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数学不行学大数据难吗?学大数据对数学要求高吗?

作者:张老师 浏览次数: 2019-11-12 17:13
想要学习大数据之前,很多同学都会有这样那样的疑问,大数据学习难不难,数学不行学大数据难吗,学大数据对数学要求高吗等等相关的问题。事实上,在真正去接触大数据之前,很多人是对于大数据完全不了解的,以致于产生了很多的误解。

一般来说,大数据学习没有一定的某方面的要求,大家所纠结的数学不行学大数据难吗,是不是理科生更适合学大数据,其实都是想偏了。数学好、理科生只是对学习大数据有助力作用,并不代表你没有这些优势就学不好大数据。

数学不行学大数据难吗

如果非要纠结数学对于大数据学习的影响,下面这些数学基础对于大数据的学习会有一定的助力作用——

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。

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。

在互联网大数据中,许多应用场景的分析对象都可以抽象成为矩阵表示,大量Web页面及其关系、微博用户及其关系、文本集中文本与词汇的关系等等都可以用矩阵表示。

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。

这里再重申一次,这些数学基础,只是能够帮助大家更好地理解开发编程当中的某些逻辑,但是并不是说数学不好就学不好大数据。大数据行业正在迅猛发展中,不必担心数学不行学大数据难吗,选择大数据行业正当时!
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