一、课程设置：集群化定制与交叉融合并重
专业课程以 “核心基础 + 集群选修” 为核心模式，兼顾理论深度与方向灵活性：
1.核心基础课程：涵盖应用数学原理、偏微分方程、动力系统概论等内容，为学生搭建扎实的数学理论框架，确保后续学习与实践的底层能力支撑。
2.15 个特色课程集群：这是课程设置的核心亮点，学生可根据职业规划或兴趣定向选择，热门方向包括：
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金融领域：可选修随机模型、风险管理等课程，适配量化分析、金融建模相关需求；
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科技应用领域：可修习算法分析、计算学习理论等交叉课程，衔接计算机科学、数据科学方向；
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其他方向：还包括精算科学、经济学等集群，覆盖多行业应用场景。
3.跨院系选课机制：打破传统学科壁垒，学生可跨院系补充知识，例如从统计系修习数据分析法、从工业工程系学习组合优化技术，实现个性化知识体系的自主构建。
二、专业资源：跨机构联动与科研场景多元
依托校内学术生态与外部合作资源，为学生提供丰富的科研与学习支持：
1.无边界学术生态：数学 department 不刻意划分纯数学与应用数学领域，两者相互渗透，形成独特的学术氛围，帮助学生理解数学理论在实际场景中的应用逻辑。
2.前沿交叉研究师资：师资团队多人聚焦交叉领域研究，涵盖量子理论数学应用、计算基因组学、流体力学模拟等方向；部分教师同时任职于劳伦斯伯克利国家实验室，能将实验室的工程实际难题转化为课堂教学案例，实现 “理论 + 实践” 的联动教学。
3.外部合作与校内实验室：
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与数学科学研究所深度合作，定期邀请全球学者开展交流，学生可参与量子计算、医疗影像建模等专题研讨；
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校内设有数学与计算生物学实验室，为本科生提供基因序列数据分析、种群动力学模拟等上手实践的科研场景，降低科研参与门槛。
三、实习机会：地域产业适配与实践路径丰富
借助旧金山湾区的产业优势，实习资源与本地产业需求高度匹配，且实践形式多样：
1.科技与金融领域定向实习：
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科技企业：谷歌、Meta 等企业常进校园举办专场招聘，提供算法优化、数据建模类实习岗位；
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金融领域：多家量化基金定向吸纳实习生，参与交易策略建模、风险评估等核心项目，积累行业实战经验。
2.校企联合研究项目：这是区别于常规实习的特色路径，学生可加入教授与湾区企业合作的课题，例如为新能源公司解决湍流模拟中的数学问题、协助医疗企业优化影像处理算法，直接接触产业真实需求，将学术知识转化为实际解决方案。
3.职业发展中心支持：中心会定期推送 RIPS（工业项目研究计划）等跨校实习信息，帮助学生对接行业导师资源，拓展实习选择范围。
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