数据科学的数学基础，数据科学的数学基础教学大纲

机械心脏报告

关于高中学习数据科学是否可以取代数学的讨论已经扩展到人工智能领域。

对于人工智能的发展，如果不加强基础教育就晚了。

随着大规模模型技术的快速发展和企业间竞争的激烈，一些人对未来的人才，特别是数学方面的人才表示担忧。

加州大学系统最近因正在为新生制定基本数学标准的消息而引起轰动。随着全国范围内数学成绩的下降，一些教育工作者认为，标准的代数密集型数学教学需要改革，以吸引更多的学生，并帮助他们培养相关技能，以适应日益依赖数据的未来。

据一些组织称，至少有17个州已将“数据科学”作为高中数学教育的选修课，俄勒冈州和俄亥俄州已将其作为代数II的替代课程。这一做法遭到了加州大学的反对。

有人发表了一封***，呼吁确保新生的数学水平不要将你在高中学到的数据科学纳入“数学”类别。如果你没有基本的数学技能，你就无法做数学。学好人工智能。

诉讼仍在进行中，但奥特曼和马斯克都是这封***的签署人之一。——英雄似乎也有同样的想法。

支持该计划的主要学术和行业人士还包括苹果机器学习高管SamyBengio、微软生成人工智能副总裁SbastienBubeck、NVIDIA首席科学家BillDally、谷歌首席科学家JeffDean、图灵得主以及Meta首席科学家。YannLeCun、xAI联合创始人GregYang等人。

一水的创始人、CEO、CTO表明了业界对这个题的重视程度。

***全文如下

人工智能正在改变我们生活的社会。为了为未来做好准备，我们需要培训未来构建和部署人工智能技术的人员。其中，代数、微积分、概率等核心数学概念是现代人工智能创新的核心。因此，学生要参与人工智能技术的开发，必须从扎实的数学基础开始。我们赞扬加州大学最近明确了数学入学要求，确保学生完成符合该州大学入学标准的高中课程。

今天的进步可能会使微积分或代数等经典数学领域变得过时，但事实并非如此。事实上，现代人工智能系统植根于数学，因此如果想从事人工智能事业，学习数学非常重要。

——梯度下降是深度学习的算法基础，结合微积分和代数来展示人工智能和数学之间的联系。向量和矩阵是神经网络的构建块，对数尺度增长建模是神经网络训练的基础。三角函数和毕达哥拉斯恒等式也没有过时，它们是数据科学中重要工具的基础，包括傅里叶变换和最小二乘算法。

因此，在高中学习这些数学科目可以为你未来从事机器学习、数据科学或STEM领域的职业做好准备。一般来说，我们更喜欢雇用对基础知识有深入了解的学生，而不是对最新工具或软件有一定了解的学生。

未能维持公共教育中数学课程的标准将扩大公立学校和私立学校之间的差距，并阻碍STEM多元化的努力。加州的每个孩子都应该接受高质量的数学教育，为我们的未来奠定基础。因此，我们敦促加州政策制定者尽一切努力确保学生能够接受此类教育。

***地址

签名者杰夫迪恩(JeffDean)在推特上表示，数学教育对于人工智能和更广泛的领域显然很重要。

不少网友也对此表示支持。可能感觉很难，但数学确实很有用。

一些人也对美国目前的数学教育表示不满。

“公式数学”是指熟记公式，不注重培养数学思维能力。令人惊讶的是，如今美国人在抱怨数学教育时却使用这样的词语。

一封***称加州大学已经明确了高中生进入大学的数学要求，但到底发生了什么？

加州大学如果你想申请STEM，数学是无可替代的

我们最近看到一份关于高中生需要学习多少数学才能进入四年制加州州立大学的报告。

近日，加州大学学术参议院一个颇具影响力的委员会就这一有争议的题发表了自己的看法。评论指出从2025年秋季开始，在加州大学和加州州立大学就读数据科学课程或AP统计课程的高中生将无法替代代数II。

加州大学招生和学校关系委员会重申了其立场，接受了研究该题的“数学和统计学教授工作组”的建议。

该工作组确定，这些被归类为数据科学的课程与高级代数课程的资格“相差甚远”，更不用说取代高级代数课程了。

原文链接

加州大学STEM教授也对用数据科学取代高级代数课程持批评态度。他们中的许多人支持数据科学，但不支持缺乏学习STEM或需要定量技能的专业的学生所需的完整高中数学的课程。

在高中跳过基础数学可能会让学生产生一种错觉，认为学生已经准备好主修统计学、计算机科学或数据科学，但事实上他们还没有准备好。这可能需要您在社区大学参加额外的数学课程。

与此同时，BOARS的决定震惊了其他人。例如，加州大学洛杉矶分校统计学教授、本科生研究副校长、《数据科学导论》的主要作者罗伯特古尔德（RobertGould）不同意BOARS的决定。他说，数据科学课程也是由美国国家科学基金会通过数学和科学联合拨款资助创建的。

“我们当然很失望。我们相信我们的课程严谨且富有挑战性。最重要的是，它们包含了学生职业和学业成功所需的所有知识和技能。”

数据科学倡导者还担心BOARS可能会取消数据科学和统计学学生符合入学标准的数学课程类别的资格。

在当今人工智能和其他数据驱动的机会和职业的世界中，越来越多的高中生正在学习入门数据课程。支持者认为，这些数据课程是科学、工程和数学学生在大学必须学习的三角学、初级微积分和其他严格课程的“友好”替代品。

因此，数十名高中数学教师和管理人员采取了行动，签署了一封致加州大学董事会的***。信中重申了对数据科学和统计课程的支持，并批评BOARS在做出决定时没有咨询高中教师和数据科学专家。

***地址

信中写道“我们的学校和学区采用此类数据科学课程，因为它们提供了创新的21世纪学习体验，可以激发学生的兴趣并吸引他们，并为他们为当今多样化的职业和学术领域做好准备。”“以便学生能够交流和学习数学。”

除了数据科学倡导者和高中教师之外，一些非营利组织也表示支持数据科学课程。他们认为，越来越多的学区提供这些课程是为了与那些可能对数学感到厌倦的学生相关并吸引他们。

加州大学将如何将YouCubed网站上的《CourseKata》、《数据科学导论》、《数据科学探索》等热门数据课程融入到招生课程要求中，还要等到数学工作组出来。有可能。下一部作品预计于五月推出。这只能通过报告来确定。

外界对于美国中学基础数学教育水平一直存在争议。美国许多中学学区从中学开始就提供小组课程，让那些对STEM专业不感兴趣或不感兴趣的学生在学习代数几何后安全毕业。另一方面，一些学生可能会选择选修AP选修课，并将其换取本科课程的学分。

然而，由于大学录取分数所占比例相对较小，许多本科生可能没有足够的数学知识来满足自己的需求。甚至有人指出，相当多的大学生不能正确求解变量的四次算术运算或二次方程。

难怪马斯克和奥特曼都站出来呼吁。

即使在人工智能技术日益复杂的时代，巩固数学基础似乎也很重要。至少，新生的水平不应该变差。

参考链接

一、大数据科学与大数据技术能考研吗？

最好参加研究生入学考试

诚然，现在的大数据专业是一门以计算机、统计学、数学为基础的应用型学习，但有很多需要改进的地方不是大学四年内能够覆盖的。仅此还不够。

大数据处理比较初级，只注重模型应用，不熟悉模型原理就不可能产生高质量的结果。其实我并不是提倡给本科生设立大数据专业，基础课程很容易综合，不健全，很容易成为大杂烩。

因此，既然你本科专业是大数据，那么理想的方式就是去研究生院接受专业、深入的教育，通过选择图像识别、自然语言理解等领域来磨练自己的技能。你的技能。

数据科学和大数据技术的技术名称听起来就像采矿、冶炼和机械合而为一。我们以以下课程设置为例

C语言编程、数据结构、数据库原理及应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言编程、Python语言编程、大数据算法、人工智能、应用统计学、大数据机器学习、数据建模、大数据核心技术、大数据我们提供数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等课程。

感觉就像是计算机专业加上一点机器学习。我们不知道这种组合的合金质量。

目前大数据岗位的最高薪资基本都是硕士以上。数据处理领域的程序员并不是急需的大数据人才。

如果你对经济学感兴趣，一个高考成绩就够了，那就报考经济系吧！经济学必须以数学为基础，所需的数学科目包括微积分、线性代数、概率论和数理统计。

如果您在中学时没有扎实的数学基础，请不要担心。上了大学，就可以慢慢学。这些科目并不难。

如果您对自己的数学技能仍然没有信心，我建议您将我作为参考。

我2001年参加高考，高中数学很糟糕，但高考只考了75分！我大学学的是工程专业，毕业后工作了几年，然后考了研究生。我喜欢经济学，所以我考了经济学，高等数学是必修的，但我连高中的三角公式都记不住了。

我从头开始自学了三门高等数学课程。后来我发现高等数学非常简单又有趣，我终于考了108分！所以如果你的基础不好也不用担心。如果你想学习经济学，选择一所经济学较强的学校对你以后的就业很重要。现在几乎所有大学都开设了经济系，但我想提醒大家，对于经济薄弱的三流院校来说，就业是一个严重的题。

数据科学的数学基础和数据科学的数学基础教学大纲的这类题已经一一解完毕，希望对广大网友有所帮助。