经济学博士学哪些数学？
作为两门数学都不好的经济党强答一下，可能不太准确。 一般来讲，经济学的博士需要学习微积分、线性代数（或拓扑学）、概率论和数理统计学这四门数学课程，当然，不同的学校和导师要求可能会有所不同。 但以上四门基本上就是所有经济学博士需要掌握的数学知识了。
其中，微积分和线代是必修，概率论和统计则是选修，具体的学习内容因学校而异（比如我们学校就不需要学随机过程，但大部分学校要学）。另外，有的学校还会要求学习实变函数、泛函分析等更高级的课程。
我个人对数学掌握的程度比较渣，所以并不能很准确地列出来你需要学习什么。但是，我可以给你讲讲我学习的经历，也许能为你提供一些参考。 我本科和硕士都是学经济的，大学的时候只学过高数（而且高数也是稀里糊涂过来的=_=），大一学的线代也只能算熟悉矩阵的基本运算。大三寒假听了张宇的课，才渐渐对微积分有所了解和兴趣（感谢宇哥！）。大四上了潘承烈老师的概率论课，算是正式了解了这门学科。
读研之后学习了宏微观经济学，并有了自己研究的问题。在导师的指导下开始阅读文献，慢慢接触到计量经济学的方法，然后学习了Eviews和Stata等相关软件，逐渐了解到了实证分析需要掌握的一些基本技能。同时，由于我的研究方向是劳动经济学，因此还学习了中间变量构建、面板数据处理方法等相关课程及内容。
总之，如果你不想像学姐我一样自学的话，建议选择一门你感兴趣的课程先修一下，这样在学习的时候也能更有针对性一点~ 最后，推荐几个我常看的经济类公众号吧（其实也都是我随手搜到的……）