大數據偏數學

Ⅰ 大數據專業需要數學功底嗎

學習大數據確實需要一定的數學基礎。數學功底越好，對大數據學習越有幫助，。但並以不是說，數學不好的人就不能學大數據了，這都是大眾對於大數據的誤解，在實際的工作中，大數據可以分為很多崗位，不同的崗位對數學的要求不同，而且大多數大數據崗位對數學的要求並不高。

Ⅱ 大數據專業需要數學功底嗎

是有一定要求的，大數據專業跟計算機打交道，是會涉及一些數學的

Ⅲ 想學大數據，但數學很不好怎麼辦

專業是一個典型的交叉學科，涉及到數學、統計學和計算機這三大學科，但英語和數學不好也可以學習編程，英語和數學不能決定你是否能去學習編程，如果擅長就是起到一個助力的作用；並非數學和英語不好就學不好大數據。系統全面的學習資料，點擊查看" url="http://zsyx..com/redirect?location===&title=&userId=1381413&passId=677462&planId=5987484508&unitId=948179&ideaId=601232331&addi=1">

雖然編程使用的全是英文單詞，但是編程語言並不是英語語言，它們之間的邏輯和用法是完全不同的，在日常編程中，常用的單詞也就不五十多個關鍵字和保留字，還有一些特殊字元，熟練之後也就記住了。大數據學習相關的知識，確實與數學有一定的關聯，但是數學好與不好，與大數據的學習並沒有絕對的關系。但要想在大數據技術這條路上走得更遠，一定要重視數學和英語的學習。因為學習大數據技術時會遇到很多障礙，而英語交流能力對於後續的學習交流也有比較現實的意義。千鋒教育擁有多年IT培訓服務經驗，採用全程面授高品質、高體驗培養模式，合作企業達20000餘家，覆蓋全國一線二線城市大中小型公司，成功幫助20000餘名人才實現就業。

Ⅳ 大數據專業需要數學功底嗎

大數據技術作為一門涉及到多門學科知識的IT技術，是有著不同的研究方向，不同方向所涉及的數學知識量也就不同，但在很多情況下，學習大數據的時候不會直接要求數學的基礎知識掌握，但是有一定的關於大數據方面所涉及的數學基礎可以更容易地去理解大數據所要學習到的知識。大數據學習所涉及的數學知識一般有概率論、數理統計、線性代數、最優化理論和離散數學。一、概率論
1、為什麼學習概率論
概率論，是研究隨機現象數量規律的分支。在大數據處理技術中的數據分析，目的離不開分析現狀或預測未來，但這兩方面的分析都得不出絕對的結論，只能得出各種不同的可能性，而這些可能性的發生情況咋需要概率來解釋。
2、概率論學習內容
定義：傳統概率、條件概率。
定理：互補法則、不可能事件的概率為零、互斥法則、差集關系、乘法法則、無關事件乘法法則、完全概率、貝葉斯定理。
二、數理統計
1、為什麼學習數理統計
數理統計是數學的一個分支，分為描述統計和推斷統計，以概率論為基礎，研究大量隨機現象和統計規律性。在大數據分析中經常會涉及到對隨機變數大小、離散及分布特徵的描述以及對兩個或多個隨機變數之間的關系描述問題。而對隨機變數及隨機變數之間的關系進行定量描述的數學工具就是數理統計學。
2、數據統計學習內容
參數估計、假設檢驗、相關分析、試驗涉及、非參數統計、過程統計等。
三、線性代數
1、為什麼學習線性代數
線性代數是數學的一個分支，其研究對象是向量、向量空間（線性空間）、線性變換和有限維的線性方程組。在大數據中，許多應用場景的分析對象都可以抽象表示維矩陣。比如，大量Web頁面及其關系、微博用戶及其關系等都可以用矩陣表示。
2、線性代數學習內容
特徵值與特徵向量、行列式、矩陣、線性方程組。
四、最優化方法
1、為什麼學習最優化方法
最優化方法是指解決最優化問題的方法。所謂優化問題，是指在一定的約束條件下，確定一些可選變數的值，使選定的目標函數達到最優的問題。即採用最新的科技手段和處理方法，實現系統的整體優化，從而提出系統的設計、施工、管理和運行的優化方案。模型學習訓練是很多分析挖掘模型用於求解參數的途徑，在模型學習訓練中利用函數尋找最優化方法。
2、最優化理論學習內容
微分學中求極值、無約束最優化問題、常用微分公式、凸集與凸函數、等式約束最優化問題、不等式約束最優化問題、變分學中求極值

Ⅳ 大數據專業需要數學功底嗎

大數據的學習雖然說需要學習數學，但並不需要數學非常好，如果是大數據開發，那主要是編程技術的學習，比較考驗鍛煉邏輯思維。兒如果是數據分析學習，需要數學與統計學基礎，要求也不會非常高，零基礎多下功夫其實也能學好。

Ⅵ 急！數據科學與大數據技術專業偏向於數學還是計算機

數據科學與大數據技術專業的學分要求按數據科學家（偏統計學）方向和大數據工程師（偏計算機科學）方向這兩種類型設置，系統掌握大數據建模與分析的基礎理論及其計算機處理的基本技能及計算機處理的基本技能，熟悉自然科學和社會科學等應用領域中大數據的特徵，能夠綜合運用數據科學相關的理論，以及大數據分析方法、技術和工具解決領域應用中的實際問題

Ⅶ 千萬不要學數據科學和大數據嗎學大數據專業後悔死了

隨著互聯網越來越深入人們的日常生活，而且可以預見的是未來人們的生活肯定是會越來越智能化。這就讓一些相關專業受到越來越多的人關注，本文將介紹為什麼說千萬不要學數據科學和大數據嗎，以及學大數據專業後悔死了是真的嗎等內容。

上文說到過不同層次的學校因為實力不同，因此在學生的培養上也就有很大差別。該行業又是一個很注重個人實力的專業，但由於培養方案不成熟，加上本科階段的學習博而不精，真正能上的專業課是非常非常少的。因此考生在如果考生的分數，不能夠選擇該專業中比較好的學校，建議考慮別的專業。

如果是想在該專業中發光發熱，在大一大二時盡量完成語言基礎的鋪墊，不要滿足於學校開設的基礎課程，可以試著嘗試更高級的題目。也可以選擇參加各種相關的競賽，如果學校沒有集體組織參加，可以自己找老師進行輔導。

不要過多的注重成績績點，在企業招聘時時更注重應聘者的個人技能和實力。關於這一點可以選擇盡可能參加各種實習，進一步了解行業真實的要求和規則。

最後就是這個專業是否要讀研究生，如果在本科畢業後能夠拿到自己滿意的offer，那麼可以選擇就業，但是在這一行中就業並不意味著學習的結束，因為技術更迭太快所以需要永遠不停的學習，才能保證自己能夠一直被需要。

Ⅷ 大數據更多的是計算機學科還是數學學科

大數據是計算機學科和數學學科的交叉學科，這兩種學科對大數據來說都是很重要的，並且還要往深度學習。

Ⅸ 大數據專業主要學什麼

近兩年來，互聯網的發展迅速，相對應的帶動了很多行業的發展，大數據作為新興行業之一，半年來的人才需求在也是居高不下。

通過持續的觀察前程無憂與智聯招聘需求，在2016年6月大數據相關職位需求量，北京為21,511+個，穩居榜首，職位量佔比高達25.1%，上海與深圳雖然拿下第二與第三，但是數量相差甚遠。前十名也全部都是一二線城市，由此可以得出，大數據的發展，當前最活躍於偏向於發達的一線城市以及沿海地區。

從各行業發布的數量上來看，以計算機軟體職位需求量最大，互聯網/電子商務、IT服務/系統/數據/維護，緊隨其後，並且三者相差不大，由此可以看出，計算機、互聯網、IT類的職位需求的空缺一直很大，對於很多求職者而言，這是一個非常大的機遇。排名前四的與第五的數據相差很大，一方面是傳統崗位數量的飽和，另一方面也就是新興行業人才的稀缺。同時已經可以看出大數據在咨詢、房地產、教育等行業的應用已經出現一個小的趨勢，未來這些行業或將出現巨大的需求(或許這以一切的數據現象反映了當前國內的經濟現狀)。

從薪資水平上來看，5-8K是起步，20K以上的在2015年僅佔2.4%，而在2016年卻是增長到了21.5%%，由此可以看出，大數據其實也就是這一年始真正的發展。不論是平均最高月薪還是平均最低月薪，2016年在2015年的基礎上都有明顯的增長。平均月薪的增長意味著大數據進入了越來越多人的視線，專業人才難求，平均月薪瘋長，大數據不火都不行。

目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；

應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。

大數據就業方向

大數據領域有三個大的技術方向，這些不同的技術方向，對應企業的哪些招聘崗位？

大數據技術與應用專業市場需求旺盛，對應崗位有大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師、數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等；

大數據入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到1.2W以上，具有2-3年工作經驗的人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。

1. Hadoop大數據開發方向市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等3. 大數據運維&雲計算方向市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。