只有知道了怎么把知识分类，才能更好的解决精力分配的问题。
一、BEST 分类框架下的课程归类
这里我们不局限于 AI 课程，而是把你当前和未来会遇到的课程都放进 BEST 框架里。
模块 | 含义 | 示例（金融数学/数院学生典型课程） | 学习特点 |
B = Basic（基础） | 入门工具 & 通识能力 | 高等数学、线性代数、概率统计、Python/C++编程、LeetCode 刷题、数理逻辑 | 重在打牢“算得出/写得出”的基本功，避免“没工具可用” |
E = Essential（核心） | 专业核心框架 | 金融工程、随机过程、数值分析、机器学习基础、经济学原理 | 建立你在学科内的“主干网络”，是专业身份的基石 |
S = Subject（进阶/专题） | 学科深度 & 融合 | 衍生品定价、量化投资模型、强化学习、时间序列分析、金融风险管理 | 提升学科辨识度，锻炼科研能力，和就业/研究方向绑定 |
T = Thematic（应用/落地） | 实际场景实践 | 量化策略开发、实习项目、学术论文、科研训练营、竞赛 | 以问题为导向，把前面学的知识“活”用出来，获得反馈 |
二、时间与精力分配（研究生阶段参考）
结合你的目标（金融数学专硕 + 想走科研/量化），我建议一个大致比例：
- B 基础：20%
- 任务：保持工具熟练度（数学演算、编程能力）。
- 精力分配：零散化，持续练习即可，不需要“硬啃”。
- 节奏：每天 0.5–1 小时巩固 or 每周集中复习。
- E 核心：40%
- 任务：构建完整的学科框架（课程 + 笔记 + 思维导图）。
- 精力分配：应是你时间的重心，跟随课堂节奏高质量输出。
- 节奏：每门课不只听懂，还要整理框架笔记，输出总结。
- S 进阶：25%
- 任务：挑选 1–2 个你要深耕的方向（比如衍生品定价 or AI4Finance）。
- 精力分配：避免“撒胡椒面”，专注深入。
- 节奏：跟随科研/论文推进，按项目而非按天来安排。
- T 应用：15%
- 任务：以真实任务驱动，获得“反馈—迭代—提升”。
- 精力分配：短期会比较耗时，但长远收效最大。
- 节奏：阶段性推进（实习/比赛/论文），不是日常小块化。
三、学习目的（Purpose）匹配
BEST 每个环节对应的学习目的不一样，避免你“一股脑都想学”导致内耗：
模块 | 学习目的 | 实操提醒 |
B 基础 | 目的：获得工具熟练度（保证随时能算、能写、能操作）。 | 不追求新知识，而是追求“肌肉记忆”。练习是为了降低认知负荷。 |
E 核心 | 目的：建立框架性认知（理解学科逻辑与主干）。 | 课程要学到“我知道这门课在学科里的位置与作用”，而不是单点知识。 |
S 进阶 | 目的：形成专业方向与学术辨识度。 | 聚焦问题导向：你要回答“我未来能拿哪块做研究/就业招牌？” |
T 应用 | 目的：检验迁移能力，获得真实反馈。 | 实际问题往往脏乱复杂，但正是检验你能否用框架应对的场所。 |
四、当前阶段的重点（研究生一年级）
- 短期优先级
- E 核心：这是你研究生一年级最重要的（金融数学、随机过程、金融工程）。必须搞懂搞透。
- B 基础：适量维持，别掉队（线性代数/编程）。
- 中期培养
- S 进阶：选定你的研究方向（比如：期权定价、量化策略、AI4Finance），逐步积累论文与代码。
- 长期收获
- T 应用：通过实习、科研、竞赛，把所学“落地”。别急着全都搞，集中力量到一个应用场景上。
✨ 总结一句话：
- B 基础 = 保持工具熟练度（肌肉记忆）
- E 核心 = 构建学科骨架（框架认知）
- S 进阶 = 找到研究方向（专业辨识度）
- T 应用 = 真实落地反馈（迁移能力）
这样你就能把 学习目的 + BEST 分类 + 时间分配 串联起来，避免“盲学”和“内耗”。
