it與數學

㈠ 學IT和數學有關系么

數學是IT（信息技術）里所有環節邏輯法則的基礎。所以要涉足IT必須有一定的數學基礎才行。

㈡ 學IT和數學大學選什麼專業比較好

選擇自己喜歡的就行, IT 現在比較苦B 而且IT 很廣 , 要看你自己整IT那方面, 我建議你 如果喜歡IT 一定要定位是 走那個方面, 不然 你要後悔!

㈢ IT數學孩子學了有什麼好處和奧數有什麼區別

IT數學是簡單的離散數學，學了對編程有用。奧數是開拓思維的，面廣泛，都學點吧，數學是相通的

㈣ 學IT對數學的要求

如果不想往深里發展 數學湊合就行 如果你將來就想干IT 慎重考慮吧 沒有強大的數學功底 還是開發不了什麼好的項目的！

㈤ 請問學IT需要英語和數學多深 請實話實說!

前途是有的，看你學的怎樣。
英語最好能看懂外文專業書籍，真正最是新的CS技術都是用英語寫的，開源的很多東西也是英文，想學好，英語不能太差。數學也很重要，但是，真正要數學發揮作用的時候，你的編程能力也就不錯了。至於哪些要好好學，你來我空間看看這些書目吧。
http://hi..com/%C4%AE%B6%B4motone/blog/item/25d4e2da78846ae539012fd9.html
你且看這篇文章：

如果大家都不再浮躁

我面試人決不會出怪題，我會考慮水平和細心程度,但令我失望的太多。

明明是含金量很高的認證，到了中國就成了廢紙。我認為國內真正能看出水平的就是ccie認證。不為別的，它的lib exam 不是每個人都能輕易過的，沒有真本事絕不過了。

首先聲明: 我本人學歷不高，只能算是半個本科，也就是比專科高點，比本科差點。 但現在的教育好象真的是「教育」，面試了不少研究生，真的不敢恭維，水平不如好多專科生。
我並不是貶低學歷，我本人也為學歷吃了很多苦，現在還很辛苦地為了成為真正的本科，以至master而努力。但我覺得，好多人對不起頭上的碩士帽。怪不得在新浪上看到，現在的碩士生只能相當於十年前的本科生，現在的doctor只能當二十年前的master. 特別是那些不入流的學校，大部分人簡直在混時間。偶然看過幾場master畢業答辯，真的是欲哭無淚。青春無價，為什麼要混？

我覺得，做程序員，不說你要把< 編程的藝術> 三卷看完，至少也要看過幾本數據結構的書，寫過一些東西。 實際做過一些項目.有認真的工作態度.並且你要做過一些比較復雜的程序,把自己的思維進行一些必要的訓練。

我還在為成為master而努力,我希望得到的最好的結果是: 人家會認為我具有的素質是一個master應該具有的,那天我會很高興的
如果大家都踏實點,一切都不再是浮躁的!

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OO方法不是那麼容易學會的（OO語言的語法弄得很熟練不代表你懂OO），而結構化那套方法，自個寫個千把行的程序就很能體會了，我是說寫個實用點的東西，比如試著自個實現一些數據結構和演算法，寫幾個小游戲等。

最好的經驗就是在焦頭爛額之際得到的。

強烈建議各位多讀代碼，你去看看萊昂氏的那本UNIX v6源碼分析，仔細看，慢慢看，你就能體會到什麼叫精緻的代碼了，然後嘗試按照那個風格寫代碼。

初學編程的人精力應該放在數據結構、演算法上面，盡量多看一些底層的東西，數字邏輯，操作系統，編譯原理，計算機組成、體系結構，計算機網路等等基礎知識。

我並不是說你編比較高層的東西就必須先得透徹了解底層怎麼實現的，我只是建議你好歹把底層的東西混個臉熟，遇到問題時心裡有個譜，查查資料，別動不動撲某個論壇求救。以前在BBS上看到某人的話，說BBS不是學習的地方，是開拓眼界的地方。深以為然。

另外推薦Learning Perl，我個人覺得是我看過的最好的關於編程的書，該講么，不該講什麼，按什麼順序講，很好，也許是Perl的精神的感染吧，當初看這本書很有震驚的感覺，原來程序設計語言還可以這么使！爽！

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1、扎實的基礎
數據結構、離散數學、編譯原理，這些是所有計算機科學的基礎，如果不掌握它們，很難寫出高水平的程序。程序人人都會寫，但當你發現寫到一定程度很難再提高的時候，就應該想想是不是要回過頭來學學這些最基本的理論。不要一開始就去學OOP，即使你再精通OOP，遇到一些基本演算法的時候可能也會束手無策。因此多讀一些計算機基礎理論方面的書籍是非常有必要的。
2、豐富的想像力
不要拘泥於固定的思維方式，遇到問題的時候要多想幾種解決問題的方案，試試別人從沒想過的方法。豐富的想像力是建立在豐富的知識的基礎上，除計算機以外，多涉獵其他的學科，比如天文、物理、數學等等。開闊的思維對程序員來說很重要。
3、最簡單的是最好的
這也許是所有科學都遵循的一條准則，復雜的質能轉換原理在愛因斯坦眼裡不過是一個簡單得不能再簡單的公式：E=mc2。簡單的方法更容易被人理解，更容易實現，也更容易維護。遇到問題時要優先考慮最簡單的方案，只有簡單方案不能滿足要求時再考慮復雜的方案。
4、不鑽牛角尖
當你遇到障礙的時候，不妨暫時遠離電腦，看看窗外的風景，聽聽輕音樂，和朋友聊聊天。當我遇到難題的時候會去玩游戲，當負責游戲的那部分大腦細胞極度亢奮的時候，負責編程的那部分大腦細胞就得到了充分的休息。當重新開始工作的時候，我會發現那些難題現在竟然可以迎刃而解。
5、對答案的渴求
人類自然科學的發展史就是一個渴求得到答案的過程，即使只能知道答案的一小部分也值得我們去付出。只要你堅定信念，一定要找到問題的答案，你才會付出精力去探索，即使最後沒有得到答案，在過程中你也會學到很多東西。
6、多與別人交流
三人行必有我師，也許在一次和別人不經意的談話中，就可以迸出靈感的火花。多上上網，看看別人對同一問題的看法，會給你很大的啟發。
7、良好的編程風格
注意養成良好的習慣，代碼的縮進編排，變數的命名規則要始終保持一致。大家都知道如何排除代碼中錯誤，卻往往忽視了對注釋的排錯。注釋是程序的一個重要組成部分，它可以使你的代碼更容易理解，而如果代碼已經清楚地表達了你的思想，就不必再加註釋了，如果注釋和代碼不一致，那就更加糟糕。
8、韌性和毅力
這也許是「高手」和一般程序員最大的區別。高手們並不是天才，他們是在無數個日日夜夜中磨煉出來的。成功能給我們帶來無比的喜悅，但過程卻是無比的枯燥乏味。你不妨做個測試，找個10000以內的素數表，把它們全都抄下來，然後再檢查三遍，如果能夠不間斷地完成這一工作，你就可以滿足這一條。
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我的努力在班上無人能及，學的日夜不分，大三有了計算機後更是如此，很多次父親半夜教訓我說我不要命了，我一直覺得自己基礎差，記憶又不行，條件也不好，所以覺得只有多花點時間才能趕上別人。居然後來有許多朋友說我有學計算機的天賦，讓我哭笑不得。我用的是486，16M內存，1G硬碟，當時同學們的配置都是P166MMX，我安裝一個Windows NT4.0需要一個通宵，編譯一個BC5.0向導生成的程序需要近兩個小時，我的顯示器是個二手的，輻射非常大，開機屏幕冒火花，看起來很酷的：），有一次程序寫的太久，覺得怎麼白色的編輯器背景變成了紫色，以為顯示器壞了，後來才發現眼睛不行了。

作為一個畢業不久以前沒有步入過社會的學生，幾乎不可能在很短的時間掌握系統分析和設計，面向對象、UML只是一個工具，關鍵是人本身的思想，不是說你熟悉了C++、Rose就能夠做出好的設計，相反如果你具備了很高的素質，你可以用C寫出比別人用C++更加模塊化的程序。

你的設計體現了你的技術層次。

我做事情喜歡追根問底，隨著開發的深入，軟體開發與硬體聯系越來越緊密，硬體知識的匱乏又對我的發展產生了障礙，而且晶元技術基本上掌握在國外公司的手裡，這對做系統級設計是一個非常大的制約，一個新產品出來，第一道利潤（也往往是最豐厚的利潤）常常都被IC公司如Intel、Motorola賺去了，國內的廠商只能喝點湯。所以我決心解決自己的硬體技術障礙，並打算離開通信行業，進入IC設計相關領域。

通常我12點左右睡，第二天5點半起，我上班比較早，地鐵上如果人不多我也用來看書。學習當然不會是一帆風順的，有些實在不懂的問題就積累起來問硬體人員，他們的幫助使我學習進度快了很多，因為在沒有人點撥的情況下自學，我的一半時間是花在解決疑難問題上，但這種問題經常是別人的一句話就可以讓我豁然開朗，我非常慶幸我有這樣的學習環境。

有些朋友說我機會比較好，他們也希望能從事新的工作可惜沒有機會，我聽了只有苦笑，我的機會了解的人都應該知道，我沒有出生在什麼IT世家：）也沒有誰一路提拔我，所有的路都是自己走出來的，我母親去世比較早，我的後母（我叫她阿姨）看著我努力過來的，一次她看我大年30還在寫程序，她說像我這樣努力木頭都能學出來。

愛因斯坦在63歲時說過「一個人沒有在30歲以前達成科學上的最大成就，那他永遠都不會有。」這句話給了我很大的壓力和震動，我馬上就26歲了，離30隻有四年時間，我必須抓緊這幾年寶貴的時間，努力達到我技術上的最高峰。

㈥ &it和>在數學中表示什麼意思

是邏輯或者命題方面學得吧。&是表示與運算。||表示或運算。>就是大於嘍。

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㈧ 數學家跟IT業有什麼必然關系嗎

考慮到邏輯思維，邏輯思維考驗的是一個人的敏捷能力，考慮問題是否周密。凡事無絕對，有心有毅力厚臉皮什麼都難不倒的。
我語文好，但數學不咋滴，可我搞it還是很牛逼啊

㈨ 說數學學不好就不能學IT是么

並不是數學不好，英語不好就不能學習IT
IT的數學主要是進制數學，像二進制、十進制等，這些都是有公式的
IT行業的數學和會計不一樣，所以不用擔心。

㈩ IT對數學要求高嗎

越上層越與數學沒關系

網路方面：路由演算法（圖論）
編碼解碼：近世代數
數據挖掘的回歸分析：統計
資料庫底層：關系代數
人工智慧：數理邏輯
計算機圖形學：數學變換
應用開發：基本上用不到什麼數學