专业介绍

本专业面向国家需求，培养具有社会责任感、专业使命感，具有健全的人格和良好科学、文化素养，具备扎实的数学基础和数学思维能力，掌握信息科学与计算科学的基本理论和方法，能够运用所学的专业知识分析问题和解决实际问题，受到科学研究的初步训练，具备良好的团队沟通能力，具有终身学习意识和创新意识，具备国际化视野，能够在信息与计算科学领域从事研究、教学、应用开发工作的高素质、创新型专业人才。本科学制4年，毕业授予理学学士学位。

专业特色

特色一：东北林业大学重点建设专业，师资力量基础雄厚，拥有现代化的微格教室提供微格教学，具有理学学士、理学硕士授予权。

特色二：实施本科生导师培养模式，提供学业全程指导，重视创新能力与创新意识培养，在各类专业竞赛中取得突出成绩。

特色三：选拔优秀学生免试推荐攻读“985”或“211”院校的硕士研究生，毕业生就业口径宽，质量高，毕业后可以攻读数学、计算机及相关领域的研究生，也可以进入IT行业工作，或者进入银行、金融等机构和公司从事数据分析方面的工作。

特色四：专业与时俱进，课程设置符合社会需求，比如涵盖数据结构与算法、数据分析、数据库原理、机器学习、Python语言程序设计、Spss应用实践等专业课程，实习环节包括数学软件基础应用实践、科学与工程计算实践以及面向对象的程序设计等行业需求课程。

核心课程

1. 数据结构与算法：

课程以“逻辑结构→存储结构→基本运算的实现→典型应用”为主线，全面系统地介绍线性表、栈、队列、树与二叉树、图等几种常用的数据结构，以“分析算法思想→运用C语言描述算法→进行算法分析”为思路，解析了各种算法。主要培养目标：

1. 认知和理解能力,掌握数据结构中数据的的顺序和链式两种存储结构的实现方式，了解并掌握一些常用的与实际应用密切相关的算法。

2. 算法分析与设计能力,能完成从实践问题到计算机科学理论问题的抽象，以计算思维指导问题研究，能借助数学工具完成计算机科学理论问题的形式化建模，进行一般的算法设计并编程实现。能够利用一些基本的数据结构分析、设计较为复杂的算法。

3. 能够合理选择分析、设计、开发、运行、系统维护等工作所需技术、工具和资源，对相关问题进行设计与实现。

4. 通过独立以及协作分析、设计、编程，使学生具有进取精神和较强的独立工作能力。通过介绍各种当今较为前沿的算法知识，使学生能够始终关注计算机领域的最新研究进展

1. 数学分析：

俗称：“微积分”，创建于17世纪，直到19世纪末及20世纪初才发展为一门理论体系完备，内容丰富，应用十分广泛的数学学科。数学分析课是各类大学数学与应用数学专业、信息与计算科学专业最主要的专业基础课。是进一步学习复变函数、微分方程、微分几何、概率论、计算方法、实变函数与泛函分析等后继课程的阶梯，是数学类硕士研究生的必考基础基础课之一。

本课程基本内容有：极限理论、一元函数微积分学、级数理论、多元函数微积分学等方面的系统知识，用现代数学工具---极限的思想与方法研究函数的分析特性---连续性、可微性、可积性。极限方法是贯穿于全课程的主线。课程的目的是通过三个学期学习和系统的数学训练，使学生逐步提高数学修养，特别是分析的修养，积累从事进一步学习所需的数学知识，掌握数学的基本思想和方法，培养与锻炼学生的数学思维素质，提高学生分析与解决问题的能力。

1. 数值分析：

数值分析是高等学校信息类专业的重要的专业基础课。它是在学生学完了数学分析和高等代数等相关课程后，进一步为学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习、实验，使学生掌握线性方程组的直接法中的消去法，矩阵的三角分解法、正定矩阵的平方根分解；线性方程组的迭代法中的迭代法原理、雅可比及高斯塞德尔迭代，松驰迭代、共轭斜量法；非线性方程求根中的求根二分法、Newton迭代法、弦截法、抛物线法；矩阵特征值与特征向量中的幂法、Householder方法、QR算法；常微分方程数值解法中的Euler方法及Runge-Kutta方法、线性多步法，差分方法的相容性，收敛性及稳定性等，通过学习使学生掌握数值计算的基本算法。

学生前景

专家谈专业

信息与计算科学专业的前身是计算数学专业，我校的信息与计算科学专业继承了计算数学的特点，系统地开设数学专业类课程和计算方法类课程，同时加强了计算机类课程的教学，使该专业的毕业生在继续深造方面，不但可以报考数学方向的研究生，也可以报考计算机方向的研究生；该专业的学生毕业后能从事计算理论研究、算法设计、软件开发、数据与信息处理等方面的工作，在工作单位有较强的适应力，深受用人单位的欢迎。

专家简介：杨瑞智，理学博士，教授，硕士生导师，现任东北林业大学数学系应用数学教研室主任。主要研究方向：反应扩散方程分支理论及其应用、生物数学。发表SCI论文40余篇，主持国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金、国家博士后基金等10项，出版专著2部。

学生谈专业  

大数据已然成为当代社会的热门话题，大数据分析不但需要计算机知识和相关专业知识，更需要数学知识，特别是算法设计和数据处理方面的知识；我在大学四年期间，系统地学习了数学专业知识，还学习了一些算法类课程、数据分析类课程和计算机类课程，使我全面地掌握了本专业的知识，还通过参加各种专业竞赛使我具有了一定使用数学方法解决实际问题的能力，也为我今后的继续深造打下了良好的基础。

学生简介  

徐园园，2017届本科生毕业生，保研至南开大学，专业方向为机器学习，后赴新南威尔士大学（澳大利亚）工学院攻读博士，荣获新南威尔士大学博士生全奖。

裴仰，女，2014届本科生毕业生，毕业赴韩国东国大学留学，所学专业为游戏工学。现在北京著名游戏公司任职。

肖睿，2018届本科毕业生，硕士就读于世界排名27的英国曼彻斯特大学，攻读教育学专业，论文方向为残障儿童的义务教育。毕业回国后就职于作业帮教育科技公司，担任学科产品运营一职。

邓洁妮，2020届本科毕业学生，保研至哈尔滨工业大学（深圳）数学专业，硕士期间研究方向是非线性系统滤波，现所在实验室参与华为无线基站平台部的合作项目。