不行，完全不是同一個領域的。

有人說，計算機不是要用到很多數學上的東西嗎？

那又怎樣呢？

一個是計算機技術，一個是數學理論，是完全不同的。

當然不能了，術業有專攻！

數學系博士學習的內容和研究方向都是偏理論方面的。這些理論都和日常生活的應用不沾邊，但是未來可能會發揮巨大作用。雖然數學博士也可能程式設計，但是主要還是科學計算等方面。與最新的計算機發展還是有巨大差距的。

而計算機博士則不僅要學習最新的數學知識，同時要著手解決最新最前沿的計算機課題，如人工智慧、大資料、機器語言、深度學習等等。而這些知識和能力都是數學博士所不能具備。同時計算機學科是最有活力的學科，因此即使計算機博士在畢業後也要持續學習，才能跟得上形勢發展。因此，不要聽有的人說，學好數學啥都能幹。這同樣是個偽命題，雖然很多行業都用數學，但是每個行業都有自己的具體問題、特殊矛盾，都有自己的理論體系。

數學博士勝任計算機博士的工作就是一個傳說！

謝朋友邀同樣是博士學位，都很優秀。可他們學的專業知識不一樣，勝不勝任那要看個人，個人肯努力上進，已他們的聰明才智也不是完全不能勝任的。勤於好學，對每個人。

對這個問題我有一定發言權。因為本人是數學系博士畢業，目前在在計算機學院任教。其實很多高校計算機系大都在上世紀八十年代以後成立的，在成立之初，一般是從數學系和物理系抽調懂計算機的老師任教。目前很多大學的老教授，你如果問問他以前學什麼專業的，基本都畢業於數學系和物理系。

另外，計算機之父馮諾依曼，人工智慧之父圖靈，不用說他們首先是數學家。當今很多很牛的計算機學家首先必須是數學家，不信你看看計算機最高獎圖靈獎獲得者，大都是數學有數學背景，或數學專業畢業。例如Donald E. Knuth，Richard M.Karp，Edsger W.Dijkstra(都知道他發明求最短路的Dijkstra演算法)，Richard Hamming(著名的漢明距離)，Dennis M.Ritchie(發明C,c++),Robert E.Tarjan，等等。

如果把計算機博士還停留在寫程式碼，那可能只是碼農的工作。計算機博士要做的是計算機理論和演算法研究，特別是研究演算法複雜性理論的目前基本是組合數學學家在研究。因為組合數學就是離散數學，計算機很多大牛都是組合數學學家。另外，研究密碼學的很多以前是研究數論的。大家都知道破解5個常用雜湊函式演算法的密碼學家王小云院士是純數學出身，師從山東大學數論學家老校長潘承洞院士。

如果你是學數學的，只要你學習一部分計算機知識，選對某個計算機領域，努力做下去，那你也許會有意想不到的收穫。

可以。

是少軟體應該沒有問題。從某種意義上來講，程式不過是一組函式的組合和應用，是邏輯推理的過程。如果真的理解了數學。不成問題。

數學，比一般人想象得要強大，關鍵是，能不能跳出來看，以及，這個博士有多大水分。

不行，如果不轉專業，單憑數學專業學習的部分計算機語言，是不能勝任計算機專業博士所從事的大型軟體開發工作的。

因為大型專業軟體的開發，都必定要依靠多人團隊的協作來進行，計算機博士的工作一般要負責架構設計，演算法實現，以及工位安排。沒有經過專業訓練的數學博士只能在其中負責一個工位的工作。

要看研究方向。計算機科學與技術（CSE）一級學科可以授予理學（計算機科學CS）或者工學（計算機工程CE）學位，這說明一部分偏理論，一部分偏工程。

其中一部分計算機理論研究方向，數學博士是能夠勝任的，比如密碼學、資訊理論編解碼、資料壓縮、計算機演算法、形式邏輯、數值分析、計算理論、人工智慧、大資料分析、搜尋引擎等。而像計算機體系結構、作業系統、資料庫、高階語言、圖形學、數字影象處理、軟體工程等工程方面的，數學博士需要轉行學習。

實際上很多計算機學家都是數學博士，比如計算理論之父圖靈、現代計算機體系之父馮諾依曼、計算機演算法之父和Letex排版語言發明者高納徳，Unix/C之父丹尼斯，LISP語言發明者和人工智慧大師John McCarthy等。如果說密碼學、資訊編解碼、資料壓縮技術也算作計算機理論的一部分的話，資訊理論之父夏農也是數學博士。

計算機科學與技術，裡面含有“計算”二字，也註定了它與數學的不解之緣。不過數學的方向與計算機研究方向未必吻合，並不代表數學博士都能勝任計算機科學工作。比如有些數學博士的方向也許更貼合理論物理，而在計算機科學上起不到什麼作用。