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很多人说：“在华尔街，真正通用的学科就是数学。” 这句话其实点出了数学的核心价值：逻辑思维、建模能力、抽象推理。
基础数学（纯数）：研究数学结构和规律本身，包括数论、微分几何、图论、代数拓扑等，偏向理论探索。
应用数学：以数学为工具，解决科学、工程、商业和社会问题，涵盖概率学、运筹学、博弈论等方向。
优势
逻辑推理和拆解问题的能力突出，训练严谨思维和抗压能力；
便于自学相关技能，如编程、数据分析、建模；
发展路径多元，可继续科研、进入科技行业或金融量化等领域。
挑战
对不喜欢推理和证明的学生，学习过程可能枯燥艰难；
课程难度高，考前突击难以奏效，拿高分需要长期积累；
数学专业高手云集，学习中需要保持良好心态。
1. 精算师（Actuary）
工作：计算保险费率、赔付准备金、年金等，涉及风险评估。
背景：数学、统计、经济相关专业，硕士更有优势；需通过职业考试获取认证。
技能：金融与保险知识，熟悉 Excel/SAS/SQL/Python。
2. 量化分析（Quant）
工作：用数学建模和编程做衍生品定价、风险管理、量化交易。
背景：数学、统计、计算机、金融等，硕博更受欢迎。
技能：编程与算法、金融市场知识、建模与策略开发能力。
3. 销售与交易（S&T）
工作：
Sales：拓展客户、设计并销售金融产品；
Trading：负责实际交易操作。
背景：本科及以上，商科、量化金融等专业，需对市场和财务有理解。
技能：沟通能力、市场敏感度、细节把控。
4. 行业研究（Research）
工作：宏观经济、行业趋势、企业战略研究。
背景：数学、统计、运筹学、经济、管理等交叉背景；本科及以上，相关实习经历很加分。
技能：数据分析建模、计算机技能、较强研究与写作能力。
其他相关岗位
投行（IBD）：IPO、并购、股票发行等；
财富管理（WM）：为客户提供投资、税务和资产规划；
风控（Risk）：监测与控制金融风险；
运营（Operation）：业务流程优化与支持。
1. 数据分析师（Data Analyst）
工作：数据清洗、建模、可视化，支持业务决策。
技能：Python/R、SQL、统计学、可视化工具（Power BI、Tableau）。
就业领域：互联网、金融、咨询、快消等。
2. 数据工程师（Data Engineer）
工作：数据库设计、ETL流程、数据仓库建设，大规模数据处理。
技能：SQL、Python/Java/Scala，大数据工具。
3. 软件开发工程师（SDE）
前端：网页界面开发（HTML/CSS/JS）；
后端：服务器与数据库开发（Python/Java/SQL 等）；
全栈：兼顾前后端，要求全面。
4. 算法工程师（Algorithm Engineer）
工作：涉及图像、语音、信号处理、通信、生物信息等方向。
背景：数学、计算机、电子、通信专业，硕士更常见。
技能：Python/C++，机器学习与深度学习框架，大数据工具。
财会方向（审计/税务）：需要专业实习+扎实的财务知识，CPA等证书是加分项。
咨询方向（战略/财务/经济咨询）：需要逻辑分析、沟通能力和相关实习背景。
教育方向：数学及应用数学毕业生可进入中小学或高校任教，需要教学热情和耐心。
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稍后会有顾问老师反馈评估结果