每年高考志愿填报季节，我都会遇到许多因选专业而纠结的学生。尤其是那些数学基础薄弱的同学，如果选择了数学要求高的专业，大学四年可能会充满挑战和泪水。
记得去年有个学生小李，高考数学勉强及格，但因为听说人工智能“钱景好”，执意要报这个专业。
我就劝他要慎重，可他不听。
结果呢？开学才一个月，他就打电话来诉苦：“我快抗不住了，高数太难了，快把我逼疯了！”
今天，我想给大家提个醒，数学不好的同学最好避开以下五大专业。
如今，人工智能（AI）无疑是最炙手可热的领域之一。从“ChatGPT颠覆世界”到“AI工程师年薪百万”的新闻屡见不鲜，仿佛进入这一领域就能轻松实现人生逆袭。然而，在这股热潮的背后，隐藏着不少挑战，尤其是在数学方面的要求。以南京大学的人工智能专业为例，新生们在第一学期就会面临一系列数学课程的考验，包括数学分析、高等代数和离散数学。这些课程不仅是理论基础，更是后续学习的重要工具。正如我的一位学生形象地比喻：“学AI就像打游戏，数学就是你的基本功。基本功不行，再高级的装备都是白搭。”这句话深刻揭示了数学在AI学习中的核心地位。如果连基础的导数、积分都搞不清楚，那么面对复杂的机器学习算法和深度神经网络时，就如同阅读天书，令人望而生畏。数学不仅仅是计算工具，更是理解和解决实际问题的关键。很多人认为，只要玩电脑玩得好，就适合学习计算机专业。其实，这是一个巨大的误解。计算机专业的数学要求一点也不亚于人工智能专业。从高等数学、线性代数到离散数学、概率统计，每一门课程都是必不可少的基础。很多学生进入计算机专业后，很快就会发现，写代码并不是最大的难点，真正让人头疼的是程序背后的数学逻辑。数学不仅是编程的基础，更是解决复杂问题的关键。没有扎实的数学基础，很难在计算机科学领域走得长远。许多人认为，学习金融就是学习如何理财和炒股。然而，现代金融学早已超越了这些表面的内容，变得高度数学化。无论是金融衍生品的定价，还是风险管理模型，背后都离不开复杂的数学模型和算法。金融专业不仅仅是关于金钱的管理，更是一门深入研究经济现象和市场行为的科学。这需要学生具备扎实的数学基础，包括但不限于微积分、线性代数、概率论和统计学。这些数学工具是理解和应用金融理论的关键。许多艺术细胞发达的学生认为，建筑设计就是画画，似乎并不难。然而，现实情况远非如此简单。现代建筑设计不仅需要丰富的创造力，还需要扎实的数学基础。从基本的预算核算到复杂的结构力学分析，每一个环节都离不开精确的数学计算。建筑设计是一个多学科交叉的领域，它融合了美学、工程学、环境科学等多个方面的知识。其中，数学是贯穿始终的重要工具。具体来说：- 预算核算：在项目初期，设计师需要对材料成本、人工费用等进行估算，确保项目的经济可行性。
- 结构设计：建筑物的安全性和稳定性依赖于精确的结构力学计算，包括荷载分析、应力分布等。
- 几何建模：现代建筑设计软件通常使用高级几何建模技术，这需要设计师具备良好的空间想象能力和数学建模能力。
- 环境分析：为了优化建筑的能源效率和环境适应性，设计师需要进行日照分析、风场模拟等，这些同样依赖于数学模型。
随着大数据时代的到来，数据科学成为了炙手可热的专业。然而，这个专业的门槛并不低，它不仅仅要求你会制作精美的PPT和图表，更需要你具备扎实的数学基础和强大的逻辑思维能力。数据科学的核心在于数据分析和预测，而这一切都建立在坚实的数学基础上。具体来说，以下几个方面尤为重要：- 统计学：数据科学的核心工具之一，用于从大量数据中提取有价值的信息。理解概率分布、假设检验、回归分析等统计概念是必备技能。
- 线性代数：在机器学习和数据处理中广泛应用，用于处理高维数据和矩阵运算。
- 微积分：在优化算法和函数分析中不可或缺，帮助理解和改进模型性能。
- 离散数学：在算法设计和复杂度分析中起到关键作用，尤其是在处理大规模数据集时。
如果高中数学成绩经常及格，选择数据科学等数学要求高的专业需谨慎，以免未来遇到更多困难。
专业热门与否是相对的，更重要的是适合自己的兴趣和能力。选择专业时，要考虑该领域的就业方向和所需能力，确保自己能够胜任。兴趣虽重要，但要建立在能力匹配的基础上。选择自己有能力胜任且感兴趣的专业。选择专业不是一锤子买卖，而是关系到未来发展的重要决定。选对了路，才能走得更远。没有最好的专业，只有最适合的选择。希望每位学子都能找到属于自己的那片天地，实现个人价值并为社会作出贡献。
