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我的畢業年份
數學
🇹🇼 台灣 · 自然科學最先減少新鮮人職缺249 個科系中風險最高的前 31%
我的科系壽命
2年 5個月
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距離這個科系的畢業生職缺開始因 AI 減少
2029年3月24日 · 倒數 909 天
推估區間 現在 – 5年 11個月
2030 年畢業：職缺可能在畢業前就開始減少
走向資料分析、IT 與補習班教學的新人，負責撰寫報告、寫程式與講解解題，這些 AI 已經做得很好，壓力因此來得早；不過修畢師資培育者走教師甄選有教師員額撐著，精算之路也有簽證責任支撐。
「科系壽命」是距離畢業生職缺開始因 AI 減少的剩餘時間，不代表科系會消失，也不代表所有人都會失業。
AI vs 人類，你站哪一邊？
新進人員招募縮減
科系排名76 / 249
畢業後的出路
2030畢業出路 · 以 2030 年 6 月底估算剩餘時間
數學：AI 對畢業生求職的影響
數學系畢業生的出路，常常分成兩種截然不同的方向：一種是進企業做資料分析或當補習班老師，另一種是修畢教育學程後走中學教師這條路。這兩種出路面對AI的情況差很多，光看「數學系」這個名稱看不出差別。
數學系新人常做的分析和教學工作，AI會怎麼影響？
企業裡負責寫報告、寫程式跑資料、跟客戶講解模型結果的工作，現在AI已經能獨立完成大半；補習班的解題教學也一樣，不少學生已經改用AI家教App練習基礎題型，缺人手的地方變成陪讀、抓學習狀況，不是逐題講解。修畢教育學程走中學教師這條路，因為教師員額由學校編制決定，不太受AI影響，反而是這幾條路裡最穩的一條。
精算師和資料科學家，哪一條路先受到衝擊？
在這幾條出路裡，資料科學家的職缺壓力出現得最早；精算師和從事數學、統計研究的工作接著受到影響，但精算需要通過考試並累積實務經驗才能簽證負責，多少能撐住一部分需求。修畢教育學程走中學教師的畢業生，因為教師員額是由學校編制決定，是這幾條路裡最晚受到影響的。
讀數學系，該往教職還是資料分析準備？
如果想走資料分析這條路，比起熟悉基礎程式語法，更值得培養能看懂業務問題、判斷模型結果合不合理的能力，這是AI比較容易生成程式碼但還做不好的部分。如果考慮走教職，教育學程要提早規劃修習時程，也可以趁在校期間去補習班或家教打工，練習陪讀、觀察學生學習狀況的能力，這和只會逐題講解不一樣。
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資料來源
資料用於說明工作、制度與科系。AI 取代時間與分數為 AI 推估，不是來源機構的預測。 計算方法（英文）
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