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作為一名教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，對於數學專業的本科生來說，學習大數據相關知識並不會遇到太大的困難，可以從數據分析開始學起。數學、統計學和計算機是大數據的三大基礎學科，所以數學專業的本科生學習大數據也有一定的優勢，如果要想獲得一個更好的學習體驗，可以考慮讀一下大數據方向的研究生。
在當前工業互聯網的推動下，大數據領域的人才需求量還是比較大的，尤其是需要大量的高端應用型人才，這一點在近幾年的招聘市場上就有比較明顯的表現，當前大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是開發類崗位。
對於數學專業的本科生來說，學習大數據會有更多的選擇，除了可以從事算法崗位之外，從事開發崗位也完全可以。雖然算法崗位本身的崗位附加值比較高，而且大數據和人工智能領域都需要很多算法設計人才，但是當前科技領域的算法崗位需求量並沒有前幾年那麼多了（多方面原因導致），崗位薪資待遇也有所下降，目前算法崗位與開發崗位在薪資待遇上已經基本持平了。所以，對於數學專業的學生來說，不應該僅僅關注算法崗位，也應該重視提升自身的大數據開發能力。
大數據開發需要重視兩方面知識的學習，其一是編程語言，其二是大數據平臺。編程語言可以從Python語言開始學起，一方面Python語言本身比較簡單，易於學習，另一方面Python語言在大數據領域有比較廣泛的應用。大數據平臺是大數據開發的基礎，初學者可以從開源大數據平臺開始學起，比如從Hadoop、Spark開始學起就是不錯的選擇。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
數學專業轉任何一個領域都是非常容易的。
數學專業轉大數據領域非常有優勢，大數據要做幾件事情：
1. 數據的統計，就要用到數據中的概率論和數值分析
2. 數據挖掘： 就會用到數學的矩陣理論
3.數據預測：不管是深度學習和機器學習，都是妥妥的數學。
所以，數據專業轉大數據分析，會非常受歡迎.
看過金庸武俠小說就知道，武功分氣宗和劍宗。劍宗就是招式的變化，氣宗代表的是基本功。
數學就是基本功，大數據就是劍宗；只要氣宗練得到家，可以隨心所欲去施展劍術。
水哥講AI
第一 建議你可以先了解下大數據這個行業，從目前來看確實社會的需求量挺大的，但是可以通過網上相關的免費視頻和一些其他額資料先了解下大數據這個行業，然後在確定是否對其感興趣，切記不可道聽途說哈；
第二 不管你之前是學什麼的，只要你對其感興趣那麼才有足夠的動力去學習它，如果你學習的話根據自己的情況可以選擇邊工作邊線上學習，也可以通過線下培訓班學習哈；只不過線下培訓班學習的話費用會相對貴點，但是無論選擇以什麼樣的方式去學習，都要注意學習方法哈；希望我的回答對你有所幫助，加油吧！
設計師
可以通過考研來實現，考一個統計學的研究生，學碩的對應專業是統計學，專碩的對應專業是應用統計，研究方向選擇數據分析方向，院校方面選擇財經類院校，畢業以後可以去當地的企業從事大數據分析工作。
成敗細節中
大數據是需要了解計算機的，瞭解數據結構，數據算法的，本科數學肯定在邏輯思維上佔有優勢，但不是主要的優勢，還是要有紮實的計算機技術才可以的，不是每個人都能搞大數據的，基礎的可能還可以，但是如果想進階，那是相當難啊
