数学研究生方向

我国本科阶段的数学专业，主要分三个：数学与应用数学、统计学、信息与计算科学。也有部分学校会有金融数学专业，以及近几年新兴的大数据或科学计算专业。不同学校的学科实力不同，专业设置、培养方案也会有所差别；很多的院校也会把金融数学、统计学、人工智能等专业放到其他院系，或单独成立院系。一般高校数学各专业本科四年，前两年的课程大致相同，并不分方向，会学习一些专业基础课；大三开始后，会根据数学专业方向的不同，开设不同的课程；当然，每个学校开设的课程差别是比较大的，这取决于学校有无开课能力。本科阶段各专业的课程和方向不同，其培养目标也不同：数学与应用数学，培养学生对数学基础的学习，重点培养数学能力和创新能力；统计学，数据的归纳、收集、分析，掌握现代的统计学方法；信息与计算科学，培养计算数学方面的人才，运用计算机技术和数学算法来解决数学及应用领域的问题。数学专业细分：基础数学、计算数学、概率论与数理统计、应用数学、运筹学与控制论。基础数学基础数学重视学生数学基础知识和专业基础知识的学习，注重对他们的创造性和创新能力的培养。除基础课外，主要开设实变函数、泛函分析、偏微分方程、微分几何、拓扑学、微分流形、数论基础、群与表示、代数几何等等课程，具体会因学校而异。计算数学计算数学科学与工程计算是伴随着计算机的出现而迅猛发展起来的新学科，涉及众多交叉学科。其主要研究内容包括：运用现代数学理论与方法解决各类科学与工程问题；分析和提高计算的可靠性、有效性和精确性；研究各类数值软件的开发技术。主要课程包括数值代数、数值分析、偏微分方程数值解、最优化方法、软件基础、软件工程、计算机图形学等课程。主要内容包括代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值解法，函数的数值逼近问题，矩阵特征值的求法，最优化计算问题，概率统计计算问题等等，还包括解的存在性、唯一性、收敛性和误差分析等理论问题。概率论与数理统计统计学是研究数据的搜集、整理、分析和推断的科学与艺术。概率与统计研究各种随机现象的本质与内在规律性以及人文、社会、经济和自然科学等各学科中各种类型数据的科学的综合处理及统计推断方法。主要课程包括概率论、数理统计、应用随机过程、测度论、应用随机分析、统计计算、应用多元统计分析、应用回归分析、应用时间序列分析等。本专业有概率论、统计学两个培养方向。运筹学与控制论研究各种系统的结构、运作、设计和调控的现代数学学科，是应用数学与系统科学、信息科学的结合点，从众多的可行方案中优选某些目标最优的方案，在社会与经济生活的合理规划、最优设计、最优控制和科学管理中起着十分重要的作用。面对实际中千差万别的问题，一般采用4个步骤：确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。运筹学方法的广泛使用以及迅猛发展过程中，形成了丰富的抽象模型，发展出多个分支：包含线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划等在内的数学规划；图论；网络流；决策分析；排队论；可靠性数学理论；库存论；对策论；搜索论等等。信息科学信息科学运用近代数学方法和计算机技术解决信息科学领域中的问题，应用十分广泛。专业方向包括信号与信息处理、模式识别、图像处理、人工智能、软件开发方法和理论计算机科学等研究方向。金融数学金融数学除了要求学生必修数理统计、金融数学引论、应用随机过程、寿险精算、证券投资学、衍生证券基础之外， 还要求学生选修数学或经济与金融的一些课程。不仅要求学生具有扎实的数学和统计基础，还要熟练的数据分析技能，较好地掌握金融专业的基本知识，文理并茂，全面发展。数据科学与大数据数据科学是运用统计学、计算机科学、应用数学等学科提供的现代数据分析工具和方法从数据中自动寻找规律或者有价值信息的交叉学科。运用概率统计、现代计算、人工智能等综合知识探索来自工业、生物医疗、金融证券和社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效存储、高效管理、高效概括、深入分析和精准预测的科学和艺术。本专业致力于培养运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，能从大量数据中提取对科学研究和生产实践有意义的信息，以可视化等技术通过通俗易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法，应用时间序列分析，统计计算，统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。

此一文主要介绍三个部分：首先，介绍数学的专业方向；其次，介绍数学的就业前景；最后，介绍报考数学专业的几点参考建议。数学各个阶段的学习内容和目的均是不同的，需根据自己的人生规划，做好选择。数学普及的中小学阶段，数学的基础计算，初等代数和欧氏几何的学习；数学学习的本科阶段，数学基础的学习，注重数学的拓宽；数学精深的研究生阶段，选择某一两个领域开始专业学习，强调领域的深度；数学创新的博士阶段，选择某一两个领域开始科研，强调创造和发现。数学学科体系经历最近400多年的发展，数学的学科体系庞杂，已经不是曾经一个人能通过几个大部头，就能全面通晓数学的时代。而中学时代所学数学的内容和深度，相比整个数学，真真是“冰山一角”，有志于数学专业的学生，可能缺乏对数学的整体认识。进入大学之后，经过两年专业基础课的学习，还需要结合自身，选择专业方向。更多数学学科的介绍，请参考：数学体系简介：1个大树干，6个大树杈，枝繁叶茂数学专业方向根据自己数学课程的学习情况，以及未来的打算，是继续深造，还是参加工作？继续深造的话，是去商学院、计算机学院，还是本系。无论如何，本专业的素养能力是必须扎实过关的！更详细的数学专业介绍，请阅读：数学有几个专业方向？不同专业方向到底都学些什么？数学专业就业不论是什么专业，最终的价值实现是就业。不同的专业方向，有不同的职业岗位。如果从事学术研究的意愿不强，个人建议大学期间辅修计算机为第二专业，也可考虑转专业考到计算机院系，会有更多的优势和选择！更多的数学就业前景，请参考：学数学专业，有什么出路？大有用武之地，广受欢迎！数学专业报考首先给一句忠告：想混文凭，不要选数学专业，数学专业的整体压力偏大；如果有犹豫，有其他专业做选择，可优先考虑其他专业。若要选择数学专业，不妨先看看自身的条件：专注力：可长时间专注于一件事情；注意力集中，抗干扰；抵制诱惑，排异其他事情。思考力：喜欢独立思考；喜欢独立解答问题的喜悦；好奇心重，对新事物有求知欲。自控力：时间管理能力强；意志力强，能攻坚克难；抗压能力强，不易受挫，能自我调节。如果自己在专注力、思考力、自控力这三方面都过于常人，且自己立志从事于数学的学术研究，想从事高校任教工作，能够为学数学而耐得住寂寞，选择数学是个不错的选择！除了自身的必要条件，还要考虑一下家庭条件、家庭期望、综合素质等方面的因素。如果家庭经济条件不好，需要尽快的毕业工作挣钱，还是优先考虑其他专业；如果家庭不能承担留学费用，需要争取奖学金，读博深造也要承受一定的经济压力，须有心理准备；如果家庭期望尽早工作，家庭能够提供工作的相关辅助，需结合家庭条件考虑是否读数学专业。综合看来，报考数学专业之前，不妨回答几个问题？个人是否有足够的专注力、思考力、自控力，是否热爱数学？自己想成为什么样的人，能否为此付出必要的成本？高中时候的成绩如何，是否擅长数学，有无竞赛的经历？家庭经济条件如何，是否需要尽快毕业，补贴家用？父母有什么期望，家庭能够提供什么样的帮助？数学强校从自身的素质条件、家庭条件等方面，综合考虑后决定报考数学专业后，还需考虑目标院系。不同学校的数学科研、教学水平是不一样的，开设的课程、培养方案、专业方向侧重都是不一样的。“双一流”建设高校，整体水平要高一些，部分高校会与数学所、重点学科和实验室，有世界一流的大师，经常会有相关的学术报告等活动，更可以选择留学、被推荐到高水平的院校或机构。即便是社会上对数学要求高的高新技术岗位，名校学生的优势是不言而喻的。因此，能考入一家名校学数学是再好不过的了。如果只是普通本科高校的话，可能还要有针对性性地学习，努力考入名校的研究生才可以！我国国内的数学强校名单，请查看：我国哪些高校数学学科比较强？最后，总结一下：综合数学学科体系、自身条件和专长领域，以及对未来的打算，选择数学专业和高校，为自己人生铺垫一个高起点！

数学在科学，技术，金融，航空，通信和无数其他行业中发挥着核心作用。根据UMassAmherst的数据显示，35%的数学毕业生会进入研究生院，就读的学位包括数学、应用数学、统计、计算机、数据科学和数据分析等。劳工统计局（BLS）统计显示数学岗位的需求在2019和2029之间上涨了27％，就业增长速度，比一般职业的4％增长率高出许多。伴随着数据和科技技术在不同行业的渗入，对数学家、分析师和统计学家的职位需求也逐年升高。今天就给大家总结下数学专业薪水最高的一些职位：物理学家，年薪119,580美金运用数学模型进行自然科学研究，研究范畴小到微细粒子，大到宇宙整体。主要就职雇主包括：学术机构、实验室、私企等。数学家/数据科学家，年薪103,010美金数学家的职业集中在执行高级数学方程式（通常使用计算机和使用复杂的软件）来理论化和理解数学原理，进而解决现实问题。常见的岗位类型包括数据科学家和统计师等，就业行业也遍布金融、科技和咨询等领域。航空航天工程师，年薪115,220美金设计新的航天器、飞机和导弹等，岗位和知识储备一直处于最前沿。借助数学和物理学，设计机身、机翼、发动机和其他用于飞行器的组件，并确定如何将其创造物集成到实际的飞行器中，航空航天工程通常是一个反复试验的领域。经济学家，年薪104,340美金从事经济学理论研究及其应用，主要领域包括数理经济学（用数学模型来描述经济现象）、计量经济学（用数理统计来检验模型结论）、文字经济学（用语言文字来描述经济现象）、经济数学（数学分析、最优化理论）、经济学专题（通过论文、专著来对某个前沿问题有了解）。精算师，年薪101,560美金帮助保险公司确定是否应签发保险单以及该保险单应收取的保费，从而在保险公司中发挥关键作用。检查与成本和趋势相关的大量数据，会在工作中使用大量的统计分析。统计师，年薪84,060美金为公司及政府机构开发改进数据收集方法，并对数据进行分析解释以确定趋势。常见的领域有生物统计师、临床数据统计师、数据分析统计师等。密码学家，年薪112,560美金研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密，确定加密和解密数据的新方法。常见的就业领域包括安全审计类、区块链和军队领域等。财务分析师，年薪85,660美金创建复杂的数学模型，以改善银行或其他类型的金融机构的运作。软件工程师，年薪103,830美金帮助开发软件设计团队创建的软件功能，软件工程师将与设计师合作，以帮助将不同的程序功能整合为一个统一的整体。数学领域作为很多学科的基础学科，在就业上也很有优势，留学生常见的进入领域包括金融、咨询和科技企业等，那具体适合什么职位，还建议学生可以提早准备自己的技能包，尽早开启实习，在实践中慢慢寻找。

现在考研已经是一大趋势，很多大学生都会选择考研，又害怕自己考不上，尤其是面对数学这一“拦路虎”，让很多数学基础不太好的同学望而却步。俗话说：条条大路通罗马，并不是所有专业都考数学，数学基础不好我们可以选择不考数学的专业，下面是学长整理的9大类及118个不考数学的专业供大家选择。01哲学类科学的尽头是哲学。确实是这样的，哲学主要是研究世界的普遍运行规律，作为各个学科的“老大哥”，可以在上位对具体的学科进行理论指导。哲学专业主要培养具有一定马克思主义理论素养，通过正确的哲学理论和思维来解决现实生活中的问题。考研方向有以上10个具体专业，且很多专业支持跨考。就业方向有高校辅导员、高校教学、科研等。02法学类善良的心是最好的法律。“依法治国”是我国基本国策，所以从长远来看，法学绝对是当前的朝阳产业，毕业后有很大发展前景。就业方向可以选择审判、法官、律师、检查、司法行政、法学教育等。报考法学专业的人越来越多，一方面法学本科毕业确实较难找到心仪的工作，另一方面社会各界法治民主意识增强，对法学专业的高层次人才需求也迅速增加。03教育学“学为人师，行为世范”。教育学专业主要培养从事教育工作的大中小学教师。随着国家对教育的重视以及教师的待遇逐渐提高，教育学成为近几年考研的热门专业。除以上几个学说专业之外，教育学专硕也成为很多人的选择，类似学科教学（语文）这样的专业。加上教育学考研接受跨考且不考数学，所以报考人数较多，竞争比较激烈。04文学文以载道。文学作为文化传播的媒介，在当今世界起着独一无二的作用。文学主要是与文字打交道，自然不需要学习高数，考研的时候会考两门专业课。比如汉语言文学在考研的时候除了考政治和英语之外，两门专业课为617语言学理论和汉语基础。文学类专业毕业之后就业选择面也比较大，可以选择教师、报刊编辑、翻译、考公、党政机关、文化宣传等。05历史学历史是一出没有结局的戏。每个结局都是这出戏的新情节的开始。历史学主要是通过研究历史来对当今社会起到指导作用。历史考研注重对基础知识的理解，所以复习的时候一定要吃透每一个知识点，从而提高自己分析问题、解决问题的能力。06理学世界是物质的，物质是运动的，运动是有规律地，而规律是可以被研究的。理学就是专门研究物质世界基本规律的学科。

现在2021年研究生入学考试er正在积极备考。选择专业是考研的第一步。选择合适的专业和院校对未来的发展和就业有着非常重要的影响。为了找到更好的工作，更有利于就业，大多数人在考虑选择专业时，可以参考一些就业形势和前景较好的专业。以下是对数学专业就业前景的介绍。你可以参考一下。数学专业，在大众化的视野中，毕业后的就业前景无非是当老师或从事科研，这似乎是一条过于老套、狭窄的就业道路。然而，这些都是偏见。数学专业研究生一直是金融界、IT界和科研界的“香饽饽”。数学专业的就业前景是你看不到的“光明未来”！在大学数学学院，除基础数学外，多数还开设了应用数学、信息与计算科学、概率与统计精算、数学与控制科学等专业。现代数学的这些分支超越了传统数学的范畴，延伸到社会的各个领域。他们把数学作为探索和解决非数学问题的工具，为人类社会的发展做出了巨大贡献。当然，这些专业的学生也受到各相关领域的欢迎。基础数学：适合研究或教学基础数学又称纯粹数学，即根据数学的内在需要或未来可能的应用，研究数学结构本身的内在规律，不求解决其他学科的实际问题，而只研究数量关系和空间形式纯粹形式的事物。基础数学是数学科学的核心。它不仅是其他应用数学分支的基础，而且为自然科学、技术科学和社会科学提供了必要的语言、工具和方法。微分几何、数学物理、偏微分方程等都属于基础数学范畴。陈景润证明“12”哥德巴赫猜想的著名故事就发生在这一领域。●就业前景本专业要求学生在数学方面有扎实的理论基础，并为高等院校和研究机构提供数学、应用数学和相关学科的研究生。近几年来，与其他数学专业相比，就业范围相对狭窄，但与数学相关的各个学科发展迅速，这方面所需的研究和教学人才也大幅度增加，尤其是数学相关学科的教学人才大多需要扎实的数学基础，所以需求也有所增加。计算数学：涉及多学科交叉计算数学是随着计算机的出现而迅速发展起来的一门新兴学科，涉及计算物理、计算化学、计算力学、计算材料、环境科学、地球科学、金融学和保险学等多个学科交叉。运用现代数学理论和方法解决各种科学和工程问题，分析和提高计算的可靠性、有效性和准确性，研究各种数值软件的开发技术。它不仅突出解决信息、电子、计算机等领域的一些核心理论和技术问题，而且注重从这些高新技术中抽象出新的数学理论。在保持应用数学和计算数学学科研究方向优势的基础上，重视和加强信息科学研究的数学基础、数据分析与统计计算、科学计算、现代优化和电子系统生物系统的数值模拟和数学建模。专业背景：要求考生具备基础数学、应用数学、信息技术、计算机科学、数据处理与系统分析、工程、数字图像等学科知识。研究方向：工程问题的数值方法、发展方程与动力系统的数值方法、数值逼近与数字图像处理、计算机图形学与计算机软件、光学与电磁学中的数学问题等。●就业前景站在数学的肩膀上，这个方向的学生在考博或出国方面有很大的优势。如果研究生从事项目开发，他们的工资一般较高，但他们的工作强度也相对较高。此外，本专业毕业生还可以到高校从事教学工作，不仅可以进一步开展研究，而且有利于专业人才的培养。概率与统计：政府部门需求大幅增长概率作为数学的一个分支，是研究随机事件的一门科学技术，涉及到工程、生物学、化学、遗传学、博弈论、经济学等各个方面的应用，几乎涉及到所有的科学技术领域，可以说是各种预测的基石。统计学是关于统计数据的收集、整理、分析和解释的科学，主要是通过运用概率论建立数学模型，收集观测系统的数据，进行定量分析和总结，然后进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。概率论和数理统计是本世纪迅速发展的学科。他们研究各种随机现象的性质和内在规律，以及自然科学、社会科学等各学科各类数据的科学综合处理和统计推断方法。随着人类社会各种系统的规模、复杂度和精度的不断提高和计算机的广泛应用，概率统计将变得越来越重要。●就业前景主要从事企事业单位和经济、政府管理部门统计调查、统计信息管理、定量分析等方面的开发、应用和管理，或从事科研、教育部门的研究和教学。就业机会非常广阔，一些金融行业和单位对统计专业人才的需求甚至超过了一些热门经济专业。特别是近年来，政府部门决策强调科学性，统计部门的实力不断增强。因此，政府每年招收公务员时，对毕业生的统计需求也大大增加。应用数学：最广阔的发展空间应用数学由两部分组成，一部分是与应用相关的数学，另一部分是数学的应用，即以数学为工具，探索和解决科学、工程和社会学中的问题。应用数学主要应用于两个领域：一是计算机。随着计算机的飞速发展，需要大量懂数学的软件工程师开发相应的数据库；另一方面是经济学。当前的许多经济学需要用非常专业的数学来分析。应用数学的许多相关课程都是根据经济实例设计的。应用数学与纯数学最大的区别在于与实践的结合：试图解决自然现象和社会发展所引发的数学问题，并将其讨论的结果应用于自然和社会。●就业前景无论是科研数据分析、软件开发、三维动画制作，还是从事金融保险、国际经济贸易、工商管理、化工制药、通信工程、建筑设计等行业。，它离不开相关的数学专业知识。本专业毕业生就业主要集中在与信息产业相关的大集团公司、科研设计单位、金融机构等，在出国或深造方面也有很大优势。据有关人士介绍，如果将这门学科应用到数学领域，在申请硕士学位时，在选择发展方向上会有很大的优势，特别是在金融和经济领域，这两个领域比本专业毕业生有很大的优势，也可以发展到更高的水平。数学教育●就业前景需求量大，待遇稳定就业分析：我国数学教师需求量最大。数学老师很受欢迎。拓宽教师渠道，面向社会招聘教师，已成为教育人事制度改革的重要举措。这无疑为数学教育专业毕业生就业提供了巨大的发展空间

首先，本科期间学习数学专业是不错的选择，未来在考研时也会有更多的选择，比如当前有不少数学专业的学生会考研计算机相关专业，实际上不少计算机专业的导师，还是比较欢迎数学专业的学生。实际上，从当前互联网的发展趋势来看，未来互联网领域会释放出大量的高端人才需求，包括高端应用型人才和高端研发型人才，而研究生教育是培养高端人才的主要渠道之一。从知识结构来看，当前不论是选择读大数据方向还是人工智能方向，都需要有扎实的数学基础，数学基础好的研究生也更容易取得创新成果，所以从这个角度来看，数学专业的本科生选择读研计算机专业还是具有一定优势的。数学专业的本科生要想考研计算机专业，应该早做准备，一方面原因是计算机专业课的内容比较多，而且有一定的学习难度，另一方面计算机专业是当前的考研热点，竞争也比较激烈。按照历史经验来看，如果想有一个较为充足的复习时间，应该从大二就开始着手准备。数学作为一个非常重要的基础学科，在读研的时候还可以有更多的选择，但是从当前的行业发展趋势和人才需求趋势来看，IT互联网行业的人才需求潜力要更大一些，而且相关岗位的附加值也比较高，所以可以重点考虑一下。在选择具体方向的时候，可以重点考虑一下大数据、人工智能、区块链这几个大的研究领域，这些研究领域在工业互联网时代会有大量的发展机会。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

研究生培养的方向性硕士研究生主要是作为专业技能研究型人才进行培养的，而研究型人员所必备的、最重要的—种能力是续密的逻辑思维分析能力。这—能力要求我们在分析问题时应该做到环环相扣，步步相连，这一点尤其体现在数学的解答题和英语阅读理解试题的分析中。逻辑思维分析能力的考查以及区分度的局限，决定了在数学试题中根本不会出现那种依靠偶然凑合在—起条件才能解答出的题目。这类题目技巧性太强，难度过大，在考查逻辑思维分析能力以及区分度上都毫无有效性。而很多辅导机构的老师居然有选择性地选取这种题目来炫耀其高人一 等的解题技巧，这是对考试的无知！数学作为一 门严谨的科学，并不存在太多解题的奇巧异技，有的只是在深刻理解基本定义、原理基础上的多角度运用。逻辑思维分析能力考查决定的第二个侧重点（这里主要就数学论述，因其在数学领域体 现得最为突出）是基础知识的考查，包括相似概念的剖析、基本性质的运用及运算等方面。因为分析是建立在已有素材之上的，这类题目的考查分值大约占到整个卷面分值80%以上，一般认真完成一本好的全科教材的学习（如《考研数学超级金讲（全程复习一本通））），这类题型是可以拿下满分的，这—分值足以超过历年录取所需要满足的单科成绩。自学性教育部已多次明文规定各高校不得以要求本校学生参加研究生入学考试为目的来设置课程，也不得以学校名义组织各类考研培训。因为，虽然从个体角度分析，在—般情况下，读研一定优于本科的直接就业。但如果每个人都选择读研而不就业的话，显然会导致劳动力的短缺，对经济的发展不利（当然，国家也不可能提供这么多读研的机会），这不符合国家短期的整体利益。不允许学校出面组织考研培训可以起到一定的抑制作用。此外，考研作为—种跨越式成人学历教育考试，让学生以成人的视角进行选择可以为他们留下更多独立思考的空间。学生可以选择毕业之后是工作还是考研，考研是依靠自学还是依靠外界力量的帮助。每一次的权衡取舍，对考生来说都是向成熟的迈进。因而，在教育部的官方文件中，研究生招生考试的定性是自学考试。既然是自学考试，在考研辅导日益红火的今天，作为负责的命题老师，在题目设计时，必须考虑到对这种不太健康的社会现象起到平抑作用，即在试题命制的过程中，应该确保试题的命制难度对一般考生的自学不构成一种难以逾越的门槛，这才是试题真正的难度边界。

对于本科是数学与统计学相关专业的学生来说，在研究生阶段主攻AI方向是不错的选择，因为AI领域的相关研究方向通常需要具有扎实的数学基础，数学基础好更容易做出成果。但是，相对于计算机专业的学生来说，数学专业的学生在动手实践能力方面会有所欠缺，所以应该加强编程方面能力的培养。目前AI领域的研究多集中在机器学习（含深度学习）、计算机视觉、自然语言处理和机器人学等领域，其中机器学习的热度比较高，相关的研究也比较系统，所以从机器学习入门AI是不错的选择。对于非计算机相关专业，同时还没有进入课题组的研一学生来说，在学习机器学习的过程中，一方面要了解机器学习的概念，另一方面也要尽快锻炼自己的编程能力，为研二期间进入课题组做好准备。目前Python语言在机器学习领域有广泛的应用，我在早期从事机器学习实现时使用的是Java语言，后来改用Python语言之后，明显感觉Python还是比较简单便捷的。另外，Python语言语法简单易学，即使没有任何编程基础也能够掌握。在掌握Python的基础语法之后就可以开始进行一些简单的机器学习实验了，可以从一些比较常见的算法实现开始，比如knn、决策树、朴素贝叶斯等等，在实验的过程中最好结合实际的场景进行，这样会增强自己的落地实践能力，对于非计算机专业的学生来说，这个环节还是比较重要的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

大学数学相关的专业有：数学与应用数学信息与计算数学数理基础科学虽然以上三个专业培养目标不太一样，但是在大学实际课程安排，培养过程，就业方向基本还是一致的。下面首先我简单分析一下数学专业毕业的去向：1：计算机，通信等IT类专业读硕，读博，大学老师 （4星推荐）先讲一个我大学概率论老师的故事：他是北大数学专业本科毕业，但是据他说学习很渣，有俩爱好：抽烟，打麻将。后来考到我们东北一所985大学的硕士，博士，读的通信专业的博士。结果一个非通信专业科班出身的数学专业的学生读通信博士，发论文的数量和速度远快于通信专业科班出来的博士。提前毕业，然后留学任教，30多岁就已经是数学系的教授了。学过通信的同学知道，通信的底层原理是需要很多数学基础的，例如：信息论，概率论，复变函数，傅里叶变换等。计算机网络中的路由算法，RSA非对称加密，传感器网络中的节能算法，自组织网络，5G中许许多多的算法都是需要大量的数学基础。而本科中那些电子电路，计算机相关课程在读博时根本不重要，而且就算需要用到一些概念，花几天就能学懂。而读博时，计算机，通信专业是要研究各种算法，这时具有各种数学基础的数学专业学生就具有了比较优势。所以对于本科数学专业成绩较好，对数学学习不反感，又想在大学工作，建议读博，做大学老师，而且可以跨专业读IT类的博士，然后毕业去高校任教。2：IT，互联网行业程序员（3星推荐）再来讲一个我初高中同学的故事，小j大学是大连理工信息与计算数学专业（大连理工：计算数学，国家重点学科，国内排名在前4位，应用数学排名前12名），当时他以为是计算机专业的一个分支呢。结果一入大学才知道这个专业是与应用数学在一个学院，都是数学专业的分支。大学时学了无数的数学课，他真是很后悔，大四我和他一起考研上自习时，看他经常默默的嘴里嘟囔着什么，一问才知道，在背诵数学分析中一些证明题的思路呢。最后小j成功考入本校的本专业硕士。据他说，他们硕士里很多研究的课题都是金融领域，管理学领域的一些问题，需要数学建模分析。但是当时2008年左右，他说他们毕业的出路更多还是转行去做程序员，虽然，他们不是计算机或软件工程科班出身，但是大家想想，北京这边很多大专毕业，甚至高中毕业，计算机培训学校培训半年Java做程序员的都很多，学习编程对于已经硕士毕业，学了那么多艰深的数学这些数学专业的硕士已经不是什么难事，很多人在学校期间就已经自学准备了。当时，小j和我说他的同学或师兄有很多去大连的IBM做程序员，两个方向：Java开发，大型机开发与维护（简称大机开发），由于Java开发从业人员太多了，门槛不高，虽然大机开发维护工作需求量极少，但是有一定门槛，很少有人竞争，都是行业内人员流动。主要是大银行，日本的保险，气象部门等大型机维护工作。时至今日，小j一直在这个行业内做，经常去日本出差，工作在国内时也比互联网程序员轻松。另外，我在华为终端时的一个组长也是东北某985大学数学专业毕业的，当时做着Android开发的工作。数学专业本科毕业的同学，在大学里自学Java或者其他语言，毕业去做程序员也是一个重要出路。3：会计（2星推荐）我相信学习数学专业的同学，一定看到自己同学，或者学哥学姐，天天抱着几本注册会计师的复习图书天天钻进图书馆，奋发图强。但是最后成功者寥寥。当然对于数学专业的学生转行做会计也是一个选择。但是人工智能未来的快速发展，简单低层次的财务人员的工作是很容易被机器替代的。因为不太推荐数学专业学生毕业选择会计相关工作，本来会计相关工作就有数量极大的会计专业的学生争抢，而且薪资也不高。少数CFO除外。4：精算师（1星推荐）精算师是一个汉语词语，指保险公司雇用的数学专业人员，主要从事保险费、赔付准备金、分红、保险额、退休金、年金等的计算。其计算依据来源于理赔参照表及会计准则，保险公司经营状况。而这份表格是基于本公司和同行索赔的经验及相关统计数据而制定的。身边只有一个对面同事他的同学考中过，据他说，那一段他同学不做码农了，辞职一心准备考试，还有准备英语，很多门课程。准备了一年，天天自习，看书。最后通过了北美的精算师考试。2012年那会年薪60万。但是这个职业虽然门槛极高，薪资高，但是考试难度比较大，成功的人较少。没有普遍性，所以不太推荐。5：大数据相关（5星推荐）大数据相关工作，近年来，越来越火爆，尤其在互联网公司，以我的公司举例，有很多大数据的岗位，例如：数据分析，数据工程，数据算法。其中数据分析，数据算法对于数学专业的学生尤为推荐：1）数据分析我们部门数据分析的组长曾经在百度工作过，他就是数学专业毕业的。数据分析要熟悉数据库原理，SQL语言，Python语言，kafka原理。日常就是根据客户端APP，服务端统计上来的存储在数据库中信息进行分类，统计，形成表格和汇报材料，给产品经理或老板决策使用。例如：APP每个页面都会有埋点，一旦用户进入某个APP的页面，这个页面的字符串就会从手机客户端APP传到服务器的数据库中，然后数据分析人员就要用SQL语句检索出这个字符串，根据访问用户总数，算出这个页面的访问量漏斗。还有经常会统计APP页面中每个按钮的点击事件。这些统计都是反映了一个APP用户使用情况，用户体验好坏，为了产品不断迭代更新提供最重要的数据依据。没有数据支持得产品经理就是一个拍大腿瞎决策的产品经理。2）数据算法如果你本科是数学专业，考研转了计算机专业，或者博士转了计算机专业，你一定会经常接触机器学习，推荐算法，自然语言分析等算法。尤其现在的推荐算法已经广泛应用在各个互联网产品中，例如大家熟知的今日头条，新闻都是根据个人特征去推荐的，千人千面。数学专业的学生最不怕，也是最有优势学习就是算法。只有你转个专业读计算机专业硕士。或者现在很多学校的数学专业的硕士，博士的科研项目就是计算机类算法的项目。就非常适合去互联网公司做数据算法。我们公司招聘这些数据算法工程师要求很高，一般都是硕士，博士也很多，比较喜欢招数学专业的，还要问高考数学成绩呢。硕士毕业都是20-30万起的。6：人工智能算法（4星推荐）最近可能大家从新闻中听过过，长春的一汽宣布今年不招聘车辆工程和机械工程专业的毕业生，而是大量招聘计算机，软件工程，数学专业的学生。因为未来的汽车是无人驾驶的汽车，是IT技术，通信技术，人工智能技术充分融合的汽车。因此现在招聘的学生一定是为了未来的汽车做研发储备的，一定需要大量人工智能技术的人才，而人工智能中核心的机器学习等算法，数学专业的学生学习起来就很有优势。未来数学专业的毕业生在人工智能算法领域一定大展宏图。但是你不能只死学本专业课程，一定要在课余学习计算机算法，编程，仿真等相关知识，有机会多参与相关项目开发。7：初高中数学老师（3星推荐）这个是数学专业毕业生最容易想到的一个毕业去向，但是你需要考取教师资格证，哪怕你就想在校外培训机构当个讲师，按照国家最新政策也必须有教师资格证。8：其他考取公务员，事业单位，大公司销售，甚至产品经理，各行各业的机会都可以尝试。但是这个就是对于数学专业毕业的学生没有专业优势了，只与你个人的能力有关了。想好自己的兴趣，职业定位，外面的天空广阔，不一定比上面推荐的工作差。附：数学专业大学主要的课程如下：专业基础类课程：解析几何，数学分析I、II、III，高等代数I、II，常微分方程，抽象代数，概率论基础，复变函，近世代数专业核心课程：实变函数，偏微分方程，概率论，拓扑学，泛函分析，微分几何，数理方程专业选修课：离散数学（大二上学期），数值计算与实验（大二下学期），分析学（1），代数学（1），伽罗瓦理论，复分析，代数数论，动力系统引论，基础数论，偏微分方程（续），一般拓扑学，理论力学，数学建模，微分拓扑，调和分析，常微分方程几何理论分析专题选讲组合数学与图论，范畴论，紧黎曼曲面，黎曼几何初步，偏微近代理论，交换代数，代数拓扑同调代数，流形与几何，小波与调和分析，李群李代数，分析学Ⅱ，代数学Ⅱ，代数K理论，代数几何，多复变基础，泛函分析