先亮觀點：
數學系想要有錢途（題主描述的月薪2w）
請選運籌學控制論/機率統計方向
能轉CS就轉
轉不了多選修相關課程
作為數學系的老學長
數學系課程安排確實過於理論顯得有些“不接地氣”
或許更適合為讀博|做科研提供理論基礎
對於月薪2w業界搬磚打雜的網際網路|碼農小兵或許有些炮打蚊子
從本科開始一路拿的都是數學學位
30歲的時候拿到了夢寐以求的德國數學博士學位
分享一下我畢業時拿到的幾個（口頭）Offer
（口頭）Offer一：
國內某廠運籌學/供應鏈演算法研發崗，第一年整個package 60W 人民幣左右+當地人才計劃約92W
工作強度不得而知，據說沒有996那麼嚴重。
Offer二：
德國某車廠Tier 1自動駕駛部，計算機視覺演算法的產品研發工作（產品落地為主）
整個package 7W歐元左右（約合56W人民幣）
Offer三：
德國某Tier 1研發總部，安防、機器人、無人駕駛的計算機視覺研發科學家（科研發paper為主）
整個package 7.5W歐元左右（約合59W人民幣）
18年的時候AI、無人駕駛整體形勢還算可以
後倆個Offer是我在放棄博士後申請幾乎1個月之內拿到的
（是的，德國大廠的面試很水。。）
最後選擇了第二個Offer
對無人駕駛最感興趣，以及想進純粹的工業界看看
希望自己的模型和演算法直接跑進下一代的汽車裡
至於我是如何從一個本碩博數學理科生轉到無人駕駛研發工程師的
首先數學是一門很大的學科
而細分專業運籌學與控制論、機率論統計
其實都是比較容易轉到一些熱門的交叉學科的
而我
也是研究生選擇了運籌學/最佳化理論這個方向
進而博士轉到了離散最佳化（運籌學分支）與影象處理|計算機視覺（計算機|人工智慧分支）這個交叉學科
想轉專業資料科學（機器學習），需要學哪些課程？www.zhihu.com
因此
如果你目的很明確（畢業之後想去工業界錢多的崗位）
建議按照上面回答提前佈局轉方向
並提前關注工業界的招聘描述（JD）
按照JD裡面的技能點去修煉
多去公司實習鍛鍊
學好程式設計、資料庫等IT網際網路業界硬通貨
去到業界看看真實的資料、場景和需求
把學到的數學模型、演算法轉化為公司產品的一部分
去調研、建模、開發、coding、部署以及團隊協作
例如：
無人駕駛系統包含非常多的模組
每個模組需要的知識點和模型|演算法都不盡相同
需要數百號研發人員和工程師的通力合作
紙上談兵終覺淺
在4年前(還在讀博時)的
我聊到了自動駕駛是我未來想要從事的行業
攝像頭感知模組需要計算機視覺演算法對圖片的實時處理
最優控制模組收集感測器（包括攝像頭、雷達）模組處理後的資料作出決策（剎車、轉彎等）
5G和物聯網的普及又將帶來智慧城市多車路徑規劃（運籌學）的應用
前者用到計算機視覺人工智慧，後者是運籌學與控制論
這些都是到了業界才能切身接觸到的
希望有一天自己所學，能夠嵌入到無人駕駛系統的模組中。
先亮觀點：
數學系想要有錢途（題主描述的月薪2w）
請選運籌學控制論/機率統計方向
能轉CS就轉
轉不了多選修相關課程
作為數學系的老學長
數學系課程安排確實過於理論顯得有些“不接地氣”
或許更適合為讀博|做科研提供理論基礎
對於月薪2w業界搬磚打雜的網際網路|碼農小兵或許有些炮打蚊子
從本科開始一路拿的都是數學學位
30歲的時候拿到了夢寐以求的德國數學博士學位
分享一下我畢業時拿到的幾個（口頭）Offer
（口頭）Offer一：
國內某廠運籌學/供應鏈演算法研發崗，第一年整個package 60W 人民幣左右+當地人才計劃約92W
工作強度不得而知，據說沒有996那麼嚴重。
Offer二：
德國某車廠Tier 1自動駕駛部，計算機視覺演算法的產品研發工作（產品落地為主）
整個package 7W歐元左右（約合56W人民幣）
Offer三：
德國某Tier 1研發總部，安防、機器人、無人駕駛的計算機視覺研發科學家（科研發paper為主）
整個package 7.5W歐元左右（約合59W人民幣）
18年的時候AI、無人駕駛整體形勢還算可以
後倆個Offer是我在放棄博士後申請幾乎1個月之內拿到的
（是的，德國大廠的面試很水。。）
最後選擇了第二個Offer
對無人駕駛最感興趣，以及想進純粹的工業界看看
希望自己的模型和演算法直接跑進下一代的汽車裡
數學轉人工智慧無人駕駛？至於我是如何從一個本碩博數學理科生轉到無人駕駛研發工程師的
首先數學是一門很大的學科
而細分專業運籌學與控制論、機率論統計
其實都是比較容易轉到一些熱門的交叉學科的
而我
也是研究生選擇了運籌學/最佳化理論這個方向
進而博士轉到了離散最佳化（運籌學分支）與影象處理|計算機視覺（計算機|人工智慧分支）這個交叉學科
想轉專業資料科學（機器學習），需要學哪些課程？www.zhihu.com
因此
如果你目的很明確（畢業之後想去工業界錢多的崗位）
建議按照上面回答提前佈局轉方向
並提前關注工業界的招聘描述（JD）
按照JD裡面的技能點去修煉
多去公司實習鍛鍊
學好程式設計、資料庫等IT網際網路業界硬通貨
去到業界看看真實的資料、場景和需求
把學到的數學模型、演算法轉化為公司產品的一部分
去調研、建模、開發、coding、部署以及團隊協作
例如：
無人駕駛系統包含非常多的模組
每個模組需要的知識點和模型|演算法都不盡相同
需要數百號研發人員和工程師的通力合作
紙上談兵終覺淺
在4年前(還在讀博時)的
我聊到了自動駕駛是我未來想要從事的行業
攝像頭感知模組需要計算機視覺演算法對圖片的實時處理
最優控制模組收集感測器（包括攝像頭、雷達）模組處理後的資料作出決策（剎車、轉彎等）
5G和物聯網的普及又將帶來智慧城市多車路徑規劃（運籌學）的應用
前者用到計算機視覺人工智慧，後者是運籌學與控制論
這些都是到了業界才能切身接觸到的
希望有一天自己所學，能夠嵌入到無人駕駛系統的模組中。