大数据与人工智能专业作为交叉学科，对数学、编程及实践能力要求较高。以下是新生入学前建议储备的知识和技能，结合行业需求与学习路径整理而成：

一、数学基础

数学是人工智能和大数据领域的核心工具，需重点掌握以下内容：

1. 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值分解等是深度学习模型（如神经网络）的基础。

2. 概率论与统计学：包括概率分布、贝叶斯定理、假设检验等，用于数据分析和模型评估。

3. 微积分：导数、积分、梯度下降等是优化算法（如机器学习中的损失函数优化）的核心。

4. 离散数学：逻辑、图论等为算法设计提供理论基础。

学习建议：可参考《线性代数及其应用》《概率论与数理统计》等教材，或通过Khan Academy、Coursera等平台学习。

二、编程能力

编程是实现算法的必备技能，建议从以下方面入手：

1. Python语言：人工智能领域首选语言，需掌握基础语法、数据结构及常用库（如NumPy、Pandas）。

2. Java/C++：大数据开发常用语言，Java在Hadoop/Spark生态中广泛应用。

3. 开发工具：熟悉Jupyter Notebook、PyCharm等IDE，以及Git版本控制工具。

学习建议：通过《Python编程：从入门到实践》等书籍入门，并尝试Kaggle等平台的简单项目。

三、机器学习与人工智能基础概念

提前了解领域核心概念有助于快速适应课程：

1. 机器学习分类：监督学习（如线性回归、决策树）、无监督学习（如聚类）、强化学习等。

2. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch等的基本原理和使用场景。

3. 自然语言处理（NLP）与计算机视觉：文本分析、图像识别等应用方向的基础知识。

学习建议：阅读《人工智能：一种现代方法》，或参加Coursera的《机器学习》课程（吴恩达）。

四、数据处理与分析技能

大数据专业需具备数据处理能力，建议掌握：

1. 数据清洗与预处理：使用Pandas处理缺失值、异常值，进行特征工程。

2. 数据库技术：SQL语言及MySQL、Hive等数据库的使用。

3. 可视化工具：Matplotlib、Seaborn等用于数据呈现。

学习建议：通过公开数据集（如Kaggle）练习数据清洗和分析流程。

五、实践与项目经验

理论结合实践是关键，可通过以下方式积累经验：

1. 开源项目：在GitHub上参与或复现简单的AI/大数据项目（如图像分类、推荐系统）。

2. 竞赛与实习：参加全国大学生数学建模竞赛、Kaggle比赛，或申请企业实习提升实战能力。

3. 在线课程实践：完成Coursera/EdX的专项课程（如“深度学习专项”）中的项目作业。

六、软技能与学习资源

1. 自主学习能力：关注行业动态（如大模型、AIGC），利用B站、知乎等平台补充知识。

2. 英语阅读：学术论文和技术文档多为英文，需培养阅读能力。

3. 证书与竞赛：考取CDA数据分析师、华为AI认证等证书，增强竞争力。

七、推荐学习路径

1. 入门阶段：Python基础 → 数学基础 → 数据处理 → 机器学习入门。

2. 进阶阶段：深度学习框架 → 大数据技术（Hadoop/Spark） → 参与项目。

3. 持续学习：关注领域前沿（如大模型、强化学习），通过论文和行业报告扩展视野。

工具与资源推荐

  • 教材：《深度学习》（花书）、《Hands-On Machine Learning》。
  • 平台：Kaggle（数据竞赛）、GitHub（开源项目）、LeetCode（算法练习）。
  • 课程：斯坦福CS231N（计算机视觉）、Fast.ai（实战导向）。

    • 通过以上准备，新生可快速适应专业课程，并在后续学习中占据优势。建议结合兴趣选择细分方向（如算法开发、数据分析），并持续积累项目经验。