当提到数学时，大多数人通常会想到需要数字并且专注于计算某种值：

算术

几何

代数

结石

线性代数

傅立叶变换

常微分方程

偏微分方程等等

但是，要认识到，数学涉及的不止是数字，它还涵盖了广泛的主题：

逻辑

演算法

基本定理

数学证明和模型

离散数学

计算理论

信息论

组合学

集合论

图论

抽象代数等等

而且很明显的是，在一个程序员不了解某些数学理论的情况下，他的编程内容极有可能受限。

IT部门需要大量程序员来创建可自动化或简化业务逻辑的应用程序。这些是业务线应用程序，它们为公司用户提供了更有效地完成工作所需的信息。这项工作大部分围绕大型数据库进行，并将数据集缩减为用户所需的相关信息。

机器和尖端技术的软件工程通常确实需要高级数学知识。在过去的20年中，已发展并成为主流的所有无线技术都严重依赖于信号处理算法。信号处理本身可以涵盖波形合成和分析，压缩，加密，前向纠错和调制/解调。

现在考虑人工智能，计算机视觉，图像处理，自然语言处理，模拟，机器人技术，通用GPU编程，分布式计算，并且每年都在继续增长。除了机器人技术，智能手机也在某种程度上取决于上述技术，所有这些技术都需要具备高级数学知识才能很好地完成。

大多数网站不会收到大量无法通过增加硬件解决问题的流量。但是，即使如今硬件的商品价格上涨，更多的硬件也不永远是最好的，甚至也不是简单的解决方案。