一、课程设置：CS 融合与项目驱动双轨并行
课程体系以 “数学逻辑 + 技术落地” 为核心，深度衔接计算机与数据领域需求：
- 分层核心课程：基础层涵盖数学分析、线性代数等，其中《离散数学基础》课程融入算法逻辑训练，为技术应用铺垫；进阶层设置数值分析、优化理论等，通过凸优化、随机过程等知识点，强化数学工具在计算机场景的适配性，例如用拉格朗日乘数法解决机器学习模型优化问题。
- CS 交叉方向模块：依托学校计算机优势设置特色方向，学生可通过课程组合聚焦细分领域：
- 机器学习数学方向：修习统计学习理论、深度学习数学基础，搭配计算机系的算法设计课程，适配 AI 建模岗位；
- 计算金融方向：涵盖金融衍生品定价、风险分析，结合编程实践，衔接量化交易系统开发需求；
- 数据科学方向：选修时间序列分析、高维数据处理，对接大数据分析与可视化领域。
- 项目驱动课程：开设 “应用数学实战项目” 课程，学生以小组形式完成真实场景任务，例如为本地企业设计客户行为预测模型、优化物流调度算法，课程成果可直接作为作品集，助力实习申请。
二、专业资源：跨学科科研工坊与技术联动
依托学校 “技术创新” 基因，构建多维度科研与学习支撑体系：
- 交叉科研工坊：数学科学学院与计算机科学学院、泰珀商学院联合成立科研工坊，如 “计算与优化实验室”“数据科学联合研究中心”，学生可参与跨领域项目，例如用强化学习算法优化供应链、开发医疗数据隐私保护的数学模型，接触技术落地全流程。
- 师资与技术联动：师资团队多有计算机与数学交叉研究经历，部分教师参与谷歌、微软等企业的技术合作项目，能将工程难题转化为教学案例，例如在课堂中解析搜索引擎排序算法的数学原理；学校定期举办 “数学与技术前沿论坛”，邀请企业技术团队分享 AI 大模型训练、量化交易系统搭建等实践经验。
- 技术支持平台：校内设有 “应用数学计算中心”，配备高性能计算集群与专业软件，支持机器学习模型训练、复杂数据模拟等科研需求；实验室提供 24 小时开放服务，且有专职技术人员协助解决软件操作与算法优化问题。
三、实习机会：产业适配与校企协同深度融合
借助匹兹堡产业转型优势与学校就业网络，实习机会兼具技术针对性与地域适配性：
- 科技与金融企业定向实习：与谷歌、亚马逊等科技公司建立合作，提供算法优化、数据建模类实习岗位，例如参与推荐系统数学逻辑优化、用户画像数据处理；金融领域则与摩根士丹利、高盛等机构合作，实习内容聚焦量化交易策略建模、风险评估模型开发，岗位与专业方向高度匹配。
- 本地产业实践：匹兹堡作为转型中的科技与医疗中心，学生可在本地医疗科技公司参与临床数据建模、在自动驾驶企业协助路径规划算法测试，积累贴近产业转型需求的实践经验；部分实习项目由学校与企业联合指导，确保实践内容与学业知识衔接。
- 就业服务与资源对接：职业发展中心为应用数学专业学生提供专属服务，包括技术简历优化、算法面试模拟，定期举办 “STEM 领域实习专场招聘会”；依托校友网络，为学生对接企业内推机会，同时提供实习签证办理指导、实习期间生活补贴申请通道，降低实习门槛。
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