數學專業跨計算機專業有哪些優勢和劣勢？ 

作為(wei) 知乎上唯一一個(ge) 不會(hui) 被勸退的專(zhuan) 業(ye) ——計算機，它是很多數學專(zhuan) 業(ye) 學子向往的專(zhuan) 業(ye) 。很多數學專(zhuan) 業(ye) 的學生可能想：難出天際的數學都拿下了，轉到計算機不要太容易。但事實上，術業(ye) 有專(zhuan) 攻，當你們(men) 絞盡腦汁證明定理時，計算機專(zhuan) 業(ye) 的同學也在辛苦地調Bug。要想轉專(zhuan) 業(ye) 成功，一定要知己知彼，做足準備。今天為(wei) 大家介紹數學專(zhuan) 業(ye) 跨計算機專(zhuan) 業(ye) 的注意事項和經驗。

01、數學專(zhuan) 業(ye) 跨計算機專(zhuan) 業(ye) 有哪些優(you) 勢和劣勢？

在優(you) 勢方麵，數學專(zhuan) 業(ye) 的學生具有紮實的數學基礎，計算機領域很多問題離不開大量的數值計算和理論分析研究，這些都需要紮實的數學功底。而且數學專(zhuan) 業(ye) 本科期間的高強度學習(xi) 鍛煉了學生的科研能力、學習(xi) 能力、縝密思維和對一些問題的洞察能力。

在劣勢方麵，與(yu) 其說如何轉入計算機專(zhuan) 業(ye) ，不如討論如何“卷入”計算機專(zhuan) 業(ye) 。計算機專(zhuan) 業(ye) 遍地是卷王，首先你要和計算機科班同學競爭(zheng) ，這是地獄難度。其次，由於(yu) 計算機是高薪行業(ye) ，“錢景”光明，是轉專(zhuan) 業(ye) 的重要戰場，因此競爭(zheng) 壓力不言而喻。

你能想象考研400+也有可能落榜嗎？

競爭(zheng) 壓力大隻是一方麵，我們(men) 更應該關(guan) 心的是我們(men) 本身的缺點。數學非常重視嚴(yan) 謹的證明和縝密的思維，但我們(men) 缺少的是編程能力。計算機專(zhuan) 業(ye) 的實踐要求非常高，比如一個(ge) 新的算法，數學專(zhuan) 業(ye) 側(ce) 重於(yu) 證明和推到，告訴大家這個(ge) 算法是怎麽(me) 來的，它的性能為(wei) 什麽(me) 好。而計算機專(zhuan) 業(ye) 側(ce) 重於(yu) 實現和應用，要確保算法可以實現和應用，用它解決(jue) 實際問題。

數學專(zhuan) 業(ye) 本科專(zhuan) 業(ye) 課程不僅(jin) 數量多，而且難度大，很多科目要求投入巨量的學習(xi) 時間，因此大家普遍缺少動手編程的時間以及學習(xi) 計算機專(zhuan) 業(ye) 知識的精力。

02、數學專(zhuan) 業(ye) 跨計算機專(zhuan) 業(ye) 需要做什麽(me) 準備？

提前做好規劃

如果有轉專(zhuan) 業(ye) 的打算，越早準備越好，對於(yu) 計算機專(zhuan) 業(ye) 而言，要用到的數學知識最多在數學專(zhuan) 業(ye) 的大二會(hui) 全部完成。因此在大三，有跨計算機專(zhuan) 業(ye) 計劃的同學最好修讀幾門計算機專(zhuan) 業(ye) 的課程，鍛煉代碼能力，學有餘(yu) 力還可以做一些計算機專(zhuan) 業(ye) 相關(guan) 的科研，增加自己的競爭(zheng) 優(you) 勢。當然，數學專(zhuan) 業(ye) 的課程也不能落下，不能顧此失彼影響了成績。

有時候一個(ge) 正確的選擇遠大於(yu) 努力，要想好自己到底想轉到計算機專(zhuan) 業(ye) 的哪個(ge) 方向？比如數學專(zhuan) 業(ye) 的應用數學偏向解決(jue) 工程問題、信息與(yu) 計算科學專(zhuan) 業(ye) 偏向於(yu) 數值計算和圖像處理、統計學偏向運籌統計。那麽(me) 你轉到計算機專(zhuan) 業(ye) 是偏向於(yu) 大數據（數據挖掘、數據庫）還是算法（機器學習(xi) 、深度學習(xi) ）或者是網絡安全（密碼學、信息論）。選擇方向時，一方麵要考慮自己的知識儲(chu) 備，最大化轉專(zhuan) 業(ye) 成功的可能性。另一方麵要考慮好未來的職業(ye) 規劃，做科研還是進大廠？做工程師還是當碼農(nong) ？

建議跨考方向

機器學習(xi) 方向（計算機視覺、自然語言處理等熱門問題），也是數學專(zhuan) 業(ye) 轉計算機專(zhuan) 業(ye) 最容易的方向，易入門，且研究問題需要用到很多數學知識。在就業(ye) 方麵也有不錯的“錢景”，例如無人駕駛正處於(yu) 風口。

數據挖掘方向（大數據、推薦廣告等），隨著5G時代的到來，數據及數據處理被越來越多的人重視，無論是科研還是應用，數據挖掘都是不錯的選擇。

網絡安全方向（密碼學、信息論），近年來熱門領域。

夯實數理基礎

前麵提到，數學專(zhuan) 業(ye) 學生的優(you) 勢是基礎紮實，有良好的數學功底，因此這一部分也是最容易被考察的，而且作為(wei) 數學專(zhuan) 業(ye) 學生的看家本領，如果回答不出一些問題真的很掉價(jia) 。一般來說不用擔心這個(ge) 問題，因為(wei) 計算機專(zhuan) 業(ye) 的老師不會(hui) 問一些專(zhuan) 業(ye) 度較高的知識，如《泛函分析》、《實變函數》、《近世代數》等，考察最多的是《線性代數》（數學專(zhuan) 業(ye) 學習(xi) 的是《高等代數》）、《高等數學》（數學專(zhuan) 業(ye) 學習(xi) 的是《數學分析》）和《概率論與(yu) 數理統計》，偶爾還會(hui) 涉及《矩陣論》或者《數值分析》中關(guan) 於(yu) 矩陣計算的一些內(nei) 容。除了掌握基本的數學概念，還要注意它們(men) 的應用，尤其是和計算機專(zhuan) 業(ye) 知識相結合的。比如“矩陣的秩在圖像中有何意義(yi) ？”、“主成分分析法（PCA）的數學原理是什麽(me) ？”、“損失函數MLE指什麽(me) ？它和MSE有何區別和聯係？”

此外，既然要跨專(zhuan) 業(ye) ，就一定要彌補計算機專(zhuan) 業(ye) 的基礎課程，至少要掌握《數據結構》，而且一定要動手編程實現其中的經典算法，如二分查找、冒泡排序、插入排序、堆排序等。這些內(nei) 容不僅(jin) 在保研、考研麵試中會(hui) 考察，有些學校還會(hui) 安排機試，現場考察學生對算法的掌握情況和編程水平。

鍛煉編程技能

計算機專(zhuan) 業(ye) 最重要的是什麽(me) ？編程。編程能力直接決(jue) 定了你轉專(zhuan) 業(ye) 的成敗與(yu) 否。那麽(me) 多種編程語言（C語言、C++、C#、Java、Python…），該如何學習(xi) ？首先，編程技能寧缺毋濫，不要想著全部掌握，熟練一門即可。很多編程語言的知識是互通的，當你熟練掌握一門語言後，其他語言手到擒來，學習(xi) 起來非常容易。對於(yu) 一般的計算機專(zhuan) 業(ye) ，建議掌握C語言，因為(wei) 它是最基礎的編程語言，而且很多學校都用C語言作為(wei) 機試語言。如果你以後選擇的計算機專(zhuan) 業(ye) 和數據相關(guan) 性大，建議學習(xi) Python，首先是Python非常簡單，學習(xi) 周期短，易於(yu) 掌握，而且網上有豐(feng) 富的教學資源。其次，Python中有很多現成的庫用於(yu) 數據處理，無論是當前學習(xi) 還是未來工作都用得到。

但某些同學編程技能不太強或者已經大三了，沒有充足的時間聯係，那麽(me) 要學會(hui) 揚長避短。即選擇學校或者實驗室時了解，該學校或實驗室是否會(hui) 考察學生的編程能力？如果有那就果斷放棄。數學專(zhuan) 業(ye) 的學生大多數都學習(xi) 過Matlab或者R語言，寫(xie) 過矩陣運算和數據處理的程序。熟練掌握一些相關(guan) 的知識也可以作為(wei) 轉專(zhuan) 業(ye) 的資本。

豐富科研競賽經曆

全國大學生數學競賽、全國大學生數學建模競賽、美國大學生數學建模競賽這些知名的數學類專(zhuan) 業(ye) 必備競賽一定要參加，它們(men) 是除了成績之外可以證明你數學功底和知識運用能力的一條途徑。與(yu) 之類似，計算機專(zhuan) 業(ye) 的一些競賽，如ACM、藍橋杯、軟件杯、外包大賽等競賽也可以彰顯我們(men) 的編程能力和計算機專(zhuan) 業(ye) 知識素養(yang) ，在參賽過程中，不僅(jin) 實現了知識積累，鍛煉了編程能力，還提高了綜合測評分數。

至於(yu) 科研經曆，有條件的同學可以加入老師的實驗室參與(yu) 科研，說不定還可以發表論文。或者參加大創，選一些和計算機專(zhuan) 業(ye) 相關(guan) 的課題，比如近年來火爆的機器學習(xi) ，深度學習(xi) ，數據挖掘等。

除此之外，數學專(zhuan) 業(ye) 的同學還可以嚐試開發軟件，寫(xie) 軟件著作權，大家一聽到軟著可能覺得非常難，但其實實現其他非常容易，你缺少的隻是一個(ge) 絕妙的想法。軟件可以簡單理解為(wei) 一個(ge) 算法（解決(jue) 某些具體(ti) 問題）+操作界麵（用戶操作）。比如《數值分析》中很多矩陣計算的算法你用Matlab可能實現過，那麽(me) 學一下Matlab中的GUI編程，就可以實現一個(ge) 矩陣計算器。同樣的，深度學習(xi) 訓練的模型，用PyQt包裝一下，可以做成軟件，大創、軟件杯中實現的項目也可以寫(xie) 軟著！在寫(xie) 軟著的過程中，你的編程能力會(hui) 得到極大的鍛煉。

如果以上都無法完成，我們(men) 還可以讀論文複現代碼或者在網上學一些經典算法，自己嚐試著修改，體(ti) 會(hui) 算法背後的原理。總之不要放過任何一個(ge) 可能提升自己的機會(hui) ！

數學專(zhuan) 業(ye) 的同學們(men) 一定要充滿信心，數學這麽(me) 折磨人都拿下了，隻要肯下功夫，一定能實現你的轉專(zhuan) 業(ye) 夢想！祝大家轉專(zhuan) 業(ye) 成功！