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扎实的理论基础： 与其他学校的应用数学系不同，东吴数学系非常强调纯数学（Pure Mathematics）的基础训练，如高等微积分、线性代数、抽象代数、实变函数论等。这为学生打下了坚实的逻辑思维和推理能力。
鲜明的应用导向： 在坚实的理论基础上，提供了两个主要应用领域的选择：
财务工程与精算科学： 这是东吴数学系最著名的特色。课程涵盖经济学、会计学、投资学、衍生性金融商品、精算数学等，并与业界紧密合作，培养进入金融、保险、证券领域的量化人才。许多毕业生成为精算师、风险管理师、金融分析师。
数据科学与计算数学： 顺应大数据时代潮流，提供程序设计、数值分析、统计学、机器学习、数据挖掘等课程，培养学生成为数据科学家、数据分析师、软件工程师。
“数学+”：跨领域优势： 拥有扎实数学功底的学生，在跨领域竞争时优势明显。无论是转到物理、工程，还是商学、计算机科学，其严密的逻辑和分析能力都备受青睐。
小班制教学与师资： 强调师生互动，提供较好的学习关怀。师资队伍兼具纯数学理论和应用数学的专长。
继续深造：
数学相关： 应用数学、纯数学、统计学、财务工程、精算科学。
跨领域： 资讯工程、数据科学、人工智能、经济学、金融、企业管理等。
直接就业：
金融业： 银行、证券公司、保险公司（精算、风控、量化交易、财务工程）。
科技业： 软件工程师、数据分析师、算法工程师、数据科学家。
教育界： 中小学数学教师（需修读教育学程）。
其他： 公务员、研究机构人员等。
东吴大学数学系的课程规划通常分为以下几个模块，学生需要修满规定的学分才能毕业。以下是一个典型的课程结构（具体课程名称和学分要求请以最新官方课表为准）：
国文、英文、历史、公民文化等通识课程。
这是数学系的核心骨架，所有学生都必须修读。
大一：
微积分（一）（二） - 通常是8学分
线性代数（一） - 通常是4学分
程式设计（如Python、C++） - 通常是3学分
数学导论
大二：
高等微积分（一）（二） - 通常是8学分（非常关键且具挑战性的课程）
线性代数（二） - 通常是3学分
微分方程 - 通常是3学分
代数学（一） - 通常是3学分
大三：
复变函数论 - 通常是3学分
机率论 - 通常是3学分
数值分析 - 通常是3学分
大四：
专题讨论 - 通常是1-2学分（Capstone课程，总结所学）
学生可根据兴趣和未来规划，从以下群组中选择课程。
纯数学群组：
代数学（二）
几何学
拓扑学
实变函数论
泛函分析
微分几何
应用数学与计算数学群组：
偏微分方程
动态系统
数值偏微分方程
最优化理论
数学建模
财务工程与精算科学群组（东吴特色）：
经济学
会计学
投资学
财务数学
衍生性金融商品
精算数学（一）（二）
风险管理
统计学与数据科学群组：
统计学
回归分析
时间序列分析
随机过程
数据挖掘
机器学习概论
资讯科学群组：
数据结构
算法
数据库系统
学生需在不同领域（如人文、社会、自然科学等）选修一定学分的课程，以拓宽视野。
大一： 打好基础。重心在微积分、线性代数和程式设计。适应大学数学的思维模式。
大二： 核心攻坚。高等微积分和代数学是关键，难度大幅提升，是分流前的关键一年。此时应开始思考未来方向。
大三： 专业分流。根据大二的探索，开始大量选修财务工程或数据科学或纯数学的课程。数值分析和机率论是许多应用领域的基础。
大四： 整合与应用。修完剩余必修和选修，参与专题讨论，准备考研或求职。
官方信息查询： 最准确的课程信息请务必查询东吴大学数学系官方网站的“课程资讯”或“教学计划”栏目。
善用课程地图： 系上通常会提供“课程地图”，清晰地标出了不同发展路径（如财务工程学程、数据科学学程）的建议修课顺序，是规划学业的最佳工具。
打好基础： 大一大二的必修课是重中之重，尤其是高等微积分，学不好会严重影响后续课程。
探索兴趣： 多利用选修课探索不同领域，参加系上的讲座，了解业界和学界的动态，尽早确定目标。
总而言之，东吴大学数学系提供了一个“理论坚实、应用灵活”的优质平台。学生既能获得严谨的数学训练，又能根据个人兴趣在金融或科技等热门领域发展，是一条颇具竞争力的升学就业路径。
