信息与计算科学专业导论论文
中国计量学院
题目：信息与计算科学专业导论论文专业：
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专业导论课程论文信息与计算科学13信算一班朱雨戈2022年4月9日
一．摘要与概述信息与计算科学专业是以信息领域为背景，数学与信息，管理相结合的交叉学科专业。该专业致力于培养具有良好数学基础，能熟练地使用计算机，初步具备在信息与计算科学领域的某个方向上从事科学研究，解决实际问题，设计开发有关软件的能力的高素质人才。
数据结构与算法论文本专业的课程体系和知识结构体现了在扎实的数学基础之上，合理架构信息科学与计算科学的专业基础理论。通过信息论、科学计算、运筹学等方面的基础知识教育和建立数学模型、数学实践课、专业实习各环节的训练，着重培养学生解决科学计算、软件开发和设计、信息处理与编码等实际问题的能力，培养能胜任信息处理、科学与工程计算部门工作的高级专门人才。
二．信算专业的前景
在几位老师的专业导论课的学习中，我了解到信息与计算科学是当今科学前沿领域，是除理论研究与实验以外的第三种科学研究手段，是我国科技发展观规划中的重要学科。
今天，虽然许多人能够完成大量计算机应用的任务而并不需要很多的数学训练，但这不等于说计算科学不需要高深的数学。对比计算机专业人才，信算专业人才通过对实际问题数学化进而解决该问题的这种思维过程更受人们青睐。对从事计算机具体应用的人员来说，只需要懂得怎么使用各种计算机软件资源，如编译程序、操作系统、数据库管理系统、有关的硬件接口、各种软件工具和应用软件程序包的使用就可以了，因而不可能从事较高起点的计算科学专业技术工作。
信算专业毕业生未来发展多样化，可报考研究生进行更深入的研究，也可直接就业。
考研方向：
计算机类：计算机系统结构、微型计算机系统、并行分布/处理与智能计算机系统、计算机软件、人工智能与智能控制、计算机图形学及计算机辅助设计、计算机信息处理与应用、计算机设计自动化与计算机科学理论
自动化控制类：控制理论与控制工程，模式识别，测控，精密仪器，导航制导。
数学类：基础数学，计算数学，应用数学，运筹学，金融数学，系统工程。经济类：国际贸易，国际金融，投资，产业经济学。
管理类：运筹学，企业管理。
就业方向
信息与计算科学就业趋势，毕业生在毕业以后，可以在信息与计算科学、计算机信息处理、经济、金融等部门从事研究、教学、应用软件开发或者是管理部门从事一些实际应用、开发
研究或者管理工作。或者在信息与计算机信息专业去
读研究生。
就业前景：主要到科技、教育和经济部门从事研究、数学与计算机教学和应用开发和管理工作。
就业趋势1.继续深造：由于信息与计算科学专业的毕业生不仅具有扎实的数学基础和良好的数学思维能力，而且掌握了信息与计算科学的方法与技能，受到科学研究的训练，因此继续深造的可选择领域将变得非常广泛，他们既可以继续攻读计算数学、计算力学、计算机应用与软件、信息与网络安全、信息科学、自动控制、金融信息等专业和研究方向的硕士学位，也可以攻读具有行业特且与信息与计算关系比较紧密的某些专业的硕士学位。
2.高等院校、科研单位：信息与计算科学专业的毕业生可以在大专院校和科研单位从事教学和科研工作，他们可以继续从事信息科学与计算数学的教学和研究工作，也可以凭借其出的数学建模能力和计算能力解决实际应用问题。
3.IT企业：信息与计算科学专业的毕业生进入IT企业是一个重要的就业方向，它们可以在这
些企业非常高效的从事计算机软件开发、信息安全与网络安全等工作。信息产业对人才的需求首先是基本的“技能”，包括计算机编程的基本能力，要求具有良好的数据库和计算机网络的知识和使用技能，熟悉基本的软件开发平台。由于信息产业进入“应用”为主流的时代，高水平的从业人员不仅要掌握基本的“技能”，关键还要具备将实际问题提炼为计算问题以及求解该问题的能力，这正是信息与计算科学专业学生的优势所在，也是近几年来国内大型IT企业“抢购”知名高校计算数学专业毕业生的原因所在。
三．专业学习
信息与计算科学专业主要课程包括数学分析、高等代数、几何、概率统计、数学模型、离散数学、模糊数学、实变函数、复变函数、微分方程、物理学、信息处理、信息编码与信息安全、现代密码学教程、计算智能、计算机科学基础、数值计算方法、数据挖掘、最优化理论、运筹学、计算机组成原理、计算机网络、计算机图形学、c/c++语言、java语言、汇编语言、算法与数据结构、数据库应用技术、软件系统、操作系统等。
作为一名大一的学生，经过一个多学期的学习，已经大概熟悉了高等代数、数学分析、大学物理、java预言等基础课程，深刻认识到数学思维的逻辑性、严密性、灵活性，也见识到用
数学建模解决实际问题的神奇之处，尤其是在王义康老师的介绍下被数学建模所吸引。
四．以数学建模为例
王义康老师向我们介绍道，近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以
空前的广度和深度向经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。
数学建模总体来说主要分七个部分：模型准备、模型假设、模型建立、模型求解、模型分析、模型检验和模型的应用和推广。
1.模型的准备：
2.模型的假设：
根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。如计算投篮模型为了简化会不计空气阻力等实际因素，单纯模型化。
3.模型的建立：
在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构。如上述的投篮模型中，可设投球速度为v，投篮者与篮框的水平距离为l等等。有时也通过查阅文献获得一些基本数据，如篮框的高，篮球的球径等。
4.模型的求解：
5.模型的分析：
对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。
6.模型的检验：
将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。这个过程也通常被称为模型的改进。
7.模型的应用和推广：
应用方式因问题的性质和建模的目的而异。模型的推广就是在现有模型的基础上对模型有有一个更加全面，考虑更符合现实情况都适用的模型。
五．以金融数学为发展目标
由于个人偏好商科，而当今正好有个学科称为金融数学，于是计划未来向金