很闲的人来具体说说需要什么样的数学不行么# Biology - 生物学
D*a
1 楼
比如补课的话需要什么教材，上什么课之类的，提供个链接啊什么的
看到有限的几个，摘到下面。
其他人也来说说吧，不比你们胡喷好么
看到有限的几个，摘到下面。
其他人也来说说吧，不比你们胡喷好么
M*P
2 楼
you can searh youtube for Uri Alon.
http://www.youtube.com/watch?v=Z__BHVFP0Lk
【在 D*a 的大作中提到】
: 比如补课的话需要什么教材，上什么课之类的，提供个链接啊什么的
: 看到有限的几个，摘到下面。
: 其他人也来说说吧，不比你们胡喷好么
http://www.youtube.com/watch?v=Z__BHVFP0Lk
【在 D*a 的大作中提到】
: 比如补课的话需要什么教材，上什么课之类的，提供个链接啊什么的
: 看到有限的几个，摘到下面。
: 其他人也来说说吧，不比你们胡喷好么
s*y
3 楼
讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
各位可以从以下课程筑基：
研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
本科生课程： C++, 数据结构， 算法
想进一步的话， 可从以下炼体：
研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
炼气：
研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
结丹：
研究生课程： 微风几何， 微风方程， 拓扑
研究生课程：text mining， 信息检索， 视觉
化升：
研究生课程： 复分， 泛函
研究生课程： ？？？
化升以上， 如果没有迷失在空间乱流， 以致灵界， 修炼由是不同
各位wet scientists不必纠结，修了主机已是万人敌了。
各位可以从以下课程筑基：
研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
本科生课程： C++, 数据结构， 算法
想进一步的话， 可从以下炼体：
研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
炼气：
研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
结丹：
研究生课程： 微风几何， 微风方程， 拓扑
研究生课程：text mining， 信息检索， 视觉
化升：
研究生课程： 复分， 泛函
研究生课程： ？？？
化升以上， 如果没有迷失在空间乱流， 以致灵界， 修炼由是不同
各位wet scientists不必纠结，修了主机已是万人敌了。
s*j
4 楼
你福建人吧? 完全分不清前鼻音, 后鼻音嘛.
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
s*y
5 楼
我们那疙瘩都这样， 不好意思。
【在 s*****j 的大作中提到】
: 你福建人吧? 完全分不清前鼻音, 后鼻音嘛.
【在 s*****j 的大作中提到】
: 你福建人吧? 完全分不清前鼻音, 后鼻音嘛.
m*5
6 楼
泛函是起码的吧，这个是相当于新的世界观，犹如0和复数的引入一般重要
这个不懂学啥米概率，随机，机器学习呢
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
这个不懂学啥米概率，随机，机器学习呢
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
s*y
7 楼
这位兄台以箏灵界， 可喜可贺
【在 m********5 的大作中提到】
: 泛函是起码的吧，这个是相当于新的世界观，犹如0和复数的引入一般重要
: 这个不懂学啥米概率，随机，机器学习呢
【在 m********5 的大作中提到】
: 泛函是起码的吧，这个是相当于新的世界观，犹如0和复数的引入一般重要
: 这个不懂学啥米概率，随机，机器学习呢
w*x
8 楼
化升的计算机部分大概是理论计算机科学（TCS）吧。。。不过我觉得这部分基本上属
于brain exercise级别的个人娱乐了，虽说超有趣但生物不太用的上。。。。哈哈哈
我觉得学啥取决于做啥：
做bioimaging，
应该学光学，信号与系统，DSP，优化，数值，Information Theory, Computer Vision，
Machine Learning
做Modeling的，
应该学数理方法，ODE/PDE, 随机过程，控制论，信号与系统
做Genomics的，
本科的CS知识+数量遗传学+概率统计+Machine Learning就差不多了
有的东西有先修，比如没线代不大好学CV/ML/多元统计之类的东西。。。
有的东西要做高端需要额外的数学，不过我觉得大多数本科的applied math的东西就足
够了
说说我了解的入门教材，
信号与系统/DSP 首推oppenheim的Signal and System/Discrete-Time Signal
Processing。
Information Theory/Machine Learning的入门书,强烈推荐David MacKay的
http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn/book.html，
在同类书里写的是最引人入胜的。
Computer Vision的话Gonzalez的Digital Image Processing和CMU一伙人写的Computer
Vision加起来可以入门。
了解操作系统，体系结构，程序优化之类的东西读读Computer System: a programmer'
s perspective就足够了。
Data Mining入门推荐Introduction to data mining，Pang ning Tan等人写的。这个
书介绍概念为主，不是很数学，比较实用。
当然这些东西哪个往里钻都是很深的水，但如果作为应用的话入门书已经足够了吧~
现在coursera网站上有很多在线课程，有闲情逸致的同志也可以去注册一个上上课。很
多我提到的课程都有，而且不少居然是大牛开的。。。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
于brain exercise级别的个人娱乐了，虽说超有趣但生物不太用的上。。。。哈哈哈
我觉得学啥取决于做啥：
做bioimaging，
应该学光学，信号与系统，DSP，优化，数值，Information Theory, Computer Vision，
Machine Learning
做Modeling的，
应该学数理方法，ODE/PDE, 随机过程，控制论，信号与系统
做Genomics的，
本科的CS知识+数量遗传学+概率统计+Machine Learning就差不多了
有的东西有先修，比如没线代不大好学CV/ML/多元统计之类的东西。。。
有的东西要做高端需要额外的数学，不过我觉得大多数本科的applied math的东西就足
够了
说说我了解的入门教材，
信号与系统/DSP 首推oppenheim的Signal and System/Discrete-Time Signal
Processing。
Information Theory/Machine Learning的入门书,强烈推荐David MacKay的
http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn/book.html，
在同类书里写的是最引人入胜的。
Computer Vision的话Gonzalez的Digital Image Processing和CMU一伙人写的Computer
Vision加起来可以入门。
了解操作系统，体系结构，程序优化之类的东西读读Computer System: a programmer'
s perspective就足够了。
Data Mining入门推荐Introduction to data mining，Pang ning Tan等人写的。这个
书介绍概念为主，不是很数学，比较实用。
当然这些东西哪个往里钻都是很深的水，但如果作为应用的话入门书已经足够了吧~
现在coursera网站上有很多在线课程，有闲情逸致的同志也可以去注册一个上上课。很
多我提到的课程都有，而且不少居然是大牛开的。。。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
u*d
9 楼
炼丹是伪科学
如果以炼丹的方式来学习数学，想当然地敞口就来，必将走火入魔！
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
如果以炼丹的方式来学习数学，想当然地敞口就来，必将走火入魔！
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
s*y
10 楼
讲了数学， 干脆再讲几句学生物的秘笈， 主要针对数理背景的同修有志于生物研究，
with bias， 不计版权， 欢迎各位补充：
各位可以从以下课程筑基：
遗传学 （几乎是数理与生物结合的完美典范，有多少biostatistics 是从遗传学开始）
想进一步的话， 可从以下炼体：
有机， 细胞
炼气：
生化， 分子生物学（见下+）
结丹：
生理， 生物物理， 微生物
化升：
发育， 神经， 免予
化升以上修炼就不同不张开了。所有课程本科生的课程即可。
多讲几句。 细胞是生物学是一门描述科学的最佳注脚。经典细胞生物学各位可能还可
以习惯， 毕竟还有可能看见。到了生化， 分子生物学，大段的对原子分子水平上的描
述， 不禁让人产生疑问： 这些描述何以得出？参见生物与数学的讨论。
如果您pass炼气期， 尤其是习惯了在分子水平上大胆想象， 恭喜你， 前途一片平坦
， 结丹化升加以时日， 一定可待。
with bias， 不计版权， 欢迎各位补充：
各位可以从以下课程筑基：
遗传学 （几乎是数理与生物结合的完美典范，有多少biostatistics 是从遗传学开始）
想进一步的话， 可从以下炼体：
有机， 细胞
炼气：
生化， 分子生物学（见下+）
结丹：
生理， 生物物理， 微生物
化升：
发育， 神经， 免予
化升以上修炼就不同不张开了。所有课程本科生的课程即可。
多讲几句。 细胞是生物学是一门描述科学的最佳注脚。经典细胞生物学各位可能还可
以习惯， 毕竟还有可能看见。到了生化， 分子生物学，大段的对原子分子水平上的描
述， 不禁让人产生疑问： 这些描述何以得出？参见生物与数学的讨论。
如果您pass炼气期， 尤其是习惯了在分子水平上大胆想象， 恭喜你， 前途一片平坦
， 结丹化升加以时日， 一定可待。
s*y
11 楼
数学是一门朴实的学科， 何来走火入魔？
【在 u**********d 的大作中提到】
: 炼丹是伪科学
: 如果以炼丹的方式来学习数学，想当然地敞口就来，必将走火入魔！
【在 u**********d 的大作中提到】
: 炼丹是伪科学
: 如果以炼丹的方式来学习数学，想当然地敞口就来，必将走火入魔！
w*z
12 楼
"所有课程本科生的课程即可。" 深刻呀.
始）
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲了数学， 干脆再讲几句学生物的秘笈， 主要针对数理背景的同修有志于生物研究，
: with bias， 不计版权， 欢迎各位补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 遗传学 （几乎是数理与生物结合的完美典范，有多少biostatistics 是从遗传学开始）
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 有机， 细胞
: 炼气：
: 生化， 分子生物学（见下+）
: 结丹：
: 生理， 生物物理， 微生物
始）
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲了数学， 干脆再讲几句学生物的秘笈， 主要针对数理背景的同修有志于生物研究，
: with bias， 不计版权， 欢迎各位补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 遗传学 （几乎是数理与生物结合的完美典范，有多少biostatistics 是从遗传学开始）
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 有机， 细胞
: 炼气：
: 生化， 分子生物学（见下+）
: 结丹：
: 生理， 生物物理， 微生物
N*n
13 楼
你这个不是特别适用，很难做到。
最简单的就是数据结构和Jave or C++.
两门课花个2年时间，如果能做到什么题目都能做。就可以找到10万的工作了。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
最简单的就是数据结构和Jave or C++.
两门课花个2年时间，如果能做到什么题目都能做。就可以找到10万的工作了。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
u*8
14 楼
re
【在 w****z 的大作中提到】
: "所有课程本科生的课程即可。" 深刻呀.
:
: 始）
【在 w****z 的大作中提到】
: "所有课程本科生的课程即可。" 深刻呀.
:
: 始）
s*y
15 楼
谈钱不是横眉意思吗？呵呵， 10万不至于， 六七万也许。
【在 N******n 的大作中提到】
: 你这个不是特别适用，很难做到。
: 最简单的就是数据结构和Jave or C++.
: 两门课花个2年时间，如果能做到什么题目都能做。就可以找到10万的工作了。
【在 N******n 的大作中提到】
: 你这个不是特别适用，很难做到。
: 最简单的就是数据结构和Jave or C++.
: 两门课花个2年时间，如果能做到什么题目都能做。就可以找到10万的工作了。
N*n
16 楼
你给的那么多东西，估计的至少全职学习4年时间，如果是part time,估计要5-6年，
不现实呀。 我给的part time， 2年。 工资翻倍。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 谈钱不是横眉意思吗？呵呵， 10万不至于， 六七万也许。
不现实呀。 我给的part time， 2年。 工资翻倍。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 谈钱不是横眉意思吗？呵呵， 10万不至于， 六七万也许。
D*a
17 楼
我说得不是转行好不好
【在 N******n 的大作中提到】
: 你这个不是特别适用，很难做到。
: 最简单的就是数据结构和Jave or C++.
: 两门课花个2年时间，如果能做到什么题目都能做。就可以找到10万的工作了。
【在 N******n 的大作中提到】
: 你这个不是特别适用，很难做到。
: 最简单的就是数据结构和Jave or C++.
: 两门课花个2年时间，如果能做到什么题目都能做。就可以找到10万的工作了。
N*n
18 楼
这个概念很难，能解释一下对偶空间的概念吗？ 现在还是云里雾
【在 m********5 的大作中提到】
: 泛函是起码的吧，这个是相当于新的世界观，犹如0和复数的引入一般重要
: 这个不懂学啥米概率，随机，机器学习呢
【在 m********5 的大作中提到】
: 泛函是起码的吧，这个是相当于新的世界观，犹如0和复数的引入一般重要
: 这个不懂学啥米概率，随机，机器学习呢
s*y
19 楼
对偶还好， 函数空间也可以是有限维的。 想想对偶的对偶就更有帮助。
【在 N******n 的大作中提到】
: 这个概念很难，能解释一下对偶空间的概念吗？ 现在还是云里雾
【在 N******n 的大作中提到】
: 这个概念很难，能解释一下对偶空间的概念吗？ 现在还是云里雾
s*y
20 楼
4年化升，应该是业内翘楚， 呵呵。
【在 N******n 的大作中提到】
: 这个概念很难，能解释一下对偶空间的概念吗？ 现在还是云里雾
【在 N******n 的大作中提到】
: 这个概念很难，能解释一下对偶空间的概念吗？ 现在还是云里雾
c*3
21 楼
搞实验的去读这个
Data Analysis for Physical Science Students
给物理系大一新生准备的 作者Louis Lyons
读了这个再决定高级一点的上什么
Data Analysis for Physical Science Students
给物理系大一新生准备的 作者Louis Lyons
读了这个再决定高级一点的上什么
s*r
22 楼
兄弟，帮人帮到底，能不能给几个网上课程的link，
隔行如隔山，我这外行，也不动哪些网上课程的效果比较好，
哪些是大牛开的。
Vision，
【在 w***x 的大作中提到】
: 化升的计算机部分大概是理论计算机科学（TCS）吧。。。不过我觉得这部分基本上属
: 于brain exercise级别的个人娱乐了，虽说超有趣但生物不太用的上。。。。哈哈哈
: 我觉得学啥取决于做啥：
: 做bioimaging，
: 应该学光学，信号与系统，DSP，优化，数值，Information Theory, Computer Vision，
: Machine Learning
: 做Modeling的，
: 应该学数理方法，ODE/PDE, 随机过程，控制论，信号与系统
: 做Genomics的，
: 本科的CS知识+数量遗传学+概率统计+Machine Learning就差不多了
隔行如隔山，我这外行，也不动哪些网上课程的效果比较好，
哪些是大牛开的。
Vision，
【在 w***x 的大作中提到】
: 化升的计算机部分大概是理论计算机科学（TCS）吧。。。不过我觉得这部分基本上属
: 于brain exercise级别的个人娱乐了，虽说超有趣但生物不太用的上。。。。哈哈哈
: 我觉得学啥取决于做啥：
: 做bioimaging，
: 应该学光学，信号与系统，DSP，优化，数值，Information Theory, Computer Vision，
: Machine Learning
: 做Modeling的，
: 应该学数理方法，ODE/PDE, 随机过程，控制论，信号与系统
: 做Genomics的，
: 本科的CS知识+数量遗传学+概率统计+Machine Learning就差不多了
s*r
23 楼
有什么容易上手的课程，教材可以推荐吗？
这种也有类似吉米多维奇的习题集吗？
【在 N******n 的大作中提到】
: 你这个不是特别适用，很难做到。
: 最简单的就是数据结构和Jave or C++.
: 两门课花个2年时间，如果能做到什么题目都能做。就可以找到10万的工作了。
这种也有类似吉米多维奇的习题集吗？
【在 N******n 的大作中提到】
: 你这个不是特别适用，很难做到。
: 最简单的就是数据结构和Jave or C++.
: 两门课花个2年时间，如果能做到什么题目都能做。就可以找到10万的工作了。
u*d
24 楼
再朴实的学科也架不住不靠谱的人去折腾啊
【在 s**********y 的大作中提到】
: 数学是一门朴实的学科， 何来走火入魔？
【在 s**********y 的大作中提到】
: 数学是一门朴实的学科， 何来走火入魔？
c*3
25 楼
coursera
【在 s******r 的大作中提到】
: 兄弟，帮人帮到底，能不能给几个网上课程的link，
: 隔行如隔山，我这外行，也不动哪些网上课程的效果比较好，
: 哪些是大牛开的。
:
: Vision，
【在 s******r 的大作中提到】
: 兄弟，帮人帮到底，能不能给几个网上课程的link，
: 隔行如隔山，我这外行，也不动哪些网上课程的效果比较好，
: 哪些是大牛开的。
:
: Vision，
l*s
26 楼
要学的太多，一个人精力有限，不可能什么都学。结合自己的研究需要就好。对于大多
数人来说，简单的统计原理总是用的上的。另外不能着急，学习是个长期过程，活到老
学到老。贵在坚持。
【在 D*a 的大作中提到】
: 比如补课的话需要什么教材，上什么课之类的，提供个链接啊什么的
: 看到有限的几个，摘到下面。
: 其他人也来说说吧，不比你们胡喷好么
数人来说，简单的统计原理总是用的上的。另外不能着急，学习是个长期过程，活到老
学到老。贵在坚持。
【在 D*a 的大作中提到】
: 比如补课的话需要什么教材，上什么课之类的，提供个链接啊什么的
: 看到有限的几个，摘到下面。
: 其他人也来说说吧，不比你们胡喷好么
w*x
27 楼
coursera网站上你去看需要的课吧。里面大多课程偏入门性质，但是对于自学足够了。
（毕竟面向的对向不是相关专业的研究生）
举几个大牛课的例子：
Machine learning： Andrew Ng
Computer Vision: Feifei Li
Neural Network: G. Hinton
这几个都是各自领域的超牛。。。。。。
想入门算法的，上面正有一个Princeton开的基于java的算法课~
【在 s******r 的大作中提到】
: 兄弟，帮人帮到底，能不能给几个网上课程的link，
: 隔行如隔山，我这外行，也不动哪些网上课程的效果比较好，
: 哪些是大牛开的。
:
: Vision，
（毕竟面向的对向不是相关专业的研究生）
举几个大牛课的例子：
Machine learning： Andrew Ng
Computer Vision: Feifei Li
Neural Network: G. Hinton
这几个都是各自领域的超牛。。。。。。
想入门算法的，上面正有一个Princeton开的基于java的算法课~
【在 s******r 的大作中提到】
: 兄弟，帮人帮到底，能不能给几个网上课程的link，
: 隔行如隔山，我这外行，也不动哪些网上课程的效果比较好，
: 哪些是大牛开的。
:
: Vision，
s*y
28 楼
应用数学必修十课：
数学分析，高等代数，解析几何，常微分方程，数理方程，微分几何，复变函数论，概
率论，数理统计，数值分析
林家翘， 1983， 清华。
【在 u**********d 的大作中提到】
: 再朴实的学科也架不住不靠谱的人去折腾啊
数学分析，高等代数，解析几何，常微分方程，数理方程，微分几何，复变函数论，概
率论，数理统计，数值分析
林家翘， 1983， 清华。
【在 u**********d 的大作中提到】
: 再朴实的学科也架不住不靠谱的人去折腾啊
k*1
29 楼
我觉得真没必要学这么多。你是搞生物，不是搞计算机或是数学。
我觉得生物当中真正有用的是具有某种思维模式，你能够抽象出某个模型出来，细节型
的东西可以找人合作。生物当中非常成功的数学模型都特别简单，一点点微分方程，加
上一点点概率统计，基本上就够了。编程用MATLAB就够了，除非是做数据量特别大的分
析，要是遇到这种情况，与其你自己去学，还不如找个专家去合作。
差别还是在思维方式上，而不是技巧上。
【在 s******r 的大作中提到】
: 有什么容易上手的课程，教材可以推荐吗？
: 这种也有类似吉米多维奇的习题集吗？
我觉得生物当中真正有用的是具有某种思维模式，你能够抽象出某个模型出来，细节型
的东西可以找人合作。生物当中非常成功的数学模型都特别简单，一点点微分方程，加
上一点点概率统计，基本上就够了。编程用MATLAB就够了，除非是做数据量特别大的分
析，要是遇到这种情况，与其你自己去学，还不如找个专家去合作。
差别还是在思维方式上，而不是技巧上。
【在 s******r 的大作中提到】
: 有什么容易上手的课程，教材可以推荐吗？
: 这种也有类似吉米多维奇的习题集吗？
u*d
30 楼
re
【在 l***s 的大作中提到】
: 要学的太多，一个人精力有限，不可能什么都学。结合自己的研究需要就好。对于大多
: 数人来说，简单的统计原理总是用的上的。另外不能着急，学习是个长期过程，活到老
: 学到老。贵在坚持。
【在 l***s 的大作中提到】
: 要学的太多，一个人精力有限，不可能什么都学。结合自己的研究需要就好。对于大多
: 数人来说，简单的统计原理总是用的上的。另外不能着急，学习是个长期过程，活到老
: 学到老。贵在坚持。
u*d
31 楼
赞！
【在 w***x 的大作中提到】
: coursera网站上你去看需要的课吧。里面大多课程偏入门性质，但是对于自学足够了。
: （毕竟面向的对向不是相关专业的研究生）
: 举几个大牛课的例子：
: Machine learning： Andrew Ng
: Computer Vision: Feifei Li
: Neural Network: G. Hinton
: 这几个都是各自领域的超牛。。。。。。
: 想入门算法的，上面正有一个Princeton开的基于java的算法课~
【在 w***x 的大作中提到】
: coursera网站上你去看需要的课吧。里面大多课程偏入门性质，但是对于自学足够了。
: （毕竟面向的对向不是相关专业的研究生）
: 举几个大牛课的例子：
: Machine learning： Andrew Ng
: Computer Vision: Feifei Li
: Neural Network: G. Hinton
: 这几个都是各自领域的超牛。。。。。。
: 想入门算法的，上面正有一个Princeton开的基于java的算法课~
u*d
32 楼
这是拉林家翘这位老先生来背书了。
生物也分很多的门类，难道都得把这十种学完了？尤其是几何，具体在生物学上有什么
应用？
【在 s**********y 的大作中提到】
: 应用数学必修十课：
: 数学分析，高等代数，解析几何，常微分方程，数理方程，微分几何，复变函数论，概
: 率论，数理统计，数值分析
: 林家翘， 1983， 清华。
生物也分很多的门类，难道都得把这十种学完了？尤其是几何，具体在生物学上有什么
应用？
【在 s**********y 的大作中提到】
: 应用数学必修十课：
: 数学分析，高等代数，解析几何，常微分方程，数理方程，微分几何，复变函数论，概
: 率论，数理统计，数值分析
: 林家翘， 1983， 清华。
s*y
33 楼
那个bioimaging, 还有那个生物物理的谁谁谁都在哪？
G*y
34 楼
Mark，这个帖子干货不少，比那个回帖就一个反问句的强多了。
【在 D*a 的大作中提到】
: 比如补课的话需要什么教材，上什么课之类的，提供个链接啊什么的
: 看到有限的几个，摘到下面。
: 其他人也来说说吧，不比你们胡喷好么
【在 D*a 的大作中提到】
: 比如补课的话需要什么教材，上什么课之类的，提供个链接啊什么的
: 看到有限的几个，摘到下面。
: 其他人也来说说吧，不比你们胡喷好么
l*1
35 楼
她/他那是做NGS 3.0 Biostatistics new cutting edge platform establishing
才需要的 林家翘老先生十种学完
一般是数学PhD or CS/理论物理学 PhD 作为第一作者的
而作为wet lab PhD 数学手段的使用 只要掌握mathworks and Python or Perl
的简单编程 以及debug etc.
而微积分学的能力 有 2012 年度考上北大数学系或理论物理系本科的那20-30 个 高中
毕业水平的数学 水平 就足够了
欧美的wet lab Bio/Medi PIs >66.8 % 不具那数学水平 比如sunny day (sorry,
here just as one example and also just possible)
---
发信人: unfieldified (未场化的蛮), 信区: Biology
标 题: Re: 很闲的人来具体说说需要什么样的数学不行么
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Sep 2 12:56:17 2012, 美东)
这是拉林家翘这位老先生来背书了。
生物也分很多的门类，难道都得把这十种学完了？尤其是几何，具体在生物学上有什么
应用？
【在 s**********y 的大作中提到】
: 应用数学必修十课：
: 数学分析，高等代数，解析几何，常微分方程，数理方程，微分几何，复变函数论，概
: 率论，数理统计，数值分析
: 林家翘， 1983， 清华。
才需要的 林家翘老先生十种学完
一般是数学PhD or CS/理论物理学 PhD 作为第一作者的
而作为wet lab PhD 数学手段的使用 只要掌握mathworks and Python or Perl
的简单编程 以及debug etc.
而微积分学的能力 有 2012 年度考上北大数学系或理论物理系本科的那20-30 个 高中
毕业水平的数学 水平 就足够了
欧美的wet lab Bio/Medi PIs >66.8 % 不具那数学水平 比如sunny day (sorry,
here just as one example and also just possible)
---
发信人: unfieldified (未场化的蛮), 信区: Biology
标 题: Re: 很闲的人来具体说说需要什么样的数学不行么
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Sep 2 12:56:17 2012, 美东)
这是拉林家翘这位老先生来背书了。
生物也分很多的门类，难道都得把这十种学完了？尤其是几何，具体在生物学上有什么
应用？
【在 s**********y 的大作中提到】
: 应用数学必修十课：
: 数学分析，高等代数，解析几何，常微分方程，数理方程，微分几何，复变函数论，概
: 率论，数理统计，数值分析
: 林家翘， 1983， 清华。
r*t
36 楼
本科不用学数学？研究生概率，统计多半要知道现代，数分之后才能看得懂。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
【在 s**********y 的大作中提到】
: 讲几句秘笈， with bias， 不计版权， 欢迎补充：
: 各位可以从以下课程筑基：
: 研究生课程： 概率论， 统计， experimental design， 机器学习
: 本科生课程： C++, 数据结构， 算法
: 想进一步的话， 可从以下炼体：
: 研究生课程： 线代， 数分，优化， 数值
: 本科生课程： 操作系统， 网络， 数据库， AI
: 炼气：
: 研究生课程： 多元分析， 实分， 随机过程
: 本科生课程： 体系结构， compiler, 心事语言， 图新图像
s*y
37 楼
那个list是给转专业或修跨专业的同学设计的。
【在 r****t 的大作中提到】
: 本科不用学数学？研究生概率，统计多半要知道现代，数分之后才能看得懂。
【在 r****t 的大作中提到】
: 本科不用学数学？研究生概率，统计多半要知道现代，数分之后才能看得懂。
k*1
38 楼
我就推荐一本书给对概率模型感兴趣的同学，
Introduction to Probability Models, Ninth Edition (Hardcover)
by Sheldon M. Ross ------ $20.00
非常浅显易懂。都是实例分析。
Introduction to Probability Models, Ninth Edition (Hardcover)
by Sheldon M. Ross ------ $20.00
非常浅显易懂。都是实例分析。
i*g
39 楼
你去MIT.edu上面找数学本科的openware course
我是4年多前下载了一批，不过从来没有去钻研学习
我是4年多前下载了一批，不过从来没有去钻研学习
l*u
40 楼
科学就是这样被学死的。
N*n
41 楼
大学数学基础+
1. linear algebra youtube, mit.edu search
2. probability and distribution
3. optimization
基本上，能解决生物信息学的大部分问题。
一个原因是生物有很多数据是High dimension, 求解的时候要用到上面的问题。 包括
network, graphic model...
【在 s**********y 的大作中提到】
: 应用数学必修十课：
: 数学分析，高等代数，解析几何，常微分方程，数理方程，微分几何，复变函数论，概
: 率论，数理统计，数值分析
: 林家翘， 1983， 清华。
1. linear algebra youtube, mit.edu search
2. probability and distribution
3. optimization
基本上，能解决生物信息学的大部分问题。
一个原因是生物有很多数据是High dimension, 求解的时候要用到上面的问题。 包括
network, graphic model...
【在 s**********y 的大作中提到】
: 应用数学必修十课：
: 数学分析，高等代数，解析几何，常微分方程，数理方程，微分几何，复变函数论，概
: 率论，数理统计，数值分析
: 林家翘， 1983， 清华。
l*1
42 楼
看看杰克颂的小鼠系统生物医学 博士后 要求的
Experience with scientific programming languages including
java, c/c++, ruby, perl, or R is recommended.
more pls refer:
Postdoctoral Associate - Computational and Systems Biology
The Center for Genome Dynamics (www.genomedynamics.org) is an NIGMS National
Center for Systems Biology housed at The Jackson Laboratory.
Applicants should have a PhD (or equivalent degree) in a quantitative field
such as computer science, statistics, applied mathematics or in the
biological sciences but with a strong quantitative background. Applicants
must demonstrate a commitment to solving biological problems. Successful
applicants must have good communication skills. Experience with scientific
programming languages including java, c/c++, ruby, perl, or R is recommended
. Work within the center is highly interdisciplinary, and applicants must
demonstrate a desire to develop skills in new areas of science and in
building strong collaborations.
Apply online at www.jax.org/careers (Job ID 2311). The Jackson Laboratory is
an EOE/AA employer.
//systems-biology.org/jobs/2012/
Experience with scientific programming languages including
java, c/c++, ruby, perl, or R is recommended.
more pls refer:
Postdoctoral Associate - Computational and Systems Biology
The Center for Genome Dynamics (www.genomedynamics.org) is an NIGMS National
Center for Systems Biology housed at The Jackson Laboratory.
Applicants should have a PhD (or equivalent degree) in a quantitative field
such as computer science, statistics, applied mathematics or in the
biological sciences but with a strong quantitative background. Applicants
must demonstrate a commitment to solving biological problems. Successful
applicants must have good communication skills. Experience with scientific
programming languages including java, c/c++, ruby, perl, or R is recommended
. Work within the center is highly interdisciplinary, and applicants must
demonstrate a desire to develop skills in new areas of science and in
building strong collaborations.
Apply online at www.jax.org/careers (Job ID 2311). The Jackson Laboratory is
an EOE/AA employer.
//systems-biology.org/jobs/2012/
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