要学好大数据技术，需要掌握哪些数学基础？

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大数据学习，那么学习大数据都需要哪些数学知识呢？

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大数据技术作为一门涉及到多门学科知识的一类IT技术，有着不同的研究方向，而不同方向所涉及到的数学知识量自然也就不同，但在很多情况之下，学习大数据的时候不会直接要求数学的基础知识方面的掌握，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。接下来就来给大家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

概率论，它是研究随机现象数量规律的一个分支。在大数据处理技术中的数据分析，目的是为了离不开分析现状或者是预测未来，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进行解释。

二、数理统计

数理统计是数学的一个分支，分为描述统计与推断统计，主要以概率论为基础，研究大量随机现象与统计规律性。在大数据分析中经常会涉及到对随机变量的大小、离散及分布特征的描述以及对两个或者是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其实就是数理统计学。

三、线性代数

线性代数是数学的一个分支，其研究对象主要是向量、向量空间（线性空间）、线性变换以及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是可以抽象表示维矩阵。

四、最优化方法

它主要指的是解决最优化问题的方法。所谓优化问题，就是说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一个最优的问题。即采用最新的科技手段与处理方法，从而实现系统的整体优化，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一大途径，在模型学习训练中利用函数来寻找最优化方法。

五、离散数学

离散数学是现代数学的一个重要分支。离散的含义指的是不同的连接在一起的元素，主要是研究基于离散量的结构与互相间的关系，其对象一般来说是有限个或者是可数个元素。离散数学在计算机领域当中有着较为广泛的应用，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。

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能够对你学习大数据有着不小的优势。

（编辑：武汉站长网）

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