大数据人才预计缺口超3000万:这类专业是“21世纪的新石油”!学好数学,未来开启数据时代的大门!

在实际工作中，大数据管理与应用的毕业生更多从事数据工程师、商业分析师、数据产品经理等职位，这些岗位虽然需要数学基础，但更强调对业务的理解和沟通能力。根据国际数据管理协会的调研，该领域从业者中仅12%需频繁使用高等数学。

2. 数据科学与大数据技术：以数学为基石的深度挖掘

与大数据管理与应用不同，数据科学与大数据技术专业本质上以数学和统计学为基石，以计算机科学为工具，以领域知识为应用目标的交叉学科。该专业对数学的要求更为严格和深入

该专业的学生需要掌握微积分、线性代数、概率论与数理统计等核心基础，以及最优化理论、离散数学、信息论等进阶知识。

微积分是现代优化算法的灵魂，几乎所有机器学习模型都通过“最小化损失函数”来训练，这个过程的核心就是求导。线性代数是处理向量和矩阵这些数据结构的语言，而概率论与统计学是理解和量化数据不确定性的工具。

3. 其他大数据相关专业的数学要求

除了上述两个核心专业，还有多个与大数据相关的专业，它们的数学要求也各具特色：

数据计算及应用专业对数学要求较高，侧重培养学生解决科学计算、软件开发和设计、实际问题的能力，适合逻辑推理能力强的学生就读。

数据警务技术专业作为警校中的技术类专业，需要以数学为基础，结合计算机、信息技术等多种学科，学习难度较大。

生物医药数据科学和资源环境大数据工程等新兴交叉专业，同样需要扎实的高等数学、线性代数、概率论与数理统计基础。

4. 数学能力要求层次与学习建议

根据不同专业的特点，大数据领域的数学要求可大致分为三个层次：

基础应用层（如大数据管理与应用）：重点掌握概率统计、线性代数等基础，能够应用常见数学模型解决商业问题。

核心技术层（如数据科学与大数据技术）：需要深入理解数学原理，能够自主推导和优化算法，具备较强的抽象数学思维能力。

交叉领域层（如生物医药数据科学）：在掌握数学基础的同时，还需了解特定领域的知识，能够将数学方法与领域问题结合。

对于准备进入大数据领域的学生，建议概念理解优于机械计算，要理解数学概念在数据科学中的实际意义；同时结合编程实践，用Python等工具实现学到的数学公式；并且采取目标导向学习，在学习机器学习算法时，反过来研究其背后的数学原理。

结语

大数据相关专业对数学的要求呈现多层次、多维度特点。大数据管理与应用专业更适合数学基础良好但更关注商业应用的学生，而数据科学与大数据技术则适合数学能力强、喜欢深入技术底层的研究型人才。

无论选择哪个方向，扎实的数学基础都将是数据专业人士终身受用的宝贵财富。在数字化转型浪潮下，掌握数据技能与数学思维的人才，将成为未来社会最宝贵的资源。