读ds硕士发现还是更喜欢偏数学的领域，求建议

之前本科是top50学校的数学专业，由于对数学感兴趣，又不太知道将来做些什么，就把学校的纯数学，应数，统计几个方向的必修课都学了学。当时觉得学的很开心，对实数分析的证明和统计概率都很感兴趣。最后本科的gpa是3.97，专业课大多都拿到了A+，虽然成绩不错，但是其实很大原因是学校的本科数学不是很难。我也没有research的经验，其实没有太触碰到过更加深奥的数学。很清楚自己并不是特别特别聪明的类型，顶多只是在普通人里面算数学还可以的。

之后读研由于对数学的兴趣，加上觉得cs能赚钱，就读了ds的master。学习的过程中发现自己还是对数学课更感兴趣，一道数学题我可以想通宵也不觉得浪费时间，但是对代码我绝对做不到这样。和过来人的交流让我了解到将来的工作也大概率不会用到多少数学，有点子失望。所以想请教一下各位大佬，如果希望将来能够做一些和数学更加相关的cs工作，有什么比较推荐的方向吗？是不是读phd会比较好？非常感谢！

1. 读数学方向毕业很难就业。我见过一个Michigan State University数学PhD出来在蕉厂找了个SDE1的工作，并且做得也不咋地。这个可能就是大部分数学读得一般的PhD的出路。
2. 楼主没做过数学的research，其实做一点就劝退了。并不是数学research没有意思，而是你能直接看到你和那些能成为名校教授的人的差距。人家一个小时能做出的成果你可能需要一两个月。你读完一个数学PhD，将来能找到教职的希望也渺茫。
3. 我也不想劝退。如果你身份没啥问题，然后家里也不差钱（或者自己对钱的需求不高）的话，喜欢去读也可以去读。就主打一个tradeoff，你觉得工作挣钱然后旅游或者发展自己一些烧钱的兴趣爱好这些的对你没啥吸引力，也可以去读个博。

有的人可能会说数学PhD不是可以转quant吗？这个是建立在你能去名校读数学PhD并且有两篇顶刊pub的情况下。然后数学做出一个result需要相对长的时间，引用都是少得可怜，所以EB1A也不是很容易拿。

统计 probability 就是 measure theory，stochastic 就是function analysis. CS machine learning 本质就是algebra projection，还有应用数学的pdf。假如面试需要你把我提到过的几个方向的重点theorems 从最简单的开始一步一步证明出来你可以吗，如果推理搞不吃力地话就学纯数，如果觉得有一点吃力但是应用没啥问题就学应用数学，或者CS，Statistics，如果你听这几个感到头疼就好好的做DS吧……

我也是数学出身，很喜欢实分析里的证明逻辑和数学领域空间的概念。我最近也在学cs，发现大部分cs都不是我喜欢的，cs是个工程学科，要学和试很多的包和用法。cs里我接触到比较数学的方向是算法，主要是概率，设计算法计算时间复杂度，比如近似算法啥的。同时如果你能去证明一些DL的框架的收敛性，那么都是很有意义的。但是这些都是phd干的。

samli6479 发表于 2024-01-03 11:44:35
统计 probability 就是 measure theory，stochastic 就是function analysis. CS machine lear

感谢！我现在就是想要找一些cs方面的research去做一做，探索一下哪些方向可能是自己感兴趣的。请问有哪些cs领域会对数学比较看重呢？我学了一些强化学习感觉还不错

理论机器学习，可以看一下tong zhang大佬的paper

补充内容 (2024-01-04 22:37 +08:00):
-baidu 1point3acres之前在hkust，马上跳去uiuc

补充内容 (2024-01-04 22:39 +08:00):
你的背景可以考虑申一下他的phd试试

补充内容 (2024-01-05 00:02 +08:00):
还有理论计算机，研究计算复杂度，证各种bound等等。不过这个方向工业界工作可能比较难找

不是很同意某个回答里 提到的数学 在机器学习和统计里起到的作用。数学很多时候是对思想的简化，它作为工具起到帮助我们解决问题。关键是问题是什么。但不能把它和思想本身混淆，并没有xx的尽头是xx。比如统计里 我们怎么计算confidence interval，这是数学计算的问题，还有，如果不假设总体的分布，需要多少的样本来让我们对均值进行估计，这个时候可以用concentration inequalities。数学在这些问题里 起到怎样的作用。 measure theory 也好，combinatorics也好 都是工具。楼主你也可以站在问题的角度来想想你到底对什么感兴趣。如果你对机器学习的理论感兴趣，你是希望应用数学理论解决机器学习哪一块的问题呢。是用control来理解和提升强化学习，还是想做优化来提升training的效果。 还有一个更严肃的问题，为什么很多人认为许多机器学习的理论没有用？

你可以试着申请偏理论的统计phd. 现在统计申请人多，不见得能申请到。 数学教职坑太少。 除非你愿意回国。

take_a_nap 发表于 2024-01-04 11:49:13
1. 读数学方向毕业很难就业。我见过一个Michigan State University数学PhD出来在蕉厂找了个SDE1的工作，并且做得也不咋地。这个可能就

很感谢层主，其实我和身边数学phd的人聊了聊天就已经劝退数学phd了。他们一个个都本科就上了一大堆phd level的课，我和他们差距太大。我对教职其实不太感冒，读博了应该也还是想去业界。考虑读博主要是发现ds找工现在都在往phd卷，所以想要尝试的做一些cs和数学结合的比较好的方面的research，如果真的碰到了很感兴趣的就读个phd，或许能在做感兴趣的内容的同时，让自己将来找到更好一点的工作。当然现在变化的实在太快了，可能读完phd又是不一样的光景了。。

想请问楼主现在怎么想？我目前的想法和楼主前面帖子里写的差不多，很想知道楼主后来去做什么了。