学习大数据需要数学好，原因有以下几点：
1. 数据结构与算法：大数据处理的核心是数据结构和算法。数据结构是组织和存储数据的方式，而算法则是解决特定问题的方法。这些知识都需要良好的数学基础，因为数学是理解这些概念的基础。例如，排序、搜索、图论等都是基于数学原理的。
2. 概率统计：在大数据中，很多问题都需要用到概率统计的知识。例如，在机器学习中，我们需要了解如何根据样本数据估计总体参数；在数据分析中，我们需要了解如何对数据进行统计分析，以发现其中的模式和规律。这些都需要良好的数学基础。
3. 线性代数：线性代数是研究向量空间、矩阵、线性变换等概念的数学分支。在大数据中，我们经常会遇到线性方程组、特征值和特征向量等问题。这些问题都需要用到线性代数的知识。
4. 微积分：微积分是研究函数、极限、导数、积分等概念的数学分支。在大数据中，我们经常会遇到优化问题，如最小化最大值问题、凸优化问题等。这些问题都需要用到微积分的知识。
5. 离散数学：离散数学是研究离散结构、集合、关系、函数等概念的数学分支。在大数据中，我们经常会遇到图论、组合数学等问题。这些问题都需要用到离散数学的知识。
6. 概率论与数理统计：概率论是研究随机现象的数学分支，数理统计是应用概率论方法研究数据的数学分支。在大数据中，我们经常会遇到概率分布、假设检验等问题。这些问题都需要用到概率论与数理统计的知识。
7. 逻辑学：逻辑学是研究推理、证明等思维过程的数学分支。在大数据中，我们经常会遇到数据挖掘、模式识别等问题。这些问题都需要用到逻辑学的知识。
总之，数学是理解大数据的基础，无论是数据结构与算法、概率统计、线性代数、微积分、离散数学、概率论与数理统计还是逻辑学，都离不开数学的知识。因此，学习大数据需要有良好的数学基础。
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