　　信息学院是人大历史最长、规模最大、对其他学科辐射最广的理工学院。信息学院历史上曾作为经济信息管理学科的创始地，在财经类院校中享有很高的地位和声誉。经过近四十年的发展，学院对学科专业进行了调整和规范，形成了目前以数学、计算机为基础学科，以信息系统与信息管理为应用学科的“三架马车”的学科结构，是国内高校中极其少有的同时拥有理学、工学和管理学热门学科的学院。

　　学院科研师资力量雄厚，先后承担众多重大科研项目，在国家“七五”、“八五”、“九五”科技攻关，国家自然科学基金、“863”高技术计划项目、国家社科基金等方面，取得了丰硕成果，曾获得国家科技进步二等奖、电子部科技进步特等奖、教育部科技进步二等奖、国家级优秀教材奖等30余项奖励。

二、应用与课程设置

　　【培养方向】

　　本专业主要培养具有较坚实的计算机理论基础、能够从事计算机软件系统和应用系统的研究与开发、从事计算机科学技术研究的高级专业人才。

　　【课程安排】

　　根据我院全日制研究生培养方案学分要求，在职研究生开设课程包括：

题库	类别	课程名称		学分	课程解析
	公共课	中国特色社会主义理论与实践		2	政治理论课，题库考试科目，介绍当代中国的政治发展、文化发展、经济发展和社会发展，与时俱进直面国家和社会发展的重大理论与实践课题。
	专业课	软件工程		3	研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及到程序设计语言，数据库，软件开发工具，系统平台，标准，设计模式等方面。
	学科基础课	网络与通讯		4	是详细解说计算机网络和数据通信的一门课程，主要讲了其基础知识概念、原理、相关技术及实际应用，反映出当前计算机网络和数据通信的发展现状。
	学科基础课	DBMS原理与设计(数据库管理系统原理与实现)		4	数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。主要讲解数据库系统的具体实现过程。
非题库	公共课	自然辩证法		1	自然辩证法是马克思主义的自然观和自然科学观的反映。体现马克思主义哲学的世界观、认识论、方法论的统一，是马克思主义哲学的一个组成部分。
	公共课	专业外语（英语）		3	国考科目，语言基础课
	方法课	运筹学		3	运筹学是现代管理学的一门重要专业基础课。该学科是应用数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。
	方法课	计算理论导论		3	计算理论最核心、最基本的内容，包括形式语言与自动机、可计算性和计算复杂性三大部分
	学科基础课	高级操作系统		4	加强对操作系统原理与设计的理解，以分析、设计、改进和实现操作系统的运行机理和各种算法思想，尤其是操作系统的核心功能。
	专业课	软件过程改进		2	软件过程改进，就是在软件过程工程中为了更有效地达到优化软件过程的目的同施的改善或改变其软件过程的一系列活动。软件过程改进的框架包括：软件过程基础设施、过程改进路线图、软件过程评估方法、软件过程改进计划。
	专业课	数据仓库与数据挖掘		3	系统地介绍了数据仓库产生的背景及其技术、方法的理论和应用。主要内容包括：数据仓库的相关术语及框架体系结构；数据仓库设计与元数据研究；异构数据智能整合与建模；联机分析处理与联机分析挖掘；数据挖掘与数据库中知识发现；基于神经网络的数据挖掘模型的应用研究；预测模型与应用；基于GMDH原理的自组织数据挖掘模型研究；快速发现关联规则的模型及应用；粗熵的关联规则挖掘方法及其在肇事逃逸侦破中的应用；模糊层次分析法等。
	专业课	商务智能		3	用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
	选修课	组合数学		2	主要研究满足一定条件的组态（也称组合模型）的存在、计数以及构造等方面的问题。组合数学的主要内容有组合计数、组合设计、组合矩阵、组合优化等。
	选修课	离散数学		2	是研究离散量的结构及其相互关系的数学学科，是现代数学的一个重要分支。如程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、人工智能、数据库、算法设计与分析、理论计算机科学基础等必不可少的先行课程
	选修课	项目管理		2	在项目活动中运用专门的知识、技能、工具和方法，使项目能够在有限资源限定条件下，实现或超过设定的需求和期望的过程。
	方法课	论文写作规范与方法		2	提高学生研究生阶段论文写作技巧，提高学生搜索文献的方和技巧以及论文水平的提高。
研究方向和领域
大数据实时分析系统、商务智能、大数据人机交互技术、知识图谱与语义搜索、传感器网络、数据仓库与数据挖掘、数据集成、数据管理与数据分析、传感器网络数据管理与隐私保护、超大规模分布式存储系统研究、低功耗存储系统、数据库自调优自管理、数据管理与操作系统研究等
讲座课程			互联网+及传统行业的改造
			Efficient Secure Similarity Computation on Encrypted Trajectory Data
			大数据管理与挖掘技术实践导论
			Weitzenbock formula and rigidity of canonical metrics on four-manifolds
			社交网络与信任
			Solving Data Quality Problem using Web Big Data

　　注：课程设置按当年最新培养方案及教学计划为准。

三、部分师资介绍

拟授课老师	职称（行政兼职）	研究方向或领域
【杜小勇】	中国人民大学信息学院院长、教授、博士生导师、教育部科技委委员、中国计算机学会常务理事、教育部数据工程与知识工程重点实验室主任	数据管理技术、语义网技术、智能信息检索技术
【Calton Pu】	美国科学进步学会（AAAS）院士、IEEE资深会员、日本科学促进协会（JSPS）院士、中国人民大学客座教授	分布式计算、数据管理和操作系统等领域的国际知名学者
【李翠平】	教授、博士生导师、国家自然科学基金通讯评议专家、中国计算机学会杰出会员、中国计算机学会大数据专家委委员	长期从事数据库教学与科研工作，目前研究方向为社会网络分析、社会推荐、大数据分析和挖掘
【陈　红】	中国人民大学信息学院党委书记、教授、博士生导师、中国计算机学会数据库专委会委员、中国计算机学会传感器网络专委会委员、国际期刊IJBKO编委	数据仓库与数据挖掘、基于新硬件的数据管理与数据分析、传感器网络数据管理与隐私保护
【何　军】	教授、博士生导师，主持参加了十多项科研项目，包括国家重点基础研究课题973项目、国家高技术发展研究计划863项目、国家核高基项目、国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金重点项目等	数据挖掘、数据库、信息检索、商务智能、社交网络分析与挖掘、Web数据挖掘、Web数据抽取与集成、个性化推荐、意见挖掘、计算广告学等