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大数据目前正处在产业落地阶段，整个大数据产业链的相关工作岗位也比较多，数学作为大数据的基础学科之一还是比较重要的，如果数学比较好的话，选择岗位的余地也比较大。

大数据的岗位从大的角度来说包括基础平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，这些岗位中基础平台研发和大数据分析对数学的要求比较高，其中大数据分析岗位的用人需求量比较大，可以重点考虑一下。

大数据分析岗位的主要职责是找出数据背后的各种规律（相关性），通常情况下涉及到算法设计和数据呈现两个任务，其中算法设计就需要扎实的数学基础，也是做大数据分析的重点和难点。

做数据分析通常情况下可以采用各种现成的分析工具，分析工具可以极大的简化分析流程，也会集成一些常见的算法，使用起来还是比较方便的，比如各种BI工具就是比较常见的数据分析手段。通常情况下，使用BI工具对数据库操作的要求比较高，如果不涉及到复杂的数据分析，通常系统集成的算法就能够满足大部分数据分析的任务要求。

当然可以，建议可以走算法方向。大数据分很多种:大数据分析师、大数据挖掘师。不同的公司对两者的定义不同。侠义的数据分析师指的是对数据做清洗、数据处理的工作，通过观察数据的走向放心数据规律，主要用的工具是像SQL、Python、R等统计分析工具，要学好概率论对数据有一定的敏锐度，而且要能很好的熟悉业务，因为只有站在业务的基础上才能更好的发现数据规律，数据异常值。广义的数据分析师也包含数据挖掘师的工作。

数据挖掘师是数据分析更高层次的，会用到机器学习算法、神经网络等。如果你数学好的话，对你理解各种算法原理十分重要。但并不是说你数学好就能当好数据挖掘师，除了数学能力，必不可少的还有软件编程的能力，你可以自学现在比较热门的scale、java、python等编程语言。而且还要掌握现在的大数据分布技术与框架像spark什么的。但是有的地方数据分析师与数据挖掘师分得并不是那么清楚，看你自己想做哪方面的工作。

我是做大数据工作的，我来一下。

首先现在大数据还属于程序员类，要写代码，和计算机软件打交道。

大数据自身又和数据分析、数据挖掘分不开，和机器学习关系也比较近。数学学得好，比如线性代数、概率论、统计机器学习、拓扑学等等（默认题主是大学水平），做大数据，做机器学习是有优势的，当然只有数学还不够，还需要有一定的编程功底，学会诸如Java等编程语言，Linux操作，Hadoop，Spark等等大数据框架，做机器学习还要去学算法。如果题主本身对数学兴趣浓厚，成绩还很好，那对相关职业技能加以学习，做起来很有优势。

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数学是大数据数据挖掘的基础，大数据到最后就是拼数学功底，特别是复杂的公式优化，数据结构，推算等等。不过对于计算机的代码和原理是一定要熟悉的，否则只有公式不理解计算机也不行。我是易观的CTO，从事大数据15年了，我们人员招聘就是从数学系，计算机系招聘的，我们大数据训练营的学生也是数学系优先。

一定的数学基础是进行数据分析的前提。当然并不是说数学不好一定不能从事大数据相关工作，但是在学习的过程中会比数学基础好的人更吃力一些。

对于初级数据分析师来说，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。但是对于高级数据分析师和数据挖掘工程师来说，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是非常高的。所以好的数学成绩对大数据学习是很有帮助的。

当然单纯的数学成绩突出并不意味着能在大数据领域见长，因为一名优秀的大数据工程师需要具备诸多知识和技能。

学习大数据首先要学习Java基础

Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。

数学成绩与大数据没有必然的联系。数学成绩好，只能证明你的逻辑思维比较强，学习大数据有一定的基础，关键是还要有强的计算机运用能力，比如，Java、VB、C语言、数控等理论知识的熟练运用。

你可有编程语言能力呢 ？ 可想学习大数据？