2024數學不好千萬別選人工智能專業、通信工程專業、數據科學與大數據專業、計算機類專業、經濟學類專業等。
不管是在校內學習過程還是畢業后工作實踐中,都需要有很好的數學底子以及對數學鉆研的熱情和興趣,下面給大家總結的這幾類專業數學不好需謹慎報考,否則,想畢業都難~!
01 人工智能專業
人工智能屬于計算機科學的分支,偏向于以機器算法為主的軟件行業。
行業大佬一般有兩個特征:一是數學底子好,二是很熟練的程序員,二者缺一不可。
例如:在南京大學的教學大綱中,各種數學課程占據了很大部分,包括數學分析、高等代數、離散數學、概率論與數理統計、最優化方法和數理邏輯等等?梢,數學不好,直接“勸退”。
02 通信工程專業
通信工程是電子工程的一個重要分支,它關注的是通信過程中的信息傳輸和信號處理的原理和應用。
該專業對數學、物理的要求很高。
學習該專業不僅僅需要你有數學的思維能力,還需要實實在在掌握數學知識。這個專業數學是基礎,課程多且難,所以數學學不好的話,這個專業的掛科率會很高。
03 數據科學與大數據專業
數據科學與大數據技術專業被稱為“21 世紀的新石油”,就業面廣,就業率高。
大數據技術的意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些數據進行專業化處理,通過“加工”實現數據的“增值”,更好地輔助決策。
以統計學、計算機科學和數學作為三大基礎支撐的學科。其中,統計學,數學的學習難度,對數學不好的學生來說,那就是災難。
04 計算機類專業
計算機類專業一直是理科生報考的熱門專業,開設該類專業的院校分布在各個層次。
計算機類專業涉及數學的課程包括:高等數學、線性代數、概率論與數理統計、高級語言程序設計(如C、C++)、離散數學、數據結構等,想學好計算機,數學是基礎。
計算機專業必需學會數學的邏輯,如果數學不好或厭惡數學,建議不要選這個專業。
05 經濟學類專業
包括:經濟學類、財政學類、金融學類、經濟與貿易類,這一類專業對數學基礎要求比較高,都涉及到與經濟、金融打交道,離不開數學的支撐,而且就業前景很好,薪酬高,每年的報考熱度很高,也是熱門專業之一。
不管是理論經濟學類與應用經濟學類,高等數學,線性代數,概率論與數理統計這些基礎課程是跑不了的。
數學不好并不意味著不能選擇廣泛的專業,實際上,有很多專業并不需要很強的數學基礎。以下是一些建議的專業選擇:
1、新聞學;2、歷史學;3、英語語言文學;4、法律;5、心理學;6、社會學;7、政治學;8、教育學;9、哲學;10、文學語言學;11、經濟學;12、傳播學;13、市場營銷學;14、旅游學;15、商務管理;16、建筑學;17、網絡技術;18、軟件工程;19、計算機科學與技術;20、電子商務;21、藝術設計;22、廣告學;23、美術學;24、音樂學 ;25、舞蹈學;26、動畫設計;27、工程科學;28、機械工程;29、航空航天工程;30、測繪工程;31、冶金工程;32、環境工程;33、安全工程;34、生物工程;35、光電信息;36、化學工程;37、水利工程;38、土木工程。
1. 人文社會科學類專業
這類專業主要關注人類社會、文化、歷史、政治等方面,對數學的要求相對較低。例如,歷史學、哲學、心理學、政治學、社會學、語言學等。
2. 藝術設計類專業
這類專業主要培養學生的創意和審美能力,對數學的要求也不高。例如,美術、攝影、動畫設計、室內設計、服裝設計等。
3. 傳媒與新聞傳播類專業
這類專業主要關注信息傳播、媒體運營、新聞采編等方面,對數學的要求相對較低。例如,新聞學、廣播電視編導、廣告學、傳播學等。
4. 醫學與健康類專業
雖然醫學領域有一些數學和統計學的應用,但大部分醫學和健康類專業對數學的要求并不高。例如,護理學、營養學、公共衛生、體育訓練等。
5. 商務與管理類專業
雖然商務和管理領域涉及到一些數據分析的內容,但大部分商務和管理類專業并不需要很強的數學基礎。例如,市場營銷、人力資源管理、國際商務、旅游管理等。
數學類專業主要包括數學與應用數學、信息與計算科學、數理基礎科學等。這些專業培養學生掌握數學的基本理論和方法,具備處理和分析問題的能力。數學作為一切自然科學、社會科學和人文學科的基礎,具有廣泛的應用前景。比較好就業的專業推薦:
數學類專業
數學類專業中包含了數學基礎科學、數學與應用數學、信息與計算科學等,這些專業對數學的要求就比較高了。畢竟是比較純粹的數學專業,大部分課程都是數學相關的學科。所以不建議數學基礎不好的學生考慮,這類專業不是努力就一定能學得好的。
數理基礎科學專業
數理基礎科學專業主要培養能從事數學、物理等基礎科學教學和科研的有發展潛力的優秀人才,尤其是在數學、物理上具有創新的能力的人才,同時也為對數理基礎要求高的其它學科培養有良好的數理基礎的新型人才。
專業主要課程有數學分析、高等代數、解析幾何、力學、熱學、常微分方程、電磁學、理論力學、光學、實變函數、普通物理實驗、數理統計、量子力學、數學物理方法、概率論、原子物理學等。
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