学好大数据与机器学习需要有怎样的数学基础？

如今大数据、机器学习与人工智能越来越受人追捧，那么步入这一领域需要有怎样的数学基础？

做机器学习需要有怎样的数学基础，笔者建议大家可以先直接看一些开源模块的理论的文档 ，或者一些论文。论文里面的公式都可以理解和推导了，那肯定没有什么问题。或者去理解下比如BP推导，梯度推导，牛顿法推导，这些基础算法有较多的数学公式，试着去推导一下，如果感觉过程较顺利，那应该也是没有问题的。也可以去拿一些面试题中的题目检查下自己，感觉可以答出其中的数学原理了，那也应该是没有问题的。比如BAT机器学习面试题这里面还是很多涉及机器学习数学面试题的，同学们可以参阅。我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,

大数据

那么从事这样的工作数学要达到什么样的水平呢？其实大学的数学分数只是一个参考，真正对我们有影响的还是要看我们在大学里学过哪些数学思想，用在算法上和大数据、人工智能上会有什么创新。当然也有一些是真学不好数学或真没有兴趣学，那数学的这道坎要考虑好。机器学习的发展和数学肯定是密不可分的，程度肯定数学越好机器学习的天花板就越高点，而且我觉得之后很多机器学习或深度学习黑箱的解释也和一些新的数学理论肯定密不可分。

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大数据部分

首先你需要制定一个明确的你想要实现的长远的目标。比如，半年内学习相关课程，初步掌握大数据基础知识；比如，一年内熟悉并能在实际项目中应用；再比如，1年内达到市面上对大数据分析师的基本要求，成功找到一份大数据分析师的工作。

在预设目标的时候要注意明确目标的同时也要有个确切的应用方向。大数据是个很大的范畴，就好比写程序，有写前端的，写后端的，有写嵌入式的，有写APP的，从语言上来讲主流的语言就几十种，这些的入门方法都不一样，大数据也一样，大数据挖掘、大数据构架、大数据分析、大数据咨询等不同大数据岗位在工作中的具体应用和需要的能力不尽相同，学习大数据要结合自己的实际情况和应用方向。

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