大數據對數學要求不高。
大數據學習並不需要數學非常好，大數據主要是編程技術的學習，比較考驗鍛煉邏輯思維。如果是數據分析學習，需要數學和統計學基礎，要求也不會非常高，零基礎多下功夫也能學好。
1、大數據分析需要數學及統計學基礎
2、大數據開發主要學習編程技術，不需要數學基礎
不管是大數據開發課程還是數據分析課程都是適合零基礎學習的，學習時需要選擇適合自己的學習方法，零基礎壹般是找人帶或者找培訓班學習兩種情況。
大數據可以廣泛應用於醫療行業、能源行業、通信行業、零售業、金融行業、體育行業等各行業，為數據的采集、傳輸、存儲、分析等各個環節提供技術支持，既方便快捷也給行業內部產生巨大的經濟價值，那些提供大數據基礎設施和大數據軟件技術服務的企業也都得到了快速發展。
1、大數據開發工程師
大數據工程需要解決數據的定義、收集、計算與保存的工作，因此大數據工程師們在設計和部署這樣的系統時首要考慮的是數據高可用的問題。
2、數據分析
於如何利用數據，即從大數據工程系統中接收到數據之後如何為企業或組織提供有產出的數據分析，並且確實能夠幫助到公司進行業務改善或提升服務水平。
3、算法工程師
根據研究領域來分主要有音頻/視頻算法處理、圖像技術方面的二維信息算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的壹維信息算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索算法這些體現大數據發展方向的算法，在近幾年越來越流行，而且算法工程師也逐漸朝向人工智能的方向發展。
4、數據挖掘工程師
也可以叫做“數據挖掘專家”。數據挖掘是經由分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是壹種決策支持過程，它主要基於人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等。