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方向选择,信息安全和数据挖掘哪个对数学要求少

如果要弄深的，信息安全对数学要求更高。数据挖掘要求没那么高。原因：信息安全一旦往深层次发展就是加密、解密、破解、反破解、密写、反密写。而且在深层次都是需要高深的算法和数学的。这绝不是弄几个加密软件那么简单的外行程度！！甚至涉及顶尖国家安全的领域。

大数据现在就业率和待遇都非常好，比较推荐。

人工智能我了解不深，不过使用数学的面是比较窄，主要集中在离散数学和概率论的部分（机器学习，数据挖掘），狠心啃一啃应该差不多吧。软件方向用数学最少的是软件工程，就是做软件管理，需求分析什么的。

数据挖掘和数学建模是什么关系

1、数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程，数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、首先，章节将引导读者理解数据挖掘的核心概念，包括数据的理解与预处理，接着探讨数据分析和数学建模的理论和实践。通过Clementine这款广泛应用的数据挖掘软件，读者可以亲身体验案例的解决过程，不仅能够系统学习数据挖掘的核心理论，还能掌握借助建模软件解决实际问题的技巧。

3、如传统的控制论建模的本质就是描述输入变量与输出变量之间的函数关系，“数据挖掘”可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系，根据KDD得出的“规则”，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。

4、《数据挖掘与数学建模》是由国防工业出版社出版，于2010年2月1日首次发行，是第一版的作品。全书共计352页，字数达到了483，000字，详尽而深入地剖析了相关理论和实践技巧。印刷日期同样在2010年2月1日，采用的是16开本，选用的是高质量的胶版纸，确保了读者可以享受到良好的阅读体验。

5、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。

数学不好可以学数据挖掘么

跟数学成绩好不好没太大关系，能解决简单的数学计算，并且有好的思维能力就可以。数据，本质上就是海量数据的汇集，而数据总是与数字、数学离不开。作为数学基础不好的人，担心数学差在学习大数据上会遇到更多困难，这是正常的。

大数据学习确实存在一定难度，数学好一定程度上来说，对学习有帮助，在理解很多概念上，能够更快掌握入门，但是并不是说，数学能力差的人，就学不好大数据。大数据学习相关的知识，确实与数学有一定的关联，但是数学好与不好，与大数据的学习并没有绝对的关系。

数据科学与大数据技术专业对数学要求是很好的，一般人经过学习是能学懂的。数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。

大数据技术需要数学好 拓展知识：数据科学与大数据技术专业对数学要求较高，一般人经过学习能够掌握相关知识和技能。该专业主要研究计算机科学和大数据处理技术等领域。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，解决实际问题。