数学与应用数学专业是冷门专业吗

经常有人问我，数学与应用数学这个专业是不是很冷门？毕业了是不是只能当老师？

我每次都回答，这绝对是个误解，而且是个很大的误解。说它“冷”，主要是因为它的名字听起来太基础、太理论了，不像会计、土木工程那样，名字后面直接就跟着一个清晰的职业。但实际上，这个专业在今天的就业市场上，一点也不冷，甚至可以说是很多高薪行业的“万金油”和“硬通货”。

我们先来拆解一下这个误解。为什么大家会觉得它冷？

第一，学习过程确实枯燥且难度大。大学数学和高中数学完全是两码事。高中数学是解题，大学数学是证明、是逻辑、是构建整个理论体系。数学分析、高等代数、抽象代数、实变函数、复变函数、拓扑学……这些课程光听名字就劝退很多人。学习过程中的痛苦和高挂科率，让很多人觉得这专业“不划算”。

第二，职业路径不明确。学计算机的出来当程序员，学会计的去事务所或公司财务部。学数学的呢？好像除了当老师或者搞科研，就没有别的路了。这种不确定性，让很多追求稳妥的家长和学生望而却步。

但是，现实完全是另一回事。

你想想现在最火的是什么？人工智能、大数据、金融量化、芯片设计。这些东西的底层是什么？全是数学。

人工智能的核心是算法，算法的根基是线性代数、概率论、微积分和最优化理论。机器学习模型，本质上就是数学模型。

大数据分析，需要处理海量数据，从中发现规律，靠的是统计学和概率论。

金融量化交易，华尔街那些顶尖的宽客（Quant），大部分都是数学、物理背景出身。他们用复杂的数学模型来预测市场、进行高频交易。没有扎实的数学功底，连他们的工作报告都看不懂。

所以，学数学，学的不是解几道题，是训练一种思维方式。一种把复杂问题拆解、建模、然后找到最优解的思维。这种能力是跨行业的，是所有需要深度思考的领域都急需的。一个数学系训练出来的学生，他的逻辑推理能力、抽象思维能力和学习新知识的能力，通常都比其他专业的学生要强。

那么，具体能做什么工作呢？

1. 互联网/科技行业：这是最大的去向之一。可以去做算法工程师，比如推荐算法、搜索算法；也可以去做数据分析师、数据科学家，用数据驱动业务决策。这些岗位的薪资都非常高。很多互联网大厂在招聘核心技术岗位时，会明确偏爱数学基础好的候选人。因为代码谁都能学，但底层的数学思维不是短期能补上的。我认识的好几个数学系毕业的朋友，现在收入都相当可观。

2. 金融行业：银行、券商、基金、保险公司都需要大量的数学人才。他们去做风险控制、精算、量化分析、金融衍生品定价。这些工作直接和钱打交道，专业壁垒高，收入自然也高。想进这个领域，数学是敲门砖，如果再辅修一个金融或者计算机，竞争力会很强。

3. 教育和科研：这确实是一条传统路径。如果你真的热爱数学理论，想深入研究，那么读博然后去高校或研究所是个不错的选择。当一名数学老师，也是一个稳定且受人尊敬的职业。

4. 其他行业：比如咨询公司，他们需要员工具备强大的分析和解决问题的能力，数学专业的学生在这方面有天然优势。还有一些交叉学科，比如生物信息学、计算物理学，也需要数学背景。

但是，话说回来，这个专业也确实不适合所有人。如果你只是高中数学成绩好，但不喜欢那种抽象的推导和证明，那大学的数学会让你很痛苦。它需要你真正对逻辑和模式有兴趣，能静下心来钻研。

如果你决定要读，或者已经在读了，我给你几个实在的建议。

第一，一定要学编程。别等，大一就开始。Python是必须的，它是现在数据科学和人工智能领域最主流的语言。把编程当作你数学思维的实现工具。光会推公式，不会用代码跑出来，在就业市场上价值会大打折扣。

第二，尽早确定一个应用方向。你是想往统计和数据科学走，还是想搞金融工程，或者计算机图形学？确定方向后，就去选修相关的课程，比如机器学习、金融学、计算机图形学原理等。这样你的知识体系才不是空中楼阁。

第三，动手做项目。理论学得再好，没有实际的东西拿出来，找工作时也很吃亏。可以参加一些数学建模比赛，或者在Kaggle这样的数据科学竞赛平台上找项目练手。把你的数学知识用在解决实际问题上，然后把这些经历写进简历里。这比你罗列一堆学过的课程要有用得多。

所以你看，数学专业不是一个萝卜一个坑的专业，它更像一个基础平台。它不直接对应某个职业，但它为你进入众多高精尖领域提供了可能性。它的“冷”，只是表面看起来和具体工作离得远。但它的“热”，在于它给了你进入几乎所有高薪技术行业的一张入场券。只要你学得扎实，并且主动将数学能力和某个应用领域结合起来，你的前途会非常广阔。