数学专业就业出路
专业解析
专业介绍
基础数学：也称为纯数，作为数学的核心，对数学结构本身的内在规律进行研究，其中包括数论，微分几何，图论，代数拓扑等
应用数学：以数学为工具，深讨解决科学，工程学，商业，社会学方面的问题，其中包括概率学，运筹学，博弈论等
优劣势分析
优势：
- 锻炼逻辑思维和拆解问题的能力，有利于增强抗压能力，建立自我认知
- 会更加容易自学其他相关专业知识和技能，如:入门编程，简单的数据分析建模
- 上限很高，可以选择继续做科研，转码做算法，搞金融量化
难点
- 对于不喜欢理论证明、逻辑推理的同学学习起来会很痛苦
- 课程难度高，安排紧凑，仅靠考前突击很难通过考试，拿高分较难
- 数学系牛人较多，学习过程中需要随时调整心态
就业方向
金融行业
Actuary-精算师
- 工作内容：保险公司雇佣的数学专业人员，主要从事保险费、赔付准备金、分红、保险额、退休金、年金等的计算，对Tech skill要求较高
- 背景要求：数学、统计、经济等相关专业学士，倾向于硕士文凭，需要通过系列的考核获得相关领域的认证
- 技能要求：具有一定金融经济，保险知识，熟练运用Office / SAS / SQL/Python等
Quant-量化岗
- 工作内容：使用编程实现金融数学建模，用于衍生品定价风险管理、预测市场走势、运用模型进行程序化高频交易等，支持性工作，对Tech skill要求较高
- 背景要求：数学、统计、计算机以及金融，相关技能要求高，偏向招收研究生，很多会招募博士学位持有者
- 技能要求：编程算法能力，金融市场知识，数据分析能力，量化建模和策略开发能力
S&T-销售/交易岗
- 工作内容：Sales-拉客户、卖产品。根据客户的需求灵活配置金融产品；Trading-操盘交易
- 背景：偏向招收本科以上文凭，商科、量化金融背景，了解金融市场、擅长研究、财务分析、注重细节
Research-行研/研究岗
- 工作内容：宏观政策研究、行业研究，企业微观战略研究等直接接触客户&创造收益，对Soft skill要求较高
- 背景：需要数学、统计、运筹学、管理、经济等交叉知识背景。至少需要有本科文凭，相关实习将非常加分
- 技能：极强的分析能力外，还需具备基本的计算机相关技能以及数据建模能力
其他岗位
- IBD-投行岗：IPO、M&A、股票增发等
- Wealth Management财富管理：为高净值客户提供投资咨询、会计与税务服务，目的是资产增值
- Risk-风控岗：风险研究与控制
- Operation-运营岗：为各业务部门提供技术支持，监督并优化流程
互联网科技
数据分析师Data Analyst
- 工作内容：数据分析和建模、数据可视化、撰写报告、与业务部门合作支持业务决策
- 相关技能：数据清洗、数据分析、数据可视化、编程语言(如Python、R) 、机器学习、统计学知识、业务领域知识等
- 工具：Office/ SQL / Power / BI / Python/R
- 就业领域：除了互联网科技以外，其它行业也有类似岗位，如金融、咨询、快消等
数据工程师Data Engineer
- 使用各种大数据技术和工具来处理和分析大规模数据集，从而提供有价值□的业务见解
- 工作内容：数据库设计和管理、ETL流程设计、数据仓库开发和维护、数据流处理等
- 相关技能：数据库管理、SQL/ETL流程、编程语言(如Python / Java Scala)、大数据技术
软件开发工程师Software Engineer
- 前端：指注重网页外观呈现的开发，常用编程技能:HTML/CSS JavaScript
- 后端：注重服务器的开发，常用编程技能:PHP / Python / SQL / Java Ruby/ NET / Perl
- 全栈式：前后端技能都需要，注重技能的全面性
算法工程师Algorithm Engineer
- 工作内容：根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
- 背景要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业，硕士
- 工具：Python/C++；机器学习算法，深度学习框架，大数据框架
其他
财会方向
审计/税务岗位
背景补充：2-3段相关名企实习经历，扎实的财务专业能力，三张财务报表专业能力扎实，CPA越早考越好
咨询方向
战略咨询/财务咨询/经济咨询等
背景要求：2-3段相关名企实习经历，强大的逻辑思维，分析能力，以及沟通协作能力
教师
数学和应用数学专业毕业生可以到小学，中学，大学当教师。在师范类中，数学专业是比较容易就业的专业，需要对教学有一定的热情
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