学习大数据需要哪些数学知识？

文章来源：加米谷大数据

很多人刚开始接触大数据，多多少少都听过这样的说法，大数据要求一定的数学基础，这就导致了很多人在正式开始学习之前就产生了畏难心理，担心自己学不会。那么今天的大数据数学基础课程培训分享，我们就来对大数据数学基础知识做一个简单的汇总。

大数据本身确实是涉及到数学方面的理论和概念的，但是也并非是说，没有数学基础就不能学大数据了。只能说，有一定的数学基础，学起来入门会更快。并且，大数据学习也只需要针对性地掌握一些数学相关知识即可。

1、函数、变量、方程、图
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。
2、统计
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
3、线性代数
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）。
4、微积分
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；普通和偏微分方程的基础知识。
关于大数据数学基础课程培训，大数据数学基础知识分享，以上就是详细的内容了。想学大数据，可以先尝试着去理解和掌握这些数学相关的知识，这样在正式学习大数据当中，也能同样受益。