数学、统计和计算机，这是三个不同但又无法分家的专业。有人说统计是应用数学的分支，计算机的算法也是数学的应用。有诺贝尔奖得主甚至直言表示人工智能从根本上就是统计学。而它们极高的相似度、专业性就造成了在专业选择与就业选择上难倒了很多的同学。今天我们采访到了学习相应专业的同学，并整理出了它们之间的相同与不同。

三个专业的相似之处

有人认为计算机专业培养的是未来的码农，但这并不准确。其实编程部分内容基本上只占CS学习的一小部分。与数学与统计一样，这三个专业主要研究的方向都是与数据相关的。 对于这三个专业的学生而言，他们都有很多相同的pre major课程。比如线性代数、多元微积分等对于他们而言都是非常重要的课程。而随着计算机的广泛应用，编程对于数学、统计专业的学生而言也都成为了必修的课程。尤其是对于统计专业，想要更高效地运用自己的模型或者是对数据进行处理，R语言或者python编程都是必备技能。这也就意味着，无论你打算学什么专业，都要会基本的编程与数学。 在就业上，这三个专业的同学都可以选择同样的方向：程序员。由于计算机的发展速度迅猛，导致不断学习是每一个程序员必备的技能。丰富的网络资源提供给了有兴趣入行的人自学的机会。比如UCLA就建议所有对CS感兴趣但是无法转入CS Major的学生学习数学或者统计专业，因为在毕业后他们都可以从事相同的工作。 除程序员外，目前还有大量对数据处理有需求的工作岗位都向这三个专业的学生开放（部分金融定量交易岗位、大数据分析）。 另外，这三个专业都是STEM专业。在留美就业上会有一定的便利。

它们各自的特色

数学：

起薪中位数：$54,018 热门岗位：相关科研岗位、数据分析、金融定量交易 关键词：硬核研究、万金油、择业面广
这是传说中鄙视链最高位的专业。一般的数学专业主要研究理论层面的知识，举个极端例子：如果你希望向哥德巴赫猜想这样的数学巅峰冲刺，那么学习数学专业是绝对没错的。另外，对于纯数学专业的同学，很多人在本科毕业后都会选择继续深造，并在学术界寻找教职继续自己的研究。 而希望快速转化生产力的同学则可以选择应用数学专业。你将会尝试用自己的数学知识解决实际问题，比如计算金融模型、物理中的电阻等。但万变不离其宗的是，数学是你解决所有问题时最重要的工具。
总的来说，数学专业可以很好地兼容其它专业。但是当你想进入某个特定行业时，则必须要自学相应领域的知识。作为一个万金油专业，数学每年都让很多学生趋之若鹜。但与此同时，也有很多人低估了他的“枯燥”，在短暂的学习后转入了其它专业。

统计：

起薪中位数：$60,000 热门岗位：数据科学家、数据分析、金融定量交易 关键词：应用广泛、实用性强、择业面广
统计曾是应用数学的分支。学习统计的目的是解决和数据相关的问题。在完成统计学的学习后，很多人会进入金融或者计算机领域发展。 由于金融领域需要精准的模型来对每一次交易进行预测，由于一些学校大学并不提供金融专业，所以对此感兴趣的同学可以选择统计学专业。甚至在一些金融岗位上，由于强大的理论知识储备，学习数学、统计专业的应聘者是要优于学习金融工程专业的。除金融外，市场调研、社会学分析都完全离不开统计学，由于在很多学校中统计学课程内容都算不上太多，所以打算学习统计的同学可以double一个专业性的专业：比如想做金融quant就double统计+经济。对社会调查感兴趣可以double统计+社会学。
当然目前很多金融交易岗位也离不开编程，所以学统计的学生都必须得精通代码... 但另一方面，由于人工智能与统计学牢不可分，统计学专业学生也可以从事相关研究工作，比如机器学习、数据挖掘等。 如果你很纠结计算机、金融这两个大热门，学习统计学则给了你一个折中的方案，可无论你最终打算进入哪个行业，都需要自学部分内容。不过如果你一心想要研究人工智能，计算机应该是你的首选。 当然，你也可以选择和数据打交道到底，担任数据分析甚至是数据科学家，进入公司市场部门进行数据分析、进入生物技术公司分析药品有效性。比如对公司某产品的销售情况进行分析，就是数据分析工作的一种。总体来说，统计是一个应用性更强的专业。

计算机科学：

起薪中位数：$64,450 热门岗位：程序员、金融交易、大数据...任何要与电脑打交道的地方 关键词：编程解决一切、高收入、工科
计算机科学，也就是我们常说的CS。作为如今最热门的专业，其火热的原因就是因为此专业毕业后的工作范围实在是太广了！毕业生除了可以进行专业程序开发工作外，目前很多金融（比如对冲基金交易）工作也都向CS专业的学生开放。
其课程设置主要包括了数学中多元微积分、线性代数等内容。特别需要注意的是，编程（写代码）并不是CS专业所学习的全部内容。学生在大一期间基本上会接触到大部分编写代码的课程，随后便可开始陆续进行实习了。但为什么CS专业的学生还需要继续学习呢？ 有人说一流程序员靠数学，二流程序员靠算法，三流程序员靠百度。目前市场中每年有数十万程序员的加入，而作为计算机“科班”的学生，CS Major课程中涉及了大量算法、数据结构相关的内容。完成CS Major学习后，你不光可以胜任软件开发的工作，更是能对计算机的运行有了基本的了解，并具有了一定的研究探索、优化系统的能力。 如果说有什么人不适合学习CS，那么一定是确定了自己对软件开发不感兴趣的人（不愿意从事程序员工作）。在自学编程知识后，也可以结合自身已有的知识胜任对CS Major开放的其它专业。 特别强调，学习CS是一项非常重要的决定。每年都有大量的人因为热门而入坑，发现自己代码能力不精或者是并不感兴趣后而被迫退出。建议大家如果对此专业没有详细的了解，先在B站中自学部分编程课程后做出决定（可C++入门，虽然并不是对新手最友好的，但可以帮助大家检测自己的学习兴趣）。

课业压力对比

一般而言计算机专业作为工科压力是最大的，学生很难Double Major/三年毕业。在大学期间学生可以选择进入相应岗位实习，对研究感兴趣的同学可以申请学校research。其次是纯理论数学专业，有大量的硬核知识，很多人都会选择申请学校research。应用数学/统计专业难度相当，但是很多学生都会结合自己工作计划double另一个专业。

同工作不同专业对比

假如你已经有了梦想中的工作但是又不知道如何决定自己的专业，小编整理了一些工作对于不同专业知识的要求：

金融交易：

需要统计学模型来进行预测，但是需要写编程对于模型进行运行。偏向统计学/数学。

数据挖掘：

在数据中找出所需要的规律、一致性或者特点等。需要对数据理论有所了解，但需要强大的编程能力对挖掘程序进行优化。偏向统计学/计算机。

人工智能/机器学习：

训练电脑程序完成相应自动化工作。是统计学、计算机的交叉学科。如果计划完成研究生、博士的学习，两个专业同等权重；如果仅计划完成本科学习，偏向计算机。

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