办学历史悠久

数学与统计学院的前身是1956年四川万县初中师资训练班的数学科，1978年成立万县师范专科学校数学科，1987年数学科更名为数学系，1994年数学系与计算中心合并成立计算机系，1999年更名为计算机科学系，2005年更名为数学与计算机科学学院，2011年成立数学与统计学院，2018年依托数学与统计学院成立重庆市新型二级学院--三峡大数据学院。数学与统计学院是我校教学、科研、管理工作好，发展潜力大的重点理科院系之一。

专业建设成效显著

学院现有信息与计算科学、数学与应用数学（师范）、统计学、大数据管理与应用4个本科专业，学科教学(数学)和非线性电子学2个硕士点，数学一级学科硕士点（已通过重庆市学位委员会评审），有在校全日制本科生900余人、研究生69人；拥有国家级特色专业建设点（信息与计算科学专业）、重庆市重点学科（数学）、重庆市一流专业（信息与计算科学专业）、学校第一个通过教育部中学教育二级认证专业（数学与应用数学（师范）专业），“三峡大数据学院”重庆市新型二级学院、“非线性发展方程”重庆市高校创新团队等省级平台；基础数学研究所、应用数学研究所、计算数学研究所、“非线性科学与系统结构”校级重点实验室、三峡库区统计信息分析与数据处理中心、“流体力学偏微分方程”校级科研创新团队等校级平台；数学实验室、统计学实验室、数学教育实验室等教学实验室1500余平方米。

师资力量雄厚

学院现有教职工58人，其中教授14人、副教授15人、博士18人、硕士生导师14人。拥有重庆市学术技术带头人后备人选2人、重庆市巴渝学者青年学者2人，重庆市中青年骨干教师3人，重庆市五一劳动奖获得者1人、重庆市教育系统先进个人1人、重庆市优秀教师1人，获全国高校青年教师竞赛二等奖、三等奖2人、获重庆市青年教师教学技能竞赛第一名2人。另有兼职教师16人，其中欧洲科学院院士1人、教育部长江学者特聘教授1人、国家级教学名师1人、中学正高级教师4人。

教学科研成果丰硕

近五年，学院教师立项国家自然科学基金等省部级及以上项目50余项，教学科研经费总计2000余万元；发表学术论文300余篇，SCI收录150余篇；出版著作6部；获重庆市自然科学奖三等奖2项，重庆市教育改革试点成果奖二等奖1项。学院建设有重庆市教学团队1个、重庆市精品课程2门、重庆市精品在线开放课程1门、重庆市线上线下混合式一流课程2门、重庆市研究生优质课程1门；校级精品课程、优质课程、在线课程等6门；教师参加教学技能竞赛，获全国奖2项、省部级奖10余项、校级奖40余项。学生参加全国大学生数学建模竞赛、全国大学生数学竞赛、专业教学技能竞赛、挑战杯等各类竞赛，获全国奖5项，省部级奖励100余项。

 

数学与应用数学（师范类）

【培养目标】本专业适应国家对中学教师教育改革发展要求，立足三峡，服务重庆，辐射全国，培养具有坚定政治立场、深厚教育情怀、高尚师德、健全人格，系统掌握数学学科知识及教育教学理论，具备较高的数学素养和教学能力，能够在中学和相关教育机构从事数学教学、数学教研等相关工作，适应未来职业和社会发展需要的高素质教育人才。

【专业特色】本专业办学历史悠久、底蕴深厚、学科平台坚实、师资的教学科研能力强、教学实践体系完善，是学校第一个通过教育部中学教育二级认证专业。专业以学生为中心，追求持续改进；以培养优秀教师为抓手，提高师范生教学技能；以信息化教学方式为突破，改进师范生学习方式；以交流合作为手段，拓展师范生的视野。以竞赛数学为切入点，促进师范生成长。本专业现有专任教师30人，其中教授12人、副教授7人、博士9人、硕士生导师13人、重庆市学术技术带头人后备人选2人、重庆市巴渝学者青年学者2人、重庆市优秀教师1名、重庆市五一劳动奖获得者1人、重庆市教书育人楷模1人，重庆市高校优秀中青年骨干教师4人。另有兼职教师12人，其中教育部长江学者1人、国家教学名师1人、中学一线高级教师8人。专业教师获重庆市科学技术奖三等奖1项，获全国高校青年教师教学竞赛二等奖、三等奖各1项、省部级奖励12项；专业学生在全国大学生数学竞赛、全国大学生数学建模竞赛、师范生技能大赛中屡创佳绩，获得国家级、省部级奖项50余项，其中2018级郑鹏程同学在2020年“田家炳杯”第六届全国师范院校师范技能教学竞赛中荣获一等奖。

【主要课程】数学分析、高等代数、解析几何、概率论与数理统计、微分方程、复变函数、实变函数与泛函分析、抽象代数、中学数学教学论、中学教育学、青少年心理发展与教育等。

 

信息与计算科学

【培养目标】本专业培养具有高尚的思想品德、良好的科学与文化素养、扎实的数学与计算机科学基础、较强的研究能力和实践能力、富有创新精神的交叉复合型和应用型的高级专门人才；为数学或计算机科学专业输送优质的研究生生源。

【专业特色】本专业是国家级特色专业、重庆市高等学校“一流专业”，专业基础好、学科平台坚实、师资队伍实力雄厚。本专业现有专职教师23人，其中教授9人、副教授（高级实验室）6人、博士6人、硕士生导师8人，拥有重庆市学术技术带头人后备人选1人、重庆市中青年骨干教师1人；兼职教师4人，其中欧洲科学院院士1人；拥有“非线性发展方程”重庆市高校创新团队、计算数学研究所、“非线性科学与系统结构”校级重点实验室、三峡库区统计信息分析与数据处理中心、数学实验室等相关教学平台。近年来，本专业教师立项国家自然科学基金等省部级及以上项目10余项，发表学术论文80余篇，其中SCI收录50余篇；出版著作2部；获重庆市科学技术奖三等奖1项，获第三届全国数学建模微课程（案例）教学竞赛二等奖1项；立项重庆市精品课程1门、重庆市线上线下混合式一流课程1门；教师参加教学技能竞赛，获全国奖1项、省部级奖3项、校级奖10余项。学生参加全国大学生数学建模竞赛、全国大学生数学竞赛、专业教学技能竞赛、挑战杯等各类竞赛，获全国奖2项，省部级奖励100余项。本专业以培养学生扎实的数学、计算机科学理论基础，突出培养学生的创新精神、实践能力以及学科交叉融合能力。

【主要课程】数学分析、高等代数、解析几何、概率论与数理统计、常微分方程、数值计算方法、数学模型与数学实验、C语言程序设计、C#面向对象程序设计、Java程序设计、数据结构与算法、数据库原理、计算机网络、机器学习等。

 

统计学

【培养目标】本专业培养德、智、体、美、劳全面发展的，具有较为扎实的数学和经济学基础，掌握统计学的基本理论、方法及相关的计算机技术，具有较强的实践创新能力，能够在企业、事业单位及经济管理部门从事统计调查、统计信息管理咨询、数据分析与决策，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的中高级复合型、应用型人才。

【专业特色】本专业学科平台坚实、师资队伍实力雄厚，专业以培养学生扎实的数学理论和统计方法为基础，突出数据分析的能力。专业现有专任教师21人，其中教授6人，副教授6人，重庆市优秀教师1人，重庆市五一劳动奖获得者1人，重庆市高校优秀中青年骨干教师2人，硕士生导师7人，具有博士学位的6人，其余教师全部具有硕士学位，已经形成了数量适中、结构合理、素质较高的教师队伍。近3年，专业教师在统计建模、数学建模、市场调查等领域形成了稳定的研究方向，并具有一定的科研水平，获重庆市科学技术奖三等奖1项，承担了教育部、省厅级课题和校级课题10余项，发表学科论文、教研论文30多篇。教学方面， 1名教师获校级青年教师讲课比赛二等奖， 1名教师获校级教师说课比赛二等奖，1名教师在高教社杯”高校微课教学比赛中荣获本科组三等奖，多名学生在全国大学生数学建模竞赛、互联网+大学生创新创业大赛等比赛中获得国家级、省部级奖项。连续多年毕业生就业率达90%以上，就业行业分布于政府机关、证券机构、银行、保险公司等，多名学生考取重点大学的研究生。

【主要课程】数学分析、高等代数、概率论、数理统计、微观经济学、算法设计、会计学、宏观经济学、多元统计分析、统计软件、时间序列分析、数据挖掘、计量经济学、统计预测与决策、应用随机过程、金融统计分析、统计计算、应用回归分析等。

 

大数据管理与应用

【培养目标】本专业培养德、智、体、美全面发展，系统掌握大数据基础理论，具有扎实的大数据管理与应用基础，能够综合运用统计分析、数据挖掘等方法进行大数据分析、挖掘、管理与应用，在各类大数据行业以及政府、企事业单位等从事大数据管理相关工作的复合应用型高级专门人才。

【专业特色】 本专业是以互联网+和大数据时代为背景而构建的新型专业，师资队伍实力雄厚，依托“三峡大数据学院”重庆市新型二级学院，学科平台坚实，着力培养既懂数据又懂管理的复合型高级专门人才。随着经济社会的发展，大数据和数据工作者的岗位需求激增，其中大数据专业人才的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万，在这样的行业需求背景下，数学与统计学院整合师资力量，融合信息与计算科学、统计学及大数据方面的研究成果，成功申报大数据管理与应用专业，专业于2020年开始招生。本专业现有专任教师20人，其中教授8人，副教授5人，重庆市学术技术带头人后备人选1人，重庆市巴渝学者青年学者1人，硕士生导师6人，具有博士学位的7人，其余教师全部具有硕士学位，已经形成了数量适中、结构合理、素质较高、求真务实、团结奋进的教师队伍。近几年来，教师们在统计建模、大学数学建模、市场调查、数据挖掘等领域形成了稳定的研究方向，并具有较强的科研水平，获重庆市科学技术奖三等奖1项，承担了国家、教育部、省厅级课题和校级课题10余项，发表学科论文、教研论文20多篇。本专业就业前景好，毕业生可在各级各类组织机构从事大数据管理、数据分析、信息资源管理和管理决策等工作，亦可在相关院校和研究部门从事教学、科研等工作，也可到国内外著名高校、研究所继续深造。

【主要课程】管理学原理、数据挖掘概念与技术、高等数学、概率论与数理统计、运筹与优化、C#面向对象程序设计、Python数据处理与编程、Java程序设计、Hadoop大数据平台基础等。