大数据分析数学基础

⑴ 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。

⑵ 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。

⑶ 大数据很难学吗需要很扎实的数学功底吗

想从事数据科学相关岗位，这些数学基础“必备”

• What：从基本的知识开始，如线的方程式到二版项式定理及其性质。权
  

• 对数、指数、多项式函数、有理数

• 基本几何和定理，三角恒等式

• 实数和复数的基本属性

• 级数、总和和不等式

• 图表和绘图、笛卡尔和极坐标系统、圆锥曲线

⑷ 大数据专业需要数学功底吗

学习大数据确实需要一定的数学基础。数学功底越好，对大数据学习越有帮助，。但并以不是说，数学不好的人就不能学大数据了，这都是大众对于大数据的误解，在实际的工作中，大数据可以分为很多岗位，不同的岗位对数学的要求不同，而且大多数大数据岗位对数学的要求并不高。

⑸ 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