一谈到大数据技术，很多人首先想到的是数学，大概是因为数字在数学体系中稳固的位置吧，这也是理所当然的。大数据时代已经被抄的很热了，这个行业目前已经逐渐成熟，想学习大数据开发的人越来越多。每天我们在互联网都要存留大量的信息，但如何收集、整理这海量的信息，并产生价值，已经是各行各业都在探索的重要课题，且不说在海量数据中挖掘用户需求，预测未来的市场导向，就连政府的政务数据也要云计算、大数据。.
如果有编程背景这是最好的了，会节省很多学习时间，更容易理解。因为大数据环境比较复杂，并不像学习编程软件一样，机器安装一下，跟老师敲几行代码就可以了，但大数据可就要麻烦多了，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后又要安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定解决问题的能力，坚持不懈，才有可能学好大数据。
由于工作关系，在我的周围存在这两类人，一是正在学校学习的大学生，二是在IT公司从事研发设计的工程师。他们在数学学习和应用方面出现了两个极端。在校大学生，特别是大一、大二的学生每学期都有一些诸如数学分析、线性代数、数论之类数学课程，尽管在课堂上可以听到莱布尼茨和牛顿的纠葛故事、笛卡尔的爱情故事，但是他们往往感到很迷茫，因为不知道所学的数学知识到底有什么用。对于IT公司的研发人员来说，他们在进入大数据相关岗位前，总是觉得要先学点数学，但是茫茫的数学世界，哪里才是大数据技术的尽头？
课程链接：【大数据学习】数学基础及应用
本课程主要介绍大数据中的数学基础：
一、向量、矩阵介绍
二、向量在游戏引擎中的应用
三、矩阵奇异值分解及其应用
四、导数、梯度介绍
五、最优化方法及其应用
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