文科转量化的出路

在前段时间文商科的线下活动时，家长们问到的最多的一个问题就是，文科学生如何能在研究生阶段转为更量化的学科，助力之后的职业道路。

一直以来，文科学生的出路都是家长和同学们很关心的一个问题。今天也想就这些年申请的情况和文科同学的未来发展，讨论一下文科生可以考虑的几个未来发展路径。

一门心思转码

实际上，没有任何理工科或量化背景，转到写码的道路上，并不是一件完全不可能的事情。甚至，有不少研究生的项目就是为了文科转码这个路径而设计的。代表性的项目有宾大的Master of Computer and Information Technology （MCIT）和东北的CS Align。

宾大的MCIT甚至会限制申请人的背景，不允许本科是CS专业的同学申请。这两个项目的就读学生来自各种不同的本科专业，包括艺术，音乐，经济等等。项目的毕业生很多都可以成功前往Google，Amazon，Meta等大厂担任程序员的工作。

目前，很多其他的学校也在逐渐开设为非理工科背景的学生准备的计算机科学硕士项目。比如，布兰迪斯大学MA in Computer Science for Non-majors，芝加哥大学MS in Computer Science (with immersion)，都是提供给完全无CS经历的同学申请的转码友好项目。

量化社科的选择

对于文科同学来说，既不想走向一条完全写代码的道路，又想在研究生阶段学习一些量化的课程，那么量化社科的项目就是一个很好的选择。这类项目既能照顾到学生本科学习的社科文科课程，又加入了一定的统计，量化方法，数据分析等知识的学习。

比如，芝加哥大学的Master of Computational Social Science项目就是一个非常适合文科学生考虑的量化社科项目。这个项目结合计算机科学、统计学与社会科学（如经济学、政治学、社会学等），强调用数据驱动的方法解决社会复杂问题。

过往我们会看到，项目也偏好来自社会科学专业，如人类学，社会学，政治科学等等专业背景的学生而非量化专业背景的学生。文科的同学申请这个项目，有着自己独特的专业优势。

其他类似的项目还有布朗大学的Social Data Analytics，哥大的Quantitative Methods in the Social Sciences，加州大学伯克利分校的Master of Computational Social Science等等。今年我一位录取加州伯克利MaCSS项目的学生就来自哲学和数学独特的双专业背景，也是带有文科独特色彩的专业让他顺利拿到了录取。

这些专业毕业后，很多毕业生也都可以去做数据分析，商业分析，或者金融类的工作，完成纯文科到量化的华丽转型。

交叉学科的选择

很多学校现在也开设了一些科技与文科交叉的独特专业，以帮助同学学习在AI逐渐发展的时代，如何更好地使用技术，助力传统行业地创新和发展。比如，MIT就新开设了一个新项目，Music Technology and Computation，学习音乐与新兴技术的结合。

类似这样的项目还有Language Technologies语言技术类项目，这类项目适合语言学背景的同学申请，学习如何处理、理解和生成人类语言的技术。再比如，教育/纯语言背景的同学也可以考虑Learning Technologies教育技术专业，学习如何设计最新的教育科技产品。

这些交叉类学科结合了最新AI技术的学习和传统方向的学习，非常适合文科同学往更技术类型的道路转变。此类专业也逐渐变得更热门，也期待更多学校开设不同和科技结合的新兴项目。

谁说文商科不够量化？

实际上，一些我们认为是文商科，没有量化课程的项目，现在也在逐渐变得量化起来。比如，很多商学院的市场专业目前都会开设Marketing Analytics市场分析的分支，帮助同学提升数据分析的技能。大部分的纯金融类项目也都是STEM项目，加入了数学，统计，数据分析类课程，学习用这些工具分析金融问题。

另一方面，我们也看到更多的公共政策/公共管理项目变成了STEM的项目，提升项目里量化课程的比例。今年，哥大的MPA项目所有的分支都变成了STEM。

芝加哥大学的MPP项目也成为了STEM项目。这些公共政策/公共管理的项目也不再学习我们认知中纯文科类的课程，而将学习的内容也拓展到了数据分析和量化模型等知识上。

总之，我觉得文科生的职业转型并非“从零开始”，而是可以通过策略性的路径选择和技能升级，在技术驱动的时代找到独特定位。文科背景的学生完全可以将自身的人文洞察力与新兴技术结合，打造差异化竞争力。

关键在于提前规划——明确职业目标、补充编程/数据分析技能，并选择与兴趣契合的量化路径。技术发展正在模糊传统学科的边界，文科生的“软实力”反而可能成为驾驭AI时代的“硬资本”。