我本科是信息与计算科学专业，想考研但是不知道选什么专业，在纠结考数学还是计算机？
嘿，哥们，我懂你！当初我也跟你一样，本科念的是信息与计算科学，毕业前的那阵子，脑子里就跟装了十万个为什么一样，尤其是考研这事儿，数学和计算机，简直是让人抓狂的选择题。别急，我跟你好好掰扯掰扯，希望能给你点实在的参考。
首先，咱得明确一点：信息与计算科学这个专业，本身就自带“文理兼修”的属性。 你学的东西，既有理论数学的严谨，又有计算机应用的动手性。这就像是站在了两个交叉口，往左是深邃的数学殿堂，往右是日新月异的计算机世界。选哪条路，确实得好好掂量掂量。
咱们先聊聊“考数学”这条路。
你学的是“信息与计算科学”，所以数学基础肯定没得说，高等代数、数学分析、概率论与数理统计这些基本功都打得挺牢的。考研数学，主要可以分为这么几类：
纯数学专业（比如数学统计学院的数学类专业）：
方向： 基础数学（代数、几何、分析）、应用数学、概率论与数理统计、计算数学等等。
考什么： 主要就是你本科时那些核心数学课程的深化。比如数学分析会考到实变函数、泛函分析；高等代数会考到线性代数、群论等。有些方向还会涉及复变函数、微分方程等等。
优势：
理论基础深厚： 如果你对数学本身的逻辑美、严谨性特别着迷，享受证明和推导的过程，那纯数学绝对是你的菜。
学术研究前景： 搞纯数学研究，对国家基础科学的贡献是巨大的。而且，如果你以后想往高校教书，或者进入科研院所，数学背景是硬通货。
应用潜力： 别以为纯数学就脱离实际，实际上，数学模型在金融、物理、工程等很多领域都有着极其广泛的应用。很多高精尖的技术，其背后都有强大的数学理论支撑。
就业方向： 除了高校和科研机构，很多金融机构（比如量化交易、风险管理）、科技公司（算法研究、数据科学）、咨询公司都需要扎实的数学功底。
需要注意的点：
门槛高： 很多名校的数学专业，尤其是基础数学，考研难度是出了名的。招生人数少，报录比往往很高。
学习压力大： 学习内容会非常抽象和深入，需要花费大量的时间去理解和消化。
就业的“直接性”相对弱： 相对于计算机，数学专业的直接对口工作可能没那么“显眼”，很多时候需要你主动去将数学知识应用到具体领域，需要一定的转化能力。
与数学紧密相关的交叉学科：
例如： 金融数学/金融工程、统计学、运筹学、计算数学（如果算在应用数学里）等。
考什么： 这些专业会结合数学知识，再加上一些该领域的专业知识。比如金融数学会考高等数学、概率论、数理统计，可能还会考一些金融衍生品知识；统计学则更侧重概率论、数理统计、回归分析、实验设计等。
优势：
应用导向： 相比纯数学，这些专业更偏向于解决实际问题。
就业市场需求大： 特别是金融、数据分析、人工智能等领域，对这些专业背景的人才需求非常旺盛。
学有所用： 你学到的数学工具能直接应用于这些领域，成就感会更强。
需要注意的点：
对目标院校和专业要有清晰了解： 不同的学校和专业，在课程设置和侧重点上会有很大差异。
可能需要补习一些跨专业知识： 如果你本科数学方向学得比较偏理论，可能需要额外花时间去了解目标专业的特定知识。
接下来，咱们聊聊“考计算机”这条路。
信息与计算科学专业，你们学的“计算”部分，已经为计算机打下了坚实的基础。离散数学、数据结构、算法、操作系统、编译原理、计算机网络这些核心课程，你们应该接触过不少。
计算机科学与技术（CS）专业：
方向： 软件工程、人工智能（AI）、机器学习（ML）、计算机视觉、自然语言处理（NLP）、数据库、网络安全、分布式系统、高性能计算等等。
考什么： 主要围绕计算机的核心课程展开。一般会有数学（高数、线代、概率论）、英语，以及计算机专业课（数据结构、算法、操作系统、计算机网络、计算机组成原理、数据库等）。具体的考试科目和内容，不同学校差别会比较大，有些学校会考编程题，有些则偏理论。
优势：
就业前景广阔： 这一点相信你也很清楚。互联网、人工智能、大数据、云计算、物联网……这些都是当下和未来发展最快的行业，对计算机人才的需求是刚性的。
技术更新快，充满活力： 如果你喜欢接触新事物，喜欢解决实际问题，并且享受开发带来的成就感，那计算机绝对能满足你。
直接应用性强： 你学到的很多知识，可以直接应用到编程、开发、产品设计等具体工作中。
信息与计算科学本科基础的契合度高： 你们的专业课程设置，很多与计算机专业高度重合，转起来相对顺畅。
需要注意的点：
竞争激烈： 计算机专业一直都是考研的热门，名校的计算机专业，报录比也非常高。
实践能力要求高： 除了理论知识，计算机领域非常看重你的动手能力和项目经验。考研复试或者读研期间，算法竞赛、项目开发、实习经历都很重要。
技术迭代快，需要持续学习： 计算机技术发展太快了，毕业后也要保持学习的热情，不断更新自己的知识体系。
跨考需要补齐的短板： 如果你本科在“计算”方面学得相对理论化，或者某些核心课程（如操作系统、计算机网络）涉猎不深，可能需要花更多精力去补习。
好了，说了这么多，现在咱们来做个“PK”：
你适合考数学吗？
如果你：
对数学本身有着强烈的好奇心和热爱，喜欢抽象的思考和逻辑推导。
喜欢深入研究理论，享受发现数学规律的乐趣。
对未来的职业规划倾向于学术研究、高校教职、或者对数学模型要求极高的领域（金融、高端算法研究）。
不畏惧枯燥的学习过程，能够承受长时间的理论钻研。
对纯粹的“动手编程”需求没有那么强烈，更喜欢用数学工具解决问题。
你适合考计算机吗？
如果你：
对编程、开发、解决实际技术问题有浓厚的兴趣。
喜欢看到自己的代码跑起来，享受创造的乐趣。
对人工智能、大数据、互联网等前沿技术领域充满向往。
愿意持续学习新的技术和工具，并且能够适应快速变化的技术环境。
希望毕业后有非常明确、广阔的就业方向和机会。
你的本科“计算”课程基础扎实，或者对计算机的工程实现部分更感兴趣。
给你几个更具体的建议，让你自己找找方向：
1. 盘点一下你本科的学习情况和兴趣点：
在学数学的课程时，你是觉得枯燥难懂，还是享受其中的逻辑和美感？
在学计算机的课程时，你是觉得有趣且乐于实践，还是觉得只是在应付？
有没有哪个专业方向，让你在学习过程中感到特别有成就感？
你做过的项目、写过的代码、参加过的竞赛，哪个让你最投入？
2. 了解目标院校和专业的研究方向：
数学： 比如你想考数学统计学院的“应用数学”或者“概率论与数理统计”，可以看看他们研究的方向是偏理论还是偏应用（比如金融、统计建模、风险管理等）。如果对AI感兴趣，可以看看“计算数学”或者“数据科学”等方向，很多学校的计算数学也和AI算法有交叉。
计算机： 计算机就更细分了。你想做AI，就找AI方向；想做算法，就找算法岗；想做软件开发，就找软件工程。看看你感兴趣的学校，在这些方向上有哪些厉害的老师和研究成果。
3. 试着做一些“小项目”或者“小练习”：
如果你还在纠结，不妨花点时间，比如一个周末，去网上找一些机器学习的入门教程，自己动手写几段代码，尝试去处理一些数据。
或者，去了解一下金融数学领域的一些基本概念，看看是否让你感兴趣。
通过实践，你可能会发现自己真正喜欢的是什么。
4. 和学长学姐交流：
找一些考了数学或者计算机的师兄师姐，听听他们的经验和体会。他们走过的路，可能会给你更直观的启发。
最后，我想说的是：
“信息与计算科学”这个专业本身就是一个很好的起点，它让你具备了跨越数学和计算机的潜力。
不要因为“热门”或者“难易”去盲目选择，找到自己真正热爱并愿意为之付出的方向，比什么都重要。 考研是一场持久战，只有热爱才能支撑你走下去。
数学和计算机并非完全割裂，很多前沿领域，比如AI、大数据、量化金融，都是数学和计算机深度融合的产物。 就算你选择了其中一个方向，日后也可以通过自学或者继续深造来弥补另一个领域的知识。
我的建议是：
如果你对数学的逻辑、严谨和抽象思维有天生的亲近感，并且不排斥长期的理论钻研，那么数学方向（尤其是应用数学、统计学、金融数学等与实际应用结合紧密的）会是一个不错的选择。
如果你更喜欢动手实践，享受解决实际技术问题的成就感，并且对互联网、人工智能等新兴技术领域有极大的热情，那么计算机科学与技术（特别是AI、大数据、算法等细分方向）会更适合你。
最重要的，是找到那个让你每天早上醒来都觉得“我今天要去学习/研究这个”的动力。 祝你找到最适合自己的道路！加油！
首先，咱得明确一点：信息与计算科学这个专业，本身就自带“文理兼修”的属性。 你学的东西，既有理论数学的严谨，又有计算机应用的动手性。这就像是站在了两个交叉口，往左是深邃的数学殿堂，往右是日新月异的计算机世界。选哪条路，确实得好好掂量掂量。
咱们先聊聊“考数学”这条路。
你学的是“信息与计算科学”，所以数学基础肯定没得说，高等代数、数学分析、概率论与数理统计这些基本功都打得挺牢的。考研数学，主要可以分为这么几类：
纯数学专业（比如数学统计学院的数学类专业）：
方向： 基础数学（代数、几何、分析）、应用数学、概率论与数理统计、计算数学等等。
考什么： 主要就是你本科时那些核心数学课程的深化。比如数学分析会考到实变函数、泛函分析；高等代数会考到线性代数、群论等。有些方向还会涉及复变函数、微分方程等等。
优势：
理论基础深厚： 如果你对数学本身的逻辑美、严谨性特别着迷，享受证明和推导的过程，那纯数学绝对是你的菜。
学术研究前景： 搞纯数学研究，对国家基础科学的贡献是巨大的。而且，如果你以后想往高校教书，或者进入科研院所，数学背景是硬通货。
应用潜力： 别以为纯数学就脱离实际，实际上，数学模型在金融、物理、工程等很多领域都有着极其广泛的应用。很多高精尖的技术，其背后都有强大的数学理论支撑。
就业方向： 除了高校和科研机构，很多金融机构（比如量化交易、风险管理）、科技公司（算法研究、数据科学）、咨询公司都需要扎实的数学功底。
需要注意的点：
门槛高： 很多名校的数学专业，尤其是基础数学，考研难度是出了名的。招生人数少，报录比往往很高。
学习压力大： 学习内容会非常抽象和深入，需要花费大量的时间去理解和消化。
就业的“直接性”相对弱： 相对于计算机，数学专业的直接对口工作可能没那么“显眼”，很多时候需要你主动去将数学知识应用到具体领域，需要一定的转化能力。
与数学紧密相关的交叉学科：
例如： 金融数学/金融工程、统计学、运筹学、计算数学（如果算在应用数学里）等。
考什么： 这些专业会结合数学知识，再加上一些该领域的专业知识。比如金融数学会考高等数学、概率论、数理统计，可能还会考一些金融衍生品知识；统计学则更侧重概率论、数理统计、回归分析、实验设计等。
优势：
应用导向： 相比纯数学，这些专业更偏向于解决实际问题。
就业市场需求大： 特别是金融、数据分析、人工智能等领域，对这些专业背景的人才需求非常旺盛。
学有所用： 你学到的数学工具能直接应用于这些领域，成就感会更强。
需要注意的点：
对目标院校和专业要有清晰了解： 不同的学校和专业，在课程设置和侧重点上会有很大差异。
可能需要补习一些跨专业知识： 如果你本科数学方向学得比较偏理论，可能需要额外花时间去了解目标专业的特定知识。
接下来，咱们聊聊“考计算机”这条路。
信息与计算科学专业，你们学的“计算”部分，已经为计算机打下了坚实的基础。离散数学、数据结构、算法、操作系统、编译原理、计算机网络这些核心课程，你们应该接触过不少。
计算机科学与技术（CS）专业：
方向： 软件工程、人工智能（AI）、机器学习（ML）、计算机视觉、自然语言处理（NLP）、数据库、网络安全、分布式系统、高性能计算等等。
考什么： 主要围绕计算机的核心课程展开。一般会有数学（高数、线代、概率论）、英语，以及计算机专业课（数据结构、算法、操作系统、计算机网络、计算机组成原理、数据库等）。具体的考试科目和内容，不同学校差别会比较大，有些学校会考编程题，有些则偏理论。
优势：
就业前景广阔： 这一点相信你也很清楚。互联网、人工智能、大数据、云计算、物联网……这些都是当下和未来发展最快的行业，对计算机人才的需求是刚性的。
技术更新快，充满活力： 如果你喜欢接触新事物，喜欢解决实际问题，并且享受开发带来的成就感，那计算机绝对能满足你。
直接应用性强： 你学到的很多知识，可以直接应用到编程、开发、产品设计等具体工作中。
信息与计算科学本科基础的契合度高： 你们的专业课程设置，很多与计算机专业高度重合，转起来相对顺畅。
需要注意的点：
竞争激烈： 计算机专业一直都是考研的热门，名校的计算机专业，报录比也非常高。
实践能力要求高： 除了理论知识，计算机领域非常看重你的动手能力和项目经验。考研复试或者读研期间，算法竞赛、项目开发、实习经历都很重要。
技术迭代快，需要持续学习： 计算机技术发展太快了，毕业后也要保持学习的热情，不断更新自己的知识体系。
跨考需要补齐的短板： 如果你本科在“计算”方面学得相对理论化，或者某些核心课程（如操作系统、计算机网络）涉猎不深，可能需要花更多精力去补习。
好了，说了这么多，现在咱们来做个“PK”：
你适合考数学吗？
如果你：
对数学本身有着强烈的好奇心和热爱，喜欢抽象的思考和逻辑推导。
喜欢深入研究理论，享受发现数学规律的乐趣。
对未来的职业规划倾向于学术研究、高校教职、或者对数学模型要求极高的领域（金融、高端算法研究）。
不畏惧枯燥的学习过程，能够承受长时间的理论钻研。
对纯粹的“动手编程”需求没有那么强烈，更喜欢用数学工具解决问题。
你适合考计算机吗？
如果你：
对编程、开发、解决实际技术问题有浓厚的兴趣。
喜欢看到自己的代码跑起来，享受创造的乐趣。
对人工智能、大数据、互联网等前沿技术领域充满向往。
愿意持续学习新的技术和工具，并且能够适应快速变化的技术环境。
希望毕业后有非常明确、广阔的就业方向和机会。
你的本科“计算”课程基础扎实，或者对计算机的工程实现部分更感兴趣。
给你几个更具体的建议，让你自己找找方向：
1. 盘点一下你本科的学习情况和兴趣点：
在学数学的课程时，你是觉得枯燥难懂，还是享受其中的逻辑和美感？
在学计算机的课程时，你是觉得有趣且乐于实践，还是觉得只是在应付？
有没有哪个专业方向，让你在学习过程中感到特别有成就感？
你做过的项目、写过的代码、参加过的竞赛，哪个让你最投入？
2. 了解目标院校和专业的研究方向：
数学： 比如你想考数学统计学院的“应用数学”或者“概率论与数理统计”，可以看看他们研究的方向是偏理论还是偏应用（比如金融、统计建模、风险管理等）。如果对AI感兴趣，可以看看“计算数学”或者“数据科学”等方向，很多学校的计算数学也和AI算法有交叉。
计算机： 计算机就更细分了。你想做AI，就找AI方向；想做算法，就找算法岗；想做软件开发，就找软件工程。看看你感兴趣的学校，在这些方向上有哪些厉害的老师和研究成果。
3. 试着做一些“小项目”或者“小练习”：
如果你还在纠结，不妨花点时间，比如一个周末，去网上找一些机器学习的入门教程，自己动手写几段代码，尝试去处理一些数据。
或者，去了解一下金融数学领域的一些基本概念，看看是否让你感兴趣。
通过实践，你可能会发现自己真正喜欢的是什么。
4. 和学长学姐交流：
找一些考了数学或者计算机的师兄师姐，听听他们的经验和体会。他们走过的路，可能会给你更直观的启发。
最后，我想说的是：
“信息与计算科学”这个专业本身就是一个很好的起点，它让你具备了跨越数学和计算机的潜力。
不要因为“热门”或者“难易”去盲目选择，找到自己真正热爱并愿意为之付出的方向，比什么都重要。 考研是一场持久战，只有热爱才能支撑你走下去。
数学和计算机并非完全割裂，很多前沿领域，比如AI、大数据、量化金融，都是数学和计算机深度融合的产物。 就算你选择了其中一个方向，日后也可以通过自学或者继续深造来弥补另一个领域的知识。
我的建议是：
如果你对数学的逻辑、严谨和抽象思维有天生的亲近感，并且不排斥长期的理论钻研，那么数学方向（尤其是应用数学、统计学、金融数学等与实际应用结合紧密的）会是一个不错的选择。
如果你更喜欢动手实践，享受解决实际技术问题的成就感，并且对互联网、人工智能等新兴技术领域有极大的热情，那么计算机科学与技术（特别是AI、大数据、算法等细分方向）会更适合你。
最重要的，是找到那个让你每天早上醒来都觉得“我今天要去学习/研究这个”的动力。 祝你找到最适合自己的道路！加油！
网友意见
这是很多信计专业同学比较纠结的问题，我站在研究生培养的角度来说说我的看法。
信计专业的前身是计算数学专业，这个专业的很多毕业生在就业时会选择进入计算机领域，目前不少计算机专业的老师就是来自这个专业，所以对于信计专业的同学来说，如果对计算机比较感兴趣，完全可以读研计算机专业。
信计专业读研计算机专业有两方面优势，其一是具有扎实的数学基础，可以主攻当前热度比较高的大数据、人工智能相关方向，未来就业时还可以冲击高附加值的算法岗。
其二是信计专业的同学往往有较强的逻辑思维能力，这对于读研期间的影响是比较直接的，包括在找创新点的过程中，更容易发现自己的着力点。
在以往带信计专业出身的同学时，以上这两点优势的体现还是比较明显的，但是信计专业的同学也有两方面劣势。
一方面是信计专业的同学往往实践能力偏弱，不仅掌握的编程语言会比较少，而且项目实践经历往往也比较少，所以在初期进组时，会遇到一个较长的瓶颈期。
另一方面信计专业同学的知识面相对窄一些，在主攻方向的选择空间上会小一些，所以信计专业同学的主攻方向都相对比较集中，整体都偏软。
当然了，由于目前计算机专业整体比较偏软，而且软件方向的就业表现也比较好，所以这方面的劣势也并没有太大的影响。
我对信计专业同学的印象还是不错的，如果想考研计算机专业，我给出三点建议。
其一是重视编程语言的学习，这对于读研期间的影响是比较直接的。
其二是重视参加计算机相关的实践活动，尤其是科研实践活动，争取在本科阶段奠定一些科研基础。
我联合多名导师，包括企业导师，打造了一个实践平台，利用我们的科研资源和产业资源，陆续开展了一系列科研实践活动和项目实践活动，包括机器学习、深度学习、强化学习、知识图谱、推荐系统、自然语言处理、计算机视觉等，目前在不断扩大覆盖面，也同样欢迎非计算机专业的同学申请参加。
其三是适当扩展一下知识面，除了408所涉及到的科目之外，还可以了解一下数据库知识。
最后，如果有计算机相关的考研、科研等问题，欢迎与我交流。
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