数据科学的崛起，为我们思考“热门专业”、“新兴学科”的个人教育战略提供了一个典型范例。数据科学炙手可热，一大堆学位或证书课程迅速上马。但是我们必须注意到两点：第一，这些上马的课程，主要是研究院的课程，不是本科课程。第二，这些课程准入门槛很高，不是谁都能上。数理基础不行的，最好绕道走。这也保证了这些课程规模有限，所培养的人才在未来几年颇有些垄断优势，锁定了高薪。
中国的学生和家长，特别喜欢追“热门专业”。我对他们的劝告是：本科阶段，最好学一些基础专业，如文史、经济学、数理化、工程等等。这是本。某些花哨的“热门专业”，多属雕虫小技，是末。切不可本末倒置、轻上时髦专业的“贼船”。第一，“热门专业”来得快，去得也快，大家追风扎堆，转眼间就人才过剩。本科四年时间非常长。进去时某个专业还在热，毕业时可能黄瓜菜都凉了，已经成为待业大本营。第二，本科的“热门专业”，作为新学科往往不成熟，缺乏学术传统，教授东拼西凑，灌水成分比较大。跟着这些杂牌军学不到真本事。
与此相对，如果本科不追时尚，修炼好数理、文史和社会科学方面的基本功，日后学什么都快。有了本科练就的功夫，申请研究院就有本钱，到那时跳到“热门专业”也不晚。一个“热门专业”的硕士课程，往往就一两年，时间短得多，“热门”变冷的机会自然小得多。在本科基本功的底子上短平快地攻克一个新学科，比起投入本科四年来要保险（放心保）稳妥得多。特别是数据科学这样的热门专业，虽然在商业中的运用最广、需求最大，但商科学生往往学不了，反而是数学系的“书呆子”们有先声夺人之优势。所以，对待大学教育，切不可急功近利。否则恐怕就会落得个“机关算尽太聪明”……
VIA:中国经营报
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