数据分析师进阶必备6大数学利器

数学是现代科学的基石，几乎所有现代科学都与数学密不可分，尤其是数据科学与机器学习。

要想成为资深数据分析师，必须具备一定的数学知识，熟练应用数学技巧，才能更好地使用程序自带的算法。比如说，理解了算法背后的数学知识，能更好地理解用户推荐系统的机制。

总之，学好数学对数据分析师来说，有百利而无一害，既可以让你在工作中脱颖而出，还可以让你更加自信。相信我，了解算法背后的运行机制，比那些只会使用工具的同行会有更多优势。

毋庸置疑，成为顶级数据分析师并不容易，高超的编程技能、精明的商业头脑、对数据的独特见解，以及强烈的好奇心，这些一样都不可少。 而本文要告诉你的是，想要成为优秀数据分析师要掌握哪些必要的数学知识。

新手入门

计算机硬件、商务零售、医疗保健、商业管理等领域浸淫已久的专业人士想转行数据分析这一领域，首先要掌握一些必要的数学知识。

虽然，有人可能会觉得之前的工作已经处理过大量的数据报表、完成了大量的数据计算和趋势预测工作，但数据分析工作所需的数学技能和这些数字工作的区别其实很大。

为什么数学如此重要 – 因为数据科学是科学，而不只是数据

网络工程师也好，商业分析师也罢，即便每天处理很多数据，但他们的工作重点并不是数据建模。因为时间压力，往往只是“用数据完成手头上的工作，赶紧过关了事”，而不是深入研究数据，探索数据的内在关系。不管怎样， 数据科学是科学，而不只是数据。那么数学能力都有哪些呢？可以参考如下几点：

研究底层动态，创建数学实体或信息流程模型

提出假设命题

严格评估数据源的质量

量化及预测数据的不准确程度

培养识别信息流潜在模式的敏感度

能够理解模型的局限

能够理解数学论证及背后的抽象逻辑

这些都是为了培养对理解枯燥的数字、抽象的数学实体及其性质和关系的能力，在大学四年的数学课程中即可学到，并且，不必非得从顶级大学中以优异的成绩毕业才能获得这些数学能力。