金融数据学专业考研的数学部分主要考察 数学三，这一科目涵盖了高等数学、线性代数以及概率论与数理统计三大板块。以下是各科目的详细内容和应用：
高等数学
微积分：微积分是金融学中的核心工具，用于描述和解决金融问题中的变化关系和动力学特征。考生需要掌握极限、连续、导数、偏导数、重积分等概念及其应用。例如，在期权定价模型、利率模型等金融模型的建立中，微积分都发挥着重要作用。
数列极限与级数：这部分内容在金融学研究中也有重要应用，如金融市场的长期趋势分析、金融产品的定价模型等。
线性代数
向量空间：线性代数在金融学中有着广泛的应用，主要体现在对投资组合的分析、风险评估以及衍生品定价等方面。考生需要理解并掌握向量空间的概念和方法。
矩阵理论：矩阵理论在金融衍生品定价、风险模型建立等方面有重要应用。考生需要掌握矩阵的基本运算和特征值分解方法。
线性方程组的求解：在金融风险管理中，通过建立风险模型来评估各种风险因素对投资组合的影响，需要用到线性方程组的求解方法。
概率论与数理统计
随机事件与概率：概率论在金融学中用于描述和分析金融市场中的随机现象，如股票价格的波动、收益率的分布等。考生需要掌握随机事件、概率分布、假设检验等概念。
数理统计：数理统计在金融数据分析、风险管理等方面有广泛应用。考生需要掌握参数估计、假设检验、回归分析等方法。
建议
基础知识：考生需要扎实掌握高等数学、线性代数和概率论与数理统计的基础知识，确保在考研中能够灵活运用。
实际应用：通过阅读金融学的相关文献和实际案例，理解数学工具在金融研究中的具体应用，提高解题能力和分析问题的深度。
模拟考试：参加模拟考试，熟悉考试形式和题型，提高解题速度和准确率。
希望这些信息对金融数据学专业考研的数学准备有所帮助。