根据搜索结果，以下是考研时选择与建模相关的专业的综合建议，结合了专业优势、课程设置及就业前景进行整理：
一、核心推荐专业
计算机科学与技术 - 覆盖算法设计、数据结构、计算机图形学等核心课程，为3D建模、游戏开发、人工智能等领域奠定基础。
- 适合对编程、算法和计算机技术有浓厚兴趣的学生，考研门槛较高，但就业前景广阔。
数学与应用数学
- 强调抽象思维和逻辑推理，提供数学建模、数值计算等课程，培养严谨的数理基础。
- 适合数学基础较好、逻辑分析能力强，且对科研或工程领域感兴趣的学生。
统计学
- 专注于数据收集、处理与分析，课程包括回归分析、抽样调查等，与数据建模和机器学习密切相关。
- 适合对数据敏感、善于通过数据驱动决策的学生，就业方向涵盖金融、咨询、互联网等。
二、相关交叉学科
应用数学与统计学
- 结合数学建模与数据分析，培养解决实际问题的能力，课程涵盖微分方程、概率论等。
- 适合既懂数学又懂统计，且希望从事量化分析或金融建模的学生。
工业工程与工程管理
- 应用数学建模优化生产流程、供应链管理等，课程包括运筹学、系统工程等。
- 适合对工程系统优化、项目管理感兴趣的学生，适合工科背景或工程相关从业者转型。
信息管理与信息系统
- 结合数据库管理、数据分析与业务流程建模，课程涵盖信息系统开发、数据挖掘等。
- 适合对信息化管理、信息系统开发有需求的学生，适合计算机或商科背景。
三、特色方向专业
影视与数字媒体技术
- 包含3D建模、动画设计、特效制作等课程，适合影视、游戏、广告等创意领域。
- 需要艺术素养和创造力，适合有相关实践经验或兴趣的学生。
物理学与数学建模
- 结合物理原理与数学方法，用于模拟自然现象，课程涵盖偏微分方程、数值分析等。
- 适合对科研、工程仿真感兴趣的学生，适合数学和物理基础较好的考生。
四、选择建议
兴趣与职业导向： 若偏好技术实现，优先考虑计算机科学与技术；若侧重数据分析，统计学更合适；若从事创意工作，影视或数字媒体技术更贴合需求。 基础与能力匹配
综合评估：考研竞争激烈，建议结合自身学习能力、时间规划及长期职业规划综合选择，可优先参考近年就业数据及行业趋势。
（注：以上推荐综合自多个来源，具体选择需结合个人实际情况调整。）
