以高薪吸引了眾多關(guān)注的大數(shù)據(jù)行業(yè)，成為很多朋友們未來(lái)的職業(yè)發(fā)展選擇，想要進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)，卻又怕大數(shù)據(jù)太難，自己能不能學(xué)得會(huì)，未來(lái)能不能找得到工作。比方說(shuō)，高等數(shù)學(xué)，大數(shù)據(jù)會(huì)學(xué)高數(shù)嗎，學(xué)大數(shù)據(jù)必須數(shù)學(xué)好嗎，下面我們就來(lái)詳細(xì)了解一下。
事實(shí)上，現(xiàn)在普遍對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，都認(rèn)為大數(shù)據(jù)是一門交叉學(xué)科，其實(shí)涉及到數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)門類的知識(shí)，所以很多人會(huì)擔(dān)心，我數(shù)學(xué)不好，會(huì)不會(huì)學(xué)大數(shù)據(jù)很難學(xué)會(huì)呢？
大數(shù)據(jù)會(huì)學(xué)高數(shù)嗎
這里我們首先需要明確一個(gè)觀點(diǎn)，不管是數(shù)學(xué)好還是理科好等等，其實(shí)只能對(duì)大數(shù)據(jù)有一定的助力作用，并非是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的決定性因素。數(shù)學(xué)不好，并不代表著說(shuō)，一定就學(xué)不好大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)當(dāng)中，確實(shí)是會(huì)涉及到一定的數(shù)學(xué)知識(shí)，但是并不是要你去當(dāng)數(shù)學(xué)家。
大家擔(dān)心的大數(shù)據(jù)會(huì)學(xué)高數(shù)嗎？其實(shí)不是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的必備條件，根據(jù)不同的學(xué)校的專業(yè)課程設(shè)置，會(huì)有一些數(shù)學(xué)課程的安排，但是會(huì)有一定的側(cè)重——
因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)的不同崗位上，如大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)運(yùn)維等，不同的職業(yè)發(fā)展方向，對(duì)于數(shù)學(xué)的要求并不一樣。
學(xué)大數(shù)據(jù)必須數(shù)學(xué)好嗎？其實(shí)只需要有某些方面的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)就夠了，例如概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)等。
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，這部分與大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)的關(guān)系非常密切，條件概率、獨(dú)立性等基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、方差分析及回歸分析、隨機(jī)過(guò)程（特別是Markov）、參數(shù)估計(jì)、Bayes理論等在大數(shù)據(jù)建模、挖掘中就很重要。
線性代數(shù)，這部分與大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)的關(guān)系也很密切，矩陣、轉(zhuǎn)置、秩分塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特征值與特征向量等在大數(shù)據(jù)建模、分析中也是常用的技術(shù)手段。
而離散數(shù)學(xué)，是所有計(jì)算機(jī)科學(xué)分支的基礎(chǔ)，自然也是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要基礎(chǔ)。
關(guān)于大數(shù)據(jù)會(huì)學(xué)高數(shù)嗎，學(xué)大數(shù)據(jù)必須數(shù)學(xué)好嗎，今天就為大家分享到這里了。大數(shù)據(jù)技術(shù)正在高速發(fā)展中，每時(shí)每刻我們的生活都在產(chǎn)生著變化，未來(lái)的大數(shù)據(jù)也有著更廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景，所以想學(xué)大數(shù)據(jù)，那就抓住機(jī)遇，認(rèn)準(zhǔn)目標(biāo)行動(dòng)吧！
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