大數據分析數學基礎

⑴ 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。

⑵ 學大數據需要具備什麼基礎

第一、計算機基礎知識。計算機基礎知識涉及到三大塊內容，包括操作系統、編程語言和計算機網路，其中操作系統要重點學習一下Linux操作系統，編程語言可以選擇Java或者Python。

如果要從事大數據開發，應該重點關注一下Java語言，而如果要從事大數據分析，可以重點關注一下Python語言。計算機網路知識對於大數據從業者來說也比較重要，要了解基本的網路通信過程，涉及到網路通信層次結構和安全的相關內容。

第二、資料庫知識。資料庫知識是學習大數據相關技術的重要基礎，大數據的技術體系有兩大基礎，一部分是分布式存儲，另一部分是分布式計算，所以存儲對於大數據技術體系有重要的意義。

初學者可以從Sql語言開始學起，掌握關系型資料庫知識對於學習大數據存儲依然有比較重要的意義。另外，在大數據時代，關系型資料庫依然有大量的應用場景。

第三、數學和統計學知識。從學科的角度來看，大數據涉及到三大學科基礎，分別是數學、統計學和計算機，所以數學和統計學知識對於大數據從業者還是比較重要的。

從大數據崗位的要求來看，大數據分析崗位（演算法）對於數學和統計學知識的要求程度比較高，大數據開發和大數據運維則稍微差一些，所以對於數學基礎比較薄弱的初學者來說，可以考慮向大數據開發和大數據運維方向發展。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

⑶ 大數據很難學嗎需要很扎實的數學功底嗎

想從事數據科學相關崗位，這些數學基礎「必備」

• What：從基本的知識開始，如線的方程式到二版項式定理及其性質。權
  

• 對數、指數、多項式函數、有理數

• 基本幾何和定理，三角恆等式

• 實數和復數的基本屬性

• 級數、總和和不等式

• 圖表和繪圖、笛卡爾和極坐標系統、圓錐曲線

⑷ 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。

⑸ 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