2012级硕士生培养方案.docVIP

信息学院2012级攻读硕士学位培养方案一、适用学科专业计算机应用技术 （学科门类：工学 一级学科：计算机科学与技术）二、培养目标1、热爱祖国，具有良好的道德品质、较强的事业心、创新能力和献身精神，愿为社会主义现代化建设服务的高层次、高素质的专门人才。 2、掌握计算机科学与技术的坚实的基础理论和系统的专门知识，具有从事科学研究工作或独立承担技术工作的能力，对所研究的课题有新的见解，取得新的成果，了解相关的学术研究动态。掌握一门外国语。三、学科专业研究方向 研究方向一 数据库与智能信息检索 研究方向二 数据仓库与商务智能 研究方向三 信息系统工程 研究方向四 系统与信息安全 四、学习年限基本学习年限3年。五、课程设置和学分要求（见附表）攻读硕士学位研究生期间，需要获得学位课程总学分不少于40学分。 公共课不少于6学分 ，方法课不少于4学分 ，学科基础课不少于12学分 ，专业课不少于11学分 ，选修课不少于6学分 ，社会实践不少于1学分。六、社会实践社会实践安排第二或第三学年。主要内容是调查所在研究领域的国内进展情况等，并写出调查报告。计1学分。七、论文撰写硕士生在学期间应完成的论文包括：课程论文和学位论文。硕士生必须按规定时间完成有关的论文写作。硕士生修满学分并考核合格后，进入学位论文写作阶段。学位论文在导师指导下，由硕士生本人按计划进度独立完成。学位论文必须是一篇系统完整的学术论文，使用规范的语言。学位论文应表明学生在本学科上掌握坚实的理论基础和系统的专门知识，具有从事科学研究工作或独立担负专业技术工作的能力，对所研究的课题有新见解新成果。论文的准备工作应尽早开始。研究生应在导师指导下制订学位论文工作计划。内容包括文献阅读、开题报告、科学研究、社会调查等。研究生一般应在论文答辩一年前完成书面文献综述与开题报告，并在一定范围的会议上报告。硕士学位论文工作应不少于1年。在学位论文工作中期，以系或所为单位组织检查小组对研究生的综合能力、论文工作进度及工作态度、精力投入等方面进行检查。通过者，准予继续进行论文工作。硕士生应在核心刊物上发表或录用1篇论文。附：课程设置和学生课程学习的学分要求 1、公共课（6学分）(1)政治理论课中国特色社会主义理论与实践研究2学分PUM5051学期(The Theories and Practice of Socialism with Chinese Characteristic)自然辩证法概论1学分PUP5041学期(Introduction of dialectics of nature)马克思主义与社会科学方法论1学分PUP5051学期(Marxism and method social sciences)(2)第一外国语语言基础3学分PUF5001学期(Foreign Language)2、方法课（4学分）运筹学3学分CST6081学期(Operational research)(目的是让学生掌握线性规划,运输问题,整数规划,动态规划等几种重要而成熟的运筹学模型为以后的应用及研究提供必要的基础。)计算理论导论3学分CST6101学期(Introduction To The Theory Of Computation)(介绍自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论.)现代统计方法3学分SYT6012学期(Modern Statistics Methods)(本课程主要涉及现代统计方法及其应用。主要内容包括：统计的基本概念、数据的收集、数据文件的建立，基本统计分析，主成分分析和因子分析，聚类分析，判别分析，时间序列分析，多选变量分析等。)软件形式化方法3学分SYT6022学期(Formal Methods for Software)(形式化方法是设计和开发正确、可信的计算机系统的重要手段。本课程帮助学生建立形式化方法的全局观念，重点从形式化规约说明语言Z、基于时态逻辑的方法、基于进程代数的方法等方面讲授具有代表性的形式化方法和工具的思想和技术以及它们在实际应用中的应用方法。)3、学科基础课（12学分）算法复杂性及近似算法设计3学分CST6011学期(Algorithm and Computational Complexity)(介绍基本的算法复杂性理论以及算法设计.包括P问题,NP完全问题的证明以及近似算法的设计等.先修课为图论与线性规划。)数据库管理系统原理与实现4学分CST6021学期(Principle and Implementation of Database Management Systems)(深入介绍数据库管理系统的实现技术，包括数据存储、索引、查询执行、查询编译、恢复、并发控制等技术。)高级操作系统4学分CST6031学期(Advanced Operating System)(结合操作系统内核分析重点讲解：分布式系统的概念与设计，同时介绍前沿的分布式系统：Peer-to-Peer系统，Web服务，网格计算，移动和普适计算等。)网络与通信4学分CST6041学期(Network and Communication)(本课程以无线通信为背景，系统地介绍了现代移动通信网络的基本概念、基本组成、基本原理、基本技术和典型系统等。)学术报告1学分FUM6041学期(Seminar)(学生应在第四学期前参加10个与本专业相关的学术报告。(必修）)高级信息系统3学分SYT6032学期(Advanced Information Systems)(本课程目的是在本科“信息系统的分析与设计”课程的基础上，介绍信息系统建设和管理中的新技术、新发展、新的前沿课题，从而扩大学生对该领域了解的广度和深度。)4、专业课（不少于11学分）数据仓库与数据挖掘3学分CST7011学期(Data Warehouse and Data Mining)(围绕数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、商务智能等内容，介绍该领域的基本理论、算法、系统以及应用情况。)分布与并行数据库2学分CST7022学期(Distributed and Parallel Database System)(分布式数据库和并行数据库是新一代数据库技术的两个分支，分别介绍分布式数据库和并行数据库的基本概念与核心技术。)数据库性能调优与实践2学分CST7032学期(Database Performance Tuning and Practice)(数据库调优基本原理及事务调优、索引调优、关系系统调优及外部借口调用、华尔街案例研究及故障排除、电子商务应用的调优等。)高级数据管理2学分CST7043学期(Advanced Data Management)(本课程主要讲述高级事务处理，Web数据管理等内容。)机器学习2学分CST7053学期(Machine Learning)(涉及机器学习的核心算法和理论、高级应用技术和最新研究领域。)形式语言与自动机2学分CST7063学期(Formal Language and Automaton)(主要涉及有关形式语言、自动机理论、图灵机、不可判定性、Chomsky谱系、语言族的封闭性质、计算复杂性理论等问题。)软件工程与方法3学分CST7072学期(Software Engineering and Methods)(涉及软件工程的理论与实践、对于不同的软件需求研究和讨论新的方法和思路。)软件过程改进2学分CST7082学期(Improvement of the Process of Software)(主要涉及过程思维方式、软件过程改进的模型与标准和软件过程的度量。)智能信息检索2学分CST7093学期(Intelligent Information Retrievals)(涉及智能信息检索基本原理、基本方法和最新研究成果。)语音信号数字处理2学分CST7102学期(Speech Signal Digital Processing)(语音信号数字处理是多媒体信息处理的核心技+F29术之一。其先修课程包括：数字信号处理、模式识别、人工神经网络等。)XML数据管理2学分CST7161学期(XML Data Management)(XML的基本概念和相关标准，即XML，DTD，XMLSchema，XPath和XQuery等。)信息系统安全2学分CST7172学期(Information System Security)(课程讲授以主机为中心的系统安全的基本思想、技术和方法，帮助学生认识每个人手上、家里、工作单位中、甚至庞大的数据处理中心深处的计算机主机系统的安全问题及其解决途径。课程的主要内容包括信息系统安全绪论、可信计算平台基础、操作系统的基础安全性、操作系统的增强安全性和系统完整性保护等方面。课程的特色是透过网络空间的安全体系结构看待主机系统的安全问题，通过主机与信息安全知识体系的融合认识系统的安全问题。)操作系统内核设计与实现2学分CST7212学期(Operating System Kernel Design and Implementation)(本课程推行既统领全局又兼顾细节的原则，以开放源码的Linux操作系统为原型，引导研究生学习现实操作系统内核源代码的分析方法，目标是培养研究生掌握现实操作系统内核设计与实现的基本技能。)高级数据挖掘技术3学分CST7223学期(Advanced Data Mining Technology)(使学生能够较深入地了解数据挖掘技术的一些最新理论、研究和应用，包括其理论思想、涉及的主要算法思想、应用以及当前的最新研究进展。 先修课是数据库，信息检索，数据挖掘。)商务智能3学分CST7232学期(Business Intelligence)(商务智能是为了解决商业活动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基本功能包括个性化的信息分析、预测、辅助决策。通过商务智能，可以把全公司多个来源的数据集成在一起，以提高竞争能力。商务智能的主要技术是数据挖掘 Intelligent Miner、数据仓库 Visual Warehouse 和多维分析 OLAP 方法。)软件安全分析与测试3学分CST7251学期(Software Security Analysis and Testing)(从软件系统面临的安全威胁出发，探讨如何通过分析测试增强软件的安全性和提升恶意代码的分析能力，使学生能够掌握软件安全分析与测试的基本原理技术，了解掌握相关领域的技术进展。)PostgreSQL源代码深入分析3学分CST7263学期(Computer Science Research Methods Overview)(面向计算机应用技术以及计算机软件与理论专业研究生的一门专业课。课程将使得学生了解开源关系数据库系统PostgreSQL的体系架构、技术特点，特别是通过对系统的源代码的大量阅读和深入分析掌握RDBMS系统实现的关键技术和方法，提高学生的系统设计和开发能力。)统计机器学习3学分CST7271学期(Statistical Machine Learning)(信息时代面临问题的规模和复杂性都有了急剧增加，基于统计的机器学习算法成为解决这些问题的主流工具。本课程将机器学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。课程强调机器学习方法和它们的概念基础，而不是理论性质及其数学细节。本课程涵盖有指导的学习（预测）到无指导的学习，包括统计模型、函数逼近，回归、分类的线性方法，基展开与正则化，核方法，模型评估与选择，模型推理和平均，加法模型、树和相关方法，提升和加法树，神经网络，支持向量机和柔性判别等。 课程要求本科程度的概率统计知识。)5、选修课（不少于6学分）面向e-Science的工具与技术2学分CST7151学期(Tools and Technology for Computational)(向学生介绍计算性科学所使用的基本的计算机基础设施、工作平台、典型计算机技术以及软件工具。)高级算法设计与分析2学分CST7182学期(Advanced Algorithm Design and Analysis)(包括近似算法、数论算法、搜索技术、遗传算法和现代优化算法。使学生掌握算法设计与分析方法。)计算机科学前沿2学分CST7192学期(Advances in Computer Science and Technology)(本课程是针对计算机应用技术和计算机软件与理论专业的硕士生开设的前沿课。以讲授计算机科学技术的前沿知识为主旨。)分布式系统与云计算2学分CST7241学期(Distributed System and Cloud Computing)(分布式系统的定义和分类，分布式系统实例，分布式对象，客户-服务器端架构与公共对象请求代理结构（CORBA），云计算技术概述，云计算编程和实现技术，云计算平台应用技术。)计算机科学研究方法概论3学分CST7252学期(Computer Science R