一、专业内涵与学科构成

数学与应用数学专业包含两大方向：纯粹数学与应用数学。纯粹数学侧重于数学理论体系的构建，如代数、几何、数论等基础研究；应用数学则聚焦数学工具的实际运用，例如微分方程建模、概率统计分析、计算机算法开发等，在金融预测、人工智能、工程优化等领域发挥关键作用。两者相辅相成，形成“理论支撑实践，实践反哺理论”的学科生态。

二、核心能力培养体系

数学基础能力：通过数学分析、高等代数、概率论等课程，建立严密的逻辑思维与抽象建模能力；

计算机技术应用：掌握Python、C++等编程语言，学习数值计算、机器学习算法等课程，具备数据处理与算法设计能力；

跨领域问题解决：结合案例教学，训练将数学方法应用于金融风险评估、医疗图像处理、物流路径优化等实际场景的能力；

科研创新能力：通过数学建模竞赛、学术论文撰写等实践，培养独立研究能力。

三、课程设置特点

专业课程体系呈现“基础+模块”结构：前两年主修数学分析、解析几何、离散数学等基础课程；后两年可选修金融数学（含随机过程、精算模型）、数据科学（含机器学习、大数据分析）或计算数学（含数值分析、并行计算）等方向课程。特色课程如数学建模实践、算法设计与优化等贯穿全程。

四、职业发展路径

高新技术领域：算法工程师（AI/图像/导航方向）、量化分析师、数据科学家等岗位需求旺盛，头部企业年薪可达30-60万元；

金融行业：精算师需通过5-7门专业考试，风险管理岗多要求FRM/CFA证书；

教育科研：中学教师需考取教师资格证，高校教职通常要求博士学历；

交叉领域：生物信息学工程师、气象建模师等新兴职位增长迅速。

五、升学与职业竞争力

考研可选择基础数学、计算数学、统计学等学术型方向，或金融工程、数据科学等专业硕士。该专业毕业生因具备扎实的数理基础和编程能力，在求职时较计算机、金融工程等专业学生更具理论深度优势，在算法研发、量化投资等高端岗位竞争中表现突出。持续学习能力强的从业者，职业中期向CTO、首席科学家等职位发展的案例显著增多。

电话(微信）：15104310441

 联系人：韩老师