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概念：

 应用目的明确的数学理论和方法的总称，研究如何应用数学知识到其他范畴（尤其是科学）的数学分枝。部分学校作为数学系单独的研究方向。

应用数学的研究分支：

1）计算数学 （Computational Mathematics）

计算数学是伴随着计算机的出现而迅猛发展起来的新学科，涉及计算物理、计算化学、计算力学、计算材料学、环境科学、地球科学、金融保险等众多交叉学科。它运用现代数学理论与方法解决各类科学与工程问题，分析和提高计算的可靠性、有效性和精确性，研究各类数值软件的开发技术。

2) 统计学 （Statistics）

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛

3)  金融数学

金融数学又称分析金融学、数理金融学、数学金融学，是20世纪80年代末、90年代初兴起的数学与金融学的交叉学科。金融数学主要运用现代数学理论和方法(如:随机分析、随机最优控制、组合分析、非线性分析、多元统计分析、数学规划、现代计算方法等)对金融(除银行功能之外,还包括投资、债券、基金、股票、期货、期权等金融工具和市场)的理论和实践进行数量的分析研究。数据科学

数据科学是一门涉及到统计,数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。数据科学使用到数学、统计、信息科学和计算机科学等各个学科的技术和理论，特别是以下分支：机器学习, 分类, 聚类分析，数据挖掘，数据库和可视化。大多数院校的Data Science属于STEM学科。

数据科学项目主要是面向职业培训、侧重工业界需求，所以设置博士学位的学校比较少。为了符合工业界需求，专门的数据科学项目课程都很实际，侧重培养学生分析数据、解决问题的实际动手能力，课程一般不涉及理论知识。

大数据是最近几年来发展最快的行业，而且迅速变成主流，有大量的职业缺口和需求。因此学数据科学在近年来就业将是非常理想的。很多人毕业以后到高科技企业，比如FLAG（Facebook, Linkedin, Amazon和Google）以及阿里巴巴、腾讯、京东等国内高科技企业。主要从事金融、计算机软件、科研、IT技术服务、生物技术等等各个行业。