不擅长数学和物理的人，要通过学习什么来改变命运?

未来属于大数据的时代,这我明白，但是对于那些不擅长数学和物理，真的很不喜欢这两科的人来说，学什么是能改变命运的？对于经济管理类学科，未来是不是也会越来越倾向于量化更适合理工类学霸来做的工作?(个人是理科生，喜欢语文，英语，国际政治，化学，生物，家里无矿)

去学计算机/互联网吧，21世纪是代码的世纪。不需要太深的数学知识。

这件事分两个方面来说说吧。

第一、未来是大数据时代不假，但是绝大部分人只会吃到大数据带来的红利，而不需要研究大数据。在这个贩卖焦虑的时代，可能各种宣传搞得你以为你必须学懂大数据以后才有出路，但是对于大部分工作以及研究人员而言，他们并不需要自己去设计数据结构、制作机器学习框架，因为有专门的人做这些，所以拿来用就好了，还快。而且越往后，这些会做得越简单易用。就像是说，你想体会高科技，最快的方法是去买个最新款的手机、顶配的电脑、商业化的新技术（如XR），而不是回头去啃一遍《电磁学》、《电子电器》、《C语言从入门到入土》。

第二、大数据孕育不出新知识。当然这样说显得有些激进啊，容我解释一下。

大数据和其延伸技术的核心是利用庞大的数据量以及多到人脑没法处理的参数，通过统计学的方法得到一个模型，因此下次你有参数时，就可以通过这个模型进行判断。通过这个过程我们能找到很多针对一个问题或现象的「最优解」，而且模型可复用，所以其用途可见一斑。

但是，这样我们算「学会」了这个现象吗？答案仁者见仁，我自己是持反对观点的。举个例子，当年开普勒通过之前收集到的那些星球数据，得出了著名的开普勒三大定律，可是你能说开普勒理解了为什么这三大定律是这样的吗？直到牛顿给出他的三大定律，开创了力学，我们才算是开始理解了开普勒。

不难看出开普勒就是大数据的过程，得到的结果是有用的、有意义的，但是缺乏泛化能力，更缺乏逻辑推演的过程，因此只能得到「是什么」，没法回答「怎么做到的」以及「为什么是这样的」等问题。这也是如今「可解释性人工智慧」越来越重要的原因，而只从统计学以及计算机的层面去解释人工智慧势必存在局限性，特定专业的人士必然需要站出来去解释人工智慧在自己领域的输出。新出的公式或定理必然在一定的限制条件下会变成以前已有的公式或定理，否则就应该收受到质疑。

综上所述，虽然很多职业可能会面临被替代等问题，但是大部分专业并不会消失，大数据只会成为一项重要的工具以及研究的对象

学音乐，学做菜，学游戏，当up，都可以。

要是什么天赋都没有什么都不行……

那就这样凑合吧。