一谈到大数据技术，很多人首先想到的是数学，我觉得是因为数字在数学体系中稳固的位置吧，而大数据技术也和数学紧紧地结合在一起。今天千锋互联向大家介绍大数据中的数学基础知识。
1.概率论与数理统计：
这部分与大数据技术开发的关系非常密切，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理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。大数据具有天然的高维特征，在高维空间中进行数据模型的设计分析就需要一定的多维随机变量及其分布方面的基础。Bayes定理更是分类器构建的基础之一。除了这些这些基础知识外，条件随机场CRF、隐Markov模型、n-gram等在大数据分析中可用于对词汇、文本的分析，可以用于构建预测分类模型。
当然以概率论为基础的信息论在大数据分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息论里面的概念。
2.线性代数：
这部分的数学知识与大数据技术开发的关系也很密切，矩阵、转置、秩块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。
在互联网大数据中，许多应用场景的分析对象都可以抽象成为矩阵表示，大量Web页面及其关系、微博用户及其关系、文本集中文本与词汇的关系等等都可以用矩阵表示。以矩阵为基础的各种运算，如矩阵分解则是分析对象特征提取的途径，因为矩阵代表了某种变换或映射，因此分解后得到的矩阵就代表了分析对象在新空间中的一些新特征。所以，奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大数据分析中的应用是很广泛的。
3.优化方法：
模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径，基本问题是：给定一个函数f:A→R，寻找一个元素a0∈A，使得对于所有A中的a，f(a0)≤f(a)（zui小化）；或者f(a0)≥f(a)（zui大化）。优化方法取决于函数的形式，从目前看，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、zui小二乘法、共轭分布法等。
4.离散数学：
它是所有计算机科学分支的基础，自然也是大数据技术的重要基础。
由于经济增长有限，国家在未来10年甚至更长的时间内，一个新的经济增长点是来自于科技的增长、创新创业的一些增长，以科技创新为主导的增长，一定离不开人才的培养，企业有大量的资金投入到这些创新创业的领域，同样也会需要大量的人才去做这样的工作，那么这些人才就是我们今天讲到的IT人才或DT人才，这是千锋培训的主战场。那么为什么要选择千锋大数据开发培训呢？
千锋面向的是全栈式人才培养，不只是教你大数据基础，因为大数据技术是需要有一定的技术基础的，你必须要在学完传统的IT开发技术之上，我们再去对IT系统进行一些改造和升级，来做一些大数据的开发。 所以千锋的核心优势就是基于6年中积累的成熟的IT技术基础的课程产品，这些IT技术基础的课程产品里面，千锋培养出的学员既参加了基础的培训，又参加了大数据课程的培训，是一个全栈式的人才培养，而不是基于一点的人才培训。
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