数据科学与大数据技术确实需要一定的数学基础。以下是对这一观点的详细分析：
1. 数学是数据分析的基础：在数据科学和大数据领域，我们需要处理大量的数据，并从中提取有用的信息。这需要我们具备一定的数学知识，以便理解数据的结构、特征以及如何对其进行分析和建模。例如，统计学、概率论、线性代数等数学课程为我们在数据分析方面提供了坚实的基础。
2. 数学模型的建立：在数据科学和大数据领域，我们经常需要根据已有的数据建立一个数学模型，以预测未来的趋势或发现潜在的模式。这需要我们具备一定的数学建模能力，以便能够将实际问题转化为数学问题，并使用数学工具来解决这些问题。例如，机器学习算法（如回归分析、聚类分析等）就是一种典型的数学建模方法。
3. 数据处理和分析：在数据科学和大数据领域，我们需要对原始数据进行清洗、转换和归一化等操作，以便更好地进行分析。这些操作通常涉及到数学计算，例如矩阵运算、统计检验等。因此，掌握一些基本的数学技能对于处理和分析数据非常重要。
4. 算法实现：在数据科学和大数据领域，我们经常需要编写算法来处理和分析数据。这些算法通常涉及到数学公式和计算过程，例如排序算法、搜索算法等。因此，具备一定的数学知识对于理解和实现这些算法至关重要。
5. 可视化展示：在数据科学和大数据领域，我们经常需要将分析结果以图形或表格的形式展示出来，以便更好地解释和交流。这需要我们具备一定的数学知识，以便能够选择合适的数学工具来创建可视化效果。
综上所述，数据科学与大数据技术确实需要一定的数学基础。虽然并非所有的数学知识都是必须的，但了解一些基本的数学概念和技能对于从事这一领域的工作仍然非常有用。同时，随着数据科学和大数据技术的发展，我们也需要不断学习和掌握新的数学知识和技能，以适应不断变化的需求。
