數(shù)理統(tǒng)計學研究生課程，考研網(wǎng)課新東方是比較有實力的。

其實現(xiàn)在數(shù)學專業(yè)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計基本是按照非數(shù)學專業(yè)的方式在教的。如果要學理論性質(zhì)的概率論雖然數(shù)學系的不會很奇怪人家的思考方式，但是難度會上升很多。所以要看你的老師是怎么教的，如果你的老師基本是按照課本直接教下來，那么你就多預習和復習，題目多做點就能跟上。

你聽不明白有以下幾種可能：

1.老師講太深，有的數(shù)學系的老師教概率論可能會要求以數(shù)學專業(yè)的理論嚴謹性來教，所以一上來肯定會講測度空間西格瑪代數(shù)什么的。所以需要你之前的數(shù)學基礎比較牢（比如數(shù)學分析和實變函數(shù)）。這種情況個人建議你稍微花點時間復習一下微積分（包括Lebesgue微積分）。

2.老師沒有講太深，只是你一頭霧水完全不知道老師在講什么，那么你最好找一些學的比較好的同學問問，上課就算聽不懂也記記筆記，多思考思考。其實概率論不難。

3.老師沒有講太深，但是因為這個不是數(shù)學專業(yè)的教材，所以很多不嚴謹?shù)牡胤讲唤o證明或者說明就直接跳過去了，因此你感到有強烈的困惑感。這種情況并不是你自己的問題，非數(shù)學系的教材對證明和邏輯嚴謹性并沒有很高的要求，因為他們是以實際應用為主。你只要會用公式算就可以滿足課程的要求了，至于原理具體是怎么個結(jié)構(gòu)是不做要求的。如果你真的很想搞透徹，個人建議等你研究生再學一次測度論，直接在隨機過程或隨機分析、鞅論之類的課程中找到答案

如果是考研的話，不要直接考慮什么數(shù)學幾，要看你考什么專業(yè)什么學校，你去查查歷年具體你想去具體的專業(yè)的考研是什么要求，你根據(jù)對方的要求去準備就可以了。

應用統(tǒng)計學專業(yè)碩士學高代、幾何、數(shù)理統(tǒng)計、多元分析、抽樣調(diào)查、實變函數(shù)、復變函數(shù)、數(shù)學分析等課程。

作為一名IT行業(yè)的從業(yè)者，同時也是一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，高等數(shù)學等課程對于計算機專業(yè)的學生來說還是非常重要的，實際上軟件開發(fā)問題說到底就是個數(shù)學問題，所以要想在軟件開發(fā)領域走得更遠，一定要有一個扎實的數(shù)學基礎。

當前大數(shù)據(jù)和人工智能是科技領域的重點研究方向，而不論是大數(shù)據(jù)領域的研發(fā)還是人工智能領域的研發(fā)，都離不開數(shù)學知識，數(shù)學是大數(shù)據(jù)和人工智能的重要基礎。從這個角度來看，要想成為計算機領域的創(chuàng)新型人才，一定要有一個扎實的數(shù)學基礎。

大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)價值化，從大數(shù)據(jù)的技術體系結(jié)構(gòu)來看，承擔大數(shù)據(jù)價值化的核心操作是數(shù)據(jù)分析，目前數(shù)據(jù)分析有兩種常見方式，分別是統(tǒng)計學方式和機器學習方式，統(tǒng)計學作為數(shù)學的一個重要分支自然不必過多解釋，而機器學習也同樣離不開數(shù)學知識。機器學習的步驟涉及到數(shù)據(jù)收集、算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應用，所以算法是機器學習的核心，而要想有較強的算法設計能力，就需要掌握高數(shù)、線性代數(shù)和概率論等相關數(shù)學知識。

從計算機專業(yè)的整體知識體系結(jié)構(gòu)來看，本科生階段的算法設計課程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程、數(shù)據(jù)庫原理課程、計算機網(wǎng)絡課程和網(wǎng)絡安全課程都涉及到數(shù)學相關知識，所以一個扎實的數(shù)學基礎，能夠在很大程度上促進計算機相關課程的學習。在計算機專業(yè)的研究生學習階段，涉及到機器學習、高級操作系統(tǒng)等課程，而這些課程同樣需要有扎實的數(shù)學基礎。

最后，從近些年計算機專業(yè)研究生的研究成果來看，很多創(chuàng)新都以算法設計為基礎，這足以說明數(shù)學對于計算機專業(yè)學生的重要性。

以上就是關于數(shù)理統(tǒng)計學研究生課程的詳細介紹，數(shù)豆子將為大家繼續(xù)分享與考研輔導相關的內(nèi)容，希望本文對你有所幫助。