大学数学课程通常包括以下几类：
微积分：
研究函数、极限、导数、积分和微分方程等概念及其应用。微积分分为微分学和积分学两部分，课程通常包括导数、积分、微分方程等内容。
线性代数：
研究向量空间、线性变换、行列式、矩阵等，是应用广泛的数学分支。课程内容包括向量、矩阵、线性方程组等。
概率论与数理统计：
研究随机事件、概率分布、统计推断等，是许多科学领域中数据分析和决策制定的基础。课程包括概率模型、随机变量、概率分布、抽样理论、参数估计和假设检验等。
实分析：
研究实数、集合、连续性、收敛性等，是数学分析的基本部分。课程内容一般由极限论、一元微积分、级数论和多元微积分这四大部分所组成。
复分析：
研究复函数、解析函数、幂级数等，是像量场论和电动力学等领域的基础。
数值分析：
研究如何用数值方法求解实际问题中的数学模型。
离散数学：
研究离散结构和有限集合，包括集合论、图论、组合数学等内容，在计算机科学等领域中具有重要应用。
数学分析：
研究实数、函数、极限、积分等更深入的数学概念，通常包括极限论、一元微积分、级数论和多元微积分这四大部分。
高等代数：
研究代数系统的性质和结构，包括群、环、域等。
解析几何：
研究几何图形的代数表示及其性质。
微分几何：
研究微积分在几何中的应用，包括曲线、曲面和更高维度的几何结构。
常微分方程与偏微分方程：
研究常微分方程和偏微分方程的解法及其在物理、工程中的应用。
复变函数与实变函数：
研究复数和实数域上的函数性质。
泛函分析：
研究函数空间上的算子及其性质。
拓扑学：
研究更抽象的数学结构，如连续性、连通性等。
近世代数：
研究代数结构的更深入理论，包括群、环、域的抽象理论。
运筹学：
研究如何优化决策过程，包括线性规划、非线性规划、动态规划等。
数学建模：
应用数学方法于实际问题，建立数学模型并求解。
计算机科学数学：
与计算机编程密切相关，包括离散数学、图论、算法分析等。
经济数学：
将数学理论应用于经济学，涉及微观经济学、宏观经济学中的数学模型。
生物数学：
应用数学方法于生物学，研究种群动态、生态学模型等。
这些课程内容会根据不同的专业方向和需求有所调整。例如，纯数学专业的课程可能更侧重于理论，而应用数学专业的课程可能更侧重于实际应用和数值方法。建议根据个人兴趣和职业规划选择合适的课程。