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我的研究方向是大数据和人工智能，目前我也在做大数据和人工智能方面的落地项目，所以我来回答一下这个问题。
为了描述数学和大数据以及人工智能之间的关系，我们首先来简单的描述一下大数据和人工智能的研究内容以及工作岗位。
大数据的研究内容紧紧围绕数据展开，大数据产业链涵盖了数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析和呈现。大数据的核心是数据价值化，数据价值化要通过数据分析来完成，数据分析的核心则是算法的设计与实现。所以做大数据一个核心的内容就是算法设计，但是大数据岗位并不是只有算法设计一个岗位，还包括数据采集、数据整理、数据呈现等多个岗位，这些岗位对数学的要求并不高，甚至是没什么要求。所以，如果数学基础比较薄弱，那么可以做非算法岗位，这些岗位同样是大数据产业链中不可或缺的。
人工智能的研究内容包括自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉以及机器人学，这些内容大部分都要涉及到算法，因为人工智能的基础就包括数学。人工智能的步骤基本上都是以数据为基础进行算法设计、算法实现、算法训练以及算法验证和应用等步骤，可以说人工智能对算法的要求就更高也更具体了。同样，人工智能领域也有很多岗位对数学的要求并不高，比如做功能模块的实现以及网络工程和数据采集工程等岗位。
对于大数据和人工智能来说，数学是一个重要的基础，但是也有很多岗位对数学的要求并不高。对于从业者来说，如果要深入研究大数据和人工智能，那么数学是绕不过去的。
我做大数据项目多年，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章，如果感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
IT人刘俊明
一般从事大数据有两种方向：大数据开发、数据分析与挖掘；人工智能也和大数据有关
大数据开发不需要数学很好，但有数学基础当然是很有帮助的，像概率论与数理统计、线性代数、离散数学等。
人工智能需要机器学习的知识技能，数学在机器学习中非常重要，在科学和工程领域中，需要从基本理论与数学出发高效使用现有方法，或开发新方法来整合特定领域与任务所需要的先验知识。
加米谷大数据
不一定非得数学很好，但不能差，得具备起码的数学逻辑思维，能迅速理解产品的运作原理和架构。
大数据和AI研发中，对数学要求最高的是算法工程师。一个牛逼的算法，是神一样的存在。
其次是数据架构师，这个岗位本来对数学的要求就高。如果理解不了产品的数学逻辑，连需要什么样的数据、如何正确地输入正确的数据都不清楚。
再次是产品经理，不懂数学的产品经理，就像耗子啃老南瓜，头都开不起。
然后就是码农。但是要注意不同情况，如果项目人员多，开发分工很细，一个码农负责一小部分的话，要求确实不高。但人少的话，要求就高了。不管如何，码农得具备良好的数学基础和思维，不然团队沟通很成问题。这里多说一句，数学一般的码农，即使进入了大数据和AI行业，在这个行业也走不远走不深，最后也仅仅是个码农。
最后是运营。运营如果缺乏对产品最起码的数学逻辑理解，会严重拖产品推广和日常运营的后腿。