и принимают решения на основе статистических выводов.
Создание надежных систем безопасности
Программисты, работающие в области кибербезопасности, используют статистические методы для анализа сетевого трафика, выявления аномалий и обнаружения потенциальных угроз.
Если вы решили попробовать себя в программировании, переживать из-за отсутствия математического образования не стоит. Вполне вероятно, что вам будет достаточно школьного уровня — освежить знания можно за несколько вечеров. Однако, если вы решите углубиться в сложные области программирования, например Data Science или криптошифрование, вам потребуется разобраться в более сложных разделах математики.
В IT есть множество направлений, где карьеру могут построить не только технари, — в статье «Я гуманитарий. С чего мне начать путь в IT?» как раз об этом.
Науки о данных
Онлайн-магистратура совместно с МФТИ. Погрузитесь в мир Data Science и постройте карьеру в Big Data, Artificial Intelligence или Machine Learning. Получите опыт на реальных проектах и выйдите на новый уровень в профессии и карьере.
Насколько программисту необходима математика для успешной работы
Математика не всегда нужна в работе, но пригодится для развития личностных качеств.
Анастасия Хамидулина
Автор статьи
9 августа 2022 в 12:24
Математика прокачивает личностные качества: развивает память, мышление, улучшает концентрацию и интуицию. Поэтому ее стоит изучать не столько ради кода, сколько для развития.
✅ Концентрация. Программисты не только пишут, но и отлаживают его — проверяют на ошибки. Порой это занимает часы, а то и дни. Отвлекаться нельзя — легко пропустить баг.
Хорошо тренируют концентрацию математические задачи. Приходится держать в уме цифры, формулы, переменные. А еще возвращаться в начало уравнения и делать промежуточные расчеты. Стоит отвлечься — и вылезет ошибка.
✅ Терпение и настойчивость. Нужны при поиске ошибок в программе. Иногда приходится тестировать код раз за разом. Если уже через пару часов работы хочется всё бросить — скорее всего, с терпением беда. Его надо тренировать.
В математике решение тоже не всегда приходит с первого раза. А бывает, решаешь-решаешь, а в конце — тупик: всё неверно. Надо перечеркнуть и начать с начала. Но чем больше практики, тем проще относишься к таким ситуациям.
✅ Оперативная память. По-другому — умение держать в голове много разной информации.
Разработчик редко пишет программу целиком. Обычно сначала один кусочек кода, потом другой, а затем собирает их вместе. Когда работает над вторым, важно не забыть, что писал в первом. Иначе легко ошибиться: начнется сборка программы, и что-то не будет работать.
В математике оперативную память используют везде. Например, когда делают промежуточные расчеты, держат в голове разные формулы, продумывают решение следующей части уравнения.
✅ Интуиция. Люди, которые постоянно решают математические задачи, учатся находить закономерности. В дальнейшем, даже если попадется новая задача, чутье подскажет, как ее решить.
В IT интуиция нужна, когда ищешь решение задачи. Например, чтобы разработать алгоритм сортировки данных. Если чутье развито, не придется тратить часы, чтобы опробовать все возможные варианты.
Какую математику нужно знать программисту и для каких задач
Математика — это не один большой раздел науки, а несколько. Какие-то простые, их используются все — например, когда складывают или вычитают. Другие — сложные и нужные только узким спецам.
♟ Логика. Базовые знания логики — так называемую булеву алгебру — используют почти все программисты. Но это несложный раздел математики, изучить его можно самостоятельно.
Глубокие знания нужны айтишникам, которые работают с искусственным интеллектом, например с поисковиками. Они пишут программы, которые обрабатывают информацию, а потом делают из нее вывод. Например, какие страницы показать в браузере, когда человек ищет рецепт или расписание автобуса. Всё это работает на математической логике.
Еще продвинутые разделы нужны спецам, которые работают с базами данных — хранилищами информации. Чтобы вытащить конкретные данные, их надо отсортировать. Это делают через язык запросов SQL.
Узнайте, как решать бизнес-задачи с помощью SQL, на курсе Skypro. За два месяца научитесь извлекать информацию из баз данных и глубже анализировать поведение пользователей, проводить аналитические исследования и находить инсайты. Поймете, как улучшить сайт или приложение через грамотную работу с базами данных.
На час теории — пять часов практики. С начала курса будете решать задачи в популярном интерпретаторе Jupyter Notebook. Это настоящая среда разработки, которую вы сможете использовать и для своей работы.
Python-разработчик: новая работа через 9 месяцев
Получится, даже если у вас нет опыта в IT
�� Математический анализ и дискретная математика. Матанализ используют дата-сайентисты — те, кто работает с большими данными. А еще спецы, которые занимаются машинным обучением, анализируют массивы данных, делают прогнозы.
Дискретная математика нужна, чтобы писать базы данных и создавать поисковые системы. Еще — для логистики и построения маршрутов.
�� Линейная алгебра. Раздел математики о векторах, векторных пространствах, координатах и расчетах. В программировании линейную алгебру используют дата-сайентисты при разработке алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. А еще разработчики игр, чтобы перемещать в игровом пространстве персонажей, менять положение камеры, кнопок и мыши.
�� Комбинаторика и статистика. Комбинаторика вычисляет количество возможных комбинаций, которые приведут к достижению цели. Ее используют спецы, которые занимаются маршрутизацией в сетях, разрабатывают искусственные нейронные сети и интеллект.
Статистика — это математика, в которой данные собирают, а потом исследуют. Ее используют разработчики программ и приложений, дата-сайентисты и аналитики данных, когда проводят исследования и пытаются найти закономерности.
�� Теория алгоритмов. Этот раздел математики изучает общие свойства и закономерности. Программисты используют алгоритмы, когда ищут ошибку в коде, сортируют данные. Такие задачи появляются у всех специалистов — от веб-разработчиков до дата-сайентистов.
В первом случае — чтобы обратиться к базам данных. Посчитать, сколько стоит заказ с учетом скидки, а затем показать финальную стоимость покупки. Во втором — чтобы написать программу распознавания лиц или номеров машин.
⛔ Криптография. Она помогает шифровать данные. В IT используют не саму криптографию, а криптографические алгоритмы. С ними работают спецы, которые защищают данные от атак, иначе говоря — занимаются кибербезопасностью. Через криптографические алгоритмы программисты создают специальные протоколы и мешают мошенникам перехватить данные.
«Если говорить про направления в программировании, то для фронтендера математика нужна. Как минимум для верстки. Для бэкендера тоже — где-то в меньшей степени, где-то в большей.
Например, в веб-разработке математика помогает работать с ресурсами системы: распределять нагрузку, выстраивать аналитику. В геймдев-разработке математика очень нужна для описания алгоритмов искусственного интеллекта, для работы с графикой, окружением.
Думаю, что потребность в математике определяется больше спецификой команды и ее задачами, нежели чем-то еще, но она есть практически везде»
Мнение практикующего разработчика
Кому вовсе не обязательна математика
В IT работают не только те, кто пишет код. Есть и те, кто участвует в разработке IT-продуктов, но обходится без математики.
�� Руководитель проектов. Организует команду так, чтобы работа над проектом двигалась и всё завершалось в срок.
Сильные качества — умение находить подход к людям и принимать решения в сложных ситуациях. Например, когда дедлайн близко, а главный разработчик свалился с температурой.
Математика руководителю проекта особо не нужна, разве что общие школьные навыки. Допустим, чтобы посчитать, сколько процентов задачи выполнено.
�� Менеджер по продукту. Исследует рынок, спрос, конкурентов, чтобы продукт не затерялся среди аналогов и нашел покупателей. Когда продукт вышел и уже продается, менеджер следит за результатами. Если нужно, вносит изменения в функции, дизайн и так далее.
Главные скилы продуктолога — умение строить гипотезы и принимать решения на основе данных, находить контакт с командой. А вот углубленную математику знать не надо, хватит и школьных знаний.
�� Маркетолог. Привлекает внимание потенциальных покупателей и превращает их в реальных. Специалист должен хорошо понимать, как люди выбирают продукт, на что обращают внимание. Еще анализировать конкурентов — видеть их недостатки и преимущества.
Среди сильных скилов — умение планировать, строить стратегии, разбираться в рекламных инструментах и метриках. Математику маркетолог использует, но базовую, на уровне школы, — например, чтобы посчитать, сколько стоит клик, или спланировать бюджет.
��Технический писатель. Составляет инженерную документацию, инструкции, технические задания.
Среди главных скиллов — умение собрать различную информацию, проанализировать ее, осмыслить и написать текст понятным языком. Математика ему в этом совсем не нужна, даже школьная базовая.
«Всё зависит от того, что именно вам нужно. Если фронтенд, то вообще можно не думать о математике. В вопросах бэкендового уровня, особенно в базах данных, нужна. Если же делаете сайты, например, на WP, то есть простые коммерческие продукты — там математика уровня начальной школы.
Ребята, у которых я учился, были круты в математике. Но они говорили, что им для 95% задач она не нужна. Но для 5% всё же важна»