墨尔本大学的数学和统计学专业旨在让学生掌握强大的分析和解决问题的技能，从而在任何领域使用。不同研究方向的同学需要预习的课程稍有不同，下面我们就简单做一些介绍。
一、纯数学方向
1、复分析
复分析是纯数学和应用数学以及物理和工程科学中的核心学科。课程涵盖的主题有：复平面的拓扑学；复杂序列和级数的收敛；全纯函数、柯西-黎曼方程、调和函数及其应用；轮廓积分和柯西积分定理；奇点、罗朗级数、留数定理、使用轮廓积分的积分计算、保角映射；伽玛函数的各个方面。
2、度量空间和希尔伯特空间
这门课程为进一步学习现代分析、几何学、拓扑学、微分方程和量子力学提供了基础。课程引入了具有一般距离函数的度量空间的概念，以及由此产生的收敛性、连续性、完备性、紧性和连通性的概念。同时还介绍了希尔伯特空间。课程涵盖的主题有：度量和赋范空间，序列的极限，开集和闭集，连续性，拓扑性质，紧性，连通性；柯西序列，完备性，压缩映射定理；希尔伯特空间，正交系统，有界线性算子和泛函。
3、代数
代数课程将研究整数、多项式和矩阵所满足的代数定律。学生将获得抽象代数概念和方法的进一步经验。课程涵盖的主题有：环，环中的因子分解，主理想域，欧氏域；主理想整环上有限生成模的模、自由模、结构定理；域、域扩展、有限域、伽罗瓦扩展；分裂域和伽罗瓦对应。
二、应用数学方向
1、复分析
课程内容同上。
2、数值方法和科学计算
大多数源于物理科学、工程、生命科学和金融的数学问题都非常复杂，需要用计算方法来解决。本课程旨在介绍数值逼近和计算机模拟的过程，应用于简单和常见的随机或确定性模型。重点是发展和实施算法的解决连续问题，包括其效率、准确性和稳定性方面。涵盖的主题将涉及简单的随机模拟、线性系统的直接方法、线性和非线性模型的数据拟合，以及初始值问题的时间步进方法。
三、运筹学/离散数学方向
1、离散数学
这门学科是关于对象的研究，这些对象在数量上是有限的，并且通常是可计算的。计算层面上，人们寻求有效的算法和方法来构建和计数对象。课程涵盖的关键主题有：计数、排列、设计、有限几何、单词、拉姆齐理论和物理组合学。
2、运筹学方法
这门课程介绍了一些解决非线性优化问题的主要方法和算法。对于凸和非凸问题，将考虑无约束和约束系统。涵盖的方法有：区间搜索技术，牛顿和拟牛顿方法，非线性规划的惩罚方法，以及基于对偶的方法。重点在于能够应用和实现所讨论的方法，以及理解潜在的数学原理。例子涉及线性回归、多设施位置分析和网络流量优化的运筹学模型的公式。
3、复分析
课程内容同上。
综上所述，同学可以根据自己所选择的具体专业研究方向来进行有针对性的课程预习。