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在美国，大多数明确涉及工程学的课程至少都希望您为EIT（或FE）考试做好准备或已经通过。英国（和大多数西方国家）的要求可能相似。您可以在线阅读NCEES对数学和统计知识的要求（pdf格式）。“空间科学”看起来很适合“其他学科”类别。它的数学/统计要求是（用它们计入考试的数量）：
I. Mathematics 15%
A. Analytic geometry
B. Integral calculus
C. Matrix operations
D. Roots of equations
E. Vector analysis
F. Differential equations
G. Differential calculus
II. Engineering Probability and Statistics 7%
A. Measures of central tendencies and dispersions (e.g., mean, mode, standard deviation)
B. Probability distributions (e.g., discrete, continuous, normal, binomial)
C. Conditional probabilities
D. Estimation (e.g., point, confidence intervals) for a single mean
E. Regression and curve fitting
F. Expected value (weighted average) in decision-making
G. Hypothesis testing
尽管这在数学的第一年（微积分和微积分）和一学期的统计学课程中都涵盖了，但超出这些水平的学习（尤其是涉及应用程序）可能会有所帮助。在较弱的程序中，矩阵运算，向量分析和微分方程通常将在第二年的数学课程中涵盖，并且某些统计资料（尤其是分布和条件概率）也将成为第二年的课程主题。
下午的考试包括所有这些科目的工程版本（占该考试的19％）。新主题包括
Mathematics
Partial differential calculus
Numerical solutions (e.g., differential equations, algebraic equations)
...
Statistics
Design of experiments
Goodness of fit (coefficient of correlation, chi square)
...
除了前面的主题之外，这里几乎没有什么内容：接触“高级”（多维）演算和数值方法课程将非常有用。
关于这些主题有很多好书。不过，一个很好的起点是复习您所申请的系所提供的本科课程大纲。他们使用的书籍将是最相关的（而且，作为奖励，在校园内可能会大量使用，使用：-）。
如果您打算从您的大学获得理学学士学位，那您的导师应该乐于更详细地讨论这些要求。如果没有，那么会给部门管理办公室发送电子邮件，表明您有兴趣注册该课程，并且可以与招生导师讨论。
至于您需要的数学和统计信息的数量，我在A-Level上获得了数学和统计信息的通行证，除了我无法从书本上获得的日常工作外，几乎不需要什么。如果您具有UG级别的知识，那么您应该拥有所需的所有基础知识-尽管YUMV（您的大学可能会有所不同），但这是他们正在寻找的基础，而不是任何特定领域的知识。
我还假定您已经查看了已发布的课程大纲，以了解所教的内容，这可以给您一个想法，然后进行一些搜索，以查看有关不同方面的内容。一些大学将其课程内容公开在线发布，这可能会很有帮助。
《卫报》在英国这里根据研究和学生满意度发布所有大学的排名，并按学科分类。如果您所处的地方类似，这可能是一个有用的工具，可以用来确定您想要申请的课程是否教授得当。以我的经验，更多的是关于谁教以及如何教模块，而不是内容。
GIS程序本身本身通常不需要那么多数学。我不得不选择或多或少选两门课。就离散数学而言，似乎一门课总是不同的-松散定义的科目，因此教授可以或多或少地谈论他们想要什么。对我来说，离散并不是我真正使用的东西，而是一门可以帮助我更好地理解其他事物的课程。
它通常是计算/计算机科学类型程序所需的基本级别的类。因此，如果您打算朝着空间科学的编码方向发展，那么离散数学将是一个好主意。统计数据总是很好的。我们使用的书是OSullivan和Unwin撰写的“地理信息分析”，其中包含有关一般统计的部分，主要侧重于空间统计。