我是文科生，今年大学报考了大数据技术与应用专业，但是上高数的时候感觉很吃力，我该怎么解决？

你学习的专业还是挺好的。你是文科学高数是有点吃力，但你高考都奋战过来了，我想只要你拿出高中的学习精神，一切吃力都可迎刃而解。努力吧，祝你成功！

文科生学高数很吃力，我该怎么办？

文科生学高数很吃力，我该怎么办？

文科生学高数很吃力，我该怎么办？

自学多做题。已经是大学生了。老师讲课是次要的。自己。多学习。相信你会渡过难关的。加油！

自学，多做题，努力提高自己

大数据技术与应用学习内容有哪些?

大数据技术与应用需要学习Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学等内容。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大，就业前景十分可观。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据需要数学吗？

大数据的学习虽然说需要学习数学，但并不需要数学非常好，如果是大数据开发，那主要是编程技术的学习，比较考验锻炼逻辑思维。需要编程学的好，像c语言和Ja。

拓展资料:

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。[19]

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。[3]

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据专业需要数学功底吗？

首先要说的是，学习大数据确实需要一定的数学基础。数学功底越好，对大数据的学习越有帮助。但这并不是说，数学功底不好的人就不能学习大数据了。其实不然，这都是大众对于大数据分析的误解，在实际的学习中和工作中，大数据可以分为很多岗位，不同的岗位对数学的要求不同，大数据分析对于数学的要求并不高，只有少部分的大数据岗位对于数学的要求高，而大多数大数据岗位，对数学的要求并不高!

大数据学习并不需要数学非常好，大数据主要是编程技术的学习，比较考验锻炼逻辑思维。如果是数据分析学习，需要数学和统计学基础，要求也不会非常高，零基础多下功夫也能学好。

大数据技术作为一门涉及到多门学科知识的IT技术，是有着不同的研究方向，不同方向所涉及的数学知识量也就不同，但在很多情况下，学习大数据的时候不会直接要求数学的基础知识掌握，但是有一定的关于大数据方面所涉及的数学基础可以更容易地去理解大数据所要学习到的知识。大数据学习所涉及的数学知识一般有概率论、数理统计、线性代数、化理论和离散数学

大数据专业高数学到大几

大三。大数据专业高数学是非常难的，是到大三，此专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。