数学与大数据学是一门交叉学科，它结合了数学的理论和方法与大数据技术，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识。以下是数学与大数据学涉及的主要内容和方向：
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1. 数学基础：
线性代数、概率论与数理统计、数值分析等基础数学知识。
高级数学理论，如泛函分析、微分几何、图论等。
2. 大数据处理技术：
数据采集、存储、管理、处理和分析技术。
分布式计算和并行处理技术，如MapReduce、Spark等。
数据挖掘和机器学习算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3. 数据可视化：
利用图形和图像技术将数据以直观的方式展示出来。
高维数据的降维和可视化技术。
4. 统计学与数据科学：
探索性数据分析（EDA）、假设检验、回归分析等统计学方法。
机器学习、深度学习等数据科学方法。
5. 应用领域：
金融市场分析、风险评估、量化投资等金融领域。
生物信息学、基因组学等生命科学领域。
互联网推荐系统、广告投放优化等商业领域。
智能交通、智能城市等工程技术领域。
数学与大数据学的学生需要掌握数学、统计学、计算机科学等多方面的知识，具备较强的逻辑思维能力和编程能力。随着大数据时代的到来，这门学科的应用前景非常广阔。
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