大数据学什么数学？学大数据的数据基础要求

大数据作为IT技术领域的新一轮热门，成功吸引了更多人才的进入，但是面对这样一个具备相当的专业技术门槛的岗位，兼具数学、统计学、计算机科学等三个学科的背景，很多人也担心自己学不会。那么大数据学什么数学？今天我们来聊聊学大数据的数据基础要求。

在大数据的相关工作当中，尤其是做大数据开发，逻辑思维能力要好，这是肯定的，其次就是对于很多完全外行的转行人士，担心自己没有数学相关的基础，学大数据会不会难度很大。


数学的三大分支，即代数、几何与分析，每个分支随着研究的发展延伸出来很多小分支。在这个数学体系中，与大数据技术有密切关系的数学基础主要有以下几类：

（1）概率论与数理统计

这部分与大数据技术开发的关系非常密切，条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、随机过程（特别是Markov）、参数估计、Bayes理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。

大数据具有天然的高维特征，在高维空间中进行数据模型的设计分析就需要一定的多维随机变量及其分布方面的基础。Bayes定理更是分类器构建的基础之一。除了这些这些基础知识外，条件随机场CRF、隐Markov模型、n-gram等在大数据分析中可用于对词汇、文本的分析，可以用于构建预测分类模型。

当然以概率论为基础的信息论在大数据分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息论里面的概念。

（2）线性代数

这部分的数学知识与大数据技术开发的关系也很密切，矩阵、转置、秩分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。

（3）最优化方法

模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径，基本问题是：给定一个函数f:A→R，寻找一个元素a0∈A，使得对于所有A中的a，f(a0)≤f(a)（最小化）；或者f(a0)≥f(a)（最大化）。优化方法取决于函数的形式，从目前看，最优化方法通常是基于微分、导数的方法，例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共轭分布法等。

（4）离散数学

离散数学的重要性就不言而喻了，它是所有计算机科学分支的基础，自然也是大数据技术的重要基础。这里就不展开了。

关于大数据学什么数学，学大数据的数据基础要求，相信看完以上的内容，大家也都有了更清楚的认识了，这里也要明确一点，并非是数学不好就不能学大数据，学不好大数据，只要肯下功夫，大数据并不难。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发零基础班，本月即将开班，课程大纲及学习资料可联系客服领取！