大数据需要学习什么样的数学知识，具体一点

学习大数据需要掌握以下数学知识：

1. 概率论和数理统计：大数据涉及到海量的数据，需要对数据进行概率分布和统计分析，以便对数据进行建模和预测。

2. 线性代数：大数据处理中涉及到大量的矩阵运算，例如矩阵分解、矩阵求逆、特征值分解等，因此需要对线性代数有深入的了解。

3. 微积分：大数据处理中经常需要对数据进行优化和最大化，需要使用微积分中的梯度下降、拉格朗日乘数等方法。

4. 图论：大数据处理中有许多图论算法，例如最短路径算法和最小生成树算法等，需要对图论有深入的了解。

5. 优化方法：大数据处理中涉及到许多优化问题，例如线性规划、非线性规划等，需要对优化方法有深入的了解。

6. 数据结构：大数据处理中需要使用各种数据结构，例如哈希表、堆、树等，需要对数据结构有深入的了解。

以上是大数据需要学习的一些数学知识，当然还有其他的知识点，例如信息论、随机过程等，需要根据具体的应用场景进行选择。