大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大学专业选择数字经济的理由的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大学专业选择数字经济的理由的解答，让我们一起看看吧。
数字经济考研可以考什么专业？
数字经济是一个跨学科的领域，考研可以选择相关专业，如经济学、计算机科学与技术、信息管理与信息系统、统计学、金融学等。
经济学专业可以提供宏观和微观经济学的理论基础；计算机科学与技术专业可以提供编程和数据处理的技能；信息管理与信息系统专业可以提供信息技术和信息管理的知识；统计学专业可以提供数据分析和预测的方法；金融学专业可以提供金融市场和投资的背景知识。选择适合自己兴趣和能力的专业，有助于在数字经济领域取得更好的研究成果。
数字经济考研可以考的大方向一般是：电子与通信工程、信息与通信工程、信号与信息处理、通信与信息系统。不过将来的就业前景不错。比如做软件工程师，做项目主管，也可以继续进修成为教师或从事科研工作；
为什么学金融要学高数？
学金融确实需要数学，但是需要到什么程度，取决于你学的金融的类型。
比如，我学的是拿BBA（商学院）学位的金融，那么对我的数学要求就没那么高，必修的只有线性代数、应用微积分、数理经济学、概率与统计（是Economics的title，而不是math的）。我大二就已经修完所有的数学课了。
但是，***如学的是金融工程、金融数学这一类（拿工学学位），数学要求就非常高，各种数学分析、抽象代数、最优化、实分析、数学建模等着你，还有编程、统计等课程也都是必修的。（别小看概率与统计，没有微积分基础、没学过极限，在这门科目上根本是寸步难行）
在这种情况下，金融背景反而不重要了。记得美国某大学的招生官，针对这类专业说过，你不会金融，我们可以先招进来再交你；但是你不懂数学，那就没有办法了。（摊手
还有一些特殊情况，比如麻省的商学院开的金融专业硕士，对数学和编程的要求也意外的高。去他的***看过，有一项是“suggested background”，列的全部都是数学、编程、统计相关的，还说最好要有有关编程的实习背景。
总之，读金融除了第二段介绍的必修的几门之外，多修一点总是没坏处的。
《托马斯微积分》 芬尼 / 韦尔 / 焦尔当诺：比较基础的高数教材了，解释、例题都很详尽，唯一的缺点就是课后习题太简单了，可能需要自己购买其他的习题册。
《线性代数及其应用》 Lay D.C. ：线代看这个基本就够了。
金融学，从字面上理解，与数字是有关系的，深层次的金融学，涉及到金融数据模型，这个需要数学理论去分析解释，高等数学中，微积分等基础知识，是作为数据分析的重要工具，金融专业高等数学不是非常难，只要一般理解能力并且认真学就可以学得很好，主要学习的内容为***与函数、数列、直线、排列与组合、概率与统计初步、线性代数与线性规划初步和一元函数微分学，级数初步。
需要，金融专业对数学要求还算比较高的。因为金融专业的课程可以说大多都是围绕着经济学展开的，从最基础的微观、宏观经济，到专业性比较强的证券、投资、风险评估等。经济学中有很多概念、模型要用到数理方法来理解。同时也会开设一些高等数学、线性代数、概率论等数学基础课（这些课大多数专业都有），来提高你的数理分析能力。大学学的高数并不难，只要用心，就没问题。
到此，以上就是小编对于大学专业选择数字经济的理由的问题就介绍到这了，希望介绍关于大学专业选择数字经济的理由的2点解答对大家有用。
