数学与信息科学学院的前身可追溯至1983年，称为数学教研室，承担全校各个专业的基础数学教学工作。2009年6月，为适应我校新时期发展战略，由信息与计算教研室和应用数学教研室组建成立数学与信息科学系，2013年11月更名为数学与信息科学学院。目前，学院拥有信息与计算科学、数学与应用数学二个本科专业和系统科学一级学科硕士点，其中系统科学学科入选新一轮河南省重点学科。
数学与信息科学学院现有教职工61人，其中专任教师52人，教授10人、副教授15人、讲师27人，博士40人，96%以上的教师具有博士、硕士学位。2009年以来，8人获河南省优秀教师、河南省模范教师、河南省文明教师，2人获河南省学术技术带头人，6人获河南省教育厅学术技术带头人，9人获河南省高校青年骨干教师，9人获河南省教学标兵，2人获批河南省优秀青年科学基金，3人入选河南省高校科技创新人才支持计划，1人入选河南省青年人才托举工程。
学院现有《数学建模方法与竞赛》1门国家级一流本科课程，《数学分析》和《数学建模方法与竞赛》2门河南省一流本科课程。另外，建设河南省精品网络课程1门、河南省高等学校精品在线开放课程2门、校级精品课程4门。近年来，由我院教师指导的学生获美国大学生数学建模竞赛国际一等奖5项、国际二等奖10项，全国大学生数学建模竞赛国家一等奖2项、国家二等奖58项，河南省一、二、三等奖700余项。
2012年以来，学院教师获批主持科研项目70余项，其中国家自然科学基金项目24项，河南省优秀青年科学基金项目、河南省高校科技创新团队、创新人才支持计划项目、河南省自然科学基金项目、河南省科技攻关项目、河南省基础与前沿技术研究项目、河南省软科学项目、河南省社会科学基金项目等50余项。近几年来，学院教师在国内外学术刊物上发表论文300余篇，其中有150余篇论文被SC1、EI等所收录，出版学术专著12部。获河南省自然科学三等奖1项，河南省教育厅科技成果一等奖1项，多篇论文获河南省自然科学优秀学术论文奖。
联系方式：
网址：http://math.huel.edu.cn
电话：0371-86159355
学院24年出版公共课教材
老师们一起开展教学讨论
学院党委开展主题党日活动
数学与信息科学学院大家庭
中科院张纪峰教授来院讲学
专业设置：
数学类（含数学与应用学、信息与计算科学专业）
按类招生录取的学生，在第二学期末，按照个人意愿与学习成绩相结合的原则进行专业分流，分流到数学与应用数学专业、信息与计算科学专业，第三学期开始执行分流后专业的人才培养方案。
数学与应用数学
基本学制：4年
授予学位：理学学士
学科门类：理学
培养目标：本专业全面贯彻党的教育方针，坚持社会主义办学方向，坚持立德树人的根本任务，旨在培养掌握数学科学的基本理论、方法与技能，能熟练运用数学类软件分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、数学建模等开发应用和管理工作，且能够根据数学与科技发展需求进行知识更新，满足发展需要，有社会责任、有专门知识、有健康身心的创新性应用型高素质复合人才。
毕业生应获得的知识和能力：
1.工程知识。掌握数学与自然科学的基本概念、基本理论和基本技能，能够结合计算机与数据分析技术对复杂工程问题进行表述、分析、推演等，并能应用数学、自然科学、工程基础知识建立模型并求解。
2.分析问题。 能够应用数学、信息科学和统计学的基本原理，识别、表达并通过文献分析研究发现数据领域中的复杂科学与工程问题，以获得有效的结论。能够基于相关科学原理和数学模型方法正确表达复杂工程问题，能够针对复杂工程问题，通过文献研究分析系统的复杂性与局限性，并获得有效结论。
3.设计/开发解决方案。能在企业、事业单位和经济、管理部门从事信息技术或科学计算等开发应用；能够界定问题、确定目标、构建范围、发展假设、制订计划、产生方案、推动执行。
4.研究。能够运用科学方法，通过课堂、文献、网络、实习实践等渠道获取知识；善于学习和吸收他人的知识，并构建自己的知识体系；具有一定的实际工作能力和初步的科学研究能力；了解数学科学发展的历史概况以及当代数学的某些新发展和应用前景。
5.使用现代工具。运用数学知识和计算机（包括常用语言、工具及一些专用软件）进行数据分析和处理。并能够开发或选用合适的平台、工具，对复杂数据问题能够进行分析、建模与仿真模拟，并能分析其局限性。
6.工程与社会。能够基于数学与统计学科相关背景知识进行合理分析，了解与工程相关的社会、健康、安全、法律及文化方面的知识，分析和评价数据采集、存储、分析和展示过程中对上述因素的影响，并理解应承担的责任。
7.环境和可持续发展。知晓和理解环境保护和社会可持续发展的内涵和意义，能够站在环境保护和可持续发展的角度思考工程实践的可持续性，评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。
8.职业规范。具有较强的组织沟通能力与探索性、批判性思维能力，不断尝试理论或实践创新。具备科学、文学、历史、哲学、艺术、法律等方面的通识性知识。
9.个人与团队。树立正确的人生观价值观；拥护中国共产党的领导和社会主义制度，具有较强的形式分析和判断能力；爱岗敬业，踏实肯干，团结协作，具有良好的道德修养和社会责任感、符合社会进步要求的价值观念和爱国主义的崇高情感。针对专业和实际问题时，既能独立思考、有创新思维，又有很强的团队协作能力。
10.沟通。具有良好的沟通能力、文化品味、人文素养；具有时代精神和较强的数学思维能力，积极乐观的生活，充满责任感地工作。
11.项目管理。理解并掌握数学相关项目的管理方法，理解数学相关的管理学与经济学知识，并能在多学科环境中加以应用，熟悉数据的采集、加工、传输、存储和管理的方法和流程，能够熟练利用构建模型和数据分析处理社会经济信息，关心并能够快速获取数据分析和统计技术的学术前沿成果。
12.终身学习。能够在社会发展的大背景下，认识到自主学习和终身学习的必要性，具有对技术问题的理解能力，归纳总结的能力和提出问题的能力，具有健康的体魄和心理素质，具备稳定、向上、坚强、恒久的情感力、意志力，进行终身学习。
主干学科：数学、统计学。
核心课程：数学分析、高等代数、解析几何、概率论、数理统计、常微分方程、运筹学、数学建模、数值分析、复变函数、实变函数、泛函分析、计量经济学、多元统计分析、随机过程、时间序列分析。
主要实践性教学环节：Python网络爬虫系统设计与实现、机器视觉图像研究与分析、毕业实习、论文写作(含毕业论文、学年论文)等。
信息与计算科学
基本学制：4年
授予学位：理学学士
学科门类：理学
培养目标：本专业全面贯彻党的教育方针，坚持社会主义办学方向，坚持立德树人的根本任务，旨在培养掌握数学学科的基本理论、方法与技能，能熟练运用数学类软件分析数据，能在科技、教育和经济管理等领域从事科学研究与计算、应用开发和管理等方面工作的人才；培养能够适应数学与科技发展需求,进行知识更新，有社会责任、有专门知识、有健康身心的创新性应用型高素质复合人才。
毕业生应获得的知识和能力：
1.工程知识。掌握数学与自然科学的基本概念、基本理论和基本技能，能够结合计算机与数据分析技术对复杂工程问题进行表述、分析、推演等，并能应用数学、自然科学、工程基础知识建立模型并求解。
2.分析问题。 能够应用数学、信息科学的基本原理，识别、表达并通过文献分析研究发现数据领域中的复杂科学与工程问题，以获得有效的结论。能够基于相关科学原理和数学模型方法正确表达复杂工程问题，能够针对复杂工程问题，通过文献研究分析系统的复杂性与局限性，并获得有效结论。
3.设计/开发解决方案。能在企业、事业单位和经济、管理部门从事信息技术或科学计算等开发应用；能够界定问题、确定目标、构建范围、发展假设、制订计划、产生方案、推动执行。
4.研究。能够运用科学方法，通过课堂、文献、网络、实习实践等渠道获取知识；善于学习和吸收他人的知识，并构建自己的知识体系；具有一定的实际工作能力和初步的科学研究能力；了解数学科学发展的历史概况以及当代数学的某些新发展和应用前景。
5.使用现代工具。运用数学知识和计算机（包括常用语言、工具及一些专用软件）进行数据分析和处理。并能够开发或选用合适的平台、工具，对复杂数据问题能够进行分析、建模与仿真模拟，并能分析其局限性。
6.工程与社会。能够基于数学与计算机相关背景知识进行合理分析，了解与工程相关的社会、健康、安全、法律及文化方面的知识，分析和评价数据采集、存储、分析和展示过程中对上述因素的影响，并理解应承担的责任。
7.环境和可持续发展。知晓和理解环境保护和社会可持续发展的内涵和意义，能够站在环境保护和可持续发展的角度思考工程实践的可持续性，评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。
8.职业规范。具有较强的组织沟通能力与探索性、批判性思维能力，不断尝试理论或实践创新。具备科学、文学、历史、哲学、艺术、法律等方面的通识性知识。
9.个人与团队。树立正确的人生观价值观；拥护中国共产党的领导和社会主义制度，具有较强的形式分析和判断能力；爱岗敬业，踏实肯干，团结协作，具有良好的道德修养和社会责任感、符合社会进步要求的价值观念和爱国主义的崇高情感。针对专业和实际问题时，既能独立思考、有创新思维，又有很强的团队协作能力。
10.沟通。具有良好的沟通能力、文化品味、人文素养；具有时代精神和较强的数学思维能力，积极乐观的生活，充满责任感地工作。
11.项目管理。理解并掌握数学相关项目的管理方法，理解数学相关的管理学与经济学知识，并能在多学科环境中加以应用，熟悉数据的采集、加工、传输、存储和管理的方法和流程，能够熟练利用构建模型和数据分析处理社会经济信息，关心并能够快速获取数据分析和统计技术的学术前沿成果。
12.终身学习。能够在社会发展的大背景下，认识到自主学习和终身学习的必要性，具有对技术问题的理解能力，归纳总结的能力和提出问题的能力，具有健康的体魄和心理素质，具备稳定、向上、坚强、恒久的情感力、意志力，进行终身学习。
主干学科：数学、大数据学科。
核心课程：数学分析、高等代数、解析几何、概率论、数理统计、常微分方程、运筹学、数学模型、数值分析、复变函数、实变函数、信息论基础、数学实验、微分方程数值解、面向对象程序设计(Java)、大数据处理技术。
主要实践性教学环节：Python网络爬虫系统设计与实现、机器视觉图像研究与分析、毕业实习、论文写作(含毕业论文、学年论文)等。
