學大數據需要有基礎嗎？

學習大數據自然需要基礎，而且相對于普通程序員，大數據的門檻略高。

大數據之所以叫大數據，自然是因為它的數據量巨大，數據模型復雜。所以學習大數據至少需要兩個基礎，一個是編程基礎，一個是數學和算法基礎。

讓讓我們談談編程的基礎。目前大數據的主流語言有兩種。一個是Java。Java作為目前最流行的編程語言，可以說是用途相當廣泛，各種領域基本上都有Java的影子。Hadoop作為一種基于Java設計的大數據框架，也有著廣泛的應用。

另一個是Python，后起之秀，是在大數據和AI時代發展起來的，這兩年非常火。

那么，只有學好這些語言，熟悉相應的大數據框架，才能在這個行業有一個基本的定位。否則，你不連大數據實施的基礎知識都沒有，那么大數據呢？

那么，比編程能力更重要的是，在數學大數據的處理中，設計了大量與數學相關的知識。沒有數學基礎，基本只是看到數字如海，然后你就可以不要開始。

要做好大數據，我們至少需要這些數學基礎:

概率和數理統計

在數據建模和數據挖掘中，我們會用到很多與概率和數理統計相關的知識點，比如隨機變量及其分布、方差分析和回歸分析、貝葉斯理論等等。

沒有這些理論的支撐，我們在建模和挖掘的過程中可能會出現較大的偏差或者效率較低。

線性代數

在大數據的應用場景中，我們會把分析對象抽象成一個矩陣，矩陣會有轉置、向量等公式應用到我們的實際場景中。奇異值分解、主成分分析、NMF、MF等。都是在大數據分析中廣泛應用的，所以學好線性代數意義重大。

當然理工科專業，大學基本都會學線性代數，你在大學學這些知識就夠了。

這部分數學知識也與大數據技術的發展密切相關。矩陣、轉置、秩塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特征值和特征向量也是大數據建模和分析中常用的技術手段。

離散數學

離散數學是計算機科學的重要基礎，重要性自然不言而喻。大數據也是計算機科學不可回避的范疇，自然是必須學好的學科。

看完之后，你覺得是"簡單"，好吧，那你可以選擇好好學習，天天向上。

會計專業，想找家機構學一下大數據，好學嗎？能學會嗎？畢業以后能找到工作嗎？

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