大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数学可用的电脑软件推荐的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数学可用的电脑软件推荐的解答，让我们一起看看吧。
数学、统计学、计算机科学与技术和软件工程中，学哪个专业对以后学数据挖掘帮助会更大？
谢谢邀请，数据挖掘涉及到多个学科，所用的方法大都基于统计。但是这个课程一般是计算机专业开设，因为对数据分析时，还是需要编写程序的。
学好数据挖掘，数学要学好，统计方法要学好，再加上要有一定的编程经验，会处理现实问题。一般数学 统计专业理论性比较强，而计算机，软件工程实践内容多。
其实计算机科学与技术，软件工程专业所学课程中的数学内容满足了数据挖掘的需求了。
如果学数学和统计专业，然后再学习些编程内容，如目前的python语言，也可以做数据挖掘分析。
总的说来，计算机科学与技术，软件工程专业更偏向于应用，理论和实践都学习，所以建议这两个专业。
数据挖掘是一个比较传统的研究方向，数据挖掘是通过计算机、算法以及统计学知识发掘大量数据中蕴含的价值化信息的过程，从这个角度来看，数据挖掘需要综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代，数据挖掘被赋予了更丰富的含义，研究范围也有了相应的拓展。
从数据挖掘本身来看，算法设计是数据挖掘的核心，而统计学为数据挖掘提供了指导思想，同时数据挖掘又需要数据库和分布式计算的支撑，所以说数学、统计学、计算机（软件工程）这几个学科在数据挖掘中都起到了比较重要的作用。
从数据挖掘研发的角度来看，算法工程师往往是研发的重要参与者，因为数据挖掘的核心是算法设计，算法设计关系到数据挖掘的效率以及质量，另外算法设计还要综合考虑多种不同的应用场景，而这往往是算法设计师的工作内容。
从项目实施的角度来看，具备计算机（数据库）相关知识的工程师从事数据挖掘工作是比较普遍的现象，一方面计算机专业往往也具备扎实的数学基础（算法基础），另一方面计算机工程师也能够完成算法的实现过程，所以数据挖掘的项目实施过程往往是由软件工程师来完成的，包括数据库工程师。
从应用场景的角度来看，数据挖掘往往是由统计学工程师完成的，因为数据挖掘的应用场景与大量的生产场景密切相关，而统计学工程师往往都具有丰富的行业背景经验，所以具体的数据挖掘工作往往是由统计学工程师完成的。
综上所述，数学、统计学、计算机（软件工程）专业都是参与数据挖掘的直接学科，但是数据挖掘的不同阶段往往有所侧重。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
大学计算机或软件工程专业，需要偏重数学还是物理基础呢？
早期在没有计算机专业的时期，数学专业的毕业生从事软件研发，物理专业的毕业生从事硬件研发，所以数学和物理两个基础学科对于计算机专业来说是非常重要的，这也是为什么计算机相关专业都要学习数学和物理课程。
虽然现在计算机专业已经有了非常详细的领域划分，但是软件工程、计算机科学与技术、计算机应用等相关专业对数学的要求要更高一些，而物联网、嵌入式、计算机网络、多媒体等领域对于物理的要求相对高一些，因为研究的方向不同，所以需要的知识结构也不相同。
因为计算机软件问题说到底就是个数学问题，而计算机硬件问题说到底就是个物理问题，所以数学和物理在计算机相关专业有密切的关系。随着物联网、大数据、云计算、人工智能的不断发展，软件和硬件的结合趋势越发明显，所以搞软件研发的工程师往往需要懂一些物理知识，而硬件研发的工程师往往也需要懂得一些数学方面的知识。
以大数据专业为例，大数据专业涉及到的岗位有数据***集、整理、存储、分析、呈现和应用，这些环节中，数据***集涉及到物联网知识（需要物理基础），而数据存储涉及到云计算知识（物理和数学都需要），数据分析涉及到数学知识，数据应用涉及到人工智能技术（数学物理相结合）。
在目前火热的人工智能领域，物理和数学知识就应用的更加普遍了，人工智能的研究内容包括自然语言处理、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示、机器人学、计算机视觉等，这些内容都需要扎实的数学基础和物理接触。
一堆数学，没物理什么事，顶多大一的物理。偏算法就多读数学(除微积分线代离概率统计散外，加优化、规划、数理统计、图论等)，偏系统架构就多专业课。偏算法一般需要再读个研，8个学期排不下这么多数学课，还需要2-3个学期(10-15门课左右)。
早期在没有计算机专业的时期，数学专业的毕业生从事软件研发，物理专业的毕业生从事硬件研发，所以数学和物理两个基础学科对于计算机专业来说是非常重要的，这也是为什么计算机相关专业都要学习数学和物理课程。
虽然现在计算机专业已经有了非常详细的领域划分，但是软件工程、计算机科学与技术、计算机应用等相关专业对数学的要求要更高一些，而物联网、嵌入式、计算机网络、多媒体等领域对于物理的要求相对高一些，因为研究的方向不同，所以需要的知识结构也不相同。
因为计算机软件问题说到底就是个数学问题，而计算机硬件问题说到底就是个物理问题，所以数学和物理在计算机相关专业有密切的关系。随着物联网、大数据、云计算、人工智能的不断发展，软件和硬件的结合趋势越发明显，所以搞软件研发的工程师往往需要懂一些物理知识，而硬件研发的工程师往往也需要懂得一些数学方面的知识。
以大数据专业为例，大数据专业涉及到的岗位有数据***集、整理、存储、分析、呈现和应用，这些环节中，数据***集涉及到物联网知识（需要物理基础），而数据存储涉及到云计算知识（物理和数学都需要），数据分析涉及到数学知识，数据应用涉及到人工智能技术（数学物理相结合）。
在目前火热的人工智能领域，物理和数学知识就应用的更加普遍了，人工智能的研究内容包括自然语言处理、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示、机器人学、计算机视觉等，这些内容都需要扎实的数学基础和物理接触。
所以，数学和物理知识是计算机专业绕不过去的学科。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
到此，以上就是小编对于数学可用的电脑软件推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于数学可用的电脑软件推荐的2点解答对大家有用。
