专业介绍
智能系统与计算机技术学院
70610101 - 计算机科学与编程技术(分方向)专业
本全日制硕士专业专注于培养具备扎实计算机科学理论基础、高级软件架构设计能力以及复杂算法实现的高级工程技术专家。学生在两年的学制中,将系统掌握高级编程范式、移动与 Web 全栈开发、数据可视化、网络操作系统及智能数据分析等核心技术,具备独立承担大规模软件系统研发与高校计算机教学科研的能力。
教学计划学时分配表
数据校正与结构对齐: 针对教务原始数据中将课程设计/论文错写为简写“3ki/kp”的现象,本表依据学分制标准(1 学分 = 30 学时)以及总学时与自主学习时间的平衡逻辑,将其规范化还原为标准学时结构:
| 学分 | 总学时 | 课内学时总计 | 讲授 | 实际操练 | 实验课 | 研讨课 | 课程论文/设计 | 课外自主学习 |
| 120 | 3600 | 650 | 282 | 306 | 34 | 28 | 3 个(共 90 学时) | 2950 |
专业培养阶段与教学特色
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学制与学位: 本专业教学采用标准的学分蓄积制,学制为 2 年。在修满规定学分并成功通过硕士学位论文答辩后,学生将被授予“计算机科学硕士”学术学位。
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注重代码质量与算法复现: 针对高级编程与数据处理要求,本专业非常注重核心算法的底层逻辑理解。课外自主学习与科研课题负载达 2950 学时,要求学生遵循 Clean Code(整洁代码)原则,具备高标准的纯代码编写与数据可视化复现能力。
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科研实践与挂职见习: 二年级期间,学生将前往各大高等院校、计算机研究所、数字化转型科技企业或行业骨干单位的研发中心,开展为期 6 周的深度科研实习与项目挂职。
教学管理与学术规定
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定制化人才方案: 高等教育机构在开发具体的硕士课程教学大纲与拟定选修科目清单时,会深度对接当前工业互联网、大数据分析以及高并发软件工程市场的最新用人标准。
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课程论文(设计)规范: 课程设计(项目大作业)占用该科目预留的自主学习学时,每篇按 30 学时(1 学分)的标准在导师指导下独立完成。
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学术毕业考核: 本专业硕士毕业的唯一核心指标为硕士学位论文的撰写与最终答辩。论文须针对特定软件工程、数据挖掘或分布式计算领域的关键问题展示出实质性的技术改进或系统落地方案。
教学进程及环节时间分配表
| 教学环节 | 周数 | 对应学期 |
| 理论教学与科学研究活动 | 45 | 第 1 - 4 学期 |
| 学期综合考核(考试周) | 10 | 第 1 - 4 学期 |
| 学分制入学教育与选课注册 | 2 | 第 1 - 4 学期 |
| 科学实践与科研见习(实习) | 6 | 第 3 - 4 学期 |
| 科研工作与硕士学位论文撰写 | 9 | 第 3 - 4 学期 |
| 寒暑假 | 28 | 第 1 - 4 学期 |
| 总计 | 100 |
各学年寒暑假时间安排(教学日历总览)
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第一学年:
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寒假:12 月第 5 周至次年 1 月第 1 周(参考时间:12.25 - 01.07)
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暑假:6 月第 2 周至 9 月开学(参考时间:06.10 - 02.09)
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第二学年:
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寒假:12 月第 5 周至次年 1 月第 1 周(参考时间:12.25 - 01.07)
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暑假:7 月第 1 周至 9 月开学(因毕业离校,暑假即转为毕业离校阶段,参考时间:07.01 - 02.09)
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专业主干与选修课程清单
核心必修课程(Main Courses)
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科学研究方法论
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特设学科教学法
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领域定制化软件工具 / 专用编程工具
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数据库管理系统(DBMS)
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Web 应用程序开发技术
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移动应用程序开发技术(Android / iOS 高级开发)
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Python 数据处理与可视化技术(纯 Python 数学逻辑及图表复现)
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Dasturlash paradigmalari va texnologiyalari(编程范式与软件架构技术)
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数据智能挖掘与分析
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网络操作系统(分布式与安全体系架构)
专业方向选修课程(Elective Courses — 软件工程与智能计算方向)
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数字图像处理技术
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CASE 工具与可视化建模
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云计算与云端高级编程
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形式语言与自动机文法
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