虚假的天坑专业 vs 真实的天坑专业

看到关于“数学是不是天坑”的一个讨论很有意思。

（时至今日，已经有“六大天坑”了）

有人说：

因为数学就是坦坦荡荡、清清白白的贼难。认识的人里，主动选择这个专业的都是大牛。它不坑我这种傻子。

还有人说：

一个秃头博士，如果他是学数学的，别人会说：他好强。

如果他是学生化环材的，所有人都会说：他好惨。

最形象的形容是：

坑是有大小的。

你看见一个大坑，很深，底下好多人，正在努力往上爬，这是坑。

你看见一个悬崖，没有底，只有几个神仙在空中飞，这不叫坑。

数学作为天地万物之根本，实实在在站在学科鄙视链的顶端，难学是真的，但非说数学是天坑专业那肯定是虚假的。

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真正的“天坑专业”长这样！

要论全网公认的天坑专业，非这些专业莫属。

生、化、环、材、土木、水利

为什么会被称为天坑？

所谓天坑专业，都有这样的共同点：学习和工作压力大，但就业难、薪资低、环境差。

“我是化学专业本科生，毕业后在一家企业做合成工程师。每天的工作就是定时定量在实验室加料。这个工作十分枯燥，和流水线上的工人没有什么区别。”

“做生化环材工作，难免会接触对人体有害的物质。但这些行业工资却不高。在同等学力的毕业生中，计算机专业的毕业生平均专业是生化环材的 3 倍多。985/211 天坑专业毕业生工资比不上双非本科计算机毕业生也是常态。”

总结下“坑”的意思是，用华丽的外表和光明的未来把你骗来，然后学着学着发现并不是这回事，不仅不好读，而且没未来。

土木人就有句名言：

人生就像做土木工程，你必须能够抗弯、抗剪、抗扭、抗压、抗拉、抗震、抗打击、抗腐蚀、抗沉降、抗疲劳；你必须有刚度、有挠度、有弹性、有塑性；你必须静定、超静定甚至超淡定。

而数学与之不同的是，它只会让你觉得你不行，不会让你觉得它不行。

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数学专业有多“行”？

有些同学可能没有深入研究过数学的前景，就琢磨着以自己的天资也就只有当个数学老师这条出路了。

其实数学就是一个很典型的万金油专业，是对话所有理工科的基本语言，很多行业都是以数学为基础。数学更多考察的是思维能力、逻辑能力、运算能力、反应能力。

夸张一点来说，数学 任何一个专业都将是绝杀。既不需要当一个“天上飞的神仙”，也能为自己的未来发展做好“兜底”。

其中，金融工程、金融数学、CS、数据科学、运筹学、统计学等各专业都是适合本科数学专业的同学申研的方向，其中有两大方向非常热门，那就是金融工程/金融数学和转码方向，接下来棕榈君为大家做一些详细解读。

（一）数学 金融

金融工程/金融数学

金工/金数，可以说融合了当下最热门的“专业元素”——金融、计算机、经济、工程等等，通常由几个学院联合授课。“热门”又“硬核”。

金融工程/金融数学

利用数学方法，通过计算机操作来解决金融问题。本质是利用各种衍生金融工具，如期权、期货，对金融领域中各种风险进行管理。学习的内容主要包括统计、随机过程、计算机编程、证券衍生物定价、风险分析、金融模型、金融信息分析和一些高级的金融理论等。

“硬核”技能在手，金工/金数的毕业生们可以得到各大银行、金融公司、咨询公司、资产管理、金融软件公司的核心岗位的就职机会，其中不乏十分具有影响力的国内大厂和跨国公司，当然薪资也是非常可观的！

当然，这样硬核又前景光明的专业，往往伴随着较高的录取门槛，就拿位列美国专排 TOP 5 的哥大金数项目来说，大多数申请成功的同学 GRE 分数都在 320 ，许多 offer holder 都有着 3.6 /4.0 的 GPA。

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本科数学→金融工程【申请经验】

美本/应用数学/3.9 /332

offer：MIT金融、斯坦福、UCB金融工程、哥大金融经济学等等

我本科是数学专业，通过实习，我误打误撞进入了 quant 相关的工作领域，我发现了自己的兴趣所在。在选择未来发展方向时，我希望也能结合本科所学，所以我敲定了研究生申请方向——金融工程。

Quant 申请不容易，这个方向对于成绩、实习、科研要求都不低，还有额外的数学统计方向的硬核考试，所以在这两方面我都下了大功夫。最终我不仅将难度很大的课程攻克并拿了高分，还积累了有三段量化实习，包括资管公司和券商和两段数学相关的科研。

另外申请竞争也非常大，在个很卷的赛道，就更需要专业的信息提供帮助。棕榈给我提供了非常全面的信息，在文书写作方面也找了金工方向的专业导师辅导，专业且效率极高！感谢老师们，让我拿到了斯坦福和 MIT 的 offer！

跨专业混申“杀疯了”！数学女神拿下斯坦福全奖和MIT，无保底10申10中，还有耶鲁、伯克利、哥大、芝加哥、康奈尔、CMU

2024-04-04

（二）数学 CS/DS

数据科学/计算机科学

数据科学

数据科学作为“技术界的火热新演出”，在就业上，相对计算机或者纯数学比起来宽泛很多，制药业、计算机软件、互联网、科研、IT 技术服务、生物技术，都是对大数据专业人才需求最为旺盛的行业。

大多数项目倾向于录取数学或者统计等计量学科背景的学生，同时希望申请人有软件编程基础、会写程序分析数据。比较牛的项目，更是如此。

录取的学生基本 GPA 在 3.5以上，GRE 320 ，TOEFL/IELTS 一般标配为 100 /7 。

计算机科学

而 CS，是目前各个留学国家地区最热门的理工科专业之一。CS 以其起薪高，晋升快，市场需求岗位多，就业前景好等特点吸引着众多本专业和跨专业的学生申请。

常见的就业方向包括算法工程师，软件工程师，软件架构师，数据科学家，金融分析，甚至有一些学生会去做 trading。

根据美国权威工资收入调查机构 PayScale 的数据，可以看到，普通人梦寐以求的“百万年薪”对于北美名校 CS 专业的同学来说就是“平均水平”，哪怕是求职 entry level 岗，平均薪资也是 10 万刀以上。

图源：PayScale 官网

转码需要注意的是补充相关专业先修课，数据结构 Data Structures、算法 Algorithms、离散数学 Discrete Mathematics、编程语言/面向对象的程序设计 Programming (C /Java)、操作系统 Operating Systems，这些是 CS 专业的五大核心课。

另外，尽可能找到相关项目或实习，只要跟 CS/ 开发/算法/数据处理/machine learning 相关的项目都可以在申请中加分。

本科数学→计算机 数据科学【申请经验】

英本/数学/高一等学位

offer：牛津数学建模与科学计算、IC DS、苏黎世 DS等等

我本科学的是数学，这为之后继续深造或就业选择，打下了坚实基础。一般数学专业的学生，未来除了读博搞研究再就是两个选择大方向，金融方向和计算机方向。

在某门课第一次接触到这部分内容时我非常有兴趣用代码去解决一些数学问题，并且结合分析我都觉得很有意思。考虑并结合我的背景，当时又看了很多资料和视频，最终发现自己对人工智能和机器学习非常感兴趣。

在确定申请方向后，我的首要任务就是补充相关“转码”背景，我首先找了相关科研的机会，因为本科课程中比较少计算机方向的知识，我又在 coursera 上面学习了相关的课程，像机器学习、人工智能等，拿了很多证书。

另外，我还积累了两段相关科研，主要涉及数据处理和神经网络以及人工智能算法。这些努力都对申请上牛津数学建模与科学计算等项目起到了很大的作用。

无语言无GRE，数学女神大胆转码！7申7中横扫牛津、LSE、帝国理工、苏黎世联邦理工、UCL等录取！

2024-03-16

最后

不管你是否在“坑”里，都可以看看的两个重要建议：

1、找到你感兴趣，并且发展前景好的方向，作为棕榈的导师，我们在申请之前都会帮助同学们梳理这个问题。就业市场在迅速萎缩的学科随着社会和科技的发展，可能真的会面临失业的境地。

2、 本科毕业是个重要的节点，这是你在专业学习上沉没成本比较小的时刻。如果能在本科毕业的时候就决定转专业，或者想好往哪走，都会让人生的主线更加明晰。比如前面提到的两位拿到 MIT、斯坦福、牛津这样全球顶级 offer 的同学，基本都在大学期间就知道之后的方向。

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