在高中阶段,对很多学生来说,数学就是一个恶梦。他们非常想在大学阶段通过专业选择来避开这个恶梦。当然,这也是避短扬长,把数学当成恶梦的学生,他们的数学都比较糟糕。好吧,下面我们一起来看一看大学里哪些专业不用再学数学了。<br>现在我国的本科专业数量,总数达到703个。这么多专业一个一个谈,确实太多了。那我们从本科专业的12个学科门类说起吧。本科专业的12个学科门类包括:哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、管理学、艺术学。另外还有一个军事学,但是不在我国的大学专业目录内。
提交回答<br>1 个回答<br>问答整理自芝士圈留学微信社群导师答疑。<br>更多申请解答可至<br>问答专区查看(点击链接即可查看)<br>对数据方向留学/就业常见问题作出答疑整理,以供想申请数据方向留学项目的同学参考。<br>问:数据方向的专业最重要的专业知识是什么?<br>答:数据科学其实是一个交叉学科,数学知识,统计知识和计算机都有运用到。数学、统计知识是基础,计算机编程能力是工具。我个人局觉得如果要走的远,比如博士或者是有科研能力的工作者,数学知识很重要。<br>问:top20学校看重科研经验吗?<br>答:其实取决于申请的方向,如果是研究型硕士,科研可以说很重要了,比如UW-M的统计学,它其实就是博士的预备级硕士,所以科研占的成分很重,但是面向工作的硕士,就不一样了,实习更加重要一些。具体还是要看项目的导向。<br>问:请问实习可以找哪些方面?<br>答:这个取决于实习的岗位,比如,如果你想实习算法岗位,搞清楚基本算法的一些推导很重要的,很多面试直接要求手推svm,如果是代码方向,可能去刷题目会比较有效。实习和工作,特别是这个领域的实习和工作,一些硬性能力很重要<br>问:我是经济学本科,统计和cs方向的实习很难找,科研项目和实习可以怎么找呢?<br>答:对于经济学本科转数据科学可能是比较困难,首先得培养自己的硬性实力,如果有条件,c++,数据结构,概率论与数理统计,随机过程,多元统计和机器学习这些课都要修。另一个问题就是怎么找科研和实习。其实现在数据科学方面的实习主要分成两类:偏向商业分析的数据分析和算法岗位,后者偏难。可能前者更好入手。科研的话很多国外学校都有暑期科研,可以自己关注一下。<br>问:文科生如何转专业申请商业分析或者数据分析?<br>答:这个我不太清楚,文科的话我知道cmu的公共管理学院地下有些项目也是偏数据科学的,可以了解一下。<br>问:是ds方向的ms不好找工作,大多要求phd……是这样的吗?具体ds 的ms方向面向哪些岗位呢?<br>答: DS的master在找工作上面是有些限制的,但是具体还是要看地理位置和具体学校就业服务,比如cmu的mism这个专业就业率近乎百分百。但是算法岗还是phd 比较吃香,或者手上有paper 的master。<br>问:很多数学,数据课程没有修过,如何弥补?<br>答: 建议如果想做算法这块,分