本科生培养

 

数学与应用数学  070101
Mathematics and Applied Mathematics

一、培养目标

本专业培养学生具有运用马克思主义思想和习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑、指导实践、推动工作和为社会服务的高级人才;培养学生具有扎实的数学基础知识,掌握数学科学的基本理论与基本方法。培养学生具备运用数学知识从事科学研究和教学工作的能力,同时具备利用数学、计算机和统计知识解决实际问题及数据处理等方面的基本能力,能在科技、教育、经济、管理和软件公司等部门从事教学、实际应用、软件开发研究、数据处理和管理工作,或继续攻读硕士研究生学位的高级应用型人才。

二、毕业要求

    本专业学生主要学习数学和应用数学的基本理论、基本方法并接受数学建模、运筹与优化、数据处理、计算机和数学软件方面的基本训练,在数学理论和应用两方面都受到良好的教育,具有较高的科学素养和较强的创新意识,具备科学研究、教学、解决实际问题及数据处理等方面的基本能力和较强的更新知识的能力。

本专业开设两个专业方向,C1类为“运筹与优化”专业方向,C2类为“大数据技术与应用”专业方向。第一、二学年上通识课、学科基础课和专业基础课,第三、四学年分专业方向上课。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力:

①具有比较扎实的数学理论基础,受到严格的科学思维训练,初步掌握数学科学的思想方法;

②具有运用数学建模知识建立数学模型和处理大数据以解决实际问题的初步能力;

③具有运用所学的运筹优化理论和方法解决系统工程学和现代管理中实际问题的初步能力;

④熟练地使用计算机,具有基本的算法分析、设计能力和较强的编程能力;

⑤具有较强的语言表达能力和阅读外文文献的能力;

⑥掌握资料查询、文献检索以及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法,具有一定的科学研究、教学能力和更新知识的能力。

三、毕业要求对培养目标的支撑

毕业要求

            培养目标

具有比较扎实的数学理论基础,受到严格的科学思维训练,初步掌握数学科学的思想方法。

培养学生具有扎实的数学基础知识,掌握数学科学的基本理论与基本方法。培养学生具备运用数学知识从事科学研究和教学工作的能力。

具有运用数学建模知识建立数学模型和处理大数据以解决实际问题的初步能力;

具有运用所学的运筹优化理论和方法解决系统工程学和现代管理中实际问题的初步能力;

熟练地使用计算机,具有基本的算法分析、设计能力和较强的编程能力。

培养学生具备利用数学、计算机和统计知识解决实际问题及数据处理等方面的基本能力,能在科技、教育、经济、管理和软件公司等部门从事教学、实际应用、软件开发研究、数据处理和管理工作

具有较强的语言表达能力和阅读外文文献的能力;

掌握资料查询、文献检索以及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法,具有一定的科学研究、教学能力和更新知识的能力。

继续攻读硕士研究生学位

四、主干学科

数学。

五、核心知识领域

分析学、代数学、几何学、随机数学、计算科学、运筹与控制、信息科学、数据科学。

六、专业核心课程

    数学分析I-III(270学时)、高等代数I-II135学时)、解析几何(45学时)、概率论与数理统计(90学时)、常微分方程(60学时)、复变函数(54学时)、实变函数(45学时)、数学建模(32学时)、数据挖掘(45学时)、金融数学(45学时)、运筹学(45学时)、最优化方法(45学时)、数值分析(45学时)、泛函分析(30学时)、近世代数(30学时)、数据科学(45学时)、Python程序设计(45学时)、大数据分析(45学时)、并行计算与分布式计算(60学时)。

七、主要实践性教学环节

    软件设计实习、数学建模实习、数据挖掘课程设计、金融数学课程设计、运筹学课程设计、数值分析课程设计、Python语言程序课程设计、大数据分析课程设计、毕业实习、毕业设计(论文)。

八、主要专业实验

大学数学实验。

九、修业年限

四年

十、授予学位

理学学士。

 

 

信息与计算科学  070102 
Information and Computing Science

一、培养目标

本专业是以软件信息服务业为背景、数学与计算机软件设计开发相结合的理科专业,培养具有良好的数学基础和数学思维能力,同时在数据分析、算法分析、软件设计、信息安全领域具有专业特长,能在科技、教育、信息产业、经济金融等相关领域从事研究、教学、高端软件设计与开发、数据分析与管理工作,能满足社会发展需要、具有创新精神的高素质应用型理科人才。经本专业培养,毕业生应具备以下知识、能力和素质:

1. 坚持马克思主义,学会运用马克思主义立场、观点、方法辨明研究方向、掌握科学的世界观和方法论;坚持运用习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑、指导实践、推动工作、为社会服务;

2. 具有坚实的数学基础和良好的人文社会科学素养,掌握信息与计算科学专业的基本理论知识,对数学、信息与计算科学的理论、技术及应用的最新进展有所了解;

3. 能熟练使用计算机及常用开发语言和软件,具有基本的算法分析、数据挖掘以及较强的编程能力和软件开发管理能力;掌握运用数学知识及数学建模方法,具有较强的数学理论分析和解决实际问题的能力;

4. 掌握文献检索、资料查询以及运用现代信息技术获取相关知识的基本方法,具有一定的科学研究能力,能够适应社会的快速发展及科学的快速进步,具有较强的自学能力和终身学习意识;

5. 具有较强的社会责任感,能够坚守职业规范和道德规范,履行职业责任;能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的责任,具有和谐的人际关系、强烈的创新意识和良好的团队协作精神。

二、毕业要求

本专业是天津市普通高等学校应用型专业,开设“算法分析与软件设计”和“信息安全”两个专业方向,采取校企结合教学模式。学习数学、计算机科学和信息科学的基本理论和基本方法,并接受数学建模、算法分析、程序设计和应用软件等方面的基本训练,使学生具有较高的科学素养,同时具有数学能力、算法分析与设计能力、较强的软件开发能力和大数据分析能力,毕业生能在程序设计和软件开发等方面具有优势,达到企业实际项目开发的基本要求。毕业生应获得以下几方面的知识和能力:

1. 数学知识:具有扎实的数学理论和算法基础,养成严谨的逻辑推理和数学思维能力;

2. 问题分析:能够应用数学以及信息与计算科学的基本原理和知识,识别、分析并表达实际科学问题,建立合适的数学模型,并给出有效的模型求解算法;

3. 设计/开发解决方案: 能够利用数学和信息科学的基本方法对相关领域问题进行研究,具有基本的算法分析、应用软件设计能力和较强的编程能力,具备架构师级的潜力;

4. 研究:能够基于科学原理并采用科学方法对实际问题进行系统研究,具有对实际工作过程中遇到的新问题、复杂问题进行研究、探索的科学研究能力;

5. 使用现代工具:掌握数学领域常用科研工具和企业常用软件开发工具,了解软件开发的前沿技术和最新的编程语言,具备网上调研、文献检索等自主学习和常用工具的使用能力;

6. 数学与社会:能够利用数学理论了解实际问题的背景知识,并进行合理分析、评价专业领域的问题解决方案对社会产生的影响,并理解应承担的责任;

7. 环境和可持续发展:能够理解和评价针对专业领域内相关问题的解决方案对环境、社会可持续发展的影响;

8. 职业规范:具有人文社会科学素养、社会责任感,能够坚守职业规范和道德规范,履行职业责任,遵守职业道德规范;

9. 个人和团队:能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的责任,具有和谐的人际关系、强烈的创新意识和良好的团队协作关系;

10. 沟通:能够与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达和回复指令等,具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通交流;

11. 项目管理:初步具有计算机程序设计与软件开发能力或信息与网络安全系统架构与评估能力;了解软件服务业的主流方向,初步具有项目开发的框架搭建能力和项目管理能力;

12. 终身学习:具有适应不断变化的自然环境和科学环境,具备一定的科学研究能力,具有自主学习和终身学习的意识,具有不断学习和适应科学发展的能力。

三、毕业要求对培养目标的支撑

毕业要求对培养目标的支撑关系,见附件矩阵图。

四、主干学科

数学、信息科学、计算机科学与技术

五、核心知识领域

分析、代数、几何、概率论与数理统计、微分方程、数学建模、软件开发与设计、算法与数据分析、信息安全

六、专业核心课程

数学分析I-III(270学时)、高等代数(150学时)、解析几何(45学时)、概率论与数理统计(90学时)、常微分方程(45学时)、离散数学(60学时)、数值分析(45学时)、数学建模(32学时)、数据挖掘 (45学时)、数据库原理与应用(45学时)、Java程序设计(45学时)、数据结构与算法(45学时)、算法分析与设计(45学时)、计算机组成原理(45学时)、智能算法 (45学时)Python语言程序(45学时)、信息安全数学基础(45学时)、信息论与编码 (45学时)、密码学与网络安全(45学时)

七、主要实践性教学环节

软件设计认知实习、企业小型项目开发实习、软件开发项目专题实践、公司项目Java &.net项目实践、数据挖掘课程设计、数据结构与算法课程设计、数值分析课程设计、Python语言程序课程设计、毕业实习、毕业设计(论文)。

八、主要专业实验

数据挖掘课程设计、数值分析课程设计、Python语言程序课程设计、数据结构与算法课程设计

九、修业年限

四年

十、授予学位

理学学士

 

应用统计学  071202
Applied Statistics

一、培养目标

本专业培养适应新时代中国特色社会主义建设实际需要,德、智、体、美全面发展,具有良好的数学基础和一定的经济学基础,掌握统计学的基本理论知识和方法,具备熟练地运用统计方法分析数据和解决实际统计应用问题的能力,能在国家统计系统、社会调查、咨询及信息产业、金融和保险行业、国民经济管理部门、政府管理机构、公司、厂矿企业以及教育与研究单位从事统计调查、质量信息管理、数据分析和风险评价等方面工作的统计学高级应用型人才。

二、毕业要求

1掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能;具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力;

2熟练使用各种统计软件包,掌握计算机的基本原理和编写程序的基本方法,具有较强的计算机应用能力和统计计算能力

3了解与经济统计、生物统计或工业统计等有关的自然和社会科学以及工程技术领域的基本知识,具有应用统计知识分析解决实际问题的初步能力

4了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景,养成良好学风,理论联系实际,具有艰苦求实,善于合作和勇于创新的科学精神

5.掌握资料查询、文献检索及运用现代统计方法获取有关信息的基本方法;具有一定的科学研究、学术交流、终身学习和实际工作能力。

三、毕业要求对培养目标的支撑

毕业要求1.支撑培养目标中的掌握统计学的基本理论知识和方法;毕业要求2.支撑目标中的具备熟练地运用统计方法分析数据和解决实际统计应用问题的能力;毕业要求3.支撑目标中的能在国家统计系统、社会调查、咨询及信息产业、金融和保险行业、国民经济管理部门、政府管理机构、公司、厂矿企业以及教育与研究单位从事统计调查、质量信息管理、数据分析和风险评价等方面工作的统计学高级应用型人才;毕业要求4.5.支撑目标中的培养适应新时代中国特色社会主义建设实际需要,德、智、体、美全面发展,具有良好的数学基础和一定的经济学基础的统计学高级应用型人才。

四、主干学科

统计学

五、核心知识领域

数学、经济学、概率论、数理统计、抽样调查、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析、统计计算与软件等。

六、专业核心课程

数学分析(225学时)、高等代数(135学时)、数据库原理及应用(45学时)、数值分析(45学时)、概率论(60学时)、数理统计(60学时)、应用随机过程(45学时)、应用回归分析(45学时)、多元统计分析(45学时)、时间序列分析(45学时)、统计计算与软件(30学时)、微观经济学(45学时)、宏观经济学(45学时)、计量经济学(45学时)、利息理论(45学时)、风险理论(45学时)、统计预测与决策(45学时)、非参数统计(45学时)、抽样调查(30学时)、数据挖掘(45学时)、统计软件实习(45学时)、统计建模实践(30学时)。

七、主要实践性教学环节

数理统计课程设计、回归分析课程设计、多元统计课程设计、数据挖掘课程设计、统计计算与软件课程设计、数据库原理及应用课程设计、数值分析课程设计等,以上时间安排均与课程同步。毕业实习(集中4周)、毕业设计(集中,11周)。

八、主要专业实验

大学数学实验、统计软件实习、统计建模实践。

九、修业年限

四年

十、授予学位

理学学士

 

 

数据科学与大数据技术 080910T
Data Science and Big Data Technology

一、培养目标

秉承服务国家大数据发展战略,服务于我校世界一流现代纺织学科群和新工科的建设的总体目标,坚持重基础,强实践,宽途径的培养理念,着眼于数据科学与大数据技术发展趋势,充分体现多学科交叉和融合的特点,培养德、智、体、美全面发展的、能为企事业单位提供信息收集与集成、海量数据管理、数据挖掘与知识发现、辅助分析决策等解决方案的应用型专业人才。

二、毕业要求

本专业学生系统学习数学、统计学、计算机科学和数据科学与大数据技术基本理论和基本知识,掌握大数据管理、分析与挖掘的基本技能,在大数据相关领域具有一定的创新实践能力,具有从事互联网企业、金融机构、社会管理机构、政府机关和事业单位、大型国企和外企等相关工作的素质和能力。

本专业毕业生应该具备以下几个方面的知识、能力和素质:

1.具有良好的政治素质和道德品格,爱国守法,讲究诚信;具有良好身心素质,社会责任感强;具有良好的团队精神,敬业奉献,协作共进,追求卓越。

2.掌握从事本专业所需的数学、统计学、计算机科学等领域的基础知识,掌握大数据平台的基本概念,具备构建大数据平台的基本技能。

3.掌握大数据管理、分析与挖掘的基本理论、基本方法,具备大数据分析、处理基本技能。

4. 掌握大数据分析算法设计、开发、测试理论和方法,具备一定的大数据算法设计和实现能力。

5.掌握数据结构、机器学习等大数据前沿理论和技术,了解IT行业相关法律政策,具有一定的组织管理能力,并能结合一定的具体问题进行实践创新。

6.具备良好的中文口头和书面表达能力,比较熟练地掌握一门外语,具有一定国际视野,能初步进行跨文化交流与合作

7.具备主动获取知识和终身学习能力。

三、毕业要求对培养目标的支撑

毕业要求2:支撑培养目标中的重基础的培养理念,使学生具备掌握数据科学与大数据技术发展趋势,培养多学科交叉和融合的能力;

毕业要求3457:支撑目标中的具备信息收集与集成、海量数据管理、数据挖掘与知识发现、辅助分析决策等能力,具备从事在互联网企业、金融机构、社会管理机构、政府机关和事业单位、大型国企和外企等岗位快速适应的能力。

毕业要求16:支撑目标中的培养适应新时代中国特色社会主义建设实际需要,德、智、体、美全面发展的高级应用型人才。

四、主干学科

数学、统计学、计算机科学与技术。

五、核心知识领域

大数据应用、数据科学、最优化方法、应用统计、计算机编程、数据库、数据挖掘、机器学习、数据架构,高性能计算、分布式计算等。

六、专业核心课程

数学分析(225学时)、高等代数(135学时)、数学建模(32学时)、数据库原理与应用(45学时)、数据结构与算法(45学时)、Java程序设计(45学时)、算法分析与设计(45学时)、离散数学(60学时)、数据科学(45学时)、数据挖掘(45学时)、大数据分析(45学时)、最优化方法(45学时)、大数据架构与模式(30学时)、机器学习(64学时)、并行计算与分布式计算(60学时)、高性能计算(32学时)、云计算与云存储(48学时)、自然语言处理与知识发现(30学时)、大数据可视化(30学时)、数据采集方法(30学时)、多元统计分析(45学时)、应用随机过程(45学时)、应用回归分析(45学时)、时间序列分析(45学时)等。

七、主要实践性教学环节

赴大数据企业社会实践、统计与大数据分析软件、大数据采集与存储、大数据统计应用实践、数学建模实习、大数据项目综合实践、大数据平台技术实践、科研训练与写作、毕业实习、毕业设计等。

八、主要专业实验

数据库原理与应用课程设计、数据挖掘课程设计、最优化方法课程设计、机器学习课程设计、linux高级程序设计 、分布式存储与计算课程设计、Hadoop系统应用、大数据架构与模式课程设计、创新创业实验等。

九、修业年限

四年

十、授予学位

工学学士。