大数据时代下数学专业的关键性作用！

2020-06-18 / Xiwen老师 / 厚仁IVY本硕高端工作室

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“数学”一词含义广泛，这意味着数学专业学生通常会在该概念内处理许多不同的主题。潜在的分类包括代数，微积分，三角学，几何，统计，数论和离散数学等。因此，一位优秀的数学学生，需要考虑并确保自己对于任何数学课程都有兴趣并能表现出色，而不仅仅是在某些特定科目领域。

选择数学专业的意义不仅仅在于掌握数字。它需要大量的时间投入，包括上课，与学习小组和助教（TA）沟通以及解决问题集等。许多数学专业学生通常专注于特定的数学学科，或者专注于该领域的专业或辅修课程。选择学习数学和计算机科学、数学和统计学双专业或交叉学科的学生并不少见。

关于数学专业是否适合你我们首先可以思考几个问题：

面对难题时，我是否愿意花更多的时间参加学习小组或TA（教学助理）课程来解决我的问题？
我喜欢解决问题的方法，特别是刚开始时答案不容易解决的时候吗？无论问题有多艰辛，我都愿意在需要解决的问题上努力获取答案？
我喜欢从事不同类型的数学研究，包括微积分，代数，统计，几何和计算数学吗？
我愿意接受双主修，辅修或侧重于特定领域的数学，例如统计学，会计或计算机科学吗？

从这些问题可以看出，学习数学专业不单单是我认为我“适合”学习数学专业，更多的是培养体现自我解决问题的正面心态和探索过程的能力。

在当今科技时代下，随着大数据时代的迅猛发展，似乎“学好数理化，走遍天下都不怕”的时代已经过去，人们对于如何选择技能型的专业以方便毕业后更好的找工作和变现更感兴趣，而对于数学或物理这类基础学科认为过于理论性。但是，当我们浏览Linkedin时，发现很多大公司的核心编程人员或研发人员的基础学位专业都是数学或物理，在我们研究各个学校的相关计算机的专业申请时，我们也发现基本上这些专业的前期铺垫课程都是大量的数学课和物理课，这不禁让我们疑惑其中的关系。

那么什么是大数据呢？

大数据行业，本身是依托于数据源存在的服务性行业。简单来说，通过多样而繁杂的数据中看到事物的关联性。和我们一般理解的统计样本分析不同，大数据突出“大”字，表示不是随机样本，而是所有数据；不是精确性，而是混杂性。

数据需要收集。对于庞大的数据，信息收集方式出现了重大变化。比如随着网购的发达，我们在同一时间浏览一些物品后，你会发现在之后的某一段时间当你浏览其他网页时，网页出现的广告推送部分都是你之前浏览的物品或相关产品。在这过程中，用户的浏览记录会被收集和分析，进行处理后再变成可视化的方式反馈给用户。因此，也需要通过数据挖掘为依托进行数据的收集和处理。

相比较单纯的数学理论和应用范畴，可能数据挖掘更方便我们进行数据处理，但是也由于数学广泛的知识涉及和多方向的变化可以支持数据的分析，尤其是对于那些没有经验数据的前沿性、探索性的研究，仍需借助于数学工具进行分析和预测；即使数据量非常充足，由于大数据的规模非常大，利用数学知识如何快速查找和匹配到有效的数据是非常重要的。

最后，推荐一本我非常喜欢的书，是由世界知名数学家乔丹·艾伦伯格著作的《魔鬼数学：大数据时代，数学思维的力量》，通过阅读这本书能够更好的帮助我们理解数学在混沌和嘈杂的表象之下，日常生活的隐性结构和秩序以及大数据时代下进行更深层次的数学思考和理解。

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