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贵州师范学院数学与大数据学院前身为贵州教育学院数学系。数学系成立于1982年，自1982年9月起开始招收成人高等教育数学专业本科生。2002年９月起开始招收成人高等教育计算机科学与技术专业本科生，2003年数学系更名为数学与计算机科学系。2005年9月起招收全日制普高专科生。2009年，贵州教育学院由成人本科高校成功改制为普通本科高校，更名为贵州师范学院，数学与计算机科学系也随之更名为数学与计算机科学学院，同年9月，开始招收全日制普通本科学生，2018年更名为数学与大数据学院。

教学团队

学院经过近40年的发展，2018年成为国家教育部首批全国三全育人综合改革试点院系。现有6个本科专业,专任教师62名，其中教授10人，副教授20人，博士22人。有专业实验室16个，有张景中院士工作站、省级物联网科技创新平台、省级高技术产业示范工程服务平台、物联网工程中心、教育大数据工程中心、省级卓越工程师与卓越教师培养计划专业、省级综合改革试点专业、省级“双一流”平台大学生创新创业基地、省级科普基地、贵州省青少年信息学奥赛基地等学科专业与教育教学平台17个，我院人才培养效果显著，获得省级教学成果12项，学生获得28项国家级和90项省级大学生创新创业计划项目、软件著作权61项，专利40项。学生代表学校参加全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛、ACM国际大学生程序设计竞赛、全国大学生机器人大赛、全国市场调查分析大赛等学科竞赛成绩突出，获国际一等奖2项，国际二等奖5项，全国一等奖2项、二等奖20项。学生就业质量高，2018年毕业的首届大数据专业学生初次就业月薪达2万元。学院与美国、英国、泰国、台湾等国内外的大学建立了交流合作关系，每年选拔派出优秀学生到这些大学交流学习。

专业介绍

数学与应用数学

培养目标：本专业致力于培养德智体美劳全面发展，具有崇高的职业道德、先进的数学教育理念、良好的数学素养和扎实的专业知识，具备严谨求实的理性思维和创新意识，能胜任贵州省各地区数学教学、研究和管理工作的初级中学教师。本专业主要就业方向：贵州省各地区的初级中学数学教学、研究和管理工作。

主要课程：数学分析、高等代数、解析几何、复变函数、概率论与数理统计、实变函数、数学建模与实验、数学教学论、中学数学课程标准解读与教材分析。

就业方向：贵州省各地区的初级中学数学教学、研究和管理工作。

计算机科学与技术

培养目标：本专业培养德智体美劳全面发展，掌握计算机科学技术的基本知识、基本理论和基本技能，具有较强的实践能力，能胜任中小学信息技术教学工作以及计算机软件设计、开发与应用的应用型人才。本专业主要就业方向：中小学信息技术教学；计算机软件设计、开发与应用。

主要课程：高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计、程序设计基础、软件工程与应用系统开发、计算机网络、数据库原理及应用、操作系统、数字电子技术基础、计算机组成原理、信息技术教学论。

就业方向：中小学信息技术教学、计算机软件设计开发与应用等。

物联网工程

培养目标：本专业培养德智体美劳全面发展，较好地掌握物联网技术包括硬件、软件与应用的基本知识、基本理论和基本技能，能够适应未来职业和社会发展，能在生产厂家、系统集成公司、行政事业单位等行业从事物联网产品设计开发、建设和应用维护的应用型人才。毕业5年后成为所在单位业务能力较强、具有较好发展潜力的物联网专业人才。

主要课程：程序设计基础(一)、程序设计基础(二)、程序设计基础(三) 程序设计基础(四)、电路分析基础、计算机网络、通信原理、传感器技术、无线传感器网络、射频识别技术、嵌入式系统及应用。

就业方向：物联网系统软硬件开发、硬件设计。

统计学

培养目标：本专业培养具备扎实的数学基础、统计学基本理论与方法以及相关的计算机编程技术，同时有一定的专门领域知识以及处理数据、数据挖掘与数据分析的能力，具有良好的职业道德素养、敬业精神、良好的表达和沟通能力及团队合作精神，具有创新和实践能力，能够适应未来职业和社会发展，能在经济金融、保险等特定行业中从事数据处理及分析工作，能够为地方统计及数据分析相关行业服务的应用型统计人才。毕业5年后成为相关行业数据处理与统计分析业务能手。

主要课程：数学分析、高等代数、高级语言程序设计、概率论、数理统计、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析、统计学原理。

就业方向：地方统计及数据分析相关行业。

数据科学与大数据技术

培养目标：本专业培养具有较高专业素养、科学素养和人文素养，较好地掌握计算机科学技术及大数据技术的基本理论、基本知识和基本技能，具有责任感、创新精神、服务意识、基础扎实、知识面广、实际能力强，能在科研院所、生产厂家、互联网IT公司、党政军机关和企事业单位等行业从事计算机应用维护和大数据的处理、分析及预测的应用型专门人才。

主要课程：程序设计基础、离散数学、数据库原理及应用、多元统计分析、大数据分析与处理、数据挖掘与数据仓库、数据安全技术、分布式计算系统原理、非关系式数据库原理（NoSQL）、软件工程、计算机网络、数据可视化技术、Hadoop编程、Python语言数据处理与分析、机器学习。

就业方向：大数据应用开发、运维、大数据分析处理。

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