上期来自哈佛Tutor的访谈

受到了许多同学们的欢迎

（点击此处跳转查看）

本次访谈

邀请到了美国TOP5计算机系

博士——ZHOUYUQUN

硬实力的大神~
分享专业中的一些问题以及经验
同学们快拿好本子做好笔记哦！
Tutor

Introduce
毕业院校：UW-Madison
学位：计算机博士
擅长领域：

ECON/CS/MATH/Python/STAT
该Tutor具有多年教学和授课经验，多次世界500强实习，是美国top5院校计算机系博士
01
您觉得计算机作为一个交叉学科来说

哪一门科目比重较大需要重点学习呢?

为什么？
数据结构，算法，网络，操作系统，数据库，编程语言，软件工程这些课程都很重要，要想真的进入这一行，上面的课程一定要认真学好。
这些课程都是计算机科学的基础课程，是所有高阶课程的基础，如果这些基础课程不扎实，后面会带来很大的困难和瓶颈，同时很多大公司，比如 BAT、Google、Facebook，面试的时候都喜欢考算法、让人现场写代码，有些人虽然技术不错，但每次去面试都会“跪”在算法上，很是可惜，那你有没有想过，为什么这些大公司都喜欢考算法呢？
校招的时候，参加面试的学生通常没有实际项目经验，公司只能考察他们的基础知识是否牢固，社招就更不用说了，越是厉害的公司，越是注重考察数据结构与算法这类基础知识，相比短期能力，他们更看中你的长期潜力。
你可能要说了，我不懂数据结构与算法，照样找到了好工作啊，那我是不是就不用学数据结构和算法呢？当然不是，你别忘了，我们学任何知识都是为了“用”的，是为了解决实际工作问题的，学习数据结构和算法自然也不例外。
大学课程教的东西确实有限，如果你学有余力的话，可以继续深入一个大的门类(搞算法，搞架构，搞机器学习等等)，或者直接偏向应用方向(后端技，前端，移动APP等都有相应的技术栈)。
02
大部分学生在学习MATH 3020

的时候都会反馈困难

您觉得是有什么客观原因存在吗？

可能有以下几个原因吧：
①.转专业数理背景不足
②.对国外教课方式不习惯
③.缺少有效的指导
统计是一种基础工具，就和其他几个工具一样，包括英语、微积分、编程、数据库等，不管我们做任何东西，工具都很重要。对工具掌握得越多越深入，效率就会越高，工具是为效率服务的，所以对待数理统计的学习，一定要以应用理解为最终目的，有些复杂的理论推导可以放过，不要纠结于太过复杂的理论。
03
对于数学专业就业问题较比

其他专业有什么优势和缺点？
①
劣势
：
如果你学的不是很好，那么你会发现你的数学水平和他人比并没有什么优势，反而别人依靠其他专业的知识可以碾压你，所以一定要学好才能对得起学数学这个词。

②
优势：要看具体学数学的哪些，专业基础数学毫无疑问继续深造留在高校研究院，计算数学最近搞机器学习深度学习计算几何图像处理等方向的比较多，这些方向学的好进个互联网公司做个算法不成问题，当然据我所知运筹学交叉机器学习的也十分多。
③：
再说概率统计专业，应该属于数学应用型学科中比较火的专业，即可以研究一些算法也可以研究金融相关问题。
④：
尤其是随机微分方程在金融领域应用十分广泛，BS期权定价等十分有用，你的优势当然就是会随机分析问题，另外统计学正在逐渐渗透社会各个行业，掌握一定统计学知识并进行创新一定有益于你的个人发展。
继续阅读
阅读原文