在计算机、大数据、人工智能时代，每个大学一般都有多个与数学相关的专业，而且还分布在不同的学院中。

一、美国大学本科常见的数学类专业

数学：自然科学的基础学科，也称纯数学。偏理论，一般由大学的数学系开设，位于文理学院，如无文理学院就位于自然科学学院或理工学院。

数学科学：偏应用，一般由数学系开设。数学科学介于纯数学和应用数学之间。

应用数学：偏应用，一般由数学系开设。应用数学比数学科学更偏应用。

计算数学：偏应用，一般由数学系开设。计算数学和应用数学比较接近，但计算数学侧重于算法实现和高效计算，应用数学侧重于用数学建模。

统计学：偏应用，一般由统计学系或数学系开设。统计学和应用数学都偏应用，但统计学范围较广，核心方法是统计和概率，与大数据、机器学习关系较大。应用数学较窄，核心方法是微分方程、线性代数等，与物理学关系更大。

精算学：一般由数学系开设，位于文理学院或自然科学、理工学院，但威斯康星大学麦迪逊的精算学位于商学院。

数据科学：新兴交叉学科，结合了统计学、计算机科学、领域知识（如金融、生物、社会科学等），多位于计算机学院或工学院，也可能位于文理学院、自然科学学院、信息学院。

数学生物学：数学分支，与生物学领域相关。主要方法是解析数学。

计算生物学：应用数学或计算机、数据科学的分支，与生物学领域相关。主要方法是机器学习、统计方法、高性能计算。

定量生物学：生物学分支，主要方法是数学模型+ 定量实验。

此外，还有数学教学、数学与经济学、数学与政治学、数学与计算机科学、统计学与计算机科学、数据分析、应用数学与工程物理学、应用统计学等专业。而且数学学位又分为文学学士（BA）和理学学士（BS），BS 比 BA 要求学习更多的数学课。

纽约大学的文理学院和工学院都有数学专业，文理学院数学专业是库朗数学研究所数学系开设的，工学院数学专业是库朗数学系和坦顿工学院合作开设的，加入了物理和工程课程。

我们整理了29 所美国大学的相关专业，如下表所示。

二、 数据科学VS应用数学VS统计学解析

接下来，铸藤将在这里对三个非常火爆的数学专业的本质区别进行解析，并提供职业选择指南。

1、从“底层逻辑”看差异：它们到底在研究什么？

（1）数据科学：用数据解决实际问题的“全能选手”。

关键词：业务驱动、编程实战、大数据。本质上，数据科学并不是纯粹的数学，而是一种面向现实问题的“工具箱学科”。它就像拿着各种工具的工程师，核心目标是从海量数据中提炼出有价值的商业洞察。

比如：淘宝通过你的浏览记录预测你可能想买什么（推荐系统）；网约车平台利用供需预测模型动态调整价格（机器学习模型）。典型工作内容包括：清洗和整理杂乱无章的原始数据（往往80% 的时间都花在这上面！）；训练AI 模型，让机器学会识别猫和狗；用数据讲故事，帮助业务决策（比如告诉老板：销量下滑是因为天气影响吗？）。

（2）应用数学：用公式征服世界的“理论派”。

关键词：模型构建、算法设计、理论推导。如果说数据科学更偏向“工程实践”，那么应用数学就是站在幕后为所有工具提供理论基础和新算法的人。它专注于用数学模型解释和解决复杂的现实问题。

比如：用微分方程模拟火箭的飞行轨迹（航天工程）；设计算法实现股票交易收益最大化（量化金融）。典型工作内容包括：证明复杂的数学猜想（如黎曼猜想）；开发新型加密算法保护网络支付安全；设计最优物流路径，让快递小哥少走冤枉路。

（3）统计学：用数据揭示真相的“侦探”。

关键词：概率推断、数据解读、实验设计。统计学的角色更像“数据的翻译官”，它关注如何用数据验证假设，解释因果关系。它的重点不在于编程或算法，而是回答“为什么”。

比如：新药的疗效到底是真的还是安慰剂效应？（临床试验数据分析）；用户满意度下降是不是因为某个功能改动？（A/B 测试）。典型工作内容包括：设计科学的调查问卷并分析结果，避免“幸存者偏差”；利用回归模型预测房价走势；揭露数据造假，比如通过财务异常识别某明星偷税漏税。

三、技能对比：学哪个需要加班到秃头？

四、就业真相：哪个方向钱多且不卷?

1、数据科学：高薪但内卷之王

优势：互联网、金融等大厂对数据人才需求巨大，起薪普遍在20k+ 以上。挑战：技术更新速度极快，今天刚学会 TensorFlow，明天就要掌握 PyTorch，几乎没有“吃老本”的可能，35 岁职业焦虑非常明显。适合人群：能接受高强度加班，乐于持续学习，从 SQL 到深度学习都能快速上手的“全栈型学习者”。

2、应用数学：门槛高但后劲足

优势：在量化交易、科研等领域的薪资上限极高，顶尖人才的年薪甚至可以达到百万级。挑战：数学功底要求极强，非名校背景或缺乏扎实理论基础的人很难进入核心岗位。适合人群：热衷于解决复杂难题，享受推理与证明的成就感，并且愿意继续深造读博的人。

3、统计学：稳如老狗的“万金油”

优势：几乎所有行业都需要统计分析，从药企到快消品公司，都少不了统计师，整体职业稳定性强。挑战：随着数据科学的兴起，传统统计岗位容易被抢占，如果不会Python 等编程工具，竞争力会逐渐下降。适合人群：喜欢相对稳定的工作环境，擅长将复杂问题简单化、逻辑化的人。

五、给你的选择建议

如果你是“社牛+行动派”就选数据科学，用代码改变世界；如果你是“逻辑狂魔+学术控”就选应用数学，成为领域专家；如果你想“进退自如”就选统计学，左手科研右手产业。

避坑提醒：别被“大数据”光环忽悠！如果编程0基础，慎选数据科学；统计学≠Excel表格工，务必补上编程技能；应用数学想赚钱？要么读博进高校，要么去华尔街卷算法。

结语

这三个学科就像武侠小说中的不同门派：数据科学是“明教”，招式花哨但见效快；应用数学是“少林”，苦练内功但威力无穷；统计学是“丐帮”，看似平凡却无处不在。无论选择哪条路，持续学习的能力才是核心竞争力。毕竟，在AI时代，唯一不变的就是“变”本身。