1樓：顧左右不言他
有方向就好規劃啊，先根據自身情況選好專業，並搭配合理的學校進行學習，國內合適就在國內深造，國外合適就創造條件去國外深造，只對技術貢獻，不為其他。
2樓：Jasmine
計算機著實不懂，不過人生規劃基本都是一樣的，前段苦後段甜，關鍵是要堅持。
計算機是技術手段，很多專業都需要用到，先選定乙個精細化的方向，比如什麼行業的軟體研發計算，資料控制類的（金融軟體），視覺化管理類的（智慧型可視監控），或者新興產品類（無人機）。
選定了就一直走下去。
3樓：我兒子在上多大
如果你的數學很強，不妨偏向統計學(statistics)、機器學習(machine learning)與大資料(data science)，我估計它們很有前途、非常重要、彼此關係密切。
我的粗淺體會是：許多計算機技術的重點與難點體現在數學上，數學特棒才能掌握的很好，數學不夠好連搞懂就難，過不了關；理解別人的好東西就費勁，自己搞出好東西更難。
反正多元微積分、線性代數與概率統計是學機器學習等人工智慧課的基礎，缺乏基礎沒法學。
如果翻看人工智慧、機器學習與深度學習方面的書，會發現許多內容重複或類似，假若這三門課是三個圓，則彼此相交，兩兩有共同部分，三者也有共同部分。不同的部分還有關係（關聯）。
如果你的數學很棒，你猛攻統計學、機器學習與深度學習就能有光輝燦爛的美好前景，只要本事大，一定能找到很好的工作，非常有希望幹出成就來。確實難，但對高人來說沒事。難是把不夠棒的人難住了，很牛的人脫穎而出，會當凌絕頂、一覽眾山小！
如果許多人都能爬到山頂則顯不出自己太牛。
4樓：雲悠水澈
學好數學、英語，基礎中的基礎。
有個大牛在演算法一書中說：計算機的演算法就是利用技術解決問題的方案（大意如此）。
研究者就需要使用英語，時刻關注自己有興趣的前沿問題（需找前沿論壇、人物，關注他們），不斷嘗試用計算機（數學）方案去解決它們。
至於未來的生活保障，關注的前沿問題不要太偏離社會需要就好。
來自思事筆記
5樓：愛上碎碎念
從小的夢想是成為科學家，但是總不知道科學家怎能入手，如何才能成為科學家。後來從生活當中慢慢發現好像只能名牌大學的學生才能有機會去做研究進而進入研究性機構成為科學家。所以我這輩子也成為不了科學家了嗎？
不，科學家一直不是一種職業，而是一種狀態，一種興趣。就如同年輕時代的愛迪生，他沒有實驗室，難道就不能成為發明家了嗎？火車上，出租屋內都是可以成為他最為發明家的「家」。
再回到你這個問題 ，你想研究數學與計算機，進入相關的研究機構是靠你學校你在校的經歷所決定的。很大程度上你可能進入不了研究性機構，甚至數學專業找工作都會成為一件難事，或許你會成為一名數學老師。但這一切不會影響你對於數學與計算機的熱愛與研究。
如果你以計算機與數學為「家」那麼你終究會取得成就至少是興趣。
為什麼說這麼多其他的？因為你問的問題其實是帶有功利在裡面的，你可能對數學與計算機有那麼一點點興趣，但這個興趣還不足以讓你確立你自己的目標與夢想，僅僅希望以此為志向，誰都希望做自己感興趣的事情還可以掙錢何樂而不為。但是現實是你預設的那樣嗎，如果最終的結果不是你的預設你該怎麼辦呢？
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