Cats貓
沒有應不應該。
數學與編程都是工具，前者用來進行問題的定量分析，後者用來調用機器計算能力為自己服務。學不學取決於自己是否有進行這兩項活動的需求。
但這兩樣工具確實有極大的作用，掌握好可以讓你的思維與解決問題的能力得到質的飛躍，也能讓你看見大部分人都看不到的風景。
而這兩者之間本身也是密不可分的，機器語言離不開數字，算法也離不開數學思維，工具與工具之間也會產生很美妙的化學反應。
其實理科與文科間沒有界限，理科學到深入必然會迴歸思想層面，引發哲學思考；文科學到深處必然也會涉及到數學分析，就像是一個完美的莫比烏斯圈，只是很少有人能在忙忙碌碌的一生中把這個圈給連起來罷了。
最後說一句比較現實的話：全民編程是未來的趨勢，有餘力一定要學。
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這個取決於你未來想走的方向，社會科學的研究方法主要分成兩大塊：定性研究和定量研究。
如果你選擇定量研究的話，學好數學和編程還是非常重要的。因為定量研究就是利用數學工具和數學模型來研究社會問題。
比如最典型的就是經濟學，早期的經濟學研究都是定性的，比如亞當斯密的《國富論》。但是發展到今天，越是深層次的研究就越依賴於定量。這一點在經濟學課程裡面體現得非常明顯，比如依次會學到《初級微觀經濟學》，《中級微觀經濟學》，《高級微觀經濟學》，區分這三門課程最明顯的特徵就是數學公式所佔的比例，級別越高，數學公式的比例越大。到了高級微觀經濟學時，除了討論的還是經濟學問題以外，其方法幾乎就跟純粹數學沒有區別了。
經濟學以外的其他社會科學，這個趨勢也越來越明顯。各種各樣的組織，管理，選擇，行為，都可以用數學模型來刻畫。
拿我的專業教育學舉例子：家長追求教育質量造成“學區房”現象，加劇了社會階層的分化；不同層級的學校畢業生人數比例影響到了技術進步，進而影響社會經濟發展；城鄉人口流動與子女入學選擇造成的階級固化現象等等，都是需要建立數學模型進行推理和計算的。
如果你數學學得好的話，那麼在這類問題的研究中便會如魚得水，甚至大殺四方。
社會科學中很大的一塊研究就是所謂的相關性分析，即一件事情是否與另外一件事情相關。比如家庭富裕程度與考上名校的幾率，政府對教育投入的比例與教育質量的高低，教育水平的高低與經濟發展水平的高低等等。
而做相關性分析最主要的數學工具便是迴歸分析，迴歸分析理論上是概率論與數理統計的內容，裡面涉及到各種各樣的隨機變量，均值方差，分佈函數，相關係數等等內容，需要具有紮實的數學功底。
此外，如果做更深入的問題研究，還會使用到隨機過程，時間序列分析等高級的數學工具。
計算機知識也非常重要。因為在做迴歸分析時，需要對大量的數據進行計算，而這些靠人來做是幾乎不可能的，所以就需要使用專門的計算機軟件。因此掌握幾門計算機軟件也是非常重要的，最常用的幾種有SPSS, Stata, R語言等等，寫論文時這些軟件是必須要用的。
甚至於，只掌握這幾種軟件還是不夠的，還必須要掌握編程知識。因為社會科學研究的是這個變化萬千的人類社會，你永遠無法預測會遇到什麼樣的問題，需要使用什麼樣的數學工具，建立什麼樣的數學模型。很多情況下，你所需要的計算功能，現有的軟件都不具備。這時候就只好你自己來編寫程序來實現這個功能了，這就是為什麼要學好編程的原因。常用的編程語言有c語言，另外，MATLAB軟件是一款兼具了邊懲與工具功能的非常棒的軟件，如果也能學會的話就再好不過了。
當然另外還有一個很功利的原因，其實也是當下學科發展的一個大趨勢。就是學術期刊越來越偏愛於有數學公式的論文。社會科學落腳點還是科學，而一涉及到科學，就必須要有非常嚴密的邏輯分析。有時你用一大段文字天花亂墜地講了半天，倒不如直接把一個公式擺在上面來的實在。
同時社會科學研究既包括理論研究，也包括實證研究，就是說你要得到一個結論的話，不僅要講出道理來，而且還要有事實作為依據。而做實證研究就必須要使用數學工具了。甚至於如果你的論文裡面沒有實證研究的話，某些雜誌會拒絕接受。
說了這麼多，學好數學和編程的重要性就不言而喻了，當然如果你不想走這一塊，只想走定性研究也是可以的，一切要按照自身的實際情況來。數學救火隊長馬丁
我覺得都可以學。我展開說說編程吧。
人工智能、大數據和5G等技術的持續迅速發展，使用這些技術的應用已經無所不在了，智能音箱、自動駕駛、送外賣的機器人、做病情診斷和手術的機器人，數不勝數。我們已經被捲入這場革命，所有人都無法置身其外。
可以預見的是，越來越多的職位會被人工智能淘汰，但是風險和機遇同在，新的工作崗位也會孕育而生。去適應這樣的時代，去擁抱而不是逃避。提高自己的編程能力和編程的思維能讓你更有競爭力。
Python已經被浙江、北京、山東等列入高考內容了。在政策上，引導更多人成為這方面的專家。在AI時代，機遇是巨大的，人才的缺口也是巨大的。
編程培養的是思維能力和解決問題的方法，有了這些能力和方法，會讓你終生受益。
複合型人才是極其搶手的，不管是創造力，適應能力，都會更強。
