一、计算机科学基础知识
计算机科学基础知识包括计算机体系结构、操作系统、计算机网络、数据库等方面的知识。虽然这些知识与数学的关系不是很密切，但是计算机科学基础知识的学习和应用需要一定的数学能力。比如，在计算机网络中，需要理解和应用概率论中的随机过程和排队论等知识，以及在计算机安全领域中，需要理解和应用数论中的RSA加密算法等知识。
二、算法和数据结构
算法和数据结构是计算机科学中最基本的概念之一，而它们的设计和分析需要数学的基础知识，如离散数学、图论等。比如，在图像处理领域中，需要用到离散傅里叶变换等数学知识来设计和实现图像处理算法。在机器学习领域中，需要用到线性代数、概率论等数学知识来设计和实现机器学习算法。
三、人工智能和机器学习
人工智能和机器学习是计算机科学中最热门的领域之一，这些领域需要数学中的统计学、概率论、线性代数等知识。比如，在深度学习领域中，需要用到矩阵分解、梯度下降等数学知识来设计和实现深度学习算法。
四、计算机图形学
计算机图形学是计算机专业中的一个分支，涉及到数学中的向量、矩阵、几何等知识。比如，在三维动画制作领域中，需要用到向量、矩阵等数学知识来实现三维动画效果。
五、密码学
密码学是计算机安全领域中的一个分支，需要数学中的数论、代数等知识。比如，在RSA加密算法中，需要用到数论中的欧拉定理、扩展欧几里得算法等知识来实现加密和解密操作。
从以上分析可见，数学在计算机专业中的作用是不可忽视的，但是并不是说一定要数学特别好才能成为一名优秀的计算机专业人才。在实际工作中，需要的是综合素质，包括计算机科学基础知识、算法、数据结构、编程语言等方面的技能，以及创新能力、团队协作能力、沟通能力等综合素质。同时，计算机专业也有很多方向和领域，不同的方向和领域需要不同的技能和知识，因此，数学并不是唯一的关键因素。
举例来说，著名的计算机科学家、图灵奖获得者Donald Knuth在他的《计算机程序设计艺术》一书中，强调了数学在计算机科学中的重要性，但是他也指出，计算机科学家不仅需要数学知识，还需要对计算机科学基础知识和实践应用有深刻的理解和掌握。另外，著名的计算机科学家、微软公司联合创始人比尔·盖茨并没有在大学时学习数学，但他却是一名优秀的计算机专业人才。
综上所述，虽然数学在计算机专业中非常重要，但是并不是说一定要数学特别好才能成为一名优秀的计算机专业人才。计算机专业需要的是综合素质和多方面的技能和知识，而数学只是其中的一部分。如果数学比较好，可以在计算机领域走得更远，做出原创性工作，如果知识讲计算机单做工具那就不需要多高深数学，会编程会用各种工具就行。
虽然计算机专业需要一定的数学基础，但并不一定要数学特别好。
计算机专业中需要掌握的数学知识主要包括：离散数学、概率论、统计学、线性代数、微积分等。这些数学知识不仅仅是计算机专业所需要掌握的，还在其他领域中有广泛应用。因此，如果只是要掌握这些数学知识的基本概念、理论和公式，并不需要数学特别好。
当然，如果想在计算机专业中的某些领域发展，如图像处理、密码学、人工智能等，就需要更深入的数学基础。例如，深度学习算法中需要掌握矩阵运算、微积分等高级数学知识，这就需要数学特别好的掌握能力。
总之，虽然数学是计算机专业中必不可少的一部分，但并不是数学特别好才能在计算机领域获得成功。有着好的计算思维能力、良好的团队协作能力和不断学习进步的精神也是很重要的。
计算机专业是当今很热门的专业，对于很多初入该行的人来说，都有一个甚至是固定的错觉，即一定要数学好才能在计算机专业方面取得成功。实际上，这个错觉只是表面现象，尤其是对于在计算机行业初入门的人来说。
计算机工程师的工作本质上是理解计算机科学原理并将其应用于实践，如编写软件、设计算法等等。虽然数学可能会在这些领域的某些方面发挥作用，但它不是作为一种绝对必要的工具之一而存在的，至少对于那些处于初入门状态的工程师来说。
当然，数学知识在许多计算机领域有着广泛的应用。例如，多数机器学习算法与统计学有着密切的关联，而计算机视觉、图像处理等领域中的图形学算法则需要对线性代数、微积分等知识有一定的掌握。如果你的工作与这些特定领域有关，那么数学能力的提升将对你的职业生涯会有很大的帮助。然而，大多数的计算机专业的工作并不需要对数学的专业知识有超出常规学科的掌握。
此外，在计算机领域中，能力的最重要因素并不是你所掌握的科目的数量，而是你的解决问题的能力和如何将他人的意图转化为计算机程序的能力。这些能力来源于不断地学习、思考和实践。事实上，只要有坚定的决心、对计算机充满热情并具有耐心，即使是缺乏数学基础，也可以在计算机领域取得很高的成就。
总之，虽然对于特定领域的专业开发工程师和学术工作者而言，数学能力对计算机工程师的工作具有重要的贡献和价值，但在绝大部分情况下，数学并不被视为影响一个人是否可以在计算机行业中取得成功的重要因素。在计算机行业刚入门阶段，重要的是保持兴趣和热情，保持持续学习，并在学习的道路上不断地提高自身的能力。
其实这个问题是仁者见仁智者见智，没有很唯一的答案，完全是看你所研究的计算机哪个方向的。总之就是，计算机专业并不是想象中的那么高不可及，对数学能力要求确实存在，但也并不是特别高要求。但是如果一个学生数学能力很好，那么相应肯定会为他加分很多。
首先我们应该知道计算机科学是计算及其应用的科学和实用方法，它是对结构合理运行正常程序的可行性、结构、表达和机械化的系统研究。小苏接触过许多出自不同专业的学生，在和他们的谈话中总是能够听到一点：我现在只是知道一些理论知识，我需要掌握具体的相关技能才能找到工作。确实，大多数毕业生自从毕业了就没有继续专注于学术界了。因此，我们可以假设大多数读大学读研的人都是为了找份好工作。
其次还应该明确的点就是写代码并不就是计算机科学，懂计算机的一定会写代码，但是会写代码的不一定懂计算机。如果只是想找份写代码的工作，甚至都不需要你去学数学，也不需要你有相应计算机的学位。但是这个事情存在着很明显的局限性，那就是在数学知识很缺乏的背景下你能做的编程工作是非常有限的。
公司的IT部门需要大量程序员来创建自动化或简化业务逻辑的应用程序，这些应用程序是业务线应用程序，可为公司用户提供更有效地完成工作所需的信息。大部分工作围绕大型数据库展开，并将数据集缩减为用户所需的相关信息。
此外涉及机器人和尖端技术的软件开发通常也需要高等数学知识。近几年热门的人工智能、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、机器人、通用 GPU 编程、分布式云计算都涉及到许多高等数学知识，而且这些领域每年都在持续快速增长。
如此以来我们可以按照问题要求大概可以分为两类，对数学要求比较高和对数学要求不太作重要求的。对数学要求比较高的方向大致有软件工程，数据库，人工智能，算法，人机交互，信息科学。对数学要求不太作重要求的大致有MIS管理信息系统，计算机图形学/多媒体，系统架构。
但是如果你是属于前者
那么其实这个数学能力要求就比较高了。数学是一门工具性很强的科学，它与别的科学比较起来还具有较高的抽象性等特征。万物皆可用数学语言来描述，更不要说计算机专业，还涉及非常多的计算内容。起初是计算机科学工作者离不开数学，而数学工作者认为计算机对他们可有可无，但是现在是互相都离不开对方了，从每年的超级计算机排行榜一次又一次刷新人们对于计算速度的认知水平就可以明显的知道计算机在数学运算这块的作用与地位不容小觑。
其实出身计算机专业的同学在研究算法的时候，就是在研究数学。算法说白了就是一种更加高效的解决问题的人为创造的思想方法。而思路有了，也就是数学层面有了，必须有一个不耐其烦的计算工具人来孜孜不倦地求解这个问题。而计算机就恰恰好是这个工具人。
而且另外，对于那些在做软件开发的人员来说，数学好肯定是有莫大的优势的。在编程过程中，数学思维清晰，编写出来的程序让人耳目一新。但是很多学生在学生时代写代码的时候，完全没有软件编程的思维，这使得他们的程序很糟，谈不上逻辑存在；而存在这种现象的深层原因则认为是学生对数学思维的不重视，认为编程是编程，数学是数学，我学了这个线代能干嘛？我学这个高数能干嘛？我以后又不去做数学老师，学好这些课并不太大实质帮助。
其实不然，一个理工科学生一定要学好数学，相应的，一个文科生也应该好好了解数学。学计算机的学生之所以觉得《 数据结构 》这门课程很难，就是因为他们的数学思维锻炼的不够！
如果你是属于后者
你选的是计算机专业里面的MIS管理信息系统，计算机图形学/多媒体，系统架构等这些专业的时候，那么这对数学能力要求不是很高。但是这些专业可能对学生的抽象思维能力会有比较高的要求。抽象是这些专业的重要一步。抽象是将复杂的概念简单化。
MIS管理信息系统重在管理，要对海量的数据进行有效地收集、管理、存储。计算机图形学/多媒体通俗地来说，是让一批本来搞文艺创作的人借助计算机软件来创作出新媒体内容，或者也可以换成说是让一批出身理工科的人借助计算机软件来进行作品创作，这个专业重在你的作品好不好看，新不新颖，或者相对上文所述的工作内容，对数学确实没有那么高的要求，有的甚至在大学的学习中，不要求修数学的学分。虽说系统架构里面也涉及了编程，但是我认为系统架构的精髓还是在于他的架构，有一种建设宫殿的美学感在其中，当然这也是仁者见仁智者见智了。
数学是个好东西。对于某些人来说，数学很难，数学也不仅仅是数字，数学是我们大多数学科所建立的逻辑基础。分析、批判性思维和推理只是通过学习和应用数学概念而发展起来的一些抽象技能。为了成为一名优秀的计算机开发人员，这些都是非常重要的必备技能。无论你是在大型公司 IT 部门工作，还是正在开发下一代无线通信网络，数学都是伴随你至始至终的。
大多数人在被提及数学的时候都是首先想到了微积分，然而，计算机涉及到的大部分数学都是关于更抽象的内容，比如离散数学和计算理论等，这些是为大家高质量高水平的工作的奠定基础的基石，同时也是那些选择继续读研究生的学生在读期间需要的掌握的基石。
数学好不是我能进入大厂做程序员的必要条件，但是确是其充分条件，数学对于工程学科来说非常重要，只有在逻辑、批判性思维和抽象数学方面具有扎实的基础，才能用计算机这个工具创造出更大的价值。
1. 数学是理解计算机科学的基础：计算机专业包括算法、数据结构、编译器等各种课程，这些课程都建立在一定的数学基础上。而且，计算机科学领域中很多问题都可以用数学方法解决，因此数学能力对于计算机专业学习来说还是很重要的。
2. 数学能力的水平不是唯一评估标准：计算机专业并不是只看数学能力，还有很多其他因素需要考虑，比如编程能力、创新能力、沟通能力等等。因此，即使数学能力不是特别好，如果其他能力还是很强，也是可以成功在计算机专业中发展的。
3. 数学能力可以通过学习和练习提高：很多人并不是天生就擅长数学，数学能力也可以通过不断学习和练习提升。相信自己能够克服数学方面的困难，不断努力，培养自己的数学思维和能力。
综上所述，计算机专业并不要求数学特别好，但是对于理解计算机科学和解决计算机问题还是需要一定的数学能力，同时计算机专业还有很多其他方面的能力需要掌握。需要综合考虑个人兴趣、能力和未来职业规划，选择适合自己的专业方向。