大数据作为一个无法被常规工具进行捕捉并处理的数据集合，很多人一提起大数据定义中的数据集合就会联想到数学，那么学习大数据需要哪些数学知识呢？
大数据技术作为一门涉及到多门学科知识的IT技术，是有着不同的研究方向，不同方向所涉及的数学知识量也就不同，但在很多情况下，学习大数据的时候不会直接要求数学的基础知识掌握，但是有一定的关于大数据方面所涉及的数学基础可以更容易地去理解大数据所要学习到的知识。
大数据学习所涉及的数学知识一般有概率论、数理统计、线性代数、最优化理论和离散数学。接下来小编将详细讲解为什么学习这些数学知识以及具体的学习内容。
一、概率论1、为什么学习概率论
概率论，是研究随机现象数量规律的分支。在大数据处理技术中的数据分析，目的离不开分析现状或预测未来，但这两方面的分析都得不出绝对的结论，只能得出各种不同的可能性，而这些可能性的发生情况咋需要概率来解释。
2、概率论学习内容
定义：传统概率、条件概率。
定理：互补法则、不可能事件的概率为零、互斥法则、差集关系、乘法法则、无关事件乘法法则、完全概率、贝叶斯定理。
1、为什么学习数理统计
数理统计是数学的一个分支，分为描述统计和推断统计，以概率论为基础，研究大量随机现象和统计规律性。在大数据分析中经常会涉及到对随机变量大小、离散及分布特征的描述以及对两个或多个随机变量之间的关系描述问题。而对随机变量及随机变量之间的关系进行定量描述的数学工具就是数理统计学。
2、数据统计学习内容
参数估计、假设检验、相关分析、试验涉及、非参数统计、过程统计等。
三、线性代数1、为什么学习线性代数
线性代数是数学的一个分支，其研究对象是向量、向量空间（线性空间）、线性变换和有限维的线性方程组。在大数据中，许多应用场景的分析对象都可以抽象表示维矩阵。比如，大量Web页面及其关系、微博用户及其关系等都可以用矩阵表示。
2、线性代数学习内容
特征值与特征向量、行列式、矩阵、线性方程组。
四、最优化方法1、为什么学习最优化方法
最优化方法是指解决最优化问题的方法。所谓优化问题，是指在一定的约束条件下，确定一些可选变量的值，使选定的目标函数达到最优的问题。即采用最新的科技手段和处理方法，实现系统的整体优化，从而提出系统的设计、施工、管理和运行的优化方案。模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径，在模型学习训练中利用函数寻找最优化方法。
2、最优化理论学习内容
微分学中求极值、无约束最优化问题、常用微分公式、凸集与凸函数、等式约束最优化问题、不等式约束最优化问题、变分学中求极值。
1、为什么学习离散数学？
离散数学是现代数学的一个重要分支。离散的含义是指不同的连接在一起的元素，主要是研究基于离散量的结构和互相间的关系，其对象一般是有限个或可数个元素。离散数学在计算机领域中有着广泛的应用，同时离散数学也是计算机类专业的专业课程，计算机类专业包括大数据相关的专业。
2、离散数学学习内容
集合论部分：集合及其运算、二元关系与函数、自然数及自然数集、集合的基数。
图论部分：图的基本概念、欧拉图与哈密顿图、树、图的矩阵表示、平面图、图着色、支配集、覆盖集、独立集与匹配、带权图及其应用。
代数结构部分：代数系统的基本概念、半群与独异点、群、环与域、格与布尔代数。
组合数学部分：组合存在性定理、基本的计数公式、组合计数方法、组合计数定理。
数理逻辑部分：命题逻辑、一阶谓词演算、消解原理。
一般在学习大数据的时候并没有直接要求对于数学方面的基础，但掌握以上的数学基础会对你学习大数据有着不小的优势。通过这篇文章，小伙伴们知道学习大数据需要学习哪些数学知识了吗？
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