大数据数学课程培训：大数据需要哪些数学基础

大数据，可以说是一个综合性学科领域，计算机、数学、统计学这三个学科，尤其具备很强的相关性。看好大数据的前景，想学大数据，但是很多人常常被数学“劝退”，经常有小伙伴来问，数学不好能学大数据吗？今天的大数据数学课程培训分享，我们就来聊聊大数据需要哪些数学基础？

确实，在大数据理论当中，确实用到很多数学理论知识，掌握相关的理论，在入门学习阶段是能够更快地入门的。那么具体需要用到哪些数学知识呢？


1、函数、变量、方程、图

包括对数、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、圆锥曲线等。

2、统计

包括数据摘要和描述性统计、集中趋势、方差、协方差及相关性；

基本概率：基本概念、期望、概率演算、贝叶斯定理、条件概率；

概率分布函数：均匀、标准、二项式、卡方、学生t分布、中心极限定理、采样、测量、错误、随机数生成、假设检验、A/B检验、置信区间、p值，方差分析、t检验、线性回归，正则化等。

3、线性代数

包括矩阵和向量的基本属性——标量乘法、线性变换、转置、共轭、秩、行列式；

内积外积、矩阵乘法法则和各种算法、逆矩阵；

特殊矩阵——方阵、单位矩阵、三角矩阵、稀疏和密集矩阵、单位向量、对称矩阵、埃尔米特矩阵、斜埃尔米特矩阵和酉矩阵；

矩阵分解、高斯/高斯-若尔消除法，求解Ax=b方程的线性系统；

矢量空间、基、跨度、正交性、线性最小二乘；

特征值、特征向量和对角化，奇异值分解（SVD）等。

4、微积分

包括单变量、极限、连续性和可微性的函数；中值定理、不确定性和洛必达法则；极大值和极小值；乘积和链式法则；泰勒级数、无穷级数求和/积；积分计算和中值定理、对有限和不正确积分的评价；Beta和Gamma函数；多变量函数、极限、连续性、偏导数等。

关于大数据数学课程培训，大数据需要哪些数学基础，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据与数学之间确实存在理论上的关联，想学大数据，不妨先补充点数学理论。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据零基础预科班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服了解！