アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 - Qiita
こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編（2021/4/26 公開予定）では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編：数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編：数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会（いわゆる「IT 化」）が急激に進行していく中、
プログラミングに数学が必要な理由【関係ある？】【プログラマー必見】 - 我、京大生ぞ
こんにちは、京大生ブロガーのゲーテ(@goethe_kyodai)です。 プログラマーなのに「プログラミングに数学は必要ない」なんて思っちゃったりしてませんか？ プログラミングの背景には、コンピュータ・サイエンスという学問があります。そのコンピュータ・サイエンスの理解には数学が必須です。 「数学が必要ない」と本気で思ってる人は、コンピュータ・サイエンスが分かってなくてもできるレベルの仕事を任されているだけです。仕事のレベルが限定されるので一流プログラマーにはなれません。 プログラミングをやっていると、数学が大切だと思うことがたくさんあります。 プログラミングと数学の関係を踏まえて、プログラミングに数学が必要な理由 を説明します。プログラマーは必見です。 スクールの無料体験記事 CodeCampの体験記事 侍エンジニアの体験記事 TECH ACADEMYの体験記事 TECH BOOSTの体験
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
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