申请美国大学的应用数学学士，大一的同学可以先把专业课预习起来了~毕竟应用数学这个专业的课程，还是有比较大的挑战的。课程没有预习好，很容易导致课堂上跟不上老师讲课的进度，甚至于很多课程内容都让你感觉听不懂!小编已经帮大家整理好了专业课的必学内容，一起来预习吧~
1.计算机科学导论
这门课主要涉及问题解决和算法开发;结构化编程、基本数据类型和规范结构;数组和子程序;递归;计算的社会含义;商业和科学的基本应用等。
2.微积分1
核心学习内容是：实数;坐标系统;功能;极限和连续性;为份额和应用;三角函数;不定积分和定积分及其应用：积分学基本定理。
3.微积分2
本课程发展积分、微分方程和级数的技巧和应用。学生从四个角度探索这些工具：几何、数值、代数和语言。每个主题都是通过指定阅读材料介绍的，随后是课堂讨论和关于概念和应用问题的合作。
4.线性代数
核心学习主题：向量空间、线性方程组、矩阵解、行列式、线性变换和代数形式。
5.微积分3
主讲向量、多元函数、偏微分和多重积分。
6.微分方程
主要学习内容：一阶方程、高阶线性方程、级数解、拉普拉斯变换、数值方法以及在力学、电路和生物学中的应用。
7.概率
重点内容是集合代数;离散样本空间中的概率;组合分析;随机变量;二项式、泊松、正态和其他分布;和应用程序。
8.数学基础
主要介绍高等数学课程的基于证明的方法，重点是逻辑和集合论的基础(真值表和量词，布尔运算，函数，关系和基数);初等数论(数学归纳法和模运算)，以及实数和复数域的结构性质。
9.Python编程
介绍解决科学问题的可靠的定量方法往往需要编程技能和数学知识。本课程考察了解决问题的整个过程，从分析一个实际问题到产生结构良好和注释良好的代码。它强调使用Python和NumPy、rSciPy和r开发数学和统计问题的编程技能。包括多数组、矩阵(不假设了解线性代数)、数值方法、最大似然、贝叶斯方法、Bootstrap方法和绘图。
10.微积分基础统计
涵盖的主题包括图形数据分析、描述性统计、简单线性回归、数据收集方法、基本概率、抽样分布和统计推断。统计软件用于分析数据集和探索统计概念。
11.数理统计简介
主要有概率，概率分布，抽样，抽样分布，点估计和统计推断理论介绍，包括置信区间和假设检验。
美国大学应用数学学士学位要求学生必须完成120个学分的课程学习，上述课程只占39个学分，但却是最关键的基础课程。大家在学习时遇到问题，可以向海师帮的专业老师咨询，老师们可以用他们丰富的辅导经验给你一对一讲解课程。