江蘇
物理成績好的人，在大數據領域其實挺吃香的。為什么？因為物理好的同學通常數學底子扎實、建模能力強、邏輯思維清晰——這些恰恰是大數據最需要的東西。
物理好的人優(yōu)勢在哪？
物理離不開數學，能做物理題的人，微積分、線性代數不會差。物理就是用數學描述世界，這種抽象建模能力在大數據領域非常珍貴。物理題的推導需要嚴密邏輯，這跟寫代碼、做數據分析的邏輯是一脈相承的。
三個最適合物理生的方向
第一名：數據科學與大數據技術
這個專業(yè)對數學和邏輯要求最高。物理好的同學優(yōu)勢明顯——別人覺得難的數學課（數學分析、高等代數、概率論），你學起來相對輕松。
而且這是“技術型”專業(yè)，畢業(yè)后可以做大數據開發(fā)、數據架構、數據挖掘——技術含量高、薪資天花板也高。選科要求一般是物理+化學。
第二名：數據計算及應用
這個專業(yè)一般放在數學學院，課程偏數學和統(tǒng)計——數理統(tǒng)計、數值計算、優(yōu)化方法、數據建模。有些學校以“力學機理+數據智能”為特色，強調從物理規(guī)律出發(fā)理解數據。
物理好的同學，數學底子厚，學這些不費勁。畢業(yè)后可以做數據建模、量化分析，或者考研轉數據科學、AI。
第三名：應用物理學（大數據智能技術方向）
有些學校開了這個方向，以物理理論、電子技術和大數據采集分析為基礎，培養(yǎng)大數據采集、分析和人工智能深度學習方向的人才。
這個方向完美結合了物理和大數據，適合既喜歡物理又想沾大數據邊的同學。
物理好的人不建議報什么？
大數據管理與應用相對偏“軟”——課程偏商業(yè)、運營、管理，對數學和編程要求沒那么高。物理好的同學報這個，有點“大材小用”了——數學和邏輯優(yōu)勢發(fā)揮不出來。
不是說這個專業(yè)不好，而是它不太適合發(fā)揮物理特長的人。
大學四年怎么走？
大一：數學課對你來說應該不難，保持住優(yōu)勢。同時開始學Python。
大二：學數據結構、數據庫。物理好的同學邏輯清晰，寫代碼一般不會差。
大三：深入專業(yè)方向。大數據就學Hadoop、Spark；AI就學機器學習、深度學習。順便考個CDA數據分析師——物理好的你，考這個應該很輕松。
大四：考研或者找工作。本科直接就業(yè)的話，大數據方向更友好；考研的話，AI或者數據科學都可以。
總結一句話：物理成績好的人，在大數據領域優(yōu)勢很明顯。優(yōu)先選“數據科學與大數據技術”或者“數據計算及應用”，把你的數學和邏輯優(yōu)勢最大化。別浪費天賦去選偏管理的專業(yè)。
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