【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

目前在读金融工程，因为从本科开始一直对quant等相关工作感兴趣。同时随着时代的变迁，很多新型的工具，比如机器学习，数据科学也被用于这个学科，从原先的p转向p和q共存。当时学习也具有充分的挑战性，编程、机器学习、随机过程、金融定价，什么都需要会。不过挑战自己跳出舒适圈真的很充实。

而且金融工程毕业后出路也挺多的，去买卖方的都有，也有去tech发展的。

不过从地里和别的地方的信息来看，确实这个职业也越来越内卷，很多金融工程项目毕业的都在美国找不到工作，这确实也是很多劝退这一专业的说法来源。但既然选择了就挑战一下吧，哈哈哈哈。

说来我个人的经历比较曲折，我从小就一直非常喜欢数学。
本科985，但是第一年高考分数不够数学的分，被调剂到了其他专业。
经过一年的努力转专业来到了数学系，读上了计算数学，当时对人工智能感兴趣同时辅修了计算机。
但后来脑子被基础数学的证明深深吸引，把基础数学的专业课基本都上了一遍。
再就保研的时候差了一名，考研中科院基础数学研究所，没考上。
调剂到了另外一个一个数学排名还可以的985读金融数学。
然后在这读金融数学的时候，有和中科院老师联合培养的机会，选上了一位中科院基础数学所的老师。
研一研二同时上金融数学和基础数学专业的课，并参与了一个基础数学的课题，本想今后肯定是要走基础数学这条路了。
但由于学校突然通知毕业设计盲审要求要写金融数学的东西，又一切重来，开始做金融数学的课题。
每每想到这些真真感觉造化弄人吧。
但我对数学的热爱从未减少。
今后打算去国外读数学相关的博士，希望能有出国深造的机会，学成归来，报效祖国吧。

先说一下前面帖子说的什么不搞科研读什么phd啊找教职难啊转专业之类的。
国内找教职越来越难了吧，不管自己CV有多精彩绝伦、目标学校多三流，僧多粥少大趋势应该跑不了。、
读博应该也不一定要在学术界吧，尤其生物或生物医学类，这方面industria准入门槛比别的行业高，本科肯定做不来，招工基本硕士起步，要做研发部门里高层次点的岗位，必须博士学位，甚至有postdoc training。不找教职、不去工业，去做监管也是要高学历、有足够的背景知识和学习理解能力吧。正是因为学科专业度高，凭着专业优势混金融、咨询也是可以的。
数学和物理可以写码，感觉万物皆可码，码这个工具做数学和物理的都喜欢用。学习理工科专业知识的时候学会了码，数理能力又强，以后“脱离理工”去做algo开发没毛病啊。
认识的物理大牛，有一个不清楚研究方向，在香港博士毕业后就顺势去做金融了。另外一些做非常理论物理的像核物理这些，研究课题的时候就惯于写码做模拟，毕业也是转行做金融比较多。毕竟quant的话数据多，金融招人也喜欢找cs、数学、物理、统计背景的，而且比起统计，数学物理更硬核对数学基础要求更高是不是？（不是也请轻喷，学统计也挺好）
本人在生化环材四大天坑之首，从来没想过找教职，也一头扑进phd了。希望有个高精专的背景，以后跨界有本钱，被AI取代的几率低吧。

最后，不管学院和专业，读博的共同好处是训练逻辑思维，critical thinking，降低坠入阴谋论逻辑陷阱被带风向的几率，减少社会上喷子的存在。

我为什么喜欢统计，可能就是因为统计是能通过数据看这个世界的一门学科吧。学习统计可以更好的分析数据，而且可以把统计方法跟各行各业结合起来。当然数据不是全部，但是可以为结论提供支持。

我一开始是学的数学。上了很多非常“高深”的数学课。读研究生的时候发现，学这些有啥用啊？根本没法跟社会上的人交流。而且页没有学到如何去解决一个实际的问题！后来想转 Operation Research。来美国读书。阴差阳错找了一个做统计的导师，因为觉得他做的东西特别的有意思。然后就慢慢爱上了统计。因为可以自己去搭建模型。估计模型，写代码，最后解决一个很有意思的问题。特别的享受这个过程

对不起 发错主题了， 请删除。 谢谢

应用数学专业飘过，打算申请cs的数据挖掘方向，估计有点难度，最近被数据挖掘，机器学习，还有模式识别，模式分类搞够呛，不过还是要坚持，要加油！

大学之前一直很喜欢数学，所以2017年高考选专业的时候老爸果断建议报考统计，然后觉得本科学校教统计教的有点没跟上时代，就决定一定要出国看看，希望工作也能与数据相关，我是真的很喜欢和数据打交道

巧了，我也是统计相关的，经济统计，正在申请统计学硕士，这个专业不亏

我学的是应用数学～现在已经毕业准备开始DS的工作。
现在想想上课还是很愉快的。大一大二的课以必修课为主，都比较基础，就是微积分、统计、ODE、建模这种。因为在国内上的初高中，经历过题海战术，数学基础其实是很好的，做这些求积分，求导的东西已经成了肌肉记忆。考试也基本都是满分，教授也不太喜欢出太难的题trick我们，就是套套公式，按按计算器就能解决的。
后来大三之后的选修课稍微有难度了起来，有很多可以选择的课题，也多了很多group project，不再像以前一样简简单单考个试、做个自己的小project就行了。需要去office hour问老师问题的时候也多了起来。印象最深刻的是大三学神经网络的课。当时超级激动，因为终于学到了关于机器学习的东西。
总结一下就是，专业总体难度不大，也有很多有趣的可以选择的选修课，总体上下来很轻松，也有不少可以写到简历上的课程以及project。