学算术相关的专业及推荐书籍如下，结合不同方向进行分类整理：
数学与应用数学
覆盖数学基础理论、方法及应用，适合金融、教育、科研等领域。
推荐教材：《数学分析》（同济大学版）、《高等代数》（北京大学版）。
统计学与概率论
侧重数据收集、分析和解释，包含数理统计、应用统计等方向。
推荐教材：《概率论与数理统计》（浙江大学版）、《应用统计》（东北财经大学版）。
信息与计算科学
结合数学、计算机科学和信息处理，适合数据科学、人工智能领域。
推荐教材：《离散数学》（清华大学版）、《数值分析》（同济大学版）。
计算机科学与技术
包含算法、数据结构、数据库等，适合软件开发、数据分析等职业。
推荐教材：《算法导论》（Thomas H. Cormen版）、《数据结构与算法分析》（严蔚敏版）。
数据科学与大数据技术
侧重数据挖掘、机器学习，需掌握Python、R等工具。
推荐教材：《Python数据科学手册》（Jake VanderPlas版）、《机器学习实战》（Peter Harrington版）。
金融工程与数学建模
应用数学模型解决金融问题，如风险管理、投资组合优化。
推荐教材：《金融工程原理》（John C. Hull版）、《数学建模》（同济大学版）。
经济学
基础课程包含微积分、线性代数，适合金融、经济分析等职业。
推荐教材：《微观经济学》（N. Gregory Mankiw版）、《宏观经济学》（曼昆版）。
金融学与数学分析
侧重金融市场分析、衍生工具定价，需扎实数学基础。
推荐教材：《金融数学》（布莱克-舒尔斯版）、《投资学》（博迪版）。
物理学 ：实验科学专业，需掌握高等代数、微分几何等数学工具。
数学基础科学 ：适合对纯数学感兴趣的学生。
兴趣与职业导向 ：若对理论研究感兴趣，可优先考虑数学与应用数学、信息与计算科学；若倾向工程实践，计算机科学与技术、金融工程更合适。
课程衔接 ：数学类课程（如高等代数、概率论）是多个专业的基础，建议尽早系统学习。
以上推荐综合了专业课程设置和就业前景，具体选择可根据个人兴趣和职业规划调整。
温馨提示：
