【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

我的专业是应用数学， 磕磕撞撞也学了快4年了。最初选到应用数学也是阴差阳错，但是在逐步了解之后，愈发发现这个选择的正确性。在这里简单介绍该专业以及发表这些年来的感悟：

1. 什么是应用数学？
应用数学是数学科学和各专业相关数学知识的结合。是为了解决实际问题而存在的。与纯数恰恰相反，然而，应用数学的活动与纯数学的研究密切相关。可以说：将数学”学以致用“是每个应用数学人的一生目标。

2. 应用数学的前景？
上面提到，将数学”学以致用“。 这里的“应用”范围就是应用数学细分的结果了。关于应用数学的各个分支是什么，学界还没有达成共识。 但我认为: 无论是金融数学，还是工程技术，再到CS，OR都是应用数学的分支。(PS. 现代数值数学方法和软件的成功导致计算数学，计算科学和计算工程的出现，主要使用高性能计算来模拟现象并解决科学和工程中的问题。)

3.当初是怎么学上现在专业的呢？
当初是高考后迷茫期的阴差阳错，也是为申研的”广口径“。（解释一下：相比于统计，纯数，金数，应用数学在申请研究生的时候，可选择的方向相当广：就当下热门的来说， 商科 BA, CS, 金数，DS，机器学习，以上都可以申请！(见过太多这些热门方向的学长学姐了。)而且由于出色的数学背景，被各专业普遍看好。）

4. 应用数学与当下时代热门（大数据，AI，机器学习）的关联
关联相当大~ 本科接触的外国教授，好几个都是应用数学的硕士，机器学习的博士（仿佛在两个专业互相切换毫无压力）。应用数学的数值分析是cs专业学生抢手的数学课。其研究的算法为复杂的世界模型提供了解决方案（应用在对冲基金，航空公司，保险公司，科技公司如google，Adobe，甚至美图秀秀）。

5. 未来打算
未来我希望入读运筹或者数据科学，成为一名算法/数据工程师。还希望双硕就读商业分析，因为就目前发展方向而言，仅仅的搬砖工程师作为数据输出是不够的，我们还需要在高纬度进行商业分析：数据分析最值钱的就是商业思维，数据的产出并不会让人升职加薪。

以上都是个人在此专业的领悟，纯手打两个小时，欢迎大家指教以及向我提问~~目前在申请英美的运筹及DS硕士，希望可以帮助到后辈，也祝自己的申请可以好运！另外：祝一亩三分地论坛蒸蒸日上，感谢论坛给我这个获得知识的机会~

（目前在准备康奈尔的interview，奈何初入此论坛积分不足，无比好奇积分限制里高质量的信息，无比倾慕各大神们的博学智慧，如果您觉得此文有一点点帮助的话，还请慷慨给我大米~~ 感谢~）

高考时本来想学经济，然后莫名奇妙被调剂到了统计，当时的打算是，大二时一定要转专业的经济学。值得注意的是，我中学时候统计学考试不及格过啊啊啊！
. ----刚开始还是比较不知道统计具体要干什么，我对它唯一的印象是亲戚的那一句：“哎呦，学统计的啊？那能进统计局工作了！”。后来学了统计学才知道，这就是数学啊，根统计局毛线关系都没有。

后来在接触一定的经济学课程后，我逐渐发现经济学其实并不适合我，因为我比较喜欢用数字来表达事物，而并非文字。虽然数据是看起来凌乱的、无意义的，但是通过某些手段，我们可以从数字中提取有价值的信息，这于我而言是十分有趣的。所以我决定继续学习统计学，并在统计学专业课中都取得了不错的成绩。后来跟着当时的老板做了一点回归分析方面的研究，老板还是比较认可我的，我也做出了一点点小成果。

目前我在做的是network analysis，偏重于金融方面的应用，并不算是传统的统计学，属于比较交叉的学科。其实从某种意义上看，我现在同时在学习经济和统计，算是殊途同归了吧。虽然，我目前用的统计学工具并没有那么高深。。。。

Because Business analytics is the future!

这么多人说学统计感觉自己再说自己是统计都有点假了，{:4_105:}，但是确实是本科统计的。 对统计的感情，应该是 又爱又恨吧。统计的应用范围很广泛，可以跟各个学科进行交叉，所以感觉还是比较实用的，而且毕竟当今的世界对信息、数据处理的需求越来越大，所以感觉统计也是越来越重要了。喜欢统计，准确地来说是喜欢有规律的数学同时又喜欢能够对事物进行分析，形成自己独特的对世界的认知，感觉很酷。恨的话就是自己太渣渣，当初上有些课被虐得太惨心累...
因为在修一个国际贸易的双学位，所以以后应该会走量化经济吧（申请期，锦鲤保佑可以让我学这个，真的很喜欢啊！！！教育测量也可以！！！）之前上课，听老师讲研究，真的是迷之星星眼，希望自己也能好好努力，向老师们看齐！
当初选上这个专业，其实志愿全是爸妈选的....只是参考了我的喜好和学校特色，这本来是第五个志愿，第一志愿数学，第二志愿是英语，最后也是迷了....

中学是搞数学竞赛的, 本来以为能一直在纯数的路上走下去. 本科到了top的数学学院, 后来虽然也一直觉得数学很美, 甚至学实变函数和抽象代数这种课依然也很enjoy, 但最后还是没有勇气坚持下去, 大二选专业还是选择了统计. 也是在那时头一次感受到数学在实际问题里的应用, 后来申请了生物统计的phd. 再后来学习了machine learning 乃至于近年火起来的deep learning, 仿佛打开了新天地. 同时也学了很多经典的算法和编程思想. 现在回头来看可能本科就应该去学cs吧...当初应该多尝试不同的领域. 然而作为一名生统phd受限于自己的research field, 那些所学的感兴趣的知识用到的地方其实不多.

现在能做的也就是顺手拿个cs的master, 争取在industry里找到一个比较好的平台. 用一个朋友的话来说, 尽早入行!

一枚正在申请生统的小白：本科是数学，选这个专业完全是因为父母的建议。高中毕业对自己未来没什么想法，父母觉得读数学打基础然后转金融以后就业就不用愁了。但是渐渐觉得金融不是自己喜欢的方向....

出国交流期间喜欢上生统，国外遇到一个超nice的professor一直引导我鼓励我在这个方向前进，虽然自己硬条件不那么优秀，但是想要走学术道路，研究生统里的methodology。希望梦想成真！

有时候走上一条路感觉是冥冥之中的事，我在出国交流之前从没想过以后要学这个专业，也不怎么了解，但是感觉自己在这一年里为之努力了很多，进步了很多。如果有处于迷茫期的低年级小伙伴看到这条，希望大家多去了解各个专业，有机会多参加seminar，也许哪天就遇到了自己想学的方向啦

本科统计，选这个专业并非出自本意，主要是家里的压力。本科四年，死磕了很多数学，数学并没有让我爱上统计。犹记得当年刷吉米多维奇的痛……也有有意思的地方，主要是《古今数学思想》和《西方文化中的数学》这两本书，差点就让我爱上数学了，哈哈。不过证明还是让我望而却步。
本科毕业之后反而渐渐不排斥统计了，主要是因为它有用。有个统计学位加持，找实习相当顺利，做研究周围人一听我是学统计的，马上有啥问题都来问我，就算本来不会，渐渐也就会了。再后来玩R玩得很愉快，也不再像本科上统计课一样要证明、证明和证明，特别适合我这种不想证明只想直接用包的人，所以也逐渐接受了这个设定。
个人感觉最有趣的其实是数据。我不喜欢收数据，但喜欢别人给我数据，告诉我想解决的问题，我就可以愉快地玩数据了。来自各个行业、为了不同的目的而收集的数据，我能看到里面有一些结构、能得到一些结论，有时候也是变相地了解了一个新的领域。某一次看历年游泳比赛的数据，突然注意到一个小地方不太对，接着发现第一年有水球比赛（大概197x年吧）的时候只有男子团体比赛而没有女子的，这种小小的地方就会让人窥见一些社会沿革，还是很有趣的。
目前在找实习+找工作，希望做一些跟数据有关的东西。想想本科不怎么乐意学的东西或许会成为一生吃饭的本事，而我也最终将要放弃我本科时代很爱很爱（却难以谋生）的专业，就免不了嗟叹，也许最后每个人都要与这个世界和解。

本硕数学，博士生信(bioinformatics)。高中的时候是计算机、数学双料竞赛生而且都有不错的成绩。本科选择数学真心是出于兴趣。而且也确实在本科阶段享受了探索数学的乐趣。硕士来了美国接着学数学，成绩依然不错，但是不免觉得所学知识越来越偏离实际。未来的前途并不清晰。申博士时考虑了CS，但最终觉得Bioinformatics可能会是时代所趋，而且我喜欢学习一个全新领域（生物）的挑战。发了不少文章，一些成果也得到业界认可。越来越发现自己对data science的喜爱，完美的结合了我CS和Math两大强项。转眼到了找工作的毕业年，希望在一线IT公司找到一份Data Scientist的职位！祝我好运哈哈{:4_86:}!

本科生物，一开始其实是为了出国，又不想一辈子在实验室，后来了解到可以转去读生物统计，才读的生物统计。所以这个专业开始是完全功利的。
有幸我竟然还能拿到不错的offer来美国读了生物统计的研究生。怎么说呢，这两年可以算是教育生涯的highlight，我实在实在太enjoy在漂亮的有历史感的教室里。
第一个学期的课程就是我们院长开课的，作为一个非常有业界经验的院长，讲起最基本的课来简直太有意思，你可以完全知道统计是如何被应用在实际上的，而我其实当时最喜欢流行病学那门课，因为老师太虐了，作业太多了，但是每节课都好像打开我新世界的大门，发现原来疾控有这么多门道，而且虐到直到期末考试我拿了接近满分才逆转了我要拿B的命运。最喜欢最喜欢的还是统计学院的院长跟我们讲大数据的课，只有那么十几个学生，他能把统计讲成哲思。整个学院气氛非常好，最后还要跟教授写论文，论文还拿了个奖嘻嘻。
然而我后来转去了Information Science，是因为自己想去做big data，需要哪个学院的一些课来帮助自己。我成了我们学院第一个读了dual degree的master student，院长非常赞许我这么做，这也是给我很大的support。而且她竟然还能记着我，所以这就是院系小的好处啊哈哈。

现在虽然自己是身在码农，但是还有一颗做data的心不死啊，没有继续读phd是感受到了周围同学的智商碾压，可能自己是工作两年以及本科在国内荒废了自己的学习能力，但确实是自己超级喜欢的theory的课程反而上的不好，也不够努力，觉得自己不够phd的资格所以也就没有继续。现在data这么火，我也感受到周围sde in machine learning也越来越多了，自己也在努力的跳槽努力的往那边去靠，奈何自己H1B量抽不中，现在身份尴尬，真的希望能克服掉现在所有的困难，争取尽快的调整自己的career path。

加油吧！

因为数学都是确定性的东西啊，不管什么东西都是可以严格证明的。不像是其他一些学科，很靠感觉，感觉到了后面都是玄学