一、專業簡介
bat365登录网站Welcome入口數學與應用數學專業于2003年開始招收本科生。數學與應用數學培養學生學習現代數學基礎理論、基本方法,受到數學模型、計算機和數學軟件方面的基本訓練,具有較好的科學素養,初步具備科學研究、數學建模分析、解決實際問題及開發軟件等方面的基本能力。2010年數學與應用數學專業被列為校碩士學位授權立項建設單位支撐學科之一,2021 年被評為省級一流本科專業建設點。數學與應用數學專業所屬的數學學科為“十三五”江蘇省重點建設學科。擁有江蘇省“333高層次人才培養工程”中青年學術技術帶頭人3人、江蘇省高校“青藍工程”中青年學術帶頭人3人,江蘇省高校優秀科技創新團隊1個。本專業遵循學校“特色、質量、國際化”的辦學理念,落實“寬口徑、厚基礎、強能力、高素質”的人才培養要求,依托行業優勢、區域優勢和經濟學、管理學等學科優勢,主動适應大數據時代,不斷深化教學改革和人才培養模式創新,着力培養數學、數據科學交叉複合型人才。
二、培養目标及畢業要求
(一)培養目标
本專業全面落實立德樹人根本任務,以培養德智體美勞全面發展的社會主義建設者和接班人為己任,以數據建模分析和算法優化有機融合為特色,培養具有現代數學的理論基礎,系統地掌握科學計算和數據分析的技術方法,能夠對應用中的各類數據問題建模、分析、求解,能在互聯網、管理、信息産業等領域從事相關工作的具有創新能力的複合應用型專業人才。
本專業培養的學生在畢業5年左右,經過自身學習和工作鍛煉,能夠達到的培養目标:
1.能夠處理不同行業、不同業務領域的數據,包括互聯網、管理、信息産業等領域,并将數據與業務背景相結合進行分析;
2.具備相關領域的知識,包括互聯網、管理、信息産業等領域的基礎理論和知識,能夠将算法與領域應用相結合進行優化;
3.具備一定的領導能力,能夠與團隊人員進行有效的溝通,合理分配任務,基于數據和事實做出有效決策。
(二)畢業要求
本專業培養的學生在畢業時,通過本科階段的培養和訓練,能夠獲得下列知識、能力和素養:
1. 掌握新時代中國特色社會主義基本理論,具備良好的思想政治素質和道德品質,具備正确的世界觀、人生觀和良好的人文科學素養,具有較強的社會責任感和職業道德。
2. 具有一定的體育和軍事基本知識,養成良好的體育鍛煉和衛生習慣,受到必要的軍事訓練,具有良好的身心素質。
3.掌握紮實的數學學科知識,具備嚴謹的邏輯思維、分析能力,掌握一定的經濟管理基礎知識,掌握數據科學的基本思維方法和研究方法,具有良好的科學素養。
4. 熟練掌握優化與計算方法,有較強的科學計算能力,形成建模、算法、高效求解與推理等核心專業意識。
5.具備良好的編程能力,能夠使用編程語言實現算法,并進行高效的代碼編寫和調試;掌握計算機科學、深度學習、機器學習等領域的常用技術;熟練掌握深度學習框架,能處理大數據并做結果分析。
6.掌握文獻檢索、信息搜集、資料查詢等相關信息處理方法,具備自主學習的能力,能夠不斷學習新的數學知識解決實際問題。
7. 具有閱讀數學與應用數學專業的外文文獻的基本能力和聽、說、讀、寫、譯的基本技能。
8.具有一定的組織管理能力、表達能力、獨立工作能力、人際交往能力和團隊合作能力。
9.具有終身學習的意識,有不斷學習和适應發展的潛力,能運用現代信息技術手段獲取相關信息和新技術、新知識,持續提高創新能力。
三、學制與學位
學校采用彈性學制,基本學制為4年,修讀年限為3-6年。
學生修完本專業人才培養方案規定課程,取得規定學分,符合《中華人民共和國學位條例》和《bat365登录网站Welcome入口本科學士學位授予條例》授予條件者,授予理學學士學位。
四、課程模塊及學分構成
本專業畢業要求總學分為160學分。培養方案主要包括通識教育(通識教育必修課、通識教育選修課)、學科專業教育(學科基礎課、專業主幹課、專業選修課、專業實驗)、實踐教學環節(勞動與社會實踐、就業創業、畢業環節)三大闆塊9個模塊課程。核心課程包括:經濟學原理、數學分析、高等代數與解析幾何、概率論、常微分方程、實變函數、數理統計、應用随機過程、運籌與優化、數據采集技術、數值計算、數值代數、矩陣理論與應用等。具體學分分布如下:
(一)通識教育闆塊(63學分)
1. 通識教育必修課(42學分) 思想政治理論課17學分、英語類課程9學分、計算機基礎與人工智能導論4學分、軍事理論2學分、軍事技能2學分、大學生心理健康教育2學分、體育類課程4學分、藝術類課程2學分。
2.通識教育選修課(21學分)
(二)學科專業教育闆塊(83學分)
1.學科基礎課(37學分)
2.專業主幹課(19學分)
3.專業選修課(23學分)
4.專業實驗(4學分)
(三)實踐教學環節(14學分)
1.勞動與社會實踐(4學分)
2.就業創業(4學分)
3.畢業環節(6學分)
課程模塊與學分一覽表
課程模塊 | 課程類别 | 學分 | 理論教學 | 實踐(驗)教學 | 修學要求 |
通識教育 (63學分) | 通識教育必修課 | 42 | 30 | 12 | 必修 |
通識教育選修課 | 21 | 15 | 6 | 選修 | |
學科專業教育 (83學分) | 學科基礎課 | 37 | 37 | 0 | 必修 |
專業主幹課 | 19 | 13 | 6 | 必修 | |
專業選修課 | 23 | 17 | 6 | 選修 | |
專業實驗 | 4 | 0 | 4 | 必修 | |
實踐教學環節 (14學分) | 勞動與社會實踐 | 4 | 1 | 3 | 必修 |
就業創業 | 4 | 0.5 | 3.5 | 必修 | |
畢業環節 | 6 | 0 | 6 | 必修 | |
學分合計 | 160 | 113.5 | 46.5 |
五、人才培養目标實現矩陣
下面的矩陣圖展現的是本專業畢業要求對培養目标、課程設置對畢業要求的支撐情況,H為高度相關、M為中度相關。
畢業要求對培養目标的支撐情況
畢業要求 | 目标1 | 目标2 | 目标3 |
畢業要求1 | √ | ||
畢業要求2 | √ | ||
畢業要求3 | √ | √ | |
畢業要求4 | √ | ||
畢業要求5 | √ | √ | |
畢業要求6 | √ | ||
畢業要求7 | √ | √ | |
畢業要求8 | √ | ||
畢業要求9 | √ | √ |
課程設置對畢業要求的支撐情況
課程 | 畢業要求 | ||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | |
形勢與政策 | H | ||||||||
思想道德與法治 | H | ||||||||
中國近現代史綱要 | M | ||||||||
馬克思主義基本原理 | H | ||||||||
毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論 | H | ||||||||
習近平新時代中國特色社會主義思想概論 | H | ||||||||
軍事理論 | H | ||||||||
軍事技能 | H | ||||||||
英語類課程 | H | H | |||||||
計算機基礎與人工智能導論 | M | M | H | ||||||
體育類課程 | H | ||||||||
藝術類課程 | M | M | |||||||
大學生心理健康教育 | M | H | H | ||||||
曆史與哲學類 | M | ||||||||
中共黨史、新中國史、改革開放史、社會主義發展史 | H | H | |||||||
文學與藝術類 | H | ||||||||
經濟與社會類 | M | H | |||||||
審計學通論 | M | ||||||||
自然與科技類 | H | M | H | ||||||
Python程序設計、數據庫技術 | H | H | M | ||||||
經濟學原理 | H | ||||||||
數學分析一、二、三 | H | M | |||||||
高等代數與解析幾何一、二 | H | M | |||||||
概率論 | H | ||||||||
常微分方程 | H | ||||||||
實變函數 | H | ||||||||
運籌與優化 | H | ||||||||
數理統計 | H | ||||||||
應用随機過程 | H | ||||||||
數據采集技術 | H | M | |||||||
數值代數 | H | ||||||||
數值計算 | H | ||||||||
近世代數 | M | ||||||||
複變函數 | M | ||||||||
偏微分方程 | M | ||||||||
泛函分析 | M | ||||||||
矩陣理論與應用 | H | M | |||||||
數字圖像處理 | M | ||||||||
數學前沿與提升 | M | ||||||||
組合數學 | M | ||||||||
統計學 | M | ||||||||
計量經濟學 | M | ||||||||
應用多元統計分析 | M | M | |||||||
應用時間序列分析 | M | ||||||||
統計軟件與數據分析 | H | ||||||||
金融科技學 | M | ||||||||
Python與金融計算 | M | H | |||||||
證券投資學 | M | ||||||||
數理金融 | M | ||||||||
C語言程序設計 | M | ||||||||
數據挖掘 | H | M | |||||||
統計機器學習 | H | ||||||||
大數據分析與可視化 | H | M | |||||||
大數據處理技術 | M | H | |||||||
并行計算與分布式系統 | M | M | |||||||
神經網絡與深度學習 | M | H | |||||||
推薦系統及應用 | M | ||||||||
數學模型與數學實驗 | H | H | H | H | |||||
金融數據與機器學習 | M | M | H | ||||||
勞動課 | M | ||||||||
暑期社會實踐 | H | H | |||||||
學年論文 | H | M | |||||||
就業指導課、職業生涯規劃、創業基礎 | M | M | |||||||
創新創業類任選課 | M | H | |||||||
創新創業實踐 | M | H | |||||||
畢業實習 | M | H | |||||||
畢業論文(設計) | H | H | H | H |