一. 培養目标

本專業培養具有高尚的道德情操、堅實的理學基礎、良好的算法設計素養、滿足國家和社會重大需求的領軍人才。專業秉承“厚基礎、寬口徑、重交叉、強創新”的理念，培養學生堅實的數學基礎和嚴謹的數學思維能力，熟練的算法設計和數據分析能力。通過對學生進行系統的專業知識傳授和科學研究訓練，提升學生的科學計算能力，激發學生的創新意識，培養學生基于信息與計算科學基本理論解決應用問題的能力，特别是在人工智能、大數據、金融、計算機及工程等領域通過實際計算解決應用問題的能力。

二. 畢業生應具有的知識、能力、素質

1. 具有堅實的數學和自然科學基礎、系統的專業知識，受到嚴格的科學思維訓練，掌握信息科學與計算科學的基礎理論和基本方法；

2. 具有主動學習、概括總結和獲取信息的能力，具有較強的創新意識和創新實踐能力以及良好的文字和口頭表達能力；

3. 具備熟練使用計算機（包括常用語言、工具及數學軟件）的基本技能，具有較強的數學建模能力、算法設計與優化能力、編程能力、程序調試和分析能力，能運用所學的理論、方法和技能解決信息科學、數學科學以及科學與工程計算領域中的某些實際數學問題；

4. 受到科學研究的初步訓練，了解應用數學與計算科學的理論、技術與應用的新發展，具有較強的知識更新、技術跟蹤與創新能力，具有一定的科研能力；

5. 具有良好的思想道德素質、文化素質、心理素質和身體素質

三. 主幹學科與相近專業

主幹學科：數學

相近專業：數學與應用數學、計算機科學與技術、金融數學

四. 主要課程

1. 通識教育基礎課：思政類，軍體類，外語類，計算機類，大學物理和通識選修課等。

2. 大類學科基礎課及專業主幹課：數學分析、高等代數與解析幾何、概率論、複變函數、常微分方程、數值分析、數值代數、微分方程引論、數據結構與算法、最優化方法、金融模型與計算、微分方程數值解、實變函數等。

五. 主要實踐環節

軍訓、計算機綜合課程設計、數學軟件基礎(研讨)、課外研學、算法設計與編程(研讨)、畢業設計、社會實踐等

六. 雙語教學課程

七. 全英文教學課程

機器學習(全英文)、反問題計算方法(全英文)、非線性系統(全英文)、金融數學(全英文)

八. 系列研讨課程（含新生研讨課）

理科大講堂（毓琇班）（新生研讨課）、數學軟件基礎(研讨)、數學分析選讀(研讨)、高等幾何選講(研讨)、數學建模與數學實驗(研讨)、科學計算案例分析(研讨)、科學計算前沿選講(研讨)、科技論文寫作基礎(研讨)等。

九. 畢業學分要求及學士學位學分績點要求

參照beat365正版唯一學分制管理辦法及學士學位授予條例，修滿本專業最低計劃學分要求165，即可畢業。同時，外語達到beat365正版唯一外語學習标準、平均學分績點≥2.0者，可獲得理學學士學位。

備注：專業方向及跨學科選修課程、全英文教學課程按照科學計算/大數據、科學計算/優化、金融數學三個方向進行設置。具體如下：

1. 科學計算/大數據方向：建議選修反問題計算方法(全英文)、科學計算案例分析(研讨)、機器學習(全英文)、深度學習基礎、數據庫原理、圖像處理、泛函分析；

2. 科學計算/優化方向：建議選修反問題計算方法(全英文)、機器學習(全英文)、深度學習基礎、運籌學、圖論與網絡優化、非線性系統(全英文)、泛函分析；

3. 金融數學方向：建議選修機器學習(全英文)、深度學習基礎、泛函分析、随機過程、時間序列分析、金融數學(全英文)（先修課程為泛函分析）、運籌學。

十. 各類課程學分與學時分配