机械、电气复苏很大程度和高端制造业工厂有关，这两在工厂就是基石

yar

ustcharvard 发表于 2026-6-1 15:33
我发这贴只是表明数学就业不错（因为steve说：“ 物理数学也不行，不转专业更找不到对口工作”）

这个数 ...

你也不能反驳他啊，你只能证明科大这个组的保底是华为水平啊，也不能证明科大其他组或者其他学校的就业水平啊，说不定这个组是做和计算机相关交叉的，那不就是全员转码吗。

ustcharvard

hahaleo3 发表于 2026-6-1 15:36
其他行业不好说，但说起银行业。只要你有本事拉存款放贷款，可以见到数学行长、生物行长、文史哲生化环材各 ...

银行业的数据分析，生物的人肯定做不来的。在美国，反正是大批统计毕业生入职银行业，最有名的capital one

零售业那就更多了，大到Walmart，小到Safeway，都专业对口招stats

平地摔选手

ustcharvard 发表于 2026-6-1 15:08
所以我很反感各大企业把ai吹上天，现在可能自动驾驶最接近市场化？依然没有真落地….  ...

企业也好，自媒体也好，已经把AI未来二十年要做的事情吹完了。导致现在做出一点小成绩，就变成，这个XX企业，哪里不是早就有了吗。    AI最大的问题就是幻视，在稳定输出这一方面不如深度学*小模型，只要这个问题不解决，估计没有什么企业敢把这个东西真的放在生产实践中

ustcharvard

yar 发表于 2026-6-1 15:38
你也不能反驳他啊，你只能证明科大这个组的保底是华为水平啊，也不能证明科大其他组或者其他学校的就业水 ...

“物理数学也不行，不转专业更找不到对口工作”

至少我发了例子证明，数学组硕士博士毕业没有转行换学位，毕业就拿到了华为甚至谷歌（美国）的offer。

ustcharvard

什么叫对口，你还能拦着谷歌不能招数学degree的学生？我们写jd的时候都会列一系列quantitative fields

hahaleo3

ustcharvard 发表于 2026-6-1 15:38
银行业的数据分析，生物的人肯定做不来的。在美国，反正是大批统计毕业生入职银行业，最有名的capital on ...

国外我不清楚情况，国内大部分行业的数据分析我觉得有点扯。不是怀疑数分人员专业水平，是压根没有科学的数学给你分析，大家都知道数据是资产以及部门、单位沟壑，压根就不会愿意把有价值的数据跨部门单位拿给你分析。所以数分这个部门，理想很美好，现实很骨感；大家还是以开发应用为主。现阶段能去业务部门或者开发部门，有几个人愿意去数据分析部门的。。。

ustcharvard

平地摔选手 发表于 2026-6-1 15:39
企业也好，自媒体也好，已经把AI未来二十年要做的事情吹完了。导致现在做出一点小成绩，就变成，这个XX企 ...

我个人工作倒是用ai上线解决方案了，好处是有的。就是机器人难…. musk都吹不出来，希望谷歌实现吧！
或者中国哪个民族企业实现，也是极好的

平地摔选手

ustcharvard 发表于 2026-6-1 15:43
我个人工作倒是用ai上线解决方案了，好处是有的。就是机器人难…. musk都吹不出来，希望谷歌实现吧！
或 ...

个人用AI是很好用的。但是企业使用是有风险的。AI目前应用的最好的还是各类管理性质的工作，或者说文员类的，其他的不是说不能用，只能说不符合企业的稳定需求。   机器人还早呢，至少工业机器人，可靠稳定的基本都还是国外品牌，何况人形机器人

ustcharvard

hahaleo3 发表于 2026-6-1 15:43
国外我不清楚情况，国内大部分行业的数据分析我觉得有点扯。不是怀疑数分人员专业水平，是压根没有科学的 ...

企业文化不同。

在美国零售业，数据分析是核心之一了，专业的人做专业的事。Walmart、target的data sci都很强。

银行业也是，数分基本是统计人的天下，你学生物/化工/机械基本不可能。

制药业更是传统（也可以说落伍），现在还在用sas，你不是正统biostat毕业，sas可能都没摸过。

平地摔选手

hahaleo3 发表于 2026-6-1 15:43
国外我不清楚情况，国内大部分行业的数据分析我觉得有点扯。不是怀疑数分人员专业水平，是压根没有科学的 ...

指代的是国内那种行业分析报告吗？ 那种报告很贵，但是感觉内在都没什么内容，都是随便堆砌的

changwu

AI的应用，每个国家的情况都不一样。美国应该最有代表性，应用最多的肯定是计算机软件行业，就是写代码，其次是律师、会计这类行业。

平地摔选手

changwu 发表于 2026-6-1 15:55
AI的应用，每个国家的情况都不一样。美国应该最有代表性，应用最多的肯定是计算机软件行业，就是写代码，其 ...

是这样的，但是美国是CS 金融为主业的，我们还是工业为基础的，所以才大力强调在工业中用AI

hahaleo3

现实可未必，工作关系接触过汇丰、瑞银甚至花旗等，严格来讲就科技研发水平并不比我们的国有银行强，甚至现在都有点落伍了。传统行业真正懂数分的人员前提一定是要懂得业务并有很深业务理解造诣的。但如果说研究研究量化或者K线怎么走这种可以专业弱相关的应用场景点则另说。企业内部的数据应用一定是有业务整体把控理解能力的，所以现阶段比如银行业的数管部不太可能站到核心位置，，要么就是打问号的核心吧

changwu

所以现在美国的软件公司都在裁员，像meta,google,amazon, oracle, 计算机专业的毕业生不好找工作，报考计算机专业的高中生大幅下降。

Andy8888

yar 发表于 2026-6-1 15:30
是啊，你还是没告诉我数学相对其他专业转码的优势啊，而且一个两个统计学上只能代表个人努力，那占大多数 ...

前提是讨论应用数学而非基础数学。基础数学适合高智商、有天赋的人，从事的是纯数学研究，不在讨论之列。应用数学（包括金融数学）专业本科毕业后申研或就业的口径很宽，可转CS（软件工程、AI算法等）、金融（金融工程、量化分析、精算等）。现在的趋势是很多高分考生在还不明确自己未来的职业方向、兴趣所在，或者希望观望一段时间再做选择决定时，往往会先选应用数学专业过渡。而且在往硕博更深领域攻读或做科研时，往往具有优势，因这些领域越深入时数学要求越高，包括AI也是，越深入数学要求越高，最终比拼的都是数学功底。其实其它领域也一样，如物理、经济学、天文学等等，数学越好的人越有优势。牛顿为何那么牛，除了在物理方面本身很强以外，数学功底深厚使其有了别人不具备的优势，其可以利用数学语言这个工具深入辅助其研究并以方程式或公式的方式很好地总结表达出来并予以严密论证。这也是他在与胡克、莱布尼茨等人之争中胜出或不输的原因。

ustcharvard

hahaleo3 发表于 2026-6-1 15:56
现实可未必，工作关系接触过汇丰、瑞银甚至花旗等，严格来讲就科技研发水平并不比我们的国有银行强，甚至现 ...

数分都需要domain knowledge，这个毫无疑问。

但是绝不可能让化工/材料/生物/机械的人做，除非转专业。

ustcharvard

Andy8888 发表于 2026-6-1 15:59
前提是讨论应用数学而非基础数学。基础数学适合高智商、有天赋的人，从事的是纯数学研究，不在讨论之列。 ...

其实我本不想聊数学，打算留给自己娃学，省的别人跟娃争 lol

kjybig

ustcharvard 发表于 2026-5-31 20:41
几个火专业：cs、金融都是理科，其实都是应用数学在各自领域的延伸。

金融是文理兼收吧，以前各省文科第一名差不多都去北大、人大的国际金融专业，比如高瓴资本的张磊，我们班29人，28个文科生，只有一位山东的童鞋是理科生