来源：https://www.zhihu.com/question/387911866

编辑：深度学习与计算机视觉

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下面5个问题是一个小伙伴纠结的问题，可以看一看，你纠结么?顺便想一下，你纠结什么问题？

1.不知道学计算机出来是不是只能做码农。（如果不是还能做什么。）（最终的结果，工作）

2.学计算机（编程）是不是可以提高人的逻辑思维能力，过程中充满了思考，和乐趣。（学习的过程。）

3.（对编程和写代码到底是啥不了解。）（是不是只是枯燥的技术，还是说其实过程中有很多需要思考和创造性的地方。）（以及是不是只能用来开发软件。）

4.我如果想做数据分析或算法工程去学计算机更好还是统计学更好。计算机比统计学多学习的部分是什么（内容），那一部分对我能力和思维的培养作用在哪里（我个人），最终可以用来做什么（最终工作）。

5.学统计学需不需要学习编程。如果需要，与计算机学习的编程区别在哪里。

学习，不正是有了问题，带着问题思考的过程。当你对某个事情纠结的时候，或许是值得高兴的事情，带着纠结，积极思考，说不准什么时候就在纠结中，提升了自身的认知水平。看看其他小伙伴的回答，看你能不能从中获得思考。

作者：Kittyhawk
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1155086633

我本科在美国读的统计学，研究生读的cs，切身感受挺大的。

我读本科那会儿大数据机器学习都没有正式兴起，读统计完全是因为工科怎么看都太难了，统计似乎没那么难，而且据说在理科中比较好找工作，于是就入了坑。刚开始体验挺好的，像概率论数理统计这些课也只是反复手动计算一下pvalue或者算一下概率，并不需要编程知识，即使是后来的生物统计课老师介绍了一下R我也只是把他当作高级计算器在用。我一直以为统计就是提供咨询服务的。

不久后我就开始上统计计算这门课，这算是我第一次接触编程吧。当时统计出身的本科硕士毕业生大部分会去找药厂的工作，而药厂大多用SAS（这样语言本身有错误的话有人背锅），所以我们的课程设置也是用的SAS。这时候我才发现我前面学习的那些理论在实际应用中都要通过计算机来实现呀，数据大起来手算根本不现实。即使这不并不是通用的计算机语言，我仍然学习得非常吃力。上完这门课后，我第一次觉得想把统计的知识应用到实际问题中，好像还得懂一些计算机才行，但是这时候我还是认为只要会用，能得出个结果就行了，并不需要花时间把代码写好。

第二次遇到问题是在后来的贝叶斯统计课上，我们期末项目要对后验分布做mcmc采样。理清思路后开始用R撸代码，反正只要得出个结果就行，自己想怎么写就怎么写呗。于是我就开始不断在R上各种用for loop，从来不定义函数，觉得两段代码差不多的话就直接一长段复制粘贴，写完之前从来不调试。自己觉得差不多了，开始点运行，不出意外挂掉了，于是系统点出来的syntax error我一个一个修，因为复制粘贴多了，很多错误是重复的，修了好久才修完。开始跑10次迭代，好像没问题，除了图丑了点外，然后不断增加迭代数，增加到五万次的时候，这段代码在我电脑上跑了四个小时也没跑完 ‍♂️，不知道怎么优化代码的我最后熬夜熬了好几天才把这个项目做完，而这个熬夜大部分时间我都花在等待代码运行中。这次教训后，我总算花时间把编程的一些基本概念以及R的一些理念弄清楚了，比如重复的代码应该定义在一个函数中，R不宜过多使用for loop等。

本科毕业后我去做了一份数据分析的工作，工作日常就是拿SAS和R来处理一些几百mb和几个g级别的数据，对我来说还是挺不错的一份工作，毕竟本科学的都用上了。直到后来，大数据和机器学习这些概念兴起，从朋友那打听到，做这行的年轻人薪水是我当时两三倍。我还听说他们做很多叫A/B test的东西，我搜了一下，发现这不就是统计学里实验设计最基础的东西嘛，我也能做，这个职位叫大数据工程师（当时数叫据科学家的职位好像还比较少），于是开始寻找相关职位。找了一圈，职位要求全都写着熟悉mapreduce，hadoop，分布式这些没听过的东西，一脸懵逼的我后来才知道人家是处理tb甚至pb级别的数据，这意味着这些级别的数据处理根本不能在普通电脑上跑。顺着这个大的潮流，我也去读了一个偏数据科学机器学习的cs master。

我现在工作做的正是数据工程这一块，虽然除了偶尔会设计一些假设检验外，和统计直接的关系并不大了，但是回想起来，我还是觉得即使学习统计，也最好要把计算机学好，对提升个人价值有帮助。反过来如果学习计算机的话，并不一定要会统计，因为编程学好不会统计就是软件工程师，而统计学好不会编程可以叫统计学家，统计学家的门槛远远比软件工程师的门槛要高，市场对于软件工程师的需求也远比统计学家也大。

作者：数睿数据
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1187801368

1、计算机出来不只是做码农，还可以做设计、UI等工作，看你的计算机专业是什么方向。

2、个人觉得编程可以提高人的逻辑思维能力，因为有很多需要你思考的地方，要把所有的点串联起来。

3、编程其实就是写代码，看似很枯燥，但是如果你真的克服困难实现了目标，你心里是开心的，因为是自己解决了这个问题，但是在克服困难的途中你会觉得枯燥，因为你会因为找不出问题或者实现不了功能而苦恼；其次编程不只是片面的说是开发软件，他能实现很多。

4、我认为无论是数据分析还是算法工程都需要学习计算机知识和统计学，因为，数据分析考量的是逻辑思维能力，当然你得知道一些计算机方面的知识；而算法工程必然要学计算机，也就是编程，因为算法就是编程，比如百度搜索引擎的算法、推荐算法……都是依据编程而来。

作者：johnnywf
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1187303112

行业知识、统计学、计算机及编程，这3样如同金字塔结构。如果你现在为学习专业定方向，我的建议是，行业知识优先，其次是统计学和计算机。

搞清楚主要和次要，应用和工具的区别。

比方说一个金融反洗钱的项目，应该是由一个金融出身学习了统计（必然）和计算机（辅助）的人来做，专业知识是最重要的，统计的实现的方法，计算机是实现的工具，甚至无需学习编程，即使其中编程部分，也和其他主流的编程方式如c Java有很大区别。

作者：跌它是本命
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1196997134

感觉kitty答主和所有回复的小伙伴已经把结果安排的明明白白了，本科专业已然是统计和cs交叉了，奈何本身属于数理统计专业，统计在校内又比cs强势，感觉培养方案把cs的同学也坑了，作为在机器学习或深度学习中同样重要的两门学科，面对实际的数据挖掘时却是这样的：cs出身的随便再学点统计就够骗人的了，学统计的：这都什么啊，写了三年r都没见识过的东西！以前那么高深的理论都没啥用。统计不重视算力、性能啥的，偏重理论，然而业界都是要恰饭的呀！！

我现在十分想重新上个cs本科。。。对了，我也用r写过for loop N层嵌套，处理几十万条的数据，在他运行的4h中和在美国学cs的朋友聊天才知道原来每种语言有他自己的脾气，有的他就是不擅长循环嵌套，，，学统计的我仿佛打开了新世界的大门，还有学统计模拟的时候用R、C混调也真是让我大开眼界，虽然已经是4年的交叉学科教学了，但还是觉得cs只学了个皮毛，并且觉得cs真的是那种学明白了可以举一反三玩的飞起的学科，实名羡慕。。。

作者：Talin Song
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1192291661

统计和计算机是密不可分的。

统计学是理论，计算机是你通过这一套理论实现算法的工具，尤其在你毕业入行以后，会一套语言是量化分析或者说数据相关岗位必备的技能。

但是统计的编程思维相当于纯粹的码农来说要简易很多，所以如果你以后想去做量化相关的职位我建议你去读计算机，这样你的选择范围会更广泛一些。我们组是银行内部的quant,有一半同事是计算机专业，剩下40%是统计数学或者物理专业，再剩下的10%是金融或者风险管理专业。 （今日开的奖，顺延到明日公布结果）

☆ END ☆

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