我国本科阶段的数学专业，主要分三个：数学与应用数学、统计学、信息与计算科学。也有部分学校会有金融数学专业，以及近几年新兴的大数据或科学计算专业。不同学校的学科实力不同，专业设置、培养方案也会有所差别；很多的院校也会把金融数学、统计学、人工智能等专业放到其他院系，或单独成立院系。一般高校数学各专业本科四年，前两年的课程大致相同，并不分方向，会学习一些专业基础课；大三开始后，会根据数学专业方向的不同，开设不同的课程；当然，每个学校开设的课程差别是比较大的，这取决于学校有无开课能力。
本科阶段各专业的课程和方向不同，其培养目标也不同：数学与应用数学，培养学生对数学基础的学习，重点培养数学能力和创新能力；统计学，数据的归纳、收集、分析，掌握现代的统计学方法；信息与计算科学，培养计算数学方面的人才，运用计算机技术和数学算法来解决数学及应用领域的问题。数学专业细分：基础数学、计算数学、概率论与数理统计、应用数学、运筹学与控制论。
基础数学
基础数学重视学生数学基础知识和专业基础知识的学习，注重对他们的创造性和创新能力的培养。除基础课外，主要开设实变函数、泛函分析、偏微分方程、微分几何、拓扑学、微分流形、数论基础、群与表示、代数几何等等课程，具体会因学校而异。
计算数学
计算数学科学与工程计算是伴随着计算机的出现而迅猛发展起来的新学科，涉及众多交叉学科。其主要研究内容包括：
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。
主要课程包括数值代数、数值分析、偏微分方程数值解、最优化方法、软件基础、软件工程、计算机图形学等课程。主要内容包括代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值解法，函数的数值逼近问题，矩阵特征值的求法，最优化计算问题，概率统计计算问题等等，还包括解的存在性、唯一性、收敛性和误差分析等理论问题。
概率论与数理统计
统计学是研究数据的搜集、整理、分析和推断的科学与艺术。概率与统计研究各种随机现象的本质与内在规律性以及人文、社会、经济和自然科学等各学科中各种类型数据的科学的综合处理及统计推断方法。
主要课程包括概率论、数理统计、应用随机过程、测度论、应用随机分析、统计计算、应用多元统计分析、应用回归分析、应用时间序列分析等。本专业有概率论、统计学两个培养方向。
运筹学与控制论
研究各种系统的结构、运作、设计和调控的现代数学学科，是应用数学与系统科学、信息科学的结合点，从众多的可行方案中优选某些目标最优的方案，在社会与经济生活的合理规划、最优设计、最优控制和科学管理中起着十分重要的作用。面对实际中千差万别的问题，一般采用4个步骤：确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。
运筹学方法的广泛使用以及迅猛发展过程中，形成了丰富的抽象模型，发展出多个分支：包含线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划等在内的数学规划；图论；网络流；决策分析；排队论；可靠性数学理论；库存论；对策论；搜索论等等。
信息科学
信息科学运用近代数学方法和计算机技术解决信息科学领域中的问题，应用十分广泛。专业方向包括信号与信息处理、模式识别、图像处理、人工智能、软件开发方法和理论计算机科学等研究方向。
金融数学
金融数学除了要求学生必修数理统计、金融数学引论、应用随机过程、寿险精算、证券投资学、衍生证券基础之外，还要求学生选修数学或经济与金融的一些课程。
不仅要求学生具有扎实的数学和统计基础，还要熟练的数据分析技能，较好地掌握金融专业的基本知识，文理并茂，全面发展。
数据科学与大数据
数据科学是运用统计学、计算机科学、应用数学等学科提供的现代数据分析工具和方法从数据中自动寻找规律或者有价值信息的交叉学科。运用概率统计、现代计算、人工智能等综合知识探索来自工业、生物医疗、金融证券和社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效存储、高效管理、高效概括、深入分析和精准预测的科学和艺术。
本专业致力于培养运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，能从大量数据中提取对科学研究和生产实践有意义的信息，以可视化等技术通过通俗易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法，应用时间序列分析，统计计算，统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。