最近跟一些人聊到北大數(shù)院的專業(yè)設(shè)置，發(fā)現(xiàn)這幾年似乎跟我那個時候有點變化。我上官網(wǎng)查了一下，大概有這么幾個專業(yè)：
目測統(tǒng)計類的有3個：統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)（生物統(tǒng)計）、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)。
值得注意的是沒有專門的“應(yīng)用數(shù)學(xué)”。
進入到數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)里面，包括兩個方向：基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和金融數(shù)學(xué)。
里面也沒有應(yīng)用數(shù)學(xué)的方向，只有金融數(shù)學(xué)。之前有人跟我說到北大應(yīng)用數(shù)學(xué)第一名，可能是前幾年有，也可能是瞎說的。因為沒有這個方向。
另外就是信息與計算科學(xué)，這是一個專業(yè)，里面兩個方向：計算數(shù)學(xué)和信息科學(xué)。
每個專業(yè)都有自己的側(cè)重點。統(tǒng)計的那3個可以簡單理解為：理論統(tǒng)計、生物統(tǒng)計和大數(shù)據(jù)（類似在互聯(lián)網(wǎng)做統(tǒng)計）。
如果畢業(yè)了想做量化交易，最對口的當然是金融數(shù)學(xué)，學(xué)的東西直接相關(guān)。
值得注意的是沒有專門的“應(yīng)用數(shù)學(xué)”。
進入到數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)里面，包括兩個方向：基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和金融數(shù)學(xué)。
里面也沒有應(yīng)用數(shù)學(xué)的方向，只有金融數(shù)學(xué)。之前有人跟我說到北大應(yīng)用數(shù)學(xué)第一名，可能是前幾年有，也可能是瞎說的。因為沒有這個方向。
另外就是信息與計算科學(xué)，這是一個專業(yè)，里面兩個方向：計算數(shù)學(xué)和信息科學(xué)。
每個專業(yè)都有自己的側(cè)重點。統(tǒng)計的那3個可以簡單理解為：理論統(tǒng)計、生物統(tǒng)計和大數(shù)據(jù)（類似在互聯(lián)網(wǎng)做統(tǒng)計）。
如果畢業(yè)了想做量化交易，最對口的當然是金融數(shù)學(xué)，學(xué)的東西直接相關(guān)。
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美國也有一些大學(xué)開設(shè)金融數(shù)學(xué)項目，一般是碩士。很多老師在業(yè)界都有工作經(jīng)驗，甚至還是在職的，因此他們白天上班，晚上過來講課賺點外快，因此這類項目很多晚上才上課。白天可以去實習(xí)、找工作。
如果想畢業(yè)去美國讀金融數(shù)學(xué)、金融工程的碩士，那么本科讀金融數(shù)學(xué)應(yīng)該是最對口的。但美國金融數(shù)學(xué)、金融工程極少博士，而很長時間人們認為美國量化就業(yè)博士比碩士吃香，所以想去美國找量化交易的工作，可能讀博士比碩士好，這時候本科讀金融數(shù)學(xué)未必最好。
很多北美做量化的中國人讀的是統(tǒng)計、運籌、管理科學(xué)與工程、數(shù)學(xué)、計算數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)的博士，那么他們本科也大概率讀對應(yīng)的專業(yè)，反而不會讀金融數(shù)學(xué)。北大沒有應(yīng)用數(shù)學(xué)本科，那么一般是計算數(shù)學(xué)、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的人申請美國應(yīng)用數(shù)學(xué)的博士。
信息科學(xué)其實本質(zhì)上跟計算機科學(xué)與技術(shù)很像，只是國內(nèi)就業(yè)的時候，很多HR卡專業(yè)卡死“計算機”這3個字，導(dǎo)致信息科學(xué)的人很難申請這類工作。申請美國碩士的時候，如果申請Computer Science，那么人家也可能卡死本科也要Computer Science，這樣又被排除掉。所以這個專業(yè)比較尷尬。當熱，如果申請博士，對方一般看研究經(jīng)驗，反而不會卡專業(yè)的名稱。北大數(shù)院每年好幾個去麻省理工EECS，估計都是信息科學(xué)的居多。
北大計算數(shù)學(xué)專業(yè)很多申請到斯坦福ICME的，很多實習(xí)、畢業(yè)也會做量化。其實我覺得數(shù)值計算跟機器學(xué)習(xí)還比較接近，因為機器學(xué)習(xí)最終還是要求解優(yōu)化問題數(shù)值解，這就需要數(shù)值計算，包括數(shù)值線性代數(shù)、數(shù)值優(yōu)化等，如果是期權(quán)定價可能還要數(shù)值偏微分方程，這些跟計算數(shù)學(xué)的關(guān)系比較大。
其實我也不大明白為何弄那么多統(tǒng)計類專業(yè)，美國Data Scientist就業(yè)也不是很樂觀，據(jù)說在谷歌發(fā)展也不是很好，畢竟那是碼農(nóng)的天下，在谷歌的Quantitative Analyst和Data Scientist似乎都不是太核心的員工。當然，在量化交易公司這些是核心的。說實話，我覺得在互聯(lián)網(wǎng)公司，與其做Data anlyst/scientist/engineer，不如做product manager，其實也需要數(shù)據(jù)分析的能力，比如分析競品哪個好，做A/B Test等，發(fā)展路徑比純技術(shù)的數(shù)據(jù)分析要好。
如果想畢業(yè)去美國讀金融數(shù)學(xué)、金融工程的碩士，那么本科讀金融數(shù)學(xué)應(yīng)該是最對口的。但美國金融數(shù)學(xué)、金融工程極少博士，而很長時間人們認為美國量化就業(yè)博士比碩士吃香，所以想去美國找量化交易的工作，可能讀博士比碩士好，這時候本科讀金融數(shù)學(xué)未必最好。
很多北美做量化的中國人讀的是統(tǒng)計、運籌、管理科學(xué)與工程、數(shù)學(xué)、計算數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)的博士，那么他們本科也大概率讀對應(yīng)的專業(yè)，反而不會讀金融數(shù)學(xué)。北大沒有應(yīng)用數(shù)學(xué)本科，那么一般是計算數(shù)學(xué)、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的人申請美國應(yīng)用數(shù)學(xué)的博士。
信息科學(xué)其實本質(zhì)上跟計算機科學(xué)與技術(shù)很像，只是國內(nèi)就業(yè)的時候，很多HR卡專業(yè)卡死“計算機”這3個字，導(dǎo)致信息科學(xué)的人很難申請這類工作。申請美國碩士的時候，如果申請Computer Science，那么人家也可能卡死本科也要Computer Science，這樣又被排除掉。所以這個專業(yè)比較尷尬。當熱，如果申請博士，對方一般看研究經(jīng)驗，反而不會卡專業(yè)的名稱。北大數(shù)院每年好幾個去麻省理工EECS，估計都是信息科學(xué)的居多。
北大計算數(shù)學(xué)專業(yè)很多申請到斯坦福ICME的，很多實習(xí)、畢業(yè)也會做量化。其實我覺得數(shù)值計算跟機器學(xué)習(xí)還比較接近，因為機器學(xué)習(xí)最終還是要求解優(yōu)化問題數(shù)值解，這就需要數(shù)值計算，包括數(shù)值線性代數(shù)、數(shù)值優(yōu)化等，如果是期權(quán)定價可能還要數(shù)值偏微分方程，這些跟計算數(shù)學(xué)的關(guān)系比較大。
其實我也不大明白為何弄那么多統(tǒng)計類專業(yè)，美國Data Scientist就業(yè)也不是很樂觀，據(jù)說在谷歌發(fā)展也不是很好，畢竟那是碼農(nóng)的天下，在谷歌的Quantitative Analyst和Data Scientist似乎都不是太核心的員工。當然，在量化交易公司這些是核心的。說實話，我覺得在互聯(lián)網(wǎng)公司，與其做Data anlyst/scientist/engineer，不如做product manager，其實也需要數(shù)據(jù)分析的能力，比如分析競品哪個好，做A/B Test等，發(fā)展路徑比純技術(shù)的數(shù)據(jù)分析要好。
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