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作為一名IT行業(yè)的從業(yè)者，同時也是一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，高等數(shù)學等課程對于計算機專業(yè)的學生來說還是非常重要的，實際上軟件開發(fā)問題說到底就是個數(shù)學問題，所以要想在軟件開發(fā)領域走得更遠，一定要有一個扎實的數(shù)學基礎。
當前大數(shù)據(jù)和人工智能是科技領域的重點研究方向，而不論是大數(shù)據(jù)領域的研發(fā)還是人工智能領域的研發(fā)，都離不開數(shù)學知識，數(shù)學是大數(shù)據(jù)和人工智能的重要基礎。從這個角度來看，要想成為計算機領域的創(chuàng)新型人才，一定要有一個扎實的數(shù)學基礎。
大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)價值化，從大數(shù)據(jù)的技術體系結構來看，承擔大數(shù)據(jù)價值化的核心操作是數(shù)據(jù)分析，目前數(shù)據(jù)分析有兩種常見方式，分別是統(tǒng)計學方式和機器學習方式，統(tǒng)計學作為數(shù)學的一個重要分支自然不必過多解釋，而機器學習也同樣離不開數(shù)學知識。機器學習的步驟涉及到數(shù)據(jù)收集、算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應用，所以算法是機器學習的核心，而要想有較強的算法設計能力，就需要掌握高數(shù)、線性代數(shù)和概率論等相關數(shù)學知識。
從計算機專業(yè)的整體知識體系結構來看，本科生階段的算法設計課程、數(shù)據(jù)結構課程、數(shù)據(jù)庫原理課程、計算機網(wǎng)絡課程和網(wǎng)絡安全課程都涉及到數(shù)學相關知識，所以一個扎實的數(shù)學基礎，能夠在很大程度上促進計算機相關課程的學習。在計算機專業(yè)的研究生學習階段，涉及到機器學習、高級操作系統(tǒng)等課程，而這些課程同樣需要有扎實的數(shù)學基礎。
最后，從近些年計算機專業(yè)研究生的研究成果來看，很多創(chuàng)新都以算法設計為基礎，這足以說明數(shù)學對于計算機專業(yè)學生的重要性。