为何张益唐在美国不转data science？
一、 深厚的数学功底与对基础研究的热忱
张益唐的学术生涯可以说是一部纯粹的数学史。他本科毕业于北京大学数学系，这是中国最顶尖的数学人才培养基地之一。在北大期间，他就接受了严格、扎实的数学基础训练，涉猎了数论、代数、几何等多个数学分支。随后，他远赴美国普渡大学攻读博士学位，师从著名数学家 K. Soundararajan。他在数论领域，特别是解析数论方面，打下了极其深厚的根基。
数据科学，虽然也需要数学知识，但其核心更侧重于应用、建模、算法实现和数据分析。它是一个跨学科的领域，融合了统计学、计算机科学、应用数学以及特定领域的专业知识。而张益唐的研究，长期以来一直聚焦于数学本身的抽象美和内在逻辑，尤其是在哥德巴赫猜想等数论难题上投入了巨大的精力。他的工作，更多的是在探索数学宇宙中最根本的规律，寻求“为什么”和“是什么”，而不是直接解决实际应用问题。
在这种深厚的学术背景下，让他轻易转向一个他并未深耕多年的领域，本身就是一件不太可能的事情。他的兴趣和激情在于挑战数学的极限，在于那些需要高度抽象思维和深刻洞察力的难题。
二、 数学研究的独特性与数据科学的实践性差异
数学研究，尤其是张益唐所从事的数论领域，其特点是：
高度抽象与理论性强： 很多数学定理和猜想的证明过程，需要长期的思考、大量的推导和精妙的构思，与实际的数据量、运算速度、模型调优等数据科学的实践性要求大相径庭。
成果周期长且不确定性高： 一项重大的数学突破可能需要数年甚至数十年的钻研，而且成果的出现往往是偶然的、难以预测的。这与数据科学项目通常有明确的目标、可量化的指标和相对较短的迭代周期有所不同。
评价标准侧重于理论创新与严谨性： 数学界的评价体系更看重证明的原创性、逻辑的严谨性以及对数学理论体系的贡献，而非其直接的市场价值或应用效率。
相比之下，数据科学则更具：
应用导向性： 数据科学的目标往往是为了解决现实世界中的具体问题，如预测销售额、优化推荐系统、识别欺诈行为等。
工具与技术依赖： 数据科学需要熟练掌握各种编程语言（Python, R）、数据库技术、机器学习框架（TensorFlow, PyTorch）以及数据可视化工具。
快速迭代与工程化： 数据科学项目往往需要快速的原型开发、模型训练、评估和部署，强调工程化和实际效果的落地。
张益唐的研究方式和关注点，与数据科学领域的要求存在根本性的差异。他是一位纯粹的数学家，沉醉于数学世界的奥秘，他的价值体现在其思想的深度和对数学理论的推进上。
三、 对学术生涯的坚守与个人价值的实现
在2013年取得关于“孪生素数猜想”的重大突破之前，张益唐的学术生涯并非一帆风顺。他曾一度面临教职不稳定的困境，甚至需要在肯塔基州的大学担任不稳定的教职。然而，即便在这些困难时期，他也从未放弃对数论研究的坚持。
这恰恰说明了他的学术追求非常纯粹。他不是为了追逐热门领域或更高的薪资待遇而改变方向，而是因为他对数学研究本身有着近乎执着的内在驱动力。他相信自己能够在这条道路上有所建树，并且最终也证明了这一点，为数学界带来了巨大的惊喜。
对他而言，在数论领域解决一个困扰已久的难题，是一种对个人智慧和学术精神的最高证明，其价值远超过在数据科学领域可能获得的经济回报或职业晋升。他选择了一条更具挑战性、更少功利性的道路，这条道路更能体现他作为一名杰出数学家的个人价值。
四、 当时的学术和就业市场环境
虽然从现在回看，数据科学确实是一个非常热门且需求旺盛的领域，但在张益唐取得突破的那个时期，虽然数据科学的雏形已经存在，但其整体的火热程度和市场对人才的需求量，可能还没有达到今天这个峰值。而且，即使当时数据科学已经很热门，对于像张益唐这样在特定数学领域有深厚积累的学者来说，转行也并非易事。转行意味着需要从零开始学习一套新的技能体系，这对于一位已经投入了数十年时间钻研数学的学者而言，并非一个明智或有吸引力的选择。
更重要的是，他的核心竞争力在于其数学思维和解决复杂数学问题的能力，这在他看来，是无价的。他可能也意识到，即使转行数据科学，他所具备的数学天赋也能够转化为强大的优势，但他更愿意将这份天赋用在他最熟悉、最热爱，也最能实现其学术抱负的领域——纯粹的数学研究上。
总结来说，张益唐在美国不转数据科学，是因为：
他是一位纯粹的数学家，拥有深厚的数论功底和对基础研究的极致热情。
数学研究与数据科学在研究对象、方法论和评价标准上存在本质区别，他的兴趣和擅长点不在于此。
他选择了一条更具挑战性、更体现个人学术价值的道路，并对其充满坚守。
他所追求的是数学本身的真理和突破，而非短期内的职业或经济利益。
他的故事，是一个关于坚守初心、追求卓越和对纯粹科学的热爱的生动写照。他用自己的行动证明，在当今这个强调应用和技术驱动的时代，对基础科学的执着探索依然拥有着不可替代的价值和魅力。
网友意见
要注意张教授出生于1955年这个基本事实。
他毕业那会已经37了。美国是成熟社会，成熟并不代表人尽其才，成熟代表各守本分。
以如此高龄，在美国学术界几乎不可能找到工作，除非像他后来一样做出世纪问题。想在学界谋生只能做万年老博后。然而数学不像生物等实验学科，打工型博后没什么价值。
工业界就更不可能了。美国有来自全球的优秀年轻人，怎么可能为老人提供优质工作。
因此没有你想象的转这个转那个的事。
像我国这样，仍有大量空白可填补的国家，才能人尽其才。
但我感觉我国也正飞速发展，很快也会变得各守本分。一个四十来岁在国内最好的高校拿到博士学位的大学教师若因某种原因失业，能去做什么呢？估计也就创业和当滴滴司机两条路可选。码农还能乐呵两年，这一波发展稳定下来，估计也是这个命运。
美国的今天就是我们的未来。
或许制度优势能走出不一样的未来？
以优异成绩毕业于纽约大学后，李安试图开拓自己的电影事业。但一个没有任何背景
的华人想在美国电影界混谈何容易。李安在美国开始了长达6年的等待，靠身为药物研究
员的妻子在外工作，养家糊口。每天在家他除了大量阅读、大量看片、埋头写剧本以外，
还包揽了所有的家务，负责买菜做饭带孩子。每到傍晚做完晚饭后，他就和儿子一起兴奋
地等待"英勇的猎人妈妈带着猎物回家"。
许多亲戚朋友看不过去，对林惠嘉说："为什么李安不去打工？大部分中国留学生不
都为了现实而放弃了自己的兴趣？"李安过意不去，偷偷学电脑准备找工作。可没多久这
件事就被林惠嘉发现了，大骂："学电脑的人那么多，又不差你李安一个！"
我感觉好多回答都不明白热爱数学是一种什么样的体验。
对于一些数学人来说，数学不仅是一个职业，更是一种痴，一种甚至可以达到程蝶衣那种程度的痴。
很多数学postdoc还有年轻的ap，尤其是在一些不那么出名的学校，待遇其实没有很好。
以他们的能力，如果说用心思努力去转码或者quant，是大概率能够上岸并且拿到高很多的收入的。
但是很多人还是愿意接着做数学。因为对于他们，包括我来说：只要能让家庭保证差不多舒适的生活就够了，不求做数学会有太高的收入。
因为能以数学为职业，真心是一件幸福的事情。
而张益唐，大概是我所知的爱数学爱得最纯粹的人了。
他很长时间没有成家。他没有什么物质需求，只要能活着保证温饱就够了。
对于我来说，数学是生命中重要的一部分。
但对于张益唐来说，数学或许就是他的生命。
他是过不了没有办法思考数学的日子的。
那个时候或许转码或者金融没有那么容易。但我觉得他要是努力找，是绝对可以找到一份体面的全职工作的。
可是，做一份码农这样的全职工作，他还有时间有精力深入地思考数学吗？
在赛百味工作确实不那么体面，收入也挺低的。但是只要不是饭点，还是有大量的空余时间可以思考数学的。而且毕竟不太需要动脑，也不是什么繁重的体力劳动，下班后还可以有足够的精力接着思考。
而如果说赛百味的工作是可以接受的话，new hampshire 讲师的工作张益唐就更没什么理由不满了。收入高了，有更好的条件搞数学，身边还会有一群志同道合的数学人。
我相信，哪怕他没有功成名就，他也会一直坚持做数学的。
因为数学是他的生命。
一个其他领域的例子是保罗高更，月亮和六便士的主角。他舍弃了交易人这一份稳定的工作，成了一名画家，甚至不惜抛家舍业。
最后他贫困潦倒地客死异乡。
他做出这样的选择，因为艺术是他的生命。
还有什么比生命更重的么？
当码农，做data science，并不像想象的那么容易。
很多人觉得数学天才搞这些数学相关的东西应该是分分钟搞定的事儿，这个还真不是！
数学家解决的问题是诸如这个理论如何推导，
码农解决的问题是……卧槽怎么昨天程序还能运作今天就不行了？哪里出问题了？看看哪里报错了？我擦数据类型不对？为毛不对？不对怎么昨天能运行？我再换个测试变量试试，卧槽怎么又能用了？到底哪里出问题了？……额，原来是第三方库被自动升级了，新的库有bug。
公司里绝大多数工程师类别的工作都是这种琐碎的问题，一没有什么成就感，二特别耗神费力。搞一天这种东西，回家就一点脑子不想动了。相比而言，体力劳动虽然累，但精神损耗没那么大。像张益唐这种对数学极为痴迷的人，肯定更愿意选择一种精力消耗少的生活方式，以让他可以有更多的精力去研究他感兴趣的问题。
因为这些专业只需要中等才华的人来从事就可以了。而张是天才，当年在北大就是天才，丁石孙把赴美读博的名额只给了他一个人，哪怕现在这样的学神清北也不大有。既然是天才，那么专注的永远是纯数学、理论物理这样的大学问，只解决里面的大问题，而且他的意志又相当坚定，不为世俗利益所动，如果他像很多人那样热爱名与利的话，去拉斯维加斯凭记忆赌博就能一夜成巨富了，还用靠什么data science来赚钱吗？有一件事很能说明问题，就是13年那篇论文发现了7000万的上限之后，陶哲轩他们进行了改进，一直到最近下降到246为止，张益唐都没有参与进来，而是那篇论文发表后转而投入黎曼猜想的解决中，连菲尔兹奖获得者热衷于的东西他都不在乎，中等水平的专业里的问题他去关注干嘛？
补充：
数学、理论物理学领域的每次重大突破都是人类智力的提升，是载入史册的贡献，今天影响生活的科学与应用，是建立在数学理论的基础上的。纯数学专业的论证，尤其高级别的黎曼猜想的论证，推进到多远，进步了还是倒退了，会对应用方面甚至普通生活产生巨大影响，不得当，说引发一场地震也不为过。所以，能够这个领域内将高难度问题的解决又向前推进一步的天才，相比于其他人，级别当然是最高的（“中等才华”是相对于这种类型的天才而言的）。从这个意义上来看张益唐，他弃小求大，一意孤行解决大问题，既满足了兴趣，又发挥了天资，在历史上留下一笔，做出正确的事，确切说，借用一篇影评的标题来说，“做正确的事远比把事情做正确要深远”，何乐不为？把精力投入某些专业，显然得不偿失。当然，他现在投入这个难度更大的黎曼猜想的论证，究竟能够走多远，还是未知数，就结果而言，实事求是讲，个人不看好（关于黎曼猜想的难度，参看https://www.zhihu.com/question/295406573/answer/495590518），但他8年的隐居，九头牛拉不回的追求，理想主义的精神，这一点就已经值得敬仰了。
补充2：
看了评论区的提问，有些简直太感人...比如，有人反驳说，既然你讲在美国，不分贵贱，搞研究和端盘子是平等的，为何到后面说数学与数据科学是不平等的，是否自相矛盾？对于这样的问题，真不知道如何回答...研究与端盘子的职业贵贱的比较，和数学与数据科学在内部的作为专业的比较，这两种比较根本不是在一个层面上的，不是在一个层面上，哪里来“自相矛盾”的结果？这提问完全是不通的。其实，严谨地来说，把数学和数据科学作为专业进行单纯比较也值得商榷，因为数学已经超越了“工作”的范围（上述），而后者，就像有评论说的，带有商业性质和运作方式，有其他人为因素包括进来，也就是说它是正正经经的“工作”，有些天才不屑于这种合作。我们很多的质疑与提问是很粗糙的，本身不具有严密性，很惊讶现在的思维水平。我看过有些国外论文，哪怕是学生级的论文，提问与思考方式，思维水平就比我们高，这不是吹捧，因为他们在高中阶段就有基础的逻辑训练，培养思维的严密性，我们在这块完全是缺的。
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数学的世界是怎样的？如果用绘画形式表示，就是站在山巅看到的景象：
如果用音乐形式表达，就是《美丽心灵》的片头曲：
“数学是不会欺骗你的。”无论如何都不会欺骗你。
这么牛的天才，博士毕业在美国只能端盘子，还有一堆人在前面洗地说人家专心感兴趣的东西，不被世俗所困扰，拔高道德水准。
这不就是怀才不遇没机会，只能沦落到底层干保安吗？这要是放在中国，早就成全社会的大新闻了。
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