数据科学与大数据技术对数学的交叉主要体现在以下几个方面：
1. 统计学：数据科学与大数据技术需要大量的数据分析和处理，这就需要用到统计学的知识。统计学是研究数据的收集、整理、描述、推断和预测的一门学科，它为数据科学提供了理论基础和方法。在数据科学中，统计学的方法被广泛应用于数据的预处理、特征选择、模型构建等方面。
2. 概率论：数据科学与大数据技术涉及到大量的随机变量和概率分布，这就需要用到概率论的知识。概率论是研究随机现象规律的一门学科，它为数据科学提供了理论基础和方法。在数据科学中，概率论的方法被广泛应用于数据的抽样、估计、风险分析等方面。
3. 微积分：数据科学与大数据技术涉及到大量的函数和极限问题，这就需要用到微积分的知识。微积分是研究函数的性质和应用的一门学科，它为数据科学提供了理论基础和方法。在数据科学中，微积分的方法被广泛应用于数据的建模、优化等方面。
4. 线性代数：数据科学与大数据技术涉及到大量的矩阵运算和向量空间理论，这就需要用到线性代数的知识。线性代数是研究线性方程组、线性变换和线性空间的一门学科，它为数据科学提供了理论基础和方法。在数据科学中，线性代数的方法被广泛应用于数据的降维、特征提取等方面。
5. 数值分析：数据科学与大数据技术涉及到大量的数值计算问题，这就需要用到数值分析的知识。数值分析是研究数值计算方法和算法的一门学科，它为数据科学提供了理论基础和方法。在数据科学中，数值分析的方法被广泛应用于数据的快速计算、优化等方面。
6. 运筹学：数据科学与大数据技术涉及到大量的优化问题，这就需要用到运筹学的知识。运筹学是研究决策过程、优化方法和最优化问题的一门学科，它为数据科学提供了理论基础和方法。在数据科学中，运筹学的方法被广泛应用于数据的建模、求解等方面。
7. 机器学习：数据科学与大数据技术涉及到大量的机器学习算法，这就需要用到数学知识。机器学习是一种人工智能的分支，它通过建立模型来预测或实现特定任务。在机器学习中，数学知识被广泛应用于算法的设计、优化等方面。
8. 信息论：数据科学与大数据技术涉及到大量的信息传输和存储问题，这就需要用到信息论的知识。信息论是研究信息的传输、存储和处理的一门学科，它为数据科学提供了理论基础和方法。在数据科学中，信息论的方法被广泛应用于数据的压缩、编码等方面。
总之，数据科学与大数据技术对数学的交叉体现在多个方面，这些交叉学科为数据科学提供了丰富的理论基础和方法，使得数据科学能够更好地解决实际问题。
