学习大数据需要数学好的学生，原因可以从以下几个方面来阐述：
1. 数据结构和算法基础：大数据处理的基础是数据结构（如数组、链表、树、图等）和算法（如排序、搜索、图算法等）。这些基础知识往往需要良好的数学能力来理解和实现。例如，在处理大规模数据集时，需要使用高效的数据存储和检索技术，这往往涉及到对数论、离散数学以及组合学等数学分支的理解。
2. 概率统计：在数据分析中，概率论和统计学是不可或缺的工具。它们帮助理解数据的不确定性，进行假设检验，以及开发预测模型。数学能力有助于学生更好地掌握这些概念，并在实际问题中应用它们。
3. 机器学习和人工智能：机器学习算法，特别是深度学习，通常基于数学理论。这些算法背后的数学原理，如神经网络的激活函数、梯度下降等，都要求学生有扎实的数学基础。此外，机器学习模型的训练过程也涉及大量的数学运算，如矩阵运算、优化算法等。
4. 数据处理和分析：大数据不仅仅是数据量的增加，更重要的是数据质量的提升。数学可以帮助学生理解数据的分布特性、相关性、异常值检测等问题，这些都是数据预处理和分析的关键步骤。
5. 编程技能：虽然编程是学习大数据的重要手段，但数学也是编程的基础。许多编程语言（如Python、R、Java等）都提供了强大的数学库和函数，这些库和函数的实现往往依赖于数学知识。
6. 系统设计和架构：在设计大数据系统或架构时，需要考虑到性能、可扩展性、容错性等因素。这些因素背后往往有复杂的数学模型和理论支持。
7. 创新和解决问题的能力：数学训练能够培养学生的逻辑推理能力和抽象思维能力，这对于解决大数据领域中遇到的复杂问题至关重要。
总之，数学是学习大数据不可或缺的一部分，它为学生提供了必要的理论基础和技能，使他们能够有效地处理和分析大规模数据集，并在数据科学领域取得成功。
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