福州大学至诚学院福建专业代码（2022）,福建招生专业代码

专业定义

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。例如：今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容，淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐，电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。

课程体系

《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。

发展前景

就业方向

IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。

考研方向

大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学。

培养目标：本专业培养具有较高的人文素养、熟练的英语语言技能、厚实的英语语言文学专 业知识和其他相关专业知识，能在外事、教育、经贸、文化、科技、军事等部门熟练运用英语和本族 语从事外事、翻译、教育、管理、研究等各种工作的英语专业人才。

培养要求：本专业的学生主要学习英语语言和文学方面的基本知识，兼学主要英语国家的文 学、历史、哲学、政治、经济、艺术、法律等人文和社会科学知识，接受系统、科学的英语听、说、读、 写、译等方面的基本技能训练，掌握英语口头表达和书面表达能力、与海内外人士进行跨文化交 际的能力、使用计算机和网络技术不断获取知识的能力，掌握运用专业知识发现、分析、解决问题 的综合能力、创造性思维能力和科学研究能力。

毕业生应获得以下几个方面的知识和能力：

1．掌握英语语言学和文学方面的基本知识；

2．掌握运用英语和本族语的专业知识发现、分析、解决问题的能力，以及创造性思维和科学 研究的能力；

3．具有熟练运用英语，与海外人士进行口头与书面交流及跨文化交际的能力；

4．熟悉我国在外交、外事、教育、经贸、文化交流等方面的方针、政策和法规；

5．具有良好的思想道德品质、较强的法制观念和诚信意识，具有较高的文化素养和文学艺 术修养、较强的现代意识和跨文化交际意识，掌握科学的思维方法和研究方法，具有求实创新的 精神、专业学科意识和思辨能力，具备健康的体魄和健全的心理素质。

主干学科：外国语言文学、中国语言文学。

核心课程：

1．英语专业技能课程，包括基础英语、高级英语、语音、听力、口语、阅读、写作、口译、笔 译等。

2．英语专业知识课程，包括语言学导论、英语语音学、英语词汇学、英语文体学、报刊选读、 英国文学选读、美国文学选读、学术论文写作、英语国家社会与文化、英语教学法、翻译理论与实 践等。

英语专业技能课程的学时应不低于专业教育课程学时总量的40%，英语专业知识课程的学 时应占专业教育学时总量的35 010左右。

主要实践性教学环节：本专业的实践性教学既体现在课堂教学中，也体现在学生的课外学习 和实践活动中。课外学习和实践是课堂教学的延伸与扩展，是培养和发展学生能力的重要途径。 课外学习和实践活动应以课堂教学的内容为基础，激发学生的学习兴趣，以及培养学生的自主学 习能力、语言综合运用能力、组织能力、交际能力、思维能力和创新能力。此外，还应鼓励学生积 极参加与专业相关的各种专业实践（如涉外活动和教育实习）和社会实践活动。

修业年限：四年/五年。

授予学位：文学学士。

培养目标：本专业是以信息技术、计算技术和运筹控制技术的数学基础为研究对象的理科类 专业，培养具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息或计算数学的基本理论、方法与技能， 接受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高级专门人才。 本专业毕业生能在科技、教育、信息产业、经济金融等部门从事研究、教学、应用开发和管理工作， 或继续攻读硕士、博士学位。

培养要求：本专业学生主要学习数学和信息科学的基本理论和基本方法，接受数学建模、计 算方法、程序设计和应用软件等方面的基本训练，受到数学和信息理论及其应用方面的良好教 育，具有较高的科学素养和较强的创新意识，具有科学研究、教学、解决信息技术或科学工程计算 中实际问题等方面的基本能力和较强的更新知识的能力。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

1．具有良好的数学基础，掌握信息科学、计算数学或运筹控制的基础理论和基本方法；

2．具备熟练应用计算机（包括常用语言、工具软件及专用软件）的基本技能，具有较强的算 法设计、算法分析与编程能力；

3．能运用所学的理论、方法和技能解决信息技术或科学与工程计算或运筹控制中的某些实 际问题；

4．接受科学研究的初步训练，了解信息科学、计算数学或运筹控制理论、技术与应用的新发 展，具有较强的知识更新、技术跟踪及创新的能力。

主干学科：数学、计算机科学与技术。

核心知识领域：几何、分析、代数、微分方程、概率统计、数值计算、信息科学、运筹与控制、计 算机软件与应用。

核心课程：数学分析、高等代数、解析几何、概率统计、物理学、常微分方程、复变函数论、程序 设计与算法语言、数据结构与算法、数值分析、数据分析、数学建模。

核心课程示例：

示例一：数学分析I-Ⅲ（304学时）、高等代数I-Ⅱ（192学时）、空间解析几何（96学时）、 常微分方程（96学时）、概率统计（96学时）、实变函数（96学时）、普通物理（144学时）、大学计 算机基础（64学时）、C语言与程序设计（96学时）、数学物理方程（96学时）、复变函数（96学 时）、数学模型（64学时）、数值分析I（64学时）、数值分析Ⅱ（64学时）、数据结构与算法（64学 时）、微分方程数值解法（64学时）、泛函分析（64学时）、信息论基础（64学时）。

示例二：大学物理（130学时）、C语言程序设计（46学时）、微机原理与系统设计（78学 时）、数学分析（240学时）、高等代数（1 36学时）、空间解析几何（46学时）、复变函数（46学 时）、概率论与数理统计（90学时）、常微分方程（46学时）、实变函数（46学时）、数学物理方 程（46学时）、泛函分析（46学时）、数值逼近（60学时）、数值代数（60学时）、微分方程数值解 （60学时）。

示例三：大学物理（96学时）、C语言程序设计（64学时）、数学分析（288学时）、高等代数 （144学时）、解析几何（48学时）、复变函数（64学时）、概率论与数理统计（64学时）、常微分方 程（56学时）、数学物理方程（48学时）、泛函分析（64学时）、数值分析（80学时）、数据结构与算 法（80学时）、数据库原理与技术（64学时）、运筹学（48学时）、数学建模（48学时）。

主要实践性教学环节：学术与科技活动、课程设计及实验、毕业实习及社会调查（实践）、毕 业论文（设计）等。

主要专业实验：（并行）程序设计与实现。

修业年限：四年。

授予学位：理学学士。 0702 物理学类