数学系跨专业考研要考什么

① 跨专业考研的要求

跨专业考研的要求如下：

1、专业限制。

专业性很强的专业，会对考生的本科专业有限制。如医科大学的临床专业不接收其他专业的本科学生报考研究凳正液生。

2、知识基础。

专业性较强的研究生专业可以让其他本科专业的学生报考，但考生必须具备与考研专业相关的知识基础，不然后期学习会很吃力。

3、加试要求。

跨专业考研加试只是针对同等学力的考生。本科考研是不需要加试的，只要有本科证就可以正常参加初试、复试。初试科目以各学校公布的招生简章为准，一般只要是国家承认学历的本科清滑毕业生，均不用加试。但是考上后有的学校要求跨专业考生必须补选一定学分的专业基础课程。

4、地域限制。枣物

跨专业考研不是只能考本科就读的学校，可以考其他学校，也可以考其他地区的学校。

跨专业考研注意

1、文科转理工科要慎重：理工科一般都要考数学，另外相对来说理工科对于知识的积累有一定的要求。

2、选择包容性较强的专业：例如法律硕士、会计硕士等。

3、看专业未来发展前景时，避免人云亦云。要扬长避短，首先，在优势科目选择上，必须以自己现有的知识和能力为基础，选择一些可以通过突击的形式迅速接受和提高的专业；

其次，要避开弱势科目，数学是考研公共课中最难且最容易拉分的科目，数学基础差的可以选择避开数学，跨考不考数学的专业，或者选择交叉学科中考数学二或者数学三的专业。

② 我是数学专业的学生，考研跨哪个专业好考点

首先，数学与应用数学专业在考研时可以有较多的选择，从专业知识结构和发展趋势两方面来看，可以重点考虑一下计算机相关方向，其中大数据、人工智能等细分领域都是不错的选择。

大数据是目前热度比较高的方向之一，随着大数据技术开始逐渐在行业领域落地应用，目前大数据领域的人才需求正在逐渐释放，这一点在近两年的人才招聘中有比较明显的体现，其中不少研究生会选择大数据开发岗位，涉及到大数据平台开发和大数据应用开发两大类。

大数据方向需要具备三方面基础，分别是数学、统计学和计算机，所以对于数学相关专业的本科生来说，选择大数据方向会有一个比较顺利的学习过程，但是要注重计算机相关知识的学习。数学专业的本科生在读研时可以往算法设计方向发展，未来数据分析的岗位需求量还是比较大的。

人工智能方向也是目前比较常见的选择之一，由于当前人工智能领域的人才培养主要以研究生教育为主，随着人工智能领域的热度不断攀升，行业领域对于人工智能人才的需求量也越来越大。从近两年研究生的就业情况来看，人工智能方向的研究生往往会有较高的薪资待遇，在就业时也会有更大的选择空间。

最后，数学专业除了可以考虑大数据和人工智能方向之外，云计算、边缘计算等方向也是不错的选择，在5G通信的推动下，未来这些方向的发展前景也都比较广阔。

③ 数学与应用数学跨专业考研方向

数学与应用数学跨专业考研可以考马克思主义理论。根据查询相关公开信息显示，马克思考闭手研不设置专业限制，马克思考研要考四门课程。洞雹考试科目分别是思想政治理论、外语、轿颤嫌西方哲学史。

④ 数学师范考研考哪些科目

考研科目共四门，两门公共课（政治、英语）、一门基础课（数学或专业基础）、一门专业课。

该专业的考研方向有基础数学、应用数学、概率论与数理统计、计算数学、运筹学与控制论等专业，如果想要跨专业考研也可以选择一些可以突出本科数学优势的专业，如经济学、会计学、金融硕士、应用统计硕士等，此外选择报考对口的师范类专业，如学科教学（数学）专业，也是不错的选择。

⑤ 本科专业是数学与应用数学，如果想跨专业考研，要考数学专业的东西吗

1、本科专业是数学与应用数学，如果想跨专业考研，不要考数学专业的东西。
2、考什么取决于跨考什么专业，如果是报考经济管理类或者理工类学科则还是需要考高等数学，具体分一、二、三，不同专业的要求不同。如果是报考文学类、法学类、哲学等则不考数学。
3、查看招生单位公布的硕士专业目录就知道各个专业考什么。

⑥ 数学类跨专业考研应该考哪些方面

可以考经济类的，以数学为基础，可以考计算机类的，可以考金融数学，很热门，很火的专业，总之数学很好跨，

⑦ 本科学数学专业,考研有哪些方向专业可以跨考

本科学数学专业，考研有以下方向专业可以跨考：

1.金融类

数学专业对于金融学的学习有着得天独厚的优势，因为数学专业基础一般要比非数的扎实，而且对于金融学里面的公式模型以及一些风险控制等专业概念理解起来比较快。

2.计算机类

众所周知，计算机是由数学衍化出来的一门学科。计算机核心是编程，而编程的核心是数学，比如高等数学，线性代数。

而数学专业对这些计算机需要的数学知识大都比较熟练。但数学专业再转为计算机研可能会因为实操（编程）不熟练而灰心，挺过去，就一切都很简单了。

3.大数据

大数据包括数据挖掘和分析，这个东西的应用可参考某宝某当某东某多。核心就是根据数据分析和挖掘，使效率最大化。

4.人工智能AI，例如模式识别国家重点实验室（中国科学院自动化研究所）。

5.统计

可搜某为最近几年手机研发，需要大量数学（统计）博士。