根据搜索结果，考研数学专业选择需结合个人兴趣、数学基础及职业规划。以下是综合推荐的专业及分析：

一、金融相关专业

金融专业

- 就业前景：

近年来持续火爆，尤其在量化分析、风险管理、投资银行等领域需求旺盛，薪资水平高且发展空间大。

- 数学要求：核心课程包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计，数学基础是核心竞争力。

金融数学/金融工具

- 就业方向：

精算、量化分析、金融工程等，需掌握数学建模和风险管理技能。

- 竞争压力：对学历和情商要求较高，适合数学基础扎实且目标明确的学生。

二、计算机与信息技术类

计算机科学与技术/软件工程

- 就业前景：

IT行业需求大，涉及人工智能、大数据、云计算等领域，薪资水平高且技术更新快。

- 数学要求：需掌握算法分析、数据结构等课程，数学基础有助于理解复杂算法。

数学工程与计算科学

- 研究方向：

数值分析、工程计算、计算机图形学等，适合数学与工程结合感兴趣的学生。

- 就业方向：企业研发、高校科研或金融行业，需跨学科知识。

三、人工智能与数据科学类

人工智能专业

- 就业前景：

国家政策支持，未来5年需求量达1500万-2000万，涉及机器学习、深度学习等领域。

- 数学要求：线性代数、微积分、概率论等是基础，需结合编程能力。

数据科学与大数据技术

- 就业方向：

数据分析、数据挖掘、商业智能等，需掌握统计学、机器学习算法。

- 数学基础：概率论、数理统计、线性代数是核心。

四、其他推荐方向

应用数学：跨考经济学、金融学博士，或从事统计、量化工作，适合理论型学生。

通信工程：需掌握信号处理、网络优化等数学知识，适合对电子工程感兴趣的学生。

五、选择建议

数学基础薄弱：

优先选择金融、计算机类专业，数学要求相对灵活。

兴趣导向：

若对人工智能、金融数学感兴趣，可结合职业规划选择。

综合考量：

计算机类和金融类竞争激烈，需结合自身学习能力和职业规划决策。

建议结合自身数学水平、职业目标及学习能力，优先选择金融、计算机或人工智能方向，并关注行业动态调整选择。