数据科学与大数据技术专业对数学的要求较高，但具体要求因学校课程设置和个人发展方向而有所不同。以下是综合分析：

一、数学课程的核心地位

1. 基础数学课程

该专业必修的数学课程通常包括数学分析（或高等数学）、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。这些课程为后续的数据建模、算法设计、机器学习等提供理论支撑。例如，概率论与统计学是数据挖掘和预测分析的基础。

2. 高阶数学应用

在进阶学习中，数学知识会渗透到技术领域，如最优化方法（梯度下降、最小二乘法等）用于机器学习算法，线性代数用于大数据矩阵运算，离散数学则支撑算法逻辑和数据结构。

3. 数学能力的实际应用

数学不仅是理论工具，更直接影响问题解决能力。例如，数据清洗、特征工程需统计学知识，而复杂模型的调参需要微积分基础。若数学基础薄弱，可能在算法理解、代码实现（如分布式计算框架）中遇到困难。

二、不同方向对数学要求的差异

1. 技术开发方向（如大数据系统研发）

对数学要求较高，需深入理解算法原理和分布式计算框架（如Hadoop、Spark），涉及大量数学推导和编程实现。

2. 数据分析与挖掘方向

统计学和概率论是核心，需掌握回归分析、聚类算法等，但实际工作中可能更多依赖工具（如Python、R）而非纯数学推导。

3. 管理与应用方向

若偏向大数据管理与应用（管理学学位），数学要求相对较低，侧重数据治理、业务分析等，但仍需基础统计学知识。

三、数学一般的学生如何应对？

1. 课程难度与适应性

高考数学110分左右的学生通过努力可以适应专业学习。虽然数学课程较多，但部分内容（如工科数学分析）难度低于数学系课程，且强调应用而非纯理论。例如，线性代数的矩阵运算在实际中更多通过编程实现。

数据科学与大数据技术专业对数学要求高吗

2. 实践与工具辅助

编程能力（如Python、Java）和工具（如Hadoop、TensorFlow）可以弥补数学短板。例如，即使不理解梯度下降的数学推导，也能通过调用库函数完成模型训练。

3. 就业市场的需求分化

部分岗位（如数据可视化、ETL工程师）对数学要求较低，更看重编程和业务理解能力。而算法工程师等高端岗位则需扎实的数学基础。

四、建议与总结

  • 适合人群：对数学有中等以上兴趣、逻辑思维较强的学生。若数学基础较弱但编程能力突出，可选择偏工程或应用方向。
  • 学习策略：提前预习数学课程，通过实践项目（如Kaggle竞赛）强化应用能力，利用在线资源（如CDA网校、LeetCode）补足短板。
  • 院校选择：关注学校课程设置，部分高校（如计算机学院开设的该专业）更侧重编程，而数理学院可能更强调数学深度。

    • 综上，数据科学与大数据技术专业对数学要求较高，但通过合理规划和针对性学习，数学一般的学生仍能适应并找到适合的发展路径。