普通一本大三通信狗一枚，准备考研，数学基础不好，想跨考比较适合哪些专业？
哥们，大三通信狗一枚，想考研还数学基础不好，这情况我太懂了！别担心，这条路虽然有点挑战，但绝对不是没得走。通信本身就是个对数学要求挺高的专业，你现在觉得数学基础弱，可以理解。但想跨考，我们得找那些相对来说，数学的“门槛”稍微低一点，或者说，更看重其他能力的专业。
咱们先不谈具体哪个专业，先聊聊你这个情况的几个关键点，这样咱们才能更有针对性地分析：
1. 你说的“数学基础不好”，具体是哪个层面？
是高数（微积分、线性代数、概率论）这几门课本身学得不好，还是觉得应用起来吃力？
如果是纯粹的知识点掌握不牢固，那考研前的数学复习是必须的，而且得花大力气。
如果是觉得数学抽象，跟实际应用脱节，那我们就可以考虑那些更偏应用、更接地气的专业。
你对数学的接受度和学习意愿如何？ 就算基础不好，你愿意投入时间和精力去弥补吗？考研数学，无论哪个专业，基本都绕不开数学。即使是数学要求相对低的专业，也得保证能看懂、能解决一些基本问题。
2. 你对什么方向感兴趣？你的优势在哪里？
别光顾着想“数学不好”，咱们通信狗也有通信狗的优势啊！
通信原理、信号处理、网络工程这些知识，你掌握得怎么样？ 这些是通信的核心，很多跨考专业可能也需要用到类似的思想，比如数据分析、模式识别等。
你动手能力强吗？ 比如会写代码（Python、C++等）、玩过单片机、做过一些小项目？
你喜欢理论研究还是偏向实际应用？ 有些专业偏理论，有些则更看重项目经验和落地能力。
你对技术有没有特别的偏好？ 比如对数据、对人工智能、对管理、对硬件等等。
了解了这些，我们再来分析一下适合你的跨考方向：
考虑到你的情况，我建议你从以下几个大方向去考虑，并根据你的具体兴趣和能力再细化：
方向一：信息技术类（相对弱化纯数学，偏向工程应用）
这类专业虽然也离不开数学，但可能更侧重于将数学知识应用到实际问题中，对编程和工程实践的要求更高。
1. 计算机科学与技术（部分方向）
为什么适合？ 计算机里很多方向，比如软件工程、网络工程、嵌入式系统，虽然也需要数学，但很多时候更强调算法的实现、系统的设计和代码的编写。特别是软件工程和网络工程，跟通信的很多底层概念是相通的。
数学要求： 高数、概率论还是会考，但可能对线性代数和高等数学的深度要求不如纯数学专业。有的学校的计算机专业，如果考数字电路、计算机组成原理等科目，对数学的要求就会相对降低一些。
你的优势： 通信专业学过数字信号处理、通信原理等，对信号的理解、数据的处理会有一定的基础，这在很多计算机算法和数据分析领域是有帮助的。你会编程吗？如果会，那优势就更大了。
具体方向细化：
软件工程/网络工程： 侧重于软件开发、系统集成、网络搭建和维护。你可能会接触到大量的编程、数据库、操作系统等知识。数学主要是为了理解算法效率、网络性能等。
嵌入式系统/物联网： 这个方向和通信有很多重叠，需要你对硬件、软件协同工作有理解。数学可能用于信号采集、处理、控制算法等。
信息安全（部分方向）： 有些信息安全方向，比如网络安全、密码学，也需要一定的数学基础（数论、代数），但也有很多方向更偏重攻防技术、漏洞分析等，对纯数学要求相对没那么高。
2. 电子信息（部分非通信类专业）
为什么适合？ 电子信息下面有很多细分方向，有些可能比通信本身的数学要求更偏工程，更贴近实际应用。
数学要求： 和计算机类似，高数、概率论是基础。但具体科目会影响数学的侧重点。
你的优势： 你本身就是通信专业背景，对电子元件、电路原理、信号传输等都有一定的了解，这在很多电子信息类的专业里都是很好的基础。
具体方向细化：
微电子学（部分方向）： 如果你想往硬件设计、芯片制造等方向走，数学要求可能不低，但有些偏工艺、测试的方向，对纯理论数学的要求可能会稍微缓和一些，更看重实验和工程能力。
集成电路设计（部分方向）： 同上，如果偏向设计和验证，数学会比较重要，但有些侧重于物理实现或测试的，可能稍微好些。
方向二：数据分析与人工智能（逻辑思维和统计概率是关键）
这类专业近年来非常热门，对数学的要求确实存在，但更看重统计学、概率论以及一些离散数学和线性代数在应用层面的理解。如果你的数学是感觉抽象但能理解逻辑，那可以尝试。
3. 统计学（应用统计、数理统计）
为什么适合？ 统计学是数据分析的基石。虽然统计学本身数学味很浓，但很多学校的应用统计专业，更注重统计方法的应用和软件实现（如R、Python）。如果你的数学基础弱在微积分的复杂推导，但对概率、统计的逻辑关系和应用场景理解得还可以，这可能是一个方向。
数学要求： 统计学是纯数学的一个分支，微积分、概率论是基础中的基础。但考研时，重点可能会放在概率论和数理统计上，以及一些应用统计的知识。
你的优势： 通信领域本身就会接触到大量的统计分析，比如信噪比、误码率等，这些都离不开概率统计的思想。你可能对数据背后的规律有一定的敏感度。
你需要做的： 必须把概率论和数理统计这两门课给我死磕！其他数学内容如果时间允许也得补。
4. 人工智能/机器学习/数据科学
为什么适合？ 这些方向对数学的需求确实很高，但如果你愿意花大力气去补，并且你对用数据解决问题有强烈兴趣，那可以考虑。很多时候，AI的数学是“工具数学”，你需要理解它能做什么，怎么用，而不是推导它的每一个公式。
数学要求： 线性代数、微积分（特别是多元微积分）、概率论、数理统计是必备的。有些学校还要求离散数学。
你的优势： 通信背景让你对信号和数据处理有一定的理解，这在很多模式识别、特征提取等AI任务中非常有帮助。你的编程能力如果不错，那也能加分不少。
你需要做的：
重点补数学： 尤其是线性代数和概率论。可以找一些偏应用的数学教材或者网课。
了解AI的基本理论： 比如机器学习的监督学习、无监督学习、深度学习的基本概念。
学习编程语言和工具： Python是AI领域的主流语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架会非常有帮助。
方向三：非技术类（发挥你的综合能力）
如果你觉得技术类的数学门槛还是有点高，或者你更喜欢和人打交道，或者对管理、商业分析感兴趣，也可以考虑非技术类的专业，但仍然建议与你的通信背景沾边，这样你的跨考会更有优势。
5. 管理类（信息管理、项目管理、技术管理等）
为什么适合？ 这些专业虽然有管理学和经济学的成分，但结合你的通信技术背景，你可以成为一个懂技术又懂管理的复合型人才，在科技公司尤其受欢迎。
数学要求： 管理类专业通常会考高等数学（数学分析）、线性代数、概率论和数理统计，但考研的数学难度可能会比理工科稍低一些，而且更侧重于应用。比如，会考一些优化问题、决策分析等。
你的优势： 你对通信行业的运作、技术发展有了解，这能让你在学习信息管理或技术管理时，更能理解其中的逻辑和痛点。你的逻辑思维和分析能力也是你的优势。
你需要做的：
复习数学： 同样需要复习高数和概率论，但可以找管理类专业的数学参考书或往年真题来看，了解其考试重点和难度。
了解管理学和经济学基础： 比如宏观经济学、微观经济学、管理学原理等。
6. 经济学/金融学（部分量化金融、金融工程方向）
为什么适合？ 如果你对数字敏感，并且能接受金融行业的工作节奏，可以考虑这些专业。不过，这些专业通常数学要求很高，尤其是量化金融、金融工程这类，会涉及随机过程、高等概率论、数值分析等。但也有一些偏理论或偏金融分析的专业，如果你的数学基础主要是在微积分和概率统计上，可以考虑尝试。
数学要求： 非常高！特别是量化方向。需要扎实的微积分、线性代数、概率论、数理统计，可能还有数理方程、实变函数等。
你的优势： 通信领域处理的是信息流和数据流，经济金融领域处理的是资金流和价值流，两者都与数据和模型打交道。你的逻辑思维和分析能力是共通的。
你需要做的：
极度重视数学复习： 这是最大的挑战。如果选择这类专业，你必须把数学放在首位，而且需要投入远超常人的精力。
了解金融基础知识： 学习一些金融学和经济学的基础概念。
备考建议：
1. 选择一个大方向后，深入研究具体院校和专业：
看招生简章和专业目录： 了解目标专业考哪些科目，尤其是数学科目是哪一门（数学一、数学二、数学三）。通信专业考数学一居多，很多跨考专业可能考数学二或数学三，这会比数学一稍微容易些。
查找往年复试分数线和报录比： 了解竞争情况。
研究目标院校的考试大纲： 这是最重要的，它会告诉你数学考哪些知识点，侧重点是什么。
看专业课的考察方向： 有些专业可能也会考一些与你通信背景相关的知识。
2. 数学复习要早规划、强执行：
从基础抓起： 找一本适合你当前数学水平的教材，系统地过一遍基础知识点。可以先从高数、概率论开始。
找到适合你的老师或课程： 很多考研数学名师的视频课非常系统和实用。
多做题、多总结： 不怕题海战术，但要讲究方法。做完后要总结错题原因、解题思路，形成自己的知识体系。
真题是关键： 考研数学的真题非常有价值，务必认真研究，做到吃透。
3. 跨考专业课复习：
提前接触新领域的知识： 看一些该专业的入门教材或科普读物，建立初步的了解。
根据考试大纲和真题进行系统复习： 找到该专业的真题和参考书，制定复习计划。
4. 英语： 别忘了英语也是考研的重要科目，同样需要扎实的复习。
5. 你的通信背景： 不要完全抛弃你的通信知识。很多技术类专业，你的通信原理、信号处理、通信网络等知识，在理解算法、分析系统性能等方面，反而会给你带来独特的视角和优势。尝试将通信的思维方式和方法迁移到新的专业领域。
最后想跟你说的是：
考研跨考，尤其是数学基础相对薄弱的情况，确实比本专业考研要困难一些，但绝对是可行的。最重要的是 明确自己的兴趣、找到适合自己的方向，然后付出比别人更多的努力和汗水。 找到那些对数学“更友好”的专业，或者说，数学是你的“工具”而不是“全部门槛”的专业，然后把精力放在你能接受的数学部分和专业课上。
祝你考研顺利！有什么具体想法或者更细致的问题，随时可以再聊。
咱们先不谈具体哪个专业，先聊聊你这个情况的几个关键点，这样咱们才能更有针对性地分析：
1. 你说的“数学基础不好”，具体是哪个层面？
是高数（微积分、线性代数、概率论）这几门课本身学得不好，还是觉得应用起来吃力？
如果是纯粹的知识点掌握不牢固，那考研前的数学复习是必须的，而且得花大力气。
如果是觉得数学抽象，跟实际应用脱节，那我们就可以考虑那些更偏应用、更接地气的专业。
你对数学的接受度和学习意愿如何？ 就算基础不好，你愿意投入时间和精力去弥补吗？考研数学，无论哪个专业，基本都绕不开数学。即使是数学要求相对低的专业，也得保证能看懂、能解决一些基本问题。
2. 你对什么方向感兴趣？你的优势在哪里？
别光顾着想“数学不好”，咱们通信狗也有通信狗的优势啊！
通信原理、信号处理、网络工程这些知识，你掌握得怎么样？ 这些是通信的核心，很多跨考专业可能也需要用到类似的思想，比如数据分析、模式识别等。
你动手能力强吗？ 比如会写代码（Python、C++等）、玩过单片机、做过一些小项目？
你喜欢理论研究还是偏向实际应用？ 有些专业偏理论，有些则更看重项目经验和落地能力。
你对技术有没有特别的偏好？ 比如对数据、对人工智能、对管理、对硬件等等。
了解了这些，我们再来分析一下适合你的跨考方向：
考虑到你的情况，我建议你从以下几个大方向去考虑，并根据你的具体兴趣和能力再细化：
方向一：信息技术类（相对弱化纯数学，偏向工程应用）
这类专业虽然也离不开数学，但可能更侧重于将数学知识应用到实际问题中，对编程和工程实践的要求更高。
1. 计算机科学与技术（部分方向）
为什么适合？ 计算机里很多方向，比如软件工程、网络工程、嵌入式系统，虽然也需要数学，但很多时候更强调算法的实现、系统的设计和代码的编写。特别是软件工程和网络工程，跟通信的很多底层概念是相通的。
数学要求： 高数、概率论还是会考，但可能对线性代数和高等数学的深度要求不如纯数学专业。有的学校的计算机专业，如果考数字电路、计算机组成原理等科目，对数学的要求就会相对降低一些。
你的优势： 通信专业学过数字信号处理、通信原理等，对信号的理解、数据的处理会有一定的基础，这在很多计算机算法和数据分析领域是有帮助的。你会编程吗？如果会，那优势就更大了。
具体方向细化：
软件工程/网络工程： 侧重于软件开发、系统集成、网络搭建和维护。你可能会接触到大量的编程、数据库、操作系统等知识。数学主要是为了理解算法效率、网络性能等。
嵌入式系统/物联网： 这个方向和通信有很多重叠，需要你对硬件、软件协同工作有理解。数学可能用于信号采集、处理、控制算法等。
信息安全（部分方向）： 有些信息安全方向，比如网络安全、密码学，也需要一定的数学基础（数论、代数），但也有很多方向更偏重攻防技术、漏洞分析等，对纯数学要求相对没那么高。
2. 电子信息（部分非通信类专业）
为什么适合？ 电子信息下面有很多细分方向，有些可能比通信本身的数学要求更偏工程，更贴近实际应用。
数学要求： 和计算机类似，高数、概率论是基础。但具体科目会影响数学的侧重点。
你的优势： 你本身就是通信专业背景，对电子元件、电路原理、信号传输等都有一定的了解，这在很多电子信息类的专业里都是很好的基础。
具体方向细化：
微电子学（部分方向）： 如果你想往硬件设计、芯片制造等方向走，数学要求可能不低，但有些偏工艺、测试的方向，对纯理论数学的要求可能会稍微缓和一些，更看重实验和工程能力。
集成电路设计（部分方向）： 同上，如果偏向设计和验证，数学会比较重要，但有些侧重于物理实现或测试的，可能稍微好些。
方向二：数据分析与人工智能（逻辑思维和统计概率是关键）
这类专业近年来非常热门，对数学的要求确实存在，但更看重统计学、概率论以及一些离散数学和线性代数在应用层面的理解。如果你的数学是感觉抽象但能理解逻辑，那可以尝试。
3. 统计学（应用统计、数理统计）
为什么适合？ 统计学是数据分析的基石。虽然统计学本身数学味很浓，但很多学校的应用统计专业，更注重统计方法的应用和软件实现（如R、Python）。如果你的数学基础弱在微积分的复杂推导，但对概率、统计的逻辑关系和应用场景理解得还可以，这可能是一个方向。
数学要求： 统计学是纯数学的一个分支，微积分、概率论是基础中的基础。但考研时，重点可能会放在概率论和数理统计上，以及一些应用统计的知识。
你的优势： 通信领域本身就会接触到大量的统计分析，比如信噪比、误码率等，这些都离不开概率统计的思想。你可能对数据背后的规律有一定的敏感度。
你需要做的： 必须把概率论和数理统计这两门课给我死磕！其他数学内容如果时间允许也得补。
4. 人工智能/机器学习/数据科学
为什么适合？ 这些方向对数学的需求确实很高，但如果你愿意花大力气去补，并且你对用数据解决问题有强烈兴趣，那可以考虑。很多时候，AI的数学是“工具数学”，你需要理解它能做什么，怎么用，而不是推导它的每一个公式。
数学要求： 线性代数、微积分（特别是多元微积分）、概率论、数理统计是必备的。有些学校还要求离散数学。
你的优势： 通信背景让你对信号和数据处理有一定的理解，这在很多模式识别、特征提取等AI任务中非常有帮助。你的编程能力如果不错，那也能加分不少。
你需要做的：
重点补数学： 尤其是线性代数和概率论。可以找一些偏应用的数学教材或者网课。
了解AI的基本理论： 比如机器学习的监督学习、无监督学习、深度学习的基本概念。
学习编程语言和工具： Python是AI领域的主流语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架会非常有帮助。
方向三：非技术类（发挥你的综合能力）
如果你觉得技术类的数学门槛还是有点高，或者你更喜欢和人打交道，或者对管理、商业分析感兴趣，也可以考虑非技术类的专业，但仍然建议与你的通信背景沾边，这样你的跨考会更有优势。
5. 管理类（信息管理、项目管理、技术管理等）
为什么适合？ 这些专业虽然有管理学和经济学的成分，但结合你的通信技术背景，你可以成为一个懂技术又懂管理的复合型人才，在科技公司尤其受欢迎。
数学要求： 管理类专业通常会考高等数学（数学分析）、线性代数、概率论和数理统计，但考研的数学难度可能会比理工科稍低一些，而且更侧重于应用。比如，会考一些优化问题、决策分析等。
你的优势： 你对通信行业的运作、技术发展有了解，这能让你在学习信息管理或技术管理时，更能理解其中的逻辑和痛点。你的逻辑思维和分析能力也是你的优势。
你需要做的：
复习数学： 同样需要复习高数和概率论，但可以找管理类专业的数学参考书或往年真题来看，了解其考试重点和难度。
了解管理学和经济学基础： 比如宏观经济学、微观经济学、管理学原理等。
6. 经济学/金融学（部分量化金融、金融工程方向）
为什么适合？ 如果你对数字敏感，并且能接受金融行业的工作节奏，可以考虑这些专业。不过，这些专业通常数学要求很高，尤其是量化金融、金融工程这类，会涉及随机过程、高等概率论、数值分析等。但也有一些偏理论或偏金融分析的专业，如果你的数学基础主要是在微积分和概率统计上，可以考虑尝试。
数学要求： 非常高！特别是量化方向。需要扎实的微积分、线性代数、概率论、数理统计，可能还有数理方程、实变函数等。
你的优势： 通信领域处理的是信息流和数据流，经济金融领域处理的是资金流和价值流，两者都与数据和模型打交道。你的逻辑思维和分析能力是共通的。
你需要做的：
极度重视数学复习： 这是最大的挑战。如果选择这类专业，你必须把数学放在首位，而且需要投入远超常人的精力。
了解金融基础知识： 学习一些金融学和经济学的基础概念。
备考建议：
1. 选择一个大方向后，深入研究具体院校和专业：
看招生简章和专业目录： 了解目标专业考哪些科目，尤其是数学科目是哪一门（数学一、数学二、数学三）。通信专业考数学一居多，很多跨考专业可能考数学二或数学三，这会比数学一稍微容易些。
查找往年复试分数线和报录比： 了解竞争情况。
研究目标院校的考试大纲： 这是最重要的，它会告诉你数学考哪些知识点，侧重点是什么。
看专业课的考察方向： 有些专业可能也会考一些与你通信背景相关的知识。
2. 数学复习要早规划、强执行：
从基础抓起： 找一本适合你当前数学水平的教材，系统地过一遍基础知识点。可以先从高数、概率论开始。
找到适合你的老师或课程： 很多考研数学名师的视频课非常系统和实用。
多做题、多总结： 不怕题海战术，但要讲究方法。做完后要总结错题原因、解题思路，形成自己的知识体系。
真题是关键： 考研数学的真题非常有价值，务必认真研究，做到吃透。
3. 跨考专业课复习：
提前接触新领域的知识： 看一些该专业的入门教材或科普读物，建立初步的了解。
根据考试大纲和真题进行系统复习： 找到该专业的真题和参考书，制定复习计划。
4. 英语： 别忘了英语也是考研的重要科目，同样需要扎实的复习。
5. 你的通信背景： 不要完全抛弃你的通信知识。很多技术类专业，你的通信原理、信号处理、通信网络等知识，在理解算法、分析系统性能等方面，反而会给你带来独特的视角和优势。尝试将通信的思维方式和方法迁移到新的专业领域。
最后想跟你说的是：
考研跨考，尤其是数学基础相对薄弱的情况，确实比本专业考研要困难一些，但绝对是可行的。最重要的是 明确自己的兴趣、找到适合自己的方向，然后付出比别人更多的努力和汗水。 找到那些对数学“更友好”的专业，或者说，数学是你的“工具”而不是“全部门槛”的专业，然后把精力放在你能接受的数学部分和专业课上。
祝你考研顺利！有什么具体想法或者更细致的问题，随时可以再聊。
网友意见
数学不好推荐不考数学的科目。
如果对于法律有兴趣可以试试法硕非法学，统考比较公平，而且是非法学的一起竞争。
其他心理学 也是跨考大热门，有兴趣可以考虑。
小众比如马克思主义 图书馆学这些也是可以的。
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