① 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