Wiedza z zakresu podstawowych działów matematyki, przekazywana studentom podczas studiów, ma charakter uniwersalny i nie zależy od zmieniających się technologii, miejsca i czasu. Zatem jest podstawą do procesu kształcenia przez całe życie. Absolwenci studiów matematycznych oprócz wiedzy z zakresu matematyki i zastosowań matematyki posiadają umiejętności logicznego, konstruktywnego i perspektywicznego myślenia, podejmowania rozsądnych decyzji oraz szybkiego i trafnego wnioskowania, a kształtowanie takich umiejętności u studentów jest jednym z celów kształcenia na AGH.
Programy specjalności studiów II stopnia zawierają współczesne zastosowania matematyki w innych dziedzinach wiedzy, w szczególności w bankowości i finansach, informatyce, zarządzaniu, biologii, inżynierii materiałowej, elektronice, automatyce, mechanice i telekomunikacji. Umożliwia to studentom zdobywać umiejętności przydatne w przyszłości na rynku pracy i ułatwia zatrudnienie w przemyśle, bankach, sektorze ubezpieczeń, branży IT, administracji, nauce i oświacie oraz współpracę ze specjalistami z innych dziedzin. Ponadto, wiedza zawarta w programach studiów oraz umiejętności są uzupełniane aktywnym udziałem studentów w pracach kół naukowych.
Zajęcia dydaktyczne na kierunku są prowadzone przez matematyków prowadzących własne badania naukowe na wysokim poziomie. Ten fakt sprzyja rozwojowi naukowemu najlepszych studentów i przygotowuje do kontynuowana studiów matematycznych na studiach doktoranckich i pracy naukowej.
Absolwenci specjalności poznają metody wyceny instrumentów finansowych oraz zarządzania ryzykiem. Mają wiedzę z zakresu modelowania matematycznego, wykorzystującego teorię procesów stochastycznych w matematyce finansowej, podstawowych pojęć rynków finansowych i stóp procentowych, metod zarządzania ryzykiem stopy procentowej oraz zarządzania ryzykiem związanym z niepewnością przyszłych cen akcji, kursów walut, wysokości stóp procentowych, wartości indeksów i cen towarów. Absolwenci z łatwością znajdują zatrudnienie w sektorze finansowym oraz w departamentach finansowych dużych firm.
Absolwenci tej specjalności otrzymają specjalistyczną wiedzę w takich działach współczesnej matematyki jak szeroko rozumiana teoria algorytmów, automaty i lingwistyka, a zwłaszcza matematyka dyskretna z kluczową teorią grafów. Szczególny nacisk w procesie kształcenia położony jest na sprawne posługiwanie się narzędziami informatycznymi. Praktycznie w każdej firmie czy instytucji powstają problemy dotyczące racjonalizacji i optymalizacji metod produkcji i zarządzania. Dotyczy to zwłaszcza takich obszarów gospodarki jak banki, duże instytucje i towarzystwa, komunikacja, transport.
Absolwenci specjalności otrzymają wysoce specjalistyczną wiedzę w tych działach matematyki, które znajdują szerokie zastosowanie w nowoczesnym zarządzaniu, uzyskają też zasób podstawowych wiadomości z informatyki, ekonomii, finansów i zarządzania, fizyki i techniki. Wśród przedmiotów wykładanych w ramach specjalności znajdą się m.in. bazy danych, zarządzanie finansami, statystyka w zarządzaniu, programowanie dyskretne, teoria grafów i sieci oraz zarządzanie systemami informatycznymi. Rynek pracy dla absolwentów tej specjalności obejmuje takie obszary gospodarki jak banki, komunikacja, duże firmy i instytucje oraz szkolnictwo średnie i wyższe.
Absolwenci tej specjalności będą posiadali specjalistyczną wiedzę z zakresu modelowania, implementowania i symulacji rzeczywistych procesów takich jak wycena opcji, przewidywanie awarii urządzeń/systemów, przewidywanie cen energii czy też modelowanie przebiegu epidemii. Będą posiadać dogłębną wiedzę dotyczącą zaawansowanych obliczeń numerycznych (high-performance computing), obliczeń kwantowych, uczenia maszynowego i sieci neuronowych (w tym uczenia głębokiego), symulacji stochastycznych oraz metod Monte Carlo. Absolwenci tej specjalności będą posiadać również wiedzę i umiejętności w zakresie programowania w językach Python, Java.
Absolwent specjalności matematyka ubezpieczeniowa i statystyczna analiza danych ma wiedzę z zakresu metod matematycznych stosowanych w ubezpieczeniach życiowych i majątkowych do obliczania wysokości składek, oszacowania ryzyka oraz ustalenia poziomu koniecznych rezerw. Zna metody niezbędne w analizie danych (Data Science), uczeniu statystycznym (Statistical Learning), umie budować rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym oraz biegle posługuje się pakietem R. Jest również biegły w zakresie statystycznej analizy danych i budowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Jest przygotowany do pracy w zawodzie aktuariusza (w tym do zdania egzaminu państwowego), analityka danych (Data Scientist) oraz statystyka.
Absolwent ma wiedzę z zakresu metod obliczeniowych i metod numerycznych równań różniczkowych stosowanych do znajdowania przybliżonych rozwiązań zagadnień matematycznych stawianych przez dziedziny stosowane np. technologie przemysłowe, zagadnień fizycznych i przyrodniczych, modeli mechaniki punktów materialnych i ośrodków ciągłych oraz sposobów ich rozwiązywania, układów dynamicznych, równań różniczkowych i całkowych, teorii aproksymacji.