大数据的数学基础

1. 学大数据需要具备什么基础

大数据领域目前有很多发展方向，不同的方向需要不同的知识基础，初学者可以根据自身的实际情况进行选择。

从目前大数据领域的技术岗位划分来看，涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维，其中大数据开发比较注重程序设计基础，大数据分析需要具有扎实的数学和统计学基础，而大数据运维则需要具有一定的网络知识基础。

定义

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

2. 学大数据需要什么基础

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。

3. 大数据专业需要数学功底吗

大数据的学习虽然说需要学习数学，但并不需要数学非常好，如果是大数据开发，那主要是编程技术的学习，比较考验锻炼逻辑思维。儿如果是数据分析学习，需要数学与统计学基础，要求也不会非常高，零基础多下功夫其实也能学好。

4. 山东北大青鸟：学大数据必须具备哪些基础

对大数据感兴趣的朋友越来越多，敢从零基础闯入大数据学习的朋友也是越来越多，但是还有很多的朋友处于纠结的状态，觉得自己好像不具备学大数据的基础，其实自己也不清楚学大数据需要哪些基础?今天就跟山东北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/一起来看看，学大数据需要哪些基础?2019学大数据需要哪些基础?1.Java基础学大数据需要一定的Java基础，这是很多朋友所忽视的，Java是大数据框架构建的主体编程语言，大数据的开发基于一些常用的高级语言，而Java就是它主要的开发语言，所以你在学大数据之前，那么你一定得先学学Java。
2.数学基础大数据，数据就是由各种各样的数字组成的，谈到数字就离不开数学，学大数据最好是具备点统计学的基础，因为你需要对各种数据进行归纳和分析，最终让数据发挥它应有的价值，你平常对数学的兴趣比较浓的话，那么学大数据也不会感到无聊。
3.逻辑基础大数据，本身数据可以是一个又一个单独的个体，但是你要做的就是把他们联系在一起，让它们发挥最高价值，数据本身也许呆板，但是你需要灵活应对，所以学大数据一定要具备一定的逻辑基础，和发散性的思维，发散性的思维让你在大数据应用上迸发出新的灵感。

5. 学大数据必须具备哪些基础

对大数据感兴趣的朋友越来越多，敢从零基础闯入大数据学习的朋友也是越来越多，但是还有很多的朋友处于纠结的状态，觉得自己好像不具备学大数据的基础，其实自己也不清楚学大数据需要哪些基础?今天就跟昆明北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/一起来看看，学大数据需要哪些基础?

2019学大数据需要哪些基础?

1.Java基础

学大数据需要一定的Java基础，这是很多朋友所忽视的，Java是大数据框架构建的主体编程语言，大数据的开发基于一些常用的高级语言，而Java就是它主要的开发语言，所以你在学大数据之前，那么你一定得先学学Java。

2.数学基础

大数据，数据就是由各种各样的数字组成的，谈到数字就离不开数学，学大数据最好是具备点统计学的基础，因为你需要对各种数据进行归纳和分析，最终让数据发挥它应有的价值，你平常对数学的兴趣比较浓的话，那么学大数据也不会感到无聊。

3.逻辑基础

大数据，本身数据可以是一个又一个单独的个体，但是你要做的就是把他们联系在一起，让它们发挥最高价值，数据本身也许呆板，但是你需要灵活应对，所以学大数据一定要具备一定的逻辑基础，和发散性的思维，发散性的思维让你在大数据应用上迸发出新的灵感。

6. 大数据专业需要数学功底吗

是有一定要求的，大数据专业跟计算机打交道，是会涉及一些数学的

7. 学大数据必须数学要好吗

大数据开发学习并不需要数学非常好，大数据开发主要是编程技术的学习，比较考验锻炼逻辑思维。如果是数据分析学习，需要数学和统计学基础，要求也不会非常高，零基础多下功夫也能学好。
1、大数据分析需要数学及统计学基础
2、大数据开发主要学习编程技术，不需要数学基础
不管是大数据开发课程还是数据分析课程都是适合零基础学习的，学习时需要选择适合自己的学习方法，零基础一般是找人带或者找培训班学习两种情况，加米谷大数据零基础培训，即将开讲。
大数据可以做什么
大数据可以广泛应用于医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业，为数据的采集、传输、存储、分析等各个环节提供技术支持，既方便快捷也给行业内部产生巨大的经济价值，那些提供大数据基础设施和大数据软件技术服务的企业也都得到了快速发展。
1、大数据开发工程师
大数据工程需要解决数据的定义、收集、计算与保存的工作，因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题。
2、数据分析
于如何利用数据，即从大数据工程系统中接收到数据之后如何为企业或组织提供有产出的数据分析，并且确实能够帮助到公司进行业务改善或提升服务水平。
3、算法工程师
根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。
4、数据挖掘工程师
也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是经由分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。
5、数据库开发和管理
在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。
6、系统架构师
云计算和大数据的出现，势必会给企业业务带来深刻变革，这种变革和IT架构转型，都会牵扯到IT系统架构这个核心问题，系统架构师的规划部署能力显得尤为重要，它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。
7、系统安全师
网络、计算、存储还是系统架构，也都需要关注安全问题，而安全在现在的云计算环境下，个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。
大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习

8. 学大数据需要具备什么基础

第一、计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容，包括操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统，编程语言可以选择Java或者Python。

如果要从事大数据开发，应该重点关注一下Java语言，而如果要从事大数据分析，可以重点关注一下Python语言。计算机网络知识对于大数据从业者来说也比较重要，要了解基本的网络通信过程，涉及到网络通信层次结构和安全的相关内容。

第二、数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。

初学者可以从Sql语言开始学起，掌握关系型数据库知识对于学习大数据存储依然有比较重要的意义。另外，在大数据时代，关系型数据库依然有大量的应用场景。

第三、数学和统计学知识。从学科的角度来看，大数据涉及到三大学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。

从大数据岗位的要求来看，大数据分析岗位（算法）对于数学和统计学知识的要求程度比较高，大数据开发和大数据运维则稍微差一些，所以对于数学基础比较薄弱的初学者来说，可以考虑向大数据开发和大数据运维方向发展。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

9. 学习大数据需要哪些数学知识

大数据学习所涉及的数学知识一般有概率论、数理统计、线性代数、最优化理论和离散数学。

10. 大数据专业需要数学功底吗

大数据技术作为一门涉及到多门学科知识的IT技术，是有着不同的研究方向，不同方向所涉及的数学知识量也就不同，但在很多情况下，学习大数据的时候不会直接要求数学的基础知识掌握，但是有一定的关于大数据方面所涉及的数学基础可以更容易地去理解大数据所要学习到的知识。大数据学习所涉及的数学知识一般有概率论、数理统计、线性代数、最优化理论和离散数学。一、概率论
1、为什么学习概率论
概率论，是研究随机现象数量规律的分支。在大数据处理技术中的数据分析，目的离不开分析现状或预测未来，但这两方面的分析都得不出绝对的结论，只能得出各种不同的可能性，而这些可能性的发生情况咋需要概率来解释。
2、概率论学习内容
定义：传统概率、条件概率。
定理：互补法则、不可能事件的概率为零、互斥法则、差集关系、乘法法则、无关事件乘法法则、完全概率、贝叶斯定理。
二、数理统计
1、为什么学习数理统计
数理统计是数学的一个分支，分为描述统计和推断统计，以概率论为基础，研究大量随机现象和统计规律性。在大数据分析中经常会涉及到对随机变量大小、离散及分布特征的描述以及对两个或多个随机变量之间的关系描述问题。而对随机变量及随机变量之间的关系进行定量描述的数学工具就是数理统计学。
2、数据统计学习内容
参数估计、假设检验、相关分析、试验涉及、非参数统计、过程统计等。
三、线性代数
1、为什么学习线性代数
线性代数是数学的一个分支，其研究对象是向量、向量空间（线性空间）、线性变换和有限维的线性方程组。在大数据中，许多应用场景的分析对象都可以抽象表示维矩阵。比如，大量Web页面及其关系、微博用户及其关系等都可以用矩阵表示。
2、线性代数学习内容
特征值与特征向量、行列式、矩阵、线性方程组。
四、最优化方法
1、为什么学习最优化方法
最优化方法是指解决最优化问题的方法。所谓优化问题，是指在一定的约束条件下，确定一些可选变量的值，使选定的目标函数达到最优的问题。即采用最新的科技手段和处理方法，实现系统的整体优化，从而提出系统的设计、施工、管理和运行的优化方案。模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径，在模型学习训练中利用函数寻找最优化方法。
2、最优化理论学习内容
微分学中求极值、无约束最优化问题、常用微分公式、凸集与凸函数、等式约束最优化问题、不等式约束最优化问题、变分学中求极值