数据科学与大数据技术专业对数学的要求有多高？
我是理科女生，全国一卷今年高考数学110多，像我这种数学一般的人可以学这个专业吗？想知道它对于数学的要求，填志愿中～球球了
大数据本身算是交叉学科，数学、统计学、计算机都有涉及，单说数学方面的话，倒也没有要求很高，主要是集中在数理统计、线性代数、概率论、最优化、离散数学等，具备这些基础，能够帮助你更好地理解和建立大数据理论体系。
当时，这些真的也就是的打基础，不是让你直接靠数学来解决问题。基本上计算机相关的专业，数学都可以说是一种基础学科必备基础，能够理解其中的原理就基本上够了。
具体来说：
概率论与数理统计
条件概率、独立性等基本概念、随机变数及其分布、多维随机变数及其分布、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。
线性代数
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建模、分析中也是常用的技术手段。
最优化方法
优化方法取决于函数的形式，从目前看，最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、最小二乘法、共轭分布法等。
离散数学
离散数学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。
挺高的，比数学系要求低一些。（他们学的是理科数学分析，我们学的是工科数学分析）
数学是基础课，很重要，不过不同专业学习的科目和难度不同。
高考的数学分数也不代表著未来的学习的成果，如果你觉得自己不行才是真的不行。
数学分析里包含微积分等，是基础中的基础，其他数学的科目会需要用到从数学分析里学到的计算方法等等。如果说写代码是解决问题，那数学可以提供解决问题的策略，也就是所说的模型。
这里面所包含的难点：
知识点多
方法多，该如何选择用那种方法
在写代码时灵活运用数学知识
我所上的数学课包括以下这些：
数学分析
线性代数
离散数学
概率论与数理统计
这些数学和代码结合在一起就是玄学，比如说离散里学的Dijkstra(迪杰特斯拉）演算法，学离散的时候学它的原理，明白怎么回事儿，然后再写代码。你的思维方式和写出的代码比更灵活，灵活的多！你随便想两下的事儿，在代码上可能要清清楚楚明明白白的写出来不少东西。
数据分析对统计学要求比较高，数据挖掘对数学有一定的要求。数据学科的内容有不少，数据分析和挖掘只是其中一部分。除此之外，数据科学中其他工作，比如数据仓库、数据平台、数据应用开发等，对数学要求并不高。
很高，理论实践都是在数学基础上完成的。
一般情况下，大数据专业对数学的要求其实没那么高，学过高等数学就OK。如果有更高的目标，未来有志于机器学习，深度学习等领域，那么数学就是个永无止境的话题，越高越好。
你可以参考一下这个回答，只要有心，肯学，IT之路肯定能走远。
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