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信息与计算科学专业培养计划
作者：| 审核： | 发布日期：2020-05-08
2019级本科培养方案
248cc永利集团分册
教务处
2019年9月
2019级信息与计算科学专业（大数据应用）本科培养方案
一、专业基本信息
英文名称 |
Information and Computing Science（Application of Big Data） |
||
**码 |
070102 |
学科门类 |
理学 |
学制 |
四年 |
授予学位 |
理学学士 |
二、培养目标及特色
本专业是由信息科学、计算科学、运筹与控制科学等交叉渗透形成的数学类专业。培养具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息科学或计算数学的基本理论、方法与技能，受到科学研究的初步训练，能解决信息技术或科学与工程计算中的实际问题的专门人才。毕业生能在科技、教育、信息产业、经济金融等部门从事研究、教学、大数据分析、应用开发和管理工作，或继续攻读研究生学位。
专业特色：本专业在强化数学基础的同时，依托首都城乡信息化建设，注重培养员工良好逻辑思维能力和解决信息和计算领域实际问题的实践动手能力，胜任信息化建设中大数据分析、算法设计与研发工作。
三、主干学科
信息科学、计算数学、运筹学与控制论
四、主干课程
1．主干基础课程
数学分析(1-3)、高等代数与解析几何(1-2)、复变函数与积分变换、概率论与数理统计(A)、C程序设计、常微分方程、普通物理B(1-2)、物理实验(1-2)。
2．主干专业课程
专业核心课程：离散数学、数据结构与算法、数学建模与实验、运筹学、数值分析、多元统计与数据分析、信息与编码。
专业方向课程：面向对象程序设计、数据库原理及应用、操作系统、计算机组成原理、计算机网络、模式识别基础、计算机图形学及可视化、数字图像处理、现代密码学、Python程序设计、软件工程、数据挖掘与机器学习、智慧城市技术讲座等。
五、主要实践教学环节
C程序设计实践、数据结构与算法设计实训、数学建模实训、数值分析课程设计、多元统计与数据分析实践、密码学课程设计、面向对象程序设计课程设计、应用系统开发综合实训、专业认识实践、专业综合实训（软件项目实训、大数据项目实训）、毕业实习以及毕业设计等。
六、毕业学分要求
参照永利官网本科员工学业修读管理规定及学士学位授予细则，修满本专业最低计划学分应达到164.5学分，其中理论课程132.5学分，独立实践教学环节32学分。实践环节40.5学分(独立实践32学分+课内实验和上机 8.5学分)不低于35学分。
七、各类课程结构比例
课程类别 |
课程属性 |
学分 |
学时 |
学分比例 |
通识教育课 |
必修 |
39 |
576 |
23.71% |
选修 |
3 |
48 |
1.83% |
|
大类基础课 |
必修 |
41 |
740 |
24.92% |
专业核心课 |
必修 |
17 |
288 |
10.34% |
专业方向课 |
必修 |
15.5 |
280 |
9.42% |
选修 |
17 |
272 |
10.33% |
|
独立实践环节 |
必修 |
32 |
664 |
19.45% |
总计 |
164.5 |
2868 |
100% |
|
八、教学进程表
学期 |
教学周 |
考试 |
实践 |
学期 |
教学周 |
考试 |
实践 |
1 |
4-19周 |
20周 |
1-3周 |
2 |
1-16周 |
17-18周 |
19-20周 |
3 |
1-16周 |
17-18周 |
19-20周 |
4 |
1-16周 |
17周 |
18--20周 |
5 |
1-15周 |
16周 |
17-20周 |
6 |
1-16周 |
17周 |
18-20周 |
7 |
1-11周 |
12周 |
13-20周 |
8 |
1-16毕业设计与答辩 |
||
九、毕业生应具备的知识能力及实现矩阵
毕业生应具备的知识能力 |
相关知识领域 |
实现途径（课程支撑） |
具有扎实的数学基础，掌握信息科学和计算科学的基本理论和基本知识 |
数学、信息科学等基本理论 |
数学分析(1-3)、高等代数与解析几何(1-2)、复变函数与积分变换、概率论与数理统计(A)、常微分方程、运筹学、信息与编码 |
能熟练使用计算机（包括常用语言、工具及一些专用软件），具有基本的算法分析、设计能力和较强的编程能力 |
计算机基础、计算机网络、算法设计、编程语言等 |
C程序设计、离散数学、数据结构与算法、面向对象程序设计、Python程序设计、数据库原理及应用、操作系统、计算机网络与安全等 |
对信息科学与计算科学理论、技术及应用的新发展有所了解 |
数值计算、数据分析、图形图像、信息安全等 |
专业概论、模式识别基础、数字图像处理、计算机图形学及可视化、现代密码学、数值分析、多元统计与数据分析等 |
了解某个应用领域，能运用所学的理论、方法和技能解决某些科研或生产中的实际课题 |
数学建模、大数据分析应用、智慧城市 |
数学建模与实验、、数据挖掘与机器学习、智慧城市技术讲座、大数据项目实训等 |
掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有一定的科学研究和软件开发能力 |
专业文献、科研方法、软件算法设计和实现等 |
专业英语、软件工程、应用系统设计开发综合实训、软件项目实训、毕业设计等 |
十、指导性教学计划（见附表）
十一、主要课程逻辑关系结构图
2018 Undergraduate Program for Specialty in Information and Computation Science（Application of Big Data）
I、Specialty Name and Code
English Name |
Information and Computation Science （Application of Big Data） |
||
Code |
070102 |
Disciplines |
Science |
Length of Schooling |
4 |
Degree |
Bachelor of Science |
II、Educational Objectives
Information and Computation Science is a new mathematical specialty, which is an overlapping area of information science, computation science, operations research and control theory and other interdisciplinary sciences. The specialty aims at meet the needs of talents capability of solving practical problems in the information science, big data analysis and engineering technology.
III、Major Disciplines
Information Science, Computation Science, Operations Research and Control Theory.
IV、Major Courses
（1）Basic Courses：College Physics, Mathematical Analysis, Advanced Algebra and Analytic Geometry, Complex Functions and Integral Transformations, Probability and Mathematical Statistics, C Programming and Ordinary Differential Equations;
(2) Major Courses in Specialty
Core Courses: Discrete mathematics, Data Structures and Algorithms, Operations Research, Numerical Analysis, Multivariate Statistics and Data Analysis, Mathematical Modeling and Experiment, Theory of Information and Coding;
Technology Courses in Specialty：Database Principles, Operation System, Computer Graphics and visualization, Modern Cryptography, Object-Oriented Programming, Python Programming, Data Ming and Machine Learning, Software Engineering, Smart City Lecture, Computer Networks and Security.
V、Major Practical Training
Practice of C Programming, Practice of Mathematical Modeling, Practice of Data Structures, Practice of Numerical Analysis, Practice of Cryptography, Practice of Object-oriented Design, Practice of Multivariate Statistics and Data Analysis, Practice of Application System, Practice of Specialty (Practice of Soft Project, Practice of Big Data Analysis), Graduation Practice and Graduation Project.
VI、Graduation Requirements
Requirement of Minimum Total Credits for the Specialty is 164.5credits：Theoretical Teaching in Class is 132.5 credits; Total practices are 40.5 credits, no less 35 credits; Independent Practice is 32 credits.
VII、Proportion of Course
Course Category |
Course Type |
Credits |
Class Hour |
Proportion |
General Education |
Compulsory |
39 |
576 |
23.71% |
Optional |
3 |
48 |
1.83% |
|
Big Academic Subjects |
Compulsory |
41 |
740 |
24.92% |
Professional Core |
Compulsory |
17 |
288 |
10.34% |
Professional Direction |
Compulsory |
15.5 |
280 |
9.42% |
Optional |
17 |
272 |
10.33% |
|
Practice |
Compulsory |
32 |
664 |
19.45% |
Total |
164.5 |
2868 |
100% |
|
VIII、Table of Teaching Program
Semester |
Teaching |
Exam |
Practice |
Semester |
Teaching |
Exam |
Practice |
1 |
4-19 |
20 |
1-3 |
2 |
1-16 |
17-18 |
19-20 |
3 |
1-16 |
17-18 |
19-20 |
4 |
1-16 |
17 |
18--20 |
5 |
1-15 |
16 |
17-20 |
6 |
1-16 |
17 |
18-20 |
7 |
1-11 |
12 |
13-20 |
8 |
1-16 Graduation Project, Graduation Debate |
||
IX、Table of Teaching Arrangement
Attachments.
X、Graduate Abilities and Matrices
Graduate Abilities |
Related Knowledge |
Course Supports |
Has a solid mathematical foundation, master the basic theory and knowledge of information and Computing Science |
Science, information science and Computing Science |
Mathematical Analysis, Advanced Algebra and Analytic Geometry, Complex Functions and Integral Transformations, Probability and Mathematical Statistics and Ordinary Differential Equations, Operations Research, Theory of Information and Coding |
Be able to skillfully use the computer, with the basic algorithm analysis, design ability and strong programming ability |
Computer basis, computer network, algorithm design, programming language, etc. |
C Programming, Discrete mathematics, Data Structures and Algorithms, Object-Oriented Programming, Operation System, Database Principles, Python Programming, Computer Graphics and Visualization, Mathematical Modeling and Experiment, Computer Networks and Security |
Understanding of the new developments in the theory, technology and application of information science and Computing Science |
Numerical calculation, data analysis, graph and image, modern cryptography, etc. |
Modern Cryptography, Numerical Analysis, Multivariate Statistics and Data Analysis, Mathematical Modeling and Experiment |
Understanding of a certain application field which can solve some practical problems in scientific research or production by applying the theories, methods and techniques used in the study |
Mathematical modeling, cloud computation, big data, smart city |
Mathematical Modeling and Experiment, Computer Networks, Data Mind and Machine Learning |
Master the basic methods of document retrieval and data query, and have a certain scientific research and software development capabilities |
Professional literature, research methods, software algorithm design and implementation, etc. |
Specialty English, Scientific Writing, software Engineering, Practice of Application System, Practice of Soft Project |
表1 信息与计算科学专业指导性教学计划（1）
课 程 类 别 |
课 程 属 性 |
课程名称 |
学 分 |
总 学 时 |
讲 课 学 时 |
实 验 学 时 |
上 机 学 时 |
课 外 学 时 |
延 续 教 学 |
开课 学期 |
教学单位 |
通
识
教
育
课 |
必
修 |
思想道德修养与法律基础 Thought Morals Accomplishment and Basic Law |
3 |
48 |
32 |
|
|
16 |
|
1 |
马克思主义学院 |
中国近现代史纲要 The Outline of the Modern Chinese History |
3 |
48 |
24 |
|
|
24 |
|
2 |
马克思主义学院 |
||
马克思主义基本原理概论★ The Generality of Basic Principle of Marxism |
3 |
48 |
32 |
|
|
16 |
|
3 |
马克思主义学院 |
||
毛泽东思想和中国特色社会主义体系理论概论★ Introduction to Mao Zedong Thoughts and Theoretical System of the Chinese characteristic socialism |
5 |
80 |
48 |
|
|
32 |
|
4 |
马克思主义学院 |
||
形势与政策（1-4） Situation and Policy(1-4) |
2 |
32 |
16 |
|
|
16 |
|
1-4 |
马克思主义学院 |
||
老员工职业生涯与发展规划 College Student Occupation Career and Development Planning |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
1 |
学工部 |
||
大学英语(1-2) ★ College English(1-4) |
6 |
128 |
96 |
|
|
|
32 |
1-2 |
文法学院 |
||
大学英语拓展系列课程（1-4） |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
3 |
文法学院 |
||
大学英语拓展系列课程（5-8） |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
4 |
文法学院 |
||
体育(1-4) Physical Education(1-4) |
4 |
120 |
120 |
|
|
|
|
1-4 |
体育部 |
||
小 计 |
31 |
584 |
448 |
0 |
0 |
104 |
32 |
|
|
||
核
心 |
经典赏析与文化传承 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
1-8 |
各院部 |
|
哲学逻辑与批判思维 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
1-8 |
各院部 |
||
科技进展与科学精神 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
1-8 |
各院部 |
||
建筑艺术与审美体验 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
1-8 |
各院部 |
||
生态文明与智慧城市 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
1-8 |
各院部 |
||
至少修读4类合计8学分，每类至少修读2学分 |
|||||||||||
选修 |
创新创业类 |
1-8学期任选 |
各院部 |
||||||||
工程实践类 |
1-8学期任选 |
各院部 |
|||||||||
复合培养类 |
1-8学期任选 |
各院部 |
|||||||||
跨类任选至少3学分 |
|||||||||||
通识教育课合计至少修读42学分 ，其中通识教育必修31学分，通识教育核心8学分，通识教育任选3学分 |
|||||||||||
表1信息与计算科学专业指导性教学计划（2）
课 程 类 别 |
课 程 属 性 |
课程名称 |
学 分 |
总 学 时 |
讲 课 学 时 |
实 验 学 时 |
上 机 学 时 |
课 外 学 时 |
延 续 教 学 |
开课 学期 |
教学单位 |
大
类
基
础
课 |
必
修 |
数学分析(1)★ Mathematical Analysis(1) |
5 |
96 |
80 |
|
|
16 |
|
1 |
248cc永利集团 |
高等代数与解析几何(1)★ Advanced Algebra and Analytic Geometry(1) |
4 |
72 |
64 |
|
|
8 |
|
1 |
248cc永利集团 |
||
C程序设计 C Programming |
3 |
64 |
32 |
|
16 |
16 |
|
1 |
信计系 |
||
数学分析(2)★ Mathematical Analysis(2) |
5 |
96 |
80 |
|
|
16 |
|
2 |
248cc永利集团 |
||
高等代数与解析几何(2)★ Advanced Algebra and Analytic Geometry(2) |
4 |
72 |
64 |
|
|
8 |
|
2 |
248cc永利集团 |
||
普通物理B（1）★ College physics(1) |
3 |
52 |
48 |
|
|
4 |
|
2 |
248cc永利集团 |
||
数学分析(3)★ Mathematical Analysis(3) |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
3 |
248cc永利集团 |
||
普通物理B（2）★ College physics(2) |
3 |
52 |
48 |
|
|
4 |
|
3 |
248cc永利集团 |
||
物理实验（1） Physics Experiment(1) |
1 |
30 |
|
30 |
|
|
|
3 |
248cc永利集团 |
||
常微分方程★ Ordinary Differential Equations |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
3 |
信计系 |
||
概率与数理统计A ★Theory of Probability and Statistics (A) |
4 |
64 |
64 |
|
|
|
|
4 |
248cc永利集团 |
||
物理实验（2） Physics Experiment(2) |
1 |
30 |
|
30 |
|
|
|
4 |
248cc永利集团 |
||
复变函数与积分变换 Complex Functions and Integral Transformations |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
5 |
248cc永利集团 |
||
小 计 |
41 |
756 |
608 |
60 |
16 |
72 |
|
|
|
||
大类学科基础课合计 41 学分 |
|||||||||||
专 业 核 心 课 |
必
修 |
离散数学★ Discrete Mathematics |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
2 |
信计系 |
数据结构与算法★ Data Structures and Algorithms |
2.5 |
56 |
32 |
8 |
|
16 |
|
3 |
信计系 |
||
数学建模与实验Mathematical Modeling and Experiment |
2.5 |
40 |
32 |
8 |
|
|
|
4 |
信计系 |
||
数值分析★ Numerical Analysis |
3 |
48 |
40 |
8 |
|
|
|
5 |
信计系 |
||
信息与编码★ Information and Coding |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
5 |
信计系 |
||
运筹学★ Operations Research |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
6 |
信计系 |
||
多元统计与数据分析★ Multivariate statistics and Data Analysis |
2 |
32 |
24 |
8 |
|
|
|
6 |
信计系 |
||
小计 |
17 |
288 |
240 |
32 |
|
16 |
|
|
|
||
专业核心课合计必修 17 学分 |
|||||||||||
表1信息与计算科学专业指导性教学计划（3）
课 程 类 别 |
课 程 属 性 |
课程名称 |
学 分 |
总 学 时 |
讲 课 学 时 |
实 验 学 时 |
上 机 学 时 |
课 外 学 时 |
延 续 教 学 |
开课 学期 |
教学单位 |
专
业
方
向
课 |
必
修 |
专业概论 Introduction to Major |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
1 |
信计系 |
面向对象程序设计★ Object-Oriented Programming |
2.5 |
56 |
24 |
8 |
8 |
16 |
|
4 |
信计系 |
||
操作系统 Operation System |
2.5 |
40 |
32 |
8 |
|
|
|
5 |
信计系 |
||
Python程序设计 Python Programming |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
5 |
信计系 |
||
数据库原理及应用 Database Principles and Application |
3 |
56 |
40 |
8 |
|
8 |
|
5 |
信计系 |
||
计算机图形学与可视化(双语) ★ Computer Graphics and visualization |
2.5 |
40 |
24 |
8 |
8 |
|
|
7 |
信计系 |
||
数据挖掘与机器学习★ Data Ming and Machine Learning |
2 |
40 |
32 |
|
|
8 |
|
7 |
信计系 |
||
小 计 |
15.5 |
280 |
200 |
32 |
16 |
32 |
|
|
信计系 |
||
选
修 |
工程制图与识图Reading & Drawing of Engineering Drawing |
2 |
32 |
|
|
|
|
|
2 |
248cc永利集团 |
|
计算机算法 Computer Algorithm |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
4 |
信计系 |
||
智慧城市技术讲座Introduction to Technologies in Smart City |
1.5 |
24 |
24 |
|
|
|
|
4 |
信计系 |
||
模式识别基础 Pattern Recognition |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
5 |
信计系 |
||
计算机组成原理 Principles of Computer Composition |
2 |
36 |
24 |
8 |
|
4 |
|
6 |
信计系 |
||
现代密码学 Modern Cryptography |
2 |
40 |
24 |
8 |
|
8 |
|
6 |
信计系 |
||
计算机网络与安全 Computer Networks and Security |
2 |
40 |
24 |
8 |
|
8 |
|
6 |
信计系 |
||
专业英语 Specialty English |
1.5 |
24 |
24 |
|
|
|
|
6 |
信计系 |
||
科技文献检索Document Retrieval of Science and Technology |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
6 |
图书馆 |
||
软件工程 Software Engineering |
2 |
32 |
24 |
8 |
|
|
|
6 |
信计系 |
||
数字图像处理 Digital Image Processing |
2 |
40 |
24 |
8 |
|
8 |
|
7 |
信计系 |
||
跨专业选修课程Cross Professional Elective Course |
2 |
|
|
|
|
|
|
分散安排 |
各学院 |
||
小 计 |
22 |
348 |
248 |
40 |
0 |
28 |
|
|
|
||
专业方向课合计 32.5 学分，必修 15.5学分，任选17学分 |
|||||||||||
表2信息与计算科学专业指导性教学计划（实践环节）
课 程 属 性 |
课程名称 |
学 分 |
折 合 学 时 |
实 验 实 践 |
上 机
|
开课 学期 |
开设 周次 |
教学单位 |
|
课 内 |
军事理论 Military Theory |
1 |
32 |
|
|
2 |
1-3 |
武装部 |
|
军训 Military Training |
1 |
32 |
32 |
|
1 |
||||
形势与政策（5-7）Situation and Policy(5-7) |
|
|
|
|
5-7 |
分散 |
马院、各学院 |
||
专业认识实践 Practice of Specialty |
1 |
20 |
|
|
2 |
1-18分散安排 |
信计系 |
||
C程序设计实践 Practice of C Programming |
2 |
40 |
|
|
2 |
19-20 |
信计系 |
||
数据结构与算法设计实训 Practice of Algorithms Design and Implementation |
2 |
40 |
|
|
3 |
19-20 |
信计系 |
||
数学建模实训 Practice of Mathematical Modeling |
1 |
20 |
|
|
4 |
18 |
信计系 |
||
面向对象课程设计 Practice of Object-oriented Design |
2 |
40 |
|
|
4 |
19-20 |
信计系 |
||
数值分析课程设计 Practice of Numerical Analysis |
1 |
20 |
|
|
5 |
17 |
信计系 |
||
应用系统开发综合实训 Practice of Application System |
3 |
60 |
|
|
5 |
18-20 |
信计系 |
||
多元统计与数据分析实践 Practice of Multivariate statistics and Data Analysis |
1 |
20 |
|
|
6 |
18 |
信计系 |
||
密码学课程设计 Practice of Cryptography |
2 |
40 |
|
|
6 |
19-20 |
信计系 |
||
限选一 |
软件项目实训 Practice of Soft Project |
2 |
40 |
|
|
7 |
13-14 |
信计系 |
|
大数据综合实训Comprehensive Practice of Big Data |
2 |
40 |
|
|
7 |
13-14 |
信计系 |
||
毕业实习 Graduation Practice |
3 |
60 |
|
|
7 |
15-20 |
信计系 |
||
毕业设计(论文) Graduation Project |
8 |
160 |
|
|
8 |
1-16 |
信计系 |
||
小 计 |
32 |
664 |
32 |
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课 外 |
新技术认证New Technology Certification |
2 |
40 |
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1-8 |
分散安排 |
信计系 |
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专业技术认证Specialty Technology Certification |
2 |
40 |
|
|
1-8 |
分散安排 |
信计系 |
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创新实践及科研训练 |
专业科研训练 Specialty Research |
2 |
40 |
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1-8 |
分散安排 |
信计系 |
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学科竞赛 Specialty Contest |
2 |
40 |
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1-8 |
分散安排 |
信计系 |
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创新创业竞赛 Innovation and Entrepreneurship Competition |
2 |
40 |
|
|
1-8 |
分散安排 |
信计系 |
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小 计 |
10 |
200 |
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实践环节合计32学分，其中课内 30 学分，课外 2学分 |
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