福州大学至诚学院信息与计算科学和应用化学哪个好?哪个比较好就业?哪个好考点?

学科性质：工学

培养目标：

利用本专业理工结合的特色，针对国家和福建省绿色环保、新能源战略性新兴产业以及食品安全战略发展需要，培养掌握相关基础理论和实验技能，具有较强的实践动手能力、良好创新意识和科学思维的本科层次应用型高级专门人才。所培养的学生能够在化工、食品、环境和新能源材料等行业从事产品开发、成分分析、质量检验等相关科学研究以及相关管理工作。

专业方向：

本专业设有“环境与食品检测检验”、“新能源与光电功能材料”2个方向,主要培养在化工、食品、环境和新能源材料等行业从事产品开发、成分分析、质量检验以及组织管理的高级技术应用型人才。本专业按照大类招生，入学一年后，根据学生志愿和学习成绩自主选择以上任一方向继续攻读学位。

方向I——“环境与食品检测检验”：培养从事食品质量分析、化工产品质量分析、环境污染分析和质量监测的高级技术应用型人才。

方向II——“新能源与光电功能材料”：培养从事高性能电池、光电及LED材料、催化材料（汽车尾气净化、光催化）研发及分析的高级技术应用型人才。

主干课程：

《无机与分析化学》、《无机与分析化学实验》、《有机化学》、《化工原理》、《环境化学与监测》、《现代分析测试技术》、《化学工艺学》、《催化原理》、《高分子化学与物理》、《环境与绿色合成化学》、《波谱学》、《近代分离技术》、《复合材料》、《材料分析方法》、《新能源材料》和《材料制备与加工原理》等课程。

专业特色：

在办学条件上，依托母体学校福州大学化学学院（学科ESI排名世界0.25%）优势师资，以及其拥有的国家、省级技术平台的教学、科研、实习基地等优质办学资源进行办学，在培养方案、专业实验室建设以及增强学生实践技能，创业、创新能力等方面与母体学校本一批学生具有相同教学条件和实验设施。

在教学和实践方面，该专业将紧密依托“国家化学化工实验教学示范中心”、“化肥催化剂国家工程研究中心”、“国家环境光催化工程技术研究中心”、“教育部食品安全分析与检测技术重点实验室”、“福建省产品质量和食品安全检测试剂与仪器工程技术研究中心”等一批国家级/省部级科研平台，开展理论教学和毕业实习、科研实践活动。母体学校的优势科研条件可以为该专业在教学团队、专业实验、导师指导、平台建设以及学生实践训练等提供了优越的实验设备和师资力量，有能力组织学生参加各类科技创新与竞赛活动。

在学习深造方面，本专业依托的母体学院福州大学化学学院拥有应用化学、新能源材料、食品安全检测分析、环境分析等博士、硕士学位点, 成绩优秀的学生可考取该硕士学位点研究生继续深造；同时，依托母体学院的科技交流活动，可为学生提供交换生、联合培养等机会。

就业方向：

该专业毕业生可在化工、食品、环保和新能源材料等行业从事产品开发、成分分析、质量检验等相关科学研究以及相关管理工作。

方向I——“环境与食品检测检验”：学生可就业于化工、食品、环保、食药监、海关、检验检疫等部门，从事分析监测及研究工作，或继续硕士研究生学习，也可在研究单位、大专院校从事相关技术研究和教学工作。

方向II——“新能源与光电功能材料”：学生可就业于新能源（汽车电池、太阳能电池、锂离子电池）、石化、环保（汽车尾气净化）、环境催化材料（空气净化、污水治理）、光电智能产业等领域企事业单位，从事产品设计及性能分析工作，或继续攻读硕士研究生。

标准学制：四年。

授予学位：工学学士学位。

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