大学数学类统计学专业都学什么？

大学数学类统计学专业都学什么?

作为一个大三的数学与应用数学老学姐，我将逐步为你打开大学数学、统计学习的大门!首先我想要按照年级的不同给大家说一下这两个专业。

数学和统计

前两年的课程大致都是相同

，基本上是

数学分析、

高等代数

、解析几何以及

概率论与数理统计

(统计的概率论与数理统计会比数学系的学得多)以及各种软件编程语言，比如算法、Python、MATLAB等。

从大三上半学期开始

分流

，之后可以选修其他专业的课。因为，我是

数学与应用数学专业

所以会学习

矩阵论

等基础网

数学性更强的

。

我认为，想要了解一个专业真正在学什么，就应该看他的

培养计划

，也就是这个专业的主要课程。而了解这个专业的就业方向呢，就应该真实去问一下这个专业毕业的学长学姐。接下来，我就简单介绍一下

数学专业的主要课程

：

数学分析(升级版的

高等数学

)

不知道你是否了解过数学界的三次危机，其中第二次数学危机源自，牛顿和

莱布尼茨

发明

微积分

之后，很多人对这个理论产生了怀疑。既然导数是建立在无穷小量的基础上的，那么这个无穷小量究竟是什么呢?无穷多个无穷小相加，还是无穷小量吗?

(极限)

或者你可能听过这样的悖论，“

阿基里斯

追不上乌龟”：让乌龟在阿基里斯前面1000米处开始，和阿基里斯赛跑，并且假定阿基里斯的速度是乌龟的10倍。当比赛开始后，若阿基里斯跑了1000米，此时乌龟便领先他100米;当阿基里斯跑完下一个100米时，乌龟仍然前于他10米;当阿基里斯跑完下一个10米时，乌龟仍然前于他1米……所以是不是，阿基里斯能够继续逼近乌龟，但决不可能追上它呢?

(极限)

或者，你从小被告知派和

自然对数

e是无理数，那么怎么证明他们是无理数呢?他们的小数位数一直不停地写下去真的不循环吗?

(极限)

同时，不知道你是否曾经有这样的疑惑，两个整数之间还有有理数，两个有理数之间还会有无理数，那么两个相邻的实数之间，还会有非实数吗?

(实数理论)

综上，我们会在数学分析里面，定义实数是怎么产生的，也会定义无穷大和无穷小量。而里面的

每一个定理，每一个概念都不是凭空感觉产生，而是经由严谨的逻辑和理论所推导

。很多在高中阶段显而易见的事情，到了大学数学专业当中，都要来问一问，

到底为什么会这样，如何来证明。

高等代数(高级版线代)：

其实数学和统计学习的高等代数和

线性代数

差异并不会很大，只是更为细致，全面。

解析几何：

而解析几何就是空间

立体几何

，从平面到

三维空间

，从点到线到面，有趣的图形会站起来了。

每个专业学习的科目很多，我不在此一一列举了，希望你可以根据

《数学分析》

的例子明白我们学的是什么，大学数学、统计是什么样子的从而更好的选择自己的专业!

【引人入胜的介绍】

嘿!小伙伴们，今天我要和你们聊一聊数据科学与大数据技术专业，这是一个让人充满好奇和激动的领域!在这个数字化时代，数据如同珍贵的宝藏，而数据科学家就是那些探险者，从海量数据中挖掘出有价值的信息。想象一下，通过技术和智能洞察力，发现隐藏的模式、解析趋势，为未来做出精准预测。那种掌握信息之力的感觉简直让人心跳加速!接下来，让我为你诠释一场数据的冒险之旅吧!

【1：数据分析师】

首先，让我们来了解一下数据分析师这个职位。他们就像是数据世界的翻译官，将庞杂的数据转化成有意义的洞察，并为企业决策提供支持。他们运用统计学知识和数据分析工具，深入挖掘数据背后的故事，揭示出商业机会和风险。无论是制定市场营销策略、优化运营流程还是改进产品设计，数据分析师的洞察力和商业智慧都能够帮助企业抢占市场先机。这个职位既需要敏锐的数据感知力，又需要良好的沟通能力，将复杂的数据结果转化为简洁明了的报告和建议。快来看看这位数据分析师的工作场景吧!

数据分析师工作场景

【2：数据工程师】️

接下来，我们来探索一下数据工程师的世界。他们就像是数据的建筑师和管道工，负责构建和维护大规模的数据基础设施和处理系统。他们使用编程技巧和工程原则，搭建数据仓库、数据管道和实时数据处理系统，确保数据的高效获取、存储和处理。无论是构建一个强大的数据平台，还是解决数据传输和整合中的技术难题，数据工程师都是不可或缺的角色。他们的工作使得数据科学家和分析师能够更好地利用数据，以应对日益复杂的业务需求。一起来感受一下数据工程师的奇妙世界吧!️

数据工程师工作场景

【3：机器学习工程师】

最后，让我们来探索机器学习工程师的领域。他们是AI时代的探险家和创造者，通过机器学习和深度学习算法，让计算机具备智能化的能力。他们研究和开发模型、优化算法，训练机器以从数据中学习并做出预测和决策。无论是自动驾驶、智能助手还是推荐系统，机器学习工程师的工作影响着我们日常生活的方方面面。他们将科学与技术相结合，为人工智能赋予了更多可能性。一起来领略一下机器学习工程师的未来世界吧!️

机器学习工程师工作场景

哇!是不是被数据科学与大数据技术专业的前景所吸引了呢?这个领域充满挑战和机遇，不仅需要扎实的技术功底，还需要不断学习和创新的精神。无论你是喜欢挖掘数据背后的故事，还是擅长构建强大的数据基础设施，抑或迷恋于机器智能的魅力，都有让你发光发热的岗位等待着你!赶快开始你的数据冒险之旅吧!

培训场景

希望我精彩纷呈的介绍给你带来了启发和好奇心。如果你对数据科学与大数据技术专业有更多的疑问或想法，随时向我提问哦!

结论：以当年本省招生计划真实数据和政策为准，不可盲目、简单说可报或者不可报。

分析与解读：

1、专业设置vs招生计划。大学官网中有某个专业介绍，说明大学曾开设有这个专业，但是专业招生计划会存在变化，例如：

招生年份。过去有开这个专业，也有招生，但现在停招了，所以不出现在当年的招生计划中(停招)。

改名或合并。过去有开这个专业，但该专业后来改名称或者发生合并了，所以在招生计划中实际上是以新名称出现的，所以找不到该专业。

大类招生。该专业现在既开设，也招生，但是是以专业大类或者试(实)验班等形式公布招生计划，所以在招生计划中找不到，但实际上该专业是可以报的。录取以后才重新划分专业。

招生层次。该专业名称相同，但开设层次不同，例如有的专业在本科招生，有的在研究生层次招生，所以对于本科生的填报来说，是不可以填报研究生的专业的。

招生类型。有的专业因为其特殊性，比如招飞行员，因招生流程、政策有明显不同，所以通常在提前批次招生，需要满足一定条件才可以填报和录取。所以在官网有介绍，但招生计划中可能不出现。

计划分省。大学在招生时，是分省投放招生计划的，官网中有，但是在某些省份可能为投放计划，所招生计划中找不到。

招生批次。官网中有介绍，但是计划是分批次投放的，某个批次该专业可能不招生，所以看不到。

考生类型。部分省份的招生计划是分文科、理科分开设置的，所以考生可能在某一类型的招生计划中看不到该专业。例如文科通常报不了理工农医，有些专业例如会计学是文理兼招，但也可能在某些省份，就招了文科或理科，而不是文理都招。所以会出现某一类的招生计划中找不到。

计划更新。有的高校先公布了招生计划，但是后来发现数据有差错，于是在填报志愿时采取在官网公布缺失或调整的部分专业，出现“官网中有，计划中没有”的现象，这个可以报，是个捡漏机会。

2、填报和投档。高考填报志愿必须以当年、本省、实际招生政策、招生计划数据为准。填报志愿是个选择题，现在都是网上填报志愿，当招生计划中没有时，填报志愿时就在系统中找不到这个选项，想报都报不了。 只有填报完成了，考试院才会按计划投档给高校，再由高校进行录取。总结讲就是：计划中没有，无法填报，无法投档和录取;根据政策，不在计划中，将来可能存在不能发学历证书的风险。

3、高考是考生极为重要的关键决策，所以必须准确掌握数据、确保真实性和填报可行性。有条件的可以找专业人员进行咨询。