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今天我们就主要从数学这方面来聊聊，培训大数据数学基础要什么，难不难？
培训大数据，主要学的其实就是对大数据进行处理的技术，而大数据技术的背后，确实与数学学科理论有关联。数学当中的分支，代数、几何与分析，其中延伸出来的很多知识，在大数据理论当中都有体现。
学习大数据，如果能够对以下这些数学理论打好基础，那么在理论学习入门上，是能够一定程度加快学习进程的。
（1）概率论与数理统计
概率论与数理统计当中的条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、随机过程（特别是Markov）、参数估计、Bayes理论等，在大数据分析建模、大数据挖掘当中，应用广泛。
（2）线性代数
线性代数当中的矩阵、转置、秩分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等，在大数据分析建模当中，也是提供理论支撑的。
（3）较优化方法
在数据分析挖掘模型算法当中，较优化方法当中的理论也常常用到，较优化方法通常是基于微分、导数的方法，例如梯度下降、爬山法、较小二乘法、共轭分布法等。
（4）离散数学
离散数学的知识，可以说是计算机学科的基础，在大数据技术当中，重要性也自然不言而喻。
关于数学知识，大家常常比较关注的就是，自己数学基础不好，是不是就学不好大数据，也做不好大数据。事实上，这些基础只是在理论上帮助大家入门，在实际开发工作当中，并不会要求你去用数学解决问题，而是用大数据技术去解决问题。