大數據作為一個無法被常規工具進行捕捉并處理的數據集合，很多人一提起大數據定義中的數據集合就會聯想到數學，那麼學習大數據需要哪些數學知識呢？

大數據技術作為一門涉及到多門學科知識的IT技術，是有着不同的研究方向，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，但是有一定的關于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。接下來小編将詳細講解為什麼學習這些數學知識以及具體的學習内容。

1、為什麼學習概率論

概率論，是研究随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，隻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、概率論學習内容

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。

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，研究大量随機現象和統計規律性。在大數據分析中經常會涉及到對随機變量大小、離散及分布特征的描述以及對兩個或多個随機變量之間的關系描述問題。而對随機變量及随機變量之間的關系進行定量描述的數學工具就是數理統計學。

2、數據統計學習内容

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。

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、線性代數學習内容

特征值與特征向量、行列式、矩陣、線性方程組。

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，确定一些可選變量的值，使選定的目标函數達到最優的問題。即采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于求解參數的途徑，在模型學習訓練中利用函數尋找最優化方法。

2、最優化理論學習内容

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。

1、為什麼學習離散數學？

離散數學是現代數學的一個重要分支。離散的含義是指不同的連接在一起的元素，主要是研究基于離散量的結構和互相間的關系，其對象一般是有限個或可數個元素。離散數學在計算機領域中有着廣泛的應用，同時離散數學也是計算機類專業的專業課程，計算機類專業包括大數據相關的專業。

2、離散數學學習内容

集合論部分：集合及其運算、二元關系與函數、自然數及自然數集、集合的基數。

圖論部分：圖的基本概念、歐拉圖與哈密頓圖、樹、圖的矩陣表示、平面圖、圖着色、支配集、覆蓋集、獨立集與匹配、帶權圖及其應用。

代數結構部分：代數系統的基本概念、半群與獨異點、群、環與域、格與布爾代數。

組合數學部分：組合存在性定理、基本的計數公式、組合計數方法、組合計數定理。

數理邏輯部分：命題邏輯、一階謂詞演算、消解原理。

一般在學習大數據的時候并沒有直接要求對于數學方面的基礎，但掌握以上的數學基礎會對你學習大數據有着不小的優勢。通過這篇文章，小夥伴們知道學習大數據需要學習哪些數學知識了嗎？

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