【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【CS篇】

我最早是本科的时候学EE，摸了摸电路板，甚至还写过单片机程序。那时候就觉得，这玩意儿挺有意思，能让机器听咱的，干这干那。后来到了美国，读了CS master，算是真正和软件开发接了轨。毕业后进了互联网公司，每天和各种项目、bug打交道，虽然有时候也挺头疼，但心里头还是踏实以及满足感更多。

如果更细地思考我到底为什么喜欢CS，我觉得有下面这些原因：

1. 做的东西接地气，所以成就感是真真切切的。 写的代码，能做出App，能优化算法，能让网站跑得更快，这些都是实实在在的东西，能帮人解决问题，能让生活更方便。这种成就感，是其他行业很难给的。

2. 挑战性也是真的。 CS这个行业更新换代太快了，今天刚学会的，说不定明年就过时了。所以得不断学习， 不断进步。虽然有时候会觉得压力山大，但也是这种压力，逼着我不断成长，不断突破自己。

3. 相比于其他行业，CS行业的自由度更高。 互联网公司嘛，氛围都比较轻松，弹性工作制是常态，有的甚至可以在家办公。工作内容也比较灵活，可以根据自己的兴趣和特长选择不同的项目。这种自由度，让工作不再是单纯的谋生手段，更像是一种自我实现。

4. 最重要的是，我喜欢。 我喜欢和机器打交道，喜欢研究新技术，喜欢解决难题。CS这个行业，正好满足了我的这些兴趣。能做自己喜欢的事，还能拿到不错的薪资。

当然，CS行业也有它的问题，比如竞争激烈，加班严重等等。但我觉得，任何行业都有好有坏，关键在于你怎么看待。对我来说，CS带来的成就感、挑战性和自由度，足以抵消那些负面因素。

近三十年发展最快的行业，创造大量机会。
少有的给普通人改变命运机会的行业，不排资论辈，实力说话。
想要挑战自己的话，一直有新的东西可以学。
相对虚拟的世界，快速实现创新想法，个人生产力可以超平均值百倍以上。
行业氛围开放，较少受国界、政治影响。

ciciyu226 发表于 2025-2-5 14:16
当我听说我的表弟因为小时候一直用ipad而到上大学还不会电脑打字，我好庆幸我小的时候没有平板和智能手机， ...

天呐，我完全不记得以前写过这一题，一翻是2017年写过。。。当时还是大学刚毕业，在职场几年后回顾当初又有了新的感悟，求加米。。。

BOT检测：该用户已在本帖中获得 30 大米，此楼可不用加米

因为给了我即时反馈 做出来的东西 会很快给到成就感

从数学到CS：一次水到渠成的跨越
回头看看，自己一路走来的轨迹，似乎早已注定——数学是我的起点，而计算机则是我找到的最合拍的伙伴。

大一刚接触编程，学的是C语言。那时候，写出第一个小程序的感觉真的amazing，就像在现实世界里施展了一点“魔法”！一个个逻辑清晰的代码块，居然能跑起来、能解决问题、能自动化一些数学计算，简直太神奇了！于是，随着学习的深入，我开始有意识地把编程融入到数学里，陆续参加了数学建模竞赛、各种算法比赛，甚至电子设计大赛——虽然偏硬件，但我还是尽量往软件方向靠，能写代码的地方绝不手写公式。

慢慢地，我发现一个现象：数学学到最后，怎么都绕不开计算机，而计算机的本质，又逃不开数学。 无论是数学建模、优化算法，还是机器学习、数据科学，计算机已经成为数学最强大的工具。而我，逐渐意识到，数学和计算机的结合，才是最具竞争力的方向。

数学人的编程路：既顺其自然，又充满挑战
数学专业的课程主要偏理论，计算机课程并不多，但正因为如此，我反而比CS科班生更主动去学编程。从大二开始，我就陆续接触了数据结构、算法、数据库、操作系统，还专门考了计算机的2、3、4级证书，把能学的都学了一遍。在我们数学系，可能我是编程基础比较好的那一拨，但那时候绝对没想到，几年后我会在美帝找CS的工作！

真正让我坚定CS方向的，是研究生阶段。 本科时编程还只是辅助工具，但研究生阶段，我开始真正深入CS的核心，比如算法导论、软件工程、机器学习，甚至参与了一些真实的商业项目。这个过程让我认识到，数学专业的优势不仅仅在于数学公式，而在于逻辑思维的训练，在于对抽象问题的理解能力。而计算机，正好是让这些抽象概念落地的最佳途径。

从数学到CS：优势与挑战并存
很多人说，数学人转CS比其他专业要容易一些，我觉得这话一半对，一半不对。

✅ 数学人的优势：

算法基础强：数学出身的人，对抽象概念的接受度很高，算法、数据结构比起科班生甚至更容易理解。
逻辑严谨：数学培养了严谨的思维方式，让我们在写代码、设计系统时更有条理，减少不必要的逻辑错误。
跨学科竞争力：在AI、数据科学、金融工程等领域，数学+CS的背景比纯CS更有竞争力。
❌ 但数学人转CS也有挑战：

缺乏工程经验：数学专业偏理论，而CS更偏应用，尤其是软件工程、数据库、分布式系统等，数学人需要额外补课。
代码能力要提升：数学人写代码，思路可能很清楚，但代码风格往往不够工程化，缺少最佳实践，需要多写、多优化。
项目经验较少：CS科班生在学校里就有很多软件开发的项目，而数学专业的学生更偏理论，面试时项目经验是一个短板。
出国：从数学到CS的真正蜕变
后来，我决定出国深造，也算是一次命运的转折点。来到美帝之后，真正开始系统学习计算机课程，比如算法、设计模式、软件工程，一步步弥补短板，把自己的知识体系往CS方向调整。2014年顺利毕业，全A，还是挺爽的！ 但真正的挑战才刚开始——刷题、投简历、面试，这条CS求职路才是最硬核的试炼场。

在美国找CS工作，数学出身的我确实比纯CS背景的人要多花点时间去补短板，但数学的优势在算法面试时完全体现出来了。 大厂面试，最重要的就是数据结构和算法，而这些本质上都是数学思维的一部分。再加上之前在数学建模、科研项目中的编程经验，渐渐地，我的短板也被一点点补齐了。

数学 + CS = 最强组合，未来无限可能！
回头看，数学转CS，确实是一条挑战多、回报大的路。有人说“CS是最好的数学应用”，我越来越认同这句话。数学教会了我如何抽象问题、如何推理证明、如何构建严密的逻辑体系，而计算机让我把这些能力变成现实，让数学在更大的世界里发挥作用。

未来在哪里？ 我也不知道，可能会换个国家，可能会在这里继续发展，甚至可能创业。但现在的我，已经有了足够的底气：有数学的深度思维，有计算机的落地能力，我可以去任何我想去的地方，做任何我想做的事。

如果你也是数学人，想转CS，别犹豫！你不是一个人在战斗！相信自己，勇敢跨过去，这条路终会属于你！💪🚀

分享我为什么喜欢cs：
1. CS的内容丰富（计算机语言、新技术、底层技术），可以不停的学习、折腾（ps: 自认为自己是学习型人才，面对没有想象的工作，会无聊至极）；觉得CS非常适合学习型人才；
2. CS的内容固定（Reference非常固定），不用社交、social，适合内向、钻研的人才。
3. make money，CS当前作为“高科技”，在所有行业里ROI还是很高的。

综上所述，值得学习。

Physics-Optics,我喜欢物理完全是受到了高中物理竞赛的影响。做出一些巧妙的题确实很Cool,很有成就感，但是现在看来完全是由于出题人的水平高。。。高中的时候喜欢做光学的实验，也因此自学了一些物理光学和傅里叶光学的完整理论。不过复赛的时候几何光学毁我一生，最后心灰意冷就润到科大少院做Quantum Optics了，只能说现代光学和我所期待的光学确实没什么关系。。。

我的专业是数据科学，同时也有金融背景。我喜欢数据科学，因为相对于计算机科学（CS），它的编程要求相对简单一些，这对那些编程能力不是特别强的人来说更加友好。虽然数据科学也需要编写代码，但重点更多在于数据的分析、建模和应用，而不是系统开发或底层算法的优化。

此外，数据科学的一个巨大优势在于它的广泛应用性。无论是在医疗、保险、金融，还是供应链、零售、市场营销等行业，数据科学都能发挥重要作用。数据驱动决策已成为现代商业和技术发展的核心，掌握数据科学意味着能够在不同领域找到有价值的应用场景，解决复杂的问题。

我最喜欢的部分是数据探索、模型构建和算法优化，并且能够看到这些技术在真实业务场景中产生影响。通过清理和分析数据，我可以发现潜在的模式和趋势；通过构建机器学习模型，可以预测未来的情况并优化决策；而通过算法调优，可以提升模型的准确性和效率，让其在实际应用中发挥更大作用。这种从数据到价值的转化过程让我感到非常有成就感。

当初选择数据科学专业，一方面是因为我在本科阶段接触了数据分析，并发现自己对从数据中提取信息和优化决策非常感兴趣；另一方面，金融与数据科学的结合也让我看到了数据驱动金融决策的潜力，比如信用风险评估、量化投资、市场行为预测等。因此，我决定继续深造，学习更深入的机器学习和数据分析技术，以便将其应用到实际问题中。

未来，我希望能够在数据科学、机器学习和金融/商业分析的交叉领域发展，利用数据科学的方法优化业务决策，提高企业的运营效率，并在行业中创造实际价值。

专业分流的时候在数媒和cs之间纠结，一是本身很喜欢画画所以有点向树莓摇摆，二是对这两个专业毫无了解orz
. Χ最后还是两眼一抹黑选了cs，事实证明也是对的， 因为我校树莓90%的人都转码了hhh
大三跟着认识的学长开始科研，特别感谢他，简直是我的引路灯也不为过（相比之下导师的作用有些可有可无了。发现了自己喜欢的方向以后立马喜欢上了科研，用ai和网络构建出一个美丽的世界，实在是太美妙了。带着这样的兴趣我也开始探索自己的第一篇论文，现在想来似乎全靠机遇。
起源是大四的时候老板突然和我说了一个从没人做过的idea（其实也不算是个idea，只是个纯粹的problem，完全没给任何解决方法的指导），问我能不能想办法解决。【感谢老板的突发奇想】
刚好保完研没什么事情做，于是抓着这个problem研究了一个多月，期间给老板提了几个我的想法，感觉老板也没觉得很惊艳，只是让我继续实现，先做出一个效果再说【现在想想我当时说的想法真的很幼稚】
然后组会的时候，师姐分享了一篇论文，和一个非常火的模型有关，我觉得挺有意思的，组会过后就去看了这篇论文，了解了一下这个模型【还好我次次组会都参加了，没有鸽，不然不会接触到这个方向】
.google  и当时看了挺多和这个模型有关的论文，发现其中某篇的方法A好像很有意思！还很容易实现，于是弄了源码下来研究了一下【感谢A作者的开源】
一通实验下来，感觉A的问题还是有点多，这时又看到了B论文 【感谢B作者的开源】
其实A和B关联不是很大，但是我灵机一动把B和A结合了一下，效果出乎意料的好
但是到目前为止，还不算做出了什么很大的东西，只是简单的A+B而已。我发现A+B跑的实在是太慢了！于是又灵机一动，想出了一个很简单的方法，加速的同时把故事说圆了[ac01]
期间是没什么人带我的，因为实验室也没人研究这个模型，只是有个方向相关的师兄能偶尔讨论一下。自己磕磕碰碰，配环境啥的都弄了好久，显卡也只有一张2060 ，不过最后好歹是弄出了一个visually realistic的方法，解决了一个没人解决过的问题
把效果给老板看了一下，老板觉得很不错，于是就开始写论文。这里感觉自己逻辑性还是很好的，老板人也很nice，看了我的初稿以后说写的很不错的，于是和另一个老师一起哼哧哼哧修改。【感谢老板的指导】
所有图和demo也是我自己的做的，没有叫别人帮忙，可以说除了让老师帮自己改论文之外，其他全都是我一个人做的
最后抱着“投着试试”的心态，投了顶会，没想到review下来居然分数还蛮不错的！于是又哼哧哼哧写rebuttal
到最后收到accept的邮件的时候自己都震惊了 （梦里梦到过自己中了，没想到真中了）
总的来说机遇占了很大一部分因素，其实我本质也只是个本科绩点挨边保研线的菜鸟罢了
.google  и现在走来读博已经三四年了，顶会论文也发了好几篇，我依然热爱我的方向，热爱cs，热爱我创造的小小成就

為什麼會喜歡 CS?

我本科是Industrial Engineering，是個什麼都學的科目，所以什麼都不專精。

直到我在 IE 的學習中遇到了 programming，讓我知道我大學應該選 CS。

我會喜歡 CS 是因為我熱愛解決大大小小的問題，也喜歡分解問題，

我很喜歡去思考、和人討論，而當我真正解決問題的時候，

我會很有成就感，讓我覺得我是一個 problem solver。

而我目前也來美國讀 CS，只滿足自己的夢想，

這對我自我實踐很有幫助，我也不怕在找工作的時候會被別人質疑你又沒有 CS degree。

. ----總之我會喜歡 CS 是因為我很喜歡解決問題後的成就感。

相對其他的專業(像是 IE) 反而工作中就比較固定地方式在解決每件事情

會讓我感覺很像機器人。

但 CS 可以讓我每天接觸不同的問題，我可以有機會去思考新的問題！