计算机专业的数学课程通常包括以下几门：
高等数学：
这是所有大学生必修的基础数学课程，内容包括函数与极限、导数与微分、积分及其应用、微分方程、向量代数与空间解析几何、多元函数微分法及其应用、重积分、曲线积分与曲面积分、无穷级数等。
线性代数：
这门课程介绍向量空间、矩阵、线性变换等概念，是计算机科学中非常重要的数学工具，广泛应用于算法、数据结构和系统设计等领域。
离散数学：
这门课程研究集合、逻辑、图论、数论、组合数学等离散结构，对于理解计算机科学中的算法和数据结构至关重要。
概率统计：
这门课程介绍随机现象及其规律，包括概率论基础、统计推断、假设检验、回归分析等，是计算机科学中用于数据分析、机器学习和人工智能的重要工具。
此外，根据不同的学校和研究方向，还可能包括以下数学课程：
数值分析：研究数值计算方法及其误差分析，应用于科学计算和工程领域。
实变函数与复变函数：研究实数和复数域上的函数性质及其应用。
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。
泛函分析：研究函数空间上的算子及其性质，是数学和理论计算机科学的重要分支。
矩阵论：研究矩阵的性质及其在数学和工程中的应用。
傅立叶分析：研究函数在频率域中的表示及其性质。
凸优化：研究凸函数的优化问题及其算法。
高等概率论：研究概率论中的高级概念及其在统计学中的应用。
多元统计：研究多个随机变量的统计性质及其应用。
非参数统计：研究不依赖具体分布的统计方法。
贝叶斯统计：研究基于贝叶斯定理的统计推断方法。
随机过程：研究随机现象的数学模型及其性质。
回归分析：研究变量之间的依赖关系及其统计推断方法。
信息论：研究信息的度量和传输，是计算机科学和通信领域的重要基础。
图论：研究图的结构及其性质，广泛应用于网络优化、算法设计等领域。
建议学生在学习这些课程时，注重理论与实践相结合，通过大量的练习和项目来巩固所学知识。