大學數(shù)學專業(yè)有哪些 具體數(shù)學專業(yè)名單一覽表

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大學數(shù)學專業(yè)包括數(shù)學與應用數(shù)學、信息與計算科學、數(shù)理基礎科學、數(shù)據(jù)計算及應用等4個專業(yè),以下是具體專業(yè)名單一覽表。

1、數(shù)學專業(yè)名單一覽表

序號門類專業(yè)類專業(yè)代碼專業(yè)名稱學位授予門類修業(yè)年限
1理學數(shù)學類070101數(shù)學與應用數(shù)學理學四年
2理學數(shù)學類070102信息與計算科學理學四年
3理學數(shù)學類070103T數(shù)理基礎科學理學四年
4理學數(shù)學類070104T數(shù)據(jù)計算及應用理學四年

2、數(shù)學專業(yè)簡介

數(shù)學與應用數(shù)學專業(yè)簡介:

數(shù)學與應用數(shù)學(Mathematics and Applied Mathematics)是一個學科專業(yè),該專業(yè)培養(yǎng)掌握數(shù)學科學的基本理論與基本方法,具備運用數(shù)學知識、使用計算機解決實際問題的能力,受到科學研究的初步訓練。

主要課程:數(shù)學分析學、高等代數(shù)與解析幾何、概率論基礎與數(shù)理統(tǒng)計、大學物理學、數(shù)學模型、數(shù)學實驗、數(shù)學軟件、計算機基礎、數(shù)值方法、泛函分析,微分幾何,近世代數(shù),偏微分方程,數(shù)學物理方程,常微分方程,復變函數(shù),實變函數(shù),抽象代數(shù),數(shù)學建模,數(shù)學史等,以及根據(jù)應用方向選擇的基本課程。

信息與計算科學專業(yè)簡介:

信息與計算科學專業(yè)(Information and Computing Science)原名”計算數(shù)學”,1987年更名為“計算數(shù)學及其應用軟件”,1998年教育部將其更名為“信息與計算科學”,是以信息領域為背景,數(shù)學與信息,計算機管理相結(jié)合的數(shù)學類專業(yè)。該專業(yè)培養(yǎng)的學生具有良好的數(shù)學基礎,能熟練地使用計算機,初步具備在信息與計算機科學領域的某個方向上從事科學研究,解決實際問題,設計開發(fā)有關(guān)計算機軟件的能力。

主要課程:數(shù)學分析、高等代數(shù)、解析幾何、概率統(tǒng)計、數(shù)學模型、離散數(shù)學、模糊數(shù)學、實變函數(shù)、復變函數(shù)、微分方程、物理學、信息處理、信息編碼與信息安全、現(xiàn)代密碼學教程、計算智能、計算機科學基礎、數(shù)值計算方法、數(shù)據(jù)挖掘、最優(yōu)化理論、運籌學、計算機組成原理、計算機網(wǎng)絡、計算機圖形學、c/c++語言、java語言、匯編語言、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫應用技術(shù)、軟件系統(tǒng)、操作系統(tǒng)等。

數(shù)理基礎科學專業(yè)簡介:

數(shù)理基礎科學專業(yè)主要培養(yǎng)能從事數(shù)學、物理等基礎科學教學和科研的有發(fā)展?jié)摿Φ膬?yōu)秀人才,尤其是在數(shù)學、物理上具有創(chuàng)新的能力的人才,同時也為對數(shù)理基礎要求高的其它學科培養(yǎng)有良好的數(shù)理基礎的新型人才。

主要課程:數(shù)學分析、高等代數(shù)、解析幾何、力學、熱學、常微分方程、電磁學、理論力學、光學、實變函數(shù)、普通物理實驗、數(shù)理統(tǒng)計、量子力學、數(shù)學物理方法、概率論、原子物理學等。

數(shù)據(jù)計算及應用專業(yè)簡介:

數(shù)據(jù)計算及應用是一門本科專業(yè)。

培養(yǎng)德智體全面發(fā)展,具有良好的數(shù)學基礎和數(shù)學思維能力,掌握信息科學和統(tǒng)計學的基本理論、方法與技能,接受科學研究的初步訓練,具備一定的數(shù)據(jù)建模、高性能計算、大數(shù)據(jù)處理以及程序設計能力,能運用所學知識與技能解決數(shù)據(jù)分析、信息處理、科學與工程計算等領域?qū)嶋H問題的復合型應用理科專業(yè)人才。

主要課程:數(shù)學分析、高等代數(shù)、解析幾何、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、常微分方程、數(shù)據(jù)科學導論、高級語言程序設計、數(shù)據(jù)庫原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、統(tǒng)計預測與決策 核心課程:數(shù)據(jù)建模、數(shù)值最優(yōu)化方法、數(shù)據(jù)算法與分析、應用時間序列分析、數(shù)據(jù)挖掘基礎、統(tǒng)計推斷、統(tǒng)計計算、機器學習、R語言與數(shù)據(jù)分析、Hadoop大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化分析、多元統(tǒng)計分析、矩陣計算、應用隨機分析等理論及實踐教學環(huán)節(jié)。

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