xenuz

Наверное вам нужна математика больше ориентированная к программированию...
Математика - большая наука, в ней много разделов.
Программисты тоже бывают разные.
Как наиболее востебованные для людей, в той или иной степени связанных с программированием можно определить следующие подразделы по математике и анализу:
алгебра, анализ данных, булевы алгебры, временные ряды, численные методы, графы, дискретная математика, дисперсионный анализ, комбинаторика, криптография, линейная алгебра, математический анализ, математическая логика, теория алгоритмов, числа, нейронные сети, нечеткая логика, погрешности, принятие решений, прогнозирование, распознование образов, рекурсия, системный анализ, статистика, теория вероятностей, игр, множеств, эконометрика и другие...
Если взять каждое из приведенных слов как ключевое, ввести в поисковике, задав критерии с тегами "литература", "книги", "основы", то можно получить большое количество хорошей информации полезной для любого программиста, ну и просто для общего развития, прокачки естественно-аналитических и математических способностей.
Как наиболее в последнее время мне попадавшиеся книги по математике, которые могут вам пригодиться, приведу несколько, но это не панацея:
Ван дер Варден. Алгебра.
Шафаревич. Основные понятия алгебры.
Курош. Общая алгебра.
Барсегян. Технологии анализа данных.
Эсбенсен. Анализ многомерных данных.
Подзоров.Булевы алгебры.
Кук. Компьютерная математика.
Алексеев. Графы. Модели вычислений. Структуры данных.
Басакер. Конечные графы и сети.
Зубов. Справочник программиста. Базовые методы решения графовых задач и сортировки.
Кристофидес. Теория графов. Алгоритмический подход.
Бессонова. Основы дискретной математики.
Иванов. Дискретная математика. Алгоритмы и программы.
Виленкин. Комбинаторика.
Ахо. Структуры данных и алгоритмы.
Гильберт. Основания математики.
Кнут. Искусство программирования.
Рояк. Математическая логика.
Горбань. Нейронные сети.
Тэрано. Прикладные нечеткие системы.
Мальцев. Алгоритмы и рекурсивные функции.
Афифи. Статистический анализ.
Феллер. Введение теорию вероятностей ее приложения.
Хассе. Лекции по теории чисел.
Ой, ну это только единицы из всей многотысячной библиотеки книг по математике. Также не забывайте изучать зарубежные труды, так как иностранная литература, периодика очень часто бывает на шаг впереди российской, особенно в этих отраслях. Определите в какой области вам придется работать, что там более применимо, что необходимо, на такую литературу и ориентируйтесь. Но основы и вообще основные понятия по математике должен знать каждый уважающий себя программист, да и вообще просто образованный человек, инженер, специалист, менеджер, аналитик...

Книги по математике для программистов...
Широкое понятие и того и другого...
Математика - большая наука, в ней много разделов.
Программисты тоже бывают разные.
Как наиболее востебованные для людей, в той или иной степени связанных с программированием можно определить следующие подразделы по математике и анализу:
алгебра, анализ данных, булевы алгебры, временные ряды, численные методы, графы, дискретная математика, дисперсионный анализ, комбинаторика, криптография, линейная алгебра, математический анализ, математическая логика, теория алгоритмов, числа, нейронные сети, нечеткая логика, погрешности, принятие решений, прогнозирование, распознование образов, рекурсия, системный анализ, статистика, теория вероятностей, игр, множеств, эконометрика и другие...
Если взять каждое из приведенных слов как ключевое, ввести в поисковике, задав критерии с тегами "литература", "книги", "основы", то можно получить большое количество хорошей информации полезной для любого программиста, ну и просто для общего развития, прокачки естественно-аналитических и математических способностей.
Как наиболее в последнее время мне попадавшиеся книги по математике, которые могут вам пригодиться, приведу несколько, но это не панацея:
Ван дер Варден. Алгебра.
Шафаревич. Основные понятия алгебры.
Курош. Общая алгебра.
Барсегян. Технологии анализа данных.
Эсбенсен. Анализ многомерных данных.
Подзоров.Булевы алгебры.
Кук. Компьютерная математика.
Алексеев. Графы. Модели вычислений. Структуры данных.
Басакер. Конечные графы и сети.
Зубов. Справочник программиста. Базовые методы решения графовых задач и сортировки.
Кристофидес. Теория графов. Алгоритмический подход.
Бессонова. Основы дискретной математики.
Иванов. Дискретная математика. Алгоритмы и программы.
Виленкин. Комбинаторика.
Ахо. Структуры данных и алгоритмы.
Гильберт. Основания математики.
Кнут. Искусство программирования.
Рояк. Математическая логика.
Горбань. Нейронные сети.
Тэрано. Прикладные нечеткие системы.
Мальцев. Алгоритмы и рекурсивные функции.
Афифи. Статистический анализ.
Феллер. Введение теорию вероятностей ее приложения.
Хассе. Лекции по теории чисел.
Ой, ну это только единицы из всей многотысячной библиотеки книг по математике. Также не забывайте изучать зарубежные труды, так как иностранная литература, периодика очень часто бывает на шаг впереди российской, особенно в этих отраслях. Определите в какой области вам придется работать, что там более применимо, что необходимо, на такую литературу и ориентируйтесь. Но основы и вообще основные понятия по математике должен знать каждый уважающий себя программист, да и вообще просто образованный человек, инженер, специалист, менеджер, аналитик...

Ну возможно будет вам полезным:
Динман. С++. Освой на примерах.
Страуструп. Язык программирования С++.
Страуструп. Дизайн и эволюция С++.
Страуструп. Введение в С++.
Мозговой. Мастер-класс по С++.
Мейерс. Эффективное использование С++.
Мейерс. Наиболее эффективное использование С++.
Марченко. С++. Бархатный путь.
Лафоре. ООП в С++.
Коплиен. Программирование на С++.
Вайнер. С++ изнутри.

По поводу ориентированности Python. В основном это web, примеры задач приведены выше. Но также очень часто Python используется в системном администрировании, как скриптовый язык. Например, настроить пул серверов... Также хорош для автоматизации тестирования неких программно-аппаратных комплексов.
В web это своего рода блоги, сервисы, интернет-магазины, сайты с ядром аналитической направленности, парсеры и тому подобное.
На более крутых проектах Python может использоваться даже и на HIGHLOAD-задачах, но уже со связкой C++.
Посмотрите, я на тостере задавал уже подобный вопрос, где спрашивал про практические задачи для python-программиста. В комментариях к ответу много ссылок, есть что порешать и подумать. А по-поводу python-направленности вашего развития, тут все зависит от ваших интересов и от уровня знаний. Притом не только в программировании и знании языка python, но и вообще в рядом стоящий сферах современных технологий, вебе, аналитики, математики, статистики, и другом.
В качестве еще задач можно промониторить фриланс биржы, самые дешевенькие задачки для python-кодеров осказываются как раз для новичков.
Если уж не порешать, то просто можно для себя понять какие могут встречаться задачи, понять что нужно подтянуть в знаниях и куда стремиться, какие области изучить.

Ну тут два важных вопроса, как и в любой науке - теория и практика.
Для начала нужно изучить теорию, понять смысл, суть, физику, основы процессов и движения электронов, p-n-переходы, термопреобразования, вольт-амперные характеристики, законы токов, закон Ома и т.д.
На этот случай в СССР издано много хороших классических книг. Их можно погуглить и скачать. Либо можно купить в бумажном варианте, есть классика уже с эндцатым переизданием, до сих пор актуальна.
Есть и новые книги. На любой вкус. Как основа и база, можно порекомендовать таких авторов: Хоровиц, Хилл, Шило, Корис, Титце, Шенк, Фрунзе, Банк, Баскаков, Гоноровский, Калашников, Иванов, Шахгильдян, Олсон, и другие.
Это только что сразу же вспомнил. Вообще заяндогуглите по тегам: основы электроники, радиотехники, схемотехники. Не забывайте, что радиотехника или электроника подразделяется глобально на аналоговую и цифровую.
Собственно по каждому разделу свои книги и принципы познания. Не забывайте про теорию цепей, способы рассчета их, тут будет полезной линейная, аналитическая, матричная алгебра. При изучении дискретной\цифровой техники или электроники будет необходимо знать дискретную математику и булеву алгебру. Это все основы, это все теория. Также полезен старый добрый журнал "Радио".
Любую теорию подкреплять необходимо практикой. Рассчеты - рассчетами, решением различных задач, особенно практических. Полезны будут для изучения даже задачи из сборника задач по физике (раздел электричество), радиолектронике, схемотехнике. То есть теоретико-практические задачи - именно тренируют умение применять базу знаний для анализа и рассчетов.
Ну и собственно после этого самая что ни на есть настоящая практика - пайка, монтаж, проектирование в CAD, работа руками...
Очень важным будет являться умение пользоваться современными средствами рассчетов и измерений: калькулятор, компьютер, программатор, осциллограф, мультиметр, вольтметр, амперметр. Знать протоколы обмена между периферией и цифровой аппаратурой.
Ну и самым наверное главным инструментом будет паяльник с всей оснасткой: припои, пасты, жала, канифоли, жиры, шкурки, зачистки, и другие колюще-режущие штуки, способные прийти на помощь при монтаже или пайке.
В настоящее время в китайских интернет-магазинах есть готовый toolkitы, то есть наборы для обучения электро-монтажу-программированию-конструированию цифровых устройств, также там можно заказать и провода и макетные платы.
В комплекте с toolkitами идут бывает и инструкции и методики, даже полезно будет приобрести вариант для детей, тоже бывает интересно.
В интернете распространен буржуйский журнал по проектированию устройств на основе Raspberry Pi, различные проекты. Можно обучаясь попробовать и это на практике, там и пайка и программирование.
Вообще, изучать электронику и позновательно и увлекательно, в настоящее время для этого все есть. Единственное, подумайте, зачем вам это? Просто как хобби - одно, а если вы хотите стать профессиональным проектировщиком радиоаппаратуры - то сложновато будет самостоятельно все изучить, так как нужны более фундаментальные знания. В таком случае без высшего образования тут никуда не деться. Так что какова ваша мотивация, каковы ваши цели - такова будет и соответствующая стратегия.
Если хотите базовые знания, реальный и крутой диплом о высшем образовании - то учите математику с физикой, информатику и английский - и вперед в ВУЗ!
Удачи в постижении электротехнических наук!

Ну как бы теоретически не рассчитывать, лучше практически попробывать, "откатать" даже на неком тестовом полигоне\стенде, удостовериться по факту.
Инструменты, ссылки и ресурсы приведены выше, все юзабильно, можно пробовать и экспериментировать.
Но очень часто в ТЗ берут степень нагруженности с запасом, так сказать обезопасивая себя и перестраховываясь.

ММмммммм, вы определили для себя конкретную цель?
Вы просто хотите научиться программировать или хотите научиться программировать для работы и карьеры, зарабатывания денег и решения задач?
Какова ваша главная мотивация? От этого то все и зависит! Если просто для себя - это все быстро проходит, если нету жуткострашного интереса.
Но и он должен быть чем-то все равно постоянно подпитан и подкреплен, хотя бы любопытством: " а что будет, если я сделаю вот так?"
Если же у вас мотив научиться программировать для зарабатывания на жизнь, развития и построения своей карьеры в этом деле, то одной книги вам явно мало. Тем более Шилдта, тем более только по Си. Накачайте или купите или возьмите популярные книги по программированию, основам информатики, основам математики и алгебры, постарайтесь разобраться во всем, прорабатывайте каждый алгоритм, его решение. Пробуйте разные книги, каждую главу, теорию, подкрепляйте практикой.
Придумывайте себе задачи для автоматизации, для программирования, для решения. Пытайтесь решить. Ставте перед собой сложные и нерешаемые задачи, но которые хотелось бы решить. Ищите ответы, в интернете, в книгах, в форумах. В сложностях рождается истина познания, которая хорошо усваивается и главное запоминается. В этом и будет ваша ценность учебы программированию, а не просто теория. Лично сам сталкивался, теория быстро забывается. И раз по одной книге не получается либо скучно, попробуйте по другой. По языку программирования Си и его диалектам и прообразам за всю историю насобирал кучу книг, как в электронном так и в бумажном виде. Комбинируя их, сочетая с блогами профессиональных программистов, используя и обозревая чужие исходники с гитхаба, читая профессиональные журналы, идеи, статьи, видеоконференции вы будете подкреплены достаточным багажом интереса и стремления все это охватить. И не забывайте про математику, теорию алгоритмов, структуры данных, статистику, теорию вероятностей, алгебру, любите и цените, изучайте и повторяйте основополагающие вещи. В мире программирования они встречаются часто.
Сжимайте всю эту солянку воедино и будет хорошая основа для обучения и понимания, привыкания, осваивания профессии программист.
Кризис начинающего программиста лечиться еще большим программированием и постановкой все новых и новых СЛОЖНЫХ задач и проблем, в решении которых ваше будущее!

Любой из представленных вузов даст фундаментально базовые и ВАЖНЫЕ знания по научным и естественно-техническим дисциплинами, основам и тонкостям, начиная от математике до программирования - все это вам будет нужно, если вы хотите стать хорошим программистом, даже на Java....
Не важно что в некоторых вузах учат еще на паскале или си, для вас главное научиться базе, основам, понять суть, углубиться в теорию, чтобы потом применить это все на практике. Теория алгоритмов, структуры программ, булева алгебра, основы математики и все подобные дела вплоть до шифрования....
Учите базу, учите учиться, учитесь искать информацию, учитесь идти вперед прогресса. Любой вуз, главное технический и главное профильно-естественно-научно-программистский....
Хоть МГУ, хоть ИТМО, хоть Бауманка, хоть МИФИ, даже если вы будете заниматься научными работами и практикой в университете - это неоценимая польза для вашей будущей карьеры.
Главное что хотелось бы отметить, того что дают в универе этого мало, особенно по современным технологиям. Там дают базу, умения, а вот современные технологии - это уже ваша способность интересоваться, будь то jQuery, Erlang, Scala, git, SVN, etc etc etc, любой программно-инженерный инструмент, любая IDE, любой язык программирования, модный, находящийся в тренде - это уже дело рук вашей личности, самостоятельно пожалуйста.... Что можно сказать - лет на 5 придется углубиться по самые уши в науку и знание. Не стремитесь бежать работать и подрабатывать даже джуниором, особенно на начальных курсах. Главное учиться, по крайней мере до курса 4-5, не отрывайте себя от учебы. Ну а потом уж можно совмещать и учебу и практику\работу....
Удачи, и доваздасться вам программистская наука!

Любой специализированный инструмент (язык) или их связка хорош настолько, насколько хорош специалист, который их использует, ну и естественно насколько хороша его теоретическая подготовка по дата-мининиг, математике, статистике.
Иногда, даже извратившись, можно сложнейшую алгоритмически-статистическую задачу, которая влечет анализ данных, можно решить на совершенно не предназначенном для этого языке.
Что касаемо именно пайтона и языка R, оба хороши, серьезно - оба. Единственное для пайтона нужно доставлять дополнительные библиотеки и модули. НО! Каждая аналитическая и алгоритмически-статистическая задача тоже имеет свою специфику, привязку к той или иной технологии, теории - и тут уже в этом случае как раз приходится придумывать, какой именно язык применить - PYTHON или R, а может быть и оба их вместе, а может еще и подключить STATISTICA или еще чего, даже обычный MathLAB или Ecxel может оказать неоценимую помощь. Задачу, особенно сложную, всегда нужно решать комплексно! Тогда успех гарантирован с вероятности близкой к единице!

Чтобы стать хорошим IT-менеджером, именно хорошим, знающим всё и вся, умеющим объяснить, умеющим продать, умеющим купить, умеющим проконсультировать и убедить, НУЖНО:
- фундаментальное естественно-научно-техническое образование (любое - химия, физика, математика, программирование, биологокибернетика);
- хорошее высшее управленческое\экономическое образование;
- знание английского языка на очень хорошем уровне, умение общаться и понимать психологию людей, иметь чувство юмора и интуиции.
Все известные (мировые) велики менеджеры выросли из технарей, потом постепенно совершенствуясь, более прокачиваясь в бизнес-образовании и управлении. Тем самым начинайте с базы. Иначе выкарабкаться будет вам трудно, трудно выползти, а не только взлететь на вершину горы. Ибо ничего не будете понимать в специфике вопроса, касаемого менеджмента.... Если конечно вы не экстроординарная личность, которая встречается с малой долей вероятности в обществе. Кстати, умеете ли считать и оценивать вероятность различных событий в сделках? Менеджеру тоже пригодиться! И вообще любая аналитика строиться на математике, а без аналитики менеджеру никуда. Конечно же можно нанимать людей, но так как вопрос задан - относительно себя самого, то и ответ будет применителен к себе самому - нужно учиться учиться и не полагаться на других!

эх, старый добрый паскаль и дельфи....
пора переходить на пайтон уже!

все что приведено в заголовке вопроса основывается на началах алгебры, конкретной математике и основах алгебр. акутально все. все зависит от того где хотите работать. со знанием любой темы из области нечетких множеств и всего прочего что приведено в вопросе можно найти много где работу, от штатного сотрудника до фриланс-программиста, от аналитка до программиста, от консультанта до менеджера, притом в различных сферах и областях. главное - знать не поверхностно, а глубоко, тогда вы будете реально хорошим и дорогим специалистом, который нужен везде!

ну абсолютно все знать невозможно, поэтому нужно определиться в каком направлении и в какую нить направить все свои пайтон-навыки, из области веба, из области администрирования, из области классического программирования, и многое другое....
каждое направление еще разделяется на несколько... притом с развитием технологий, эти направления и области столь огромны, что действительно, знать по ним абсолютно все очень сложно.
но! в этом есть и плюс. выбираешь определенное направление, в нем еще одно, в нем еще, и так далее, пока не прокачаешься по конкретике определенной. на все требуется время. при этом естественно обзорно все равно нужно будет знать околоподобные технологии и разработки, фреймворки, библиотеки и прочее.
ну собственно когда знаешь цель, тогда уж и прокачиваешься в этом направлении и только в этой специфике. и главное тут не потерять мотивацию , любить то, чему обучаешься, иметь перед собой цель и ЖЕЛАНИЕ! постепенно обретете все навыки в этом выбранном для вас направлении и все будет ОК!