学习大数据需要一定的数学基础，但并不需要非常高深的数学知识。

以下是一些常见的数学知识点，对于学习大数据是比较有用的：线性代数：线性代数是大数据领域中应用最广泛的数学学科之一，它涉及矩阵、向量、线性方程组、行列式等概念。概率论：大数据分析需要对数据进行概率统计，因此概率论知识对于大数据的学习非常重要。统计学：统计学是研究如何收集、处理、分析和解释数据的学科，对于大数据的处理和分析非常有用。微积分：微积分是一种计算极限、求导数、积分的数学方法，也是许多大数据算法的基础。总之，数学是大数据分析中的一项重要基础，需要具备一定的数学知识。但是，如果你没有很好的数学基础，也不必担心，可以在学习过程中逐步提高自己的数学能力。

大数据对数学有一定的要求，希望数学成绩相对比较好，否则的话，对于数据分析也关工作是建立在数学基础上的可能，存在着一定的困难，大数据相关专业对数学有一定的要求，数学比较好才相对而言比较适合学及大数据相关专业