求大专课程《网络数据分析》的课程标准！谢谢

互联网数据分析课程讲什么内容？

《互联网数据分析》是企业网络营销和大数据应用基础入门的课程，适合网站运营人员、营销人员、品牌经理和个人站长学习，也适合计算机专业、大数据入门和市场营销专业的同学学习。 课程主要以谷歌分析（Google Analysis）为基础，介绍网站、APP、社会化媒体等互联网营销行为的数据量化、分析。能够从数据中寻找有价值的线索和结论，并且指导营销决策，甚至是公司管理层的决策，创造更大的网站价值。

计算机网络技术的大专课程主要有那些

课程如下:公共管理学、信息管理学、计算机专业英语、程序设计导论、Linux操作系统入门、关系数据 库基础、电子商务概论、VB.NET程序设计语言、HTML和XML语言、IT职业修养、网络与 Web 技术基础、 、网络操作系统的安装、配置、管理、软件工程与团队开发、Internet与Intranet应用、信息管理与多 媒体技术、信息管理系统、网络信息的制作与发布、网络数据库管理与开发。

数据分析师需要学哪些课程

　　通常认为“数据分析”是以下学科的组合：1.计算机科学2.统计3.领域专业知识

学习课程：

一：计算机科学

1. 计算机科学与编程入门（使用Python）

2. 计算机系统工程：本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程，控制复杂性的技术的主题；使用客户端-服务器设计，虚拟内存和线程的强大模块化；网络；并行活动的原子性和协调性；恢复和可靠性；隐私，安全性和加密；和计算机系统对社会的影响。

3. 计算结构：数字系统工程简介。从MOS晶体管开始，该课程开发了一系列构件-逻辑门，组合电路和顺序电路，有限状态机，计算机，最后是完整的系统（包括硬件和软件）。

4. 算法简介：它涵盖了用于解决计算问题的常见算法，算法范例和数据结构。

5. 人工智能：本课程向学生介绍人工智能的基本知识表示，问题解决方法和学习方法。

6. 使用C / C ++ / Java进行面向对象的编程

二：数理统计

1. 应用数学：面向计算机科学和工程的离散数学简介。

2. 概率与统计简介（使用R编程）：本课程对应用中的概率和统计进行了基础介绍。主题包括：随机变量，概率分布，贝叶斯推断，假设检验，置信区间和线性回归。

3. 线性代数（使用R编程或其他数学工具）：本课程涵盖矩阵理论和线性代数

4. 统计/机器学习（使用R编程）：介绍数据分析的核心算法，例如线性和非线性回归的类型，分类技术，例如逻辑回归，朴素贝叶斯，SVM，决策树（香草决策树，随机森林，增强），无监督学习方法（例如聚类，神经网络介绍）

5. 高级机器学习（使用Python编程）：专为对人工智能有浓厚兴趣的学生而设，侧重于图像/文本处理的神经网络。

三：领域专长

　　理想情况下，这些应该基于工作兴趣/领域，以便每个学生都选择一个专门领域（例如，Web开发，移动应用程序开发，数据分析，营销分析，供应链，财务，制造等）。

　　数据分析专业课程这里的核心主题应该是：

1. 数据收集和清理：这应该包括使用开源工具（例如Python / R）从网上抓取数据，连接到数据库等。此外，数据清理和ETL概念（例如重复数据删除，合并，丢失的数据估计技术也无法创建）分析数据集。

2. 数据可视化和报告：使用SAS / SAP或R / Python等工具创建BI仪表板，通过可视化和数据故事演示来展示见解并数据分析。

3. 数据分析应用程序1/2：以业务为中心完成端到端数据分析项目。在最后几年中，应该重复两次该主题。它应该非常重要地包括连接到实际数据库和在生产中部署模型，而不仅仅是对静态数据集的临时数据分析。

4. 高级数据计算：此处的学生应使用开源和专有工具（例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP数据库）创建具有大规模数据分析的项目

扩展阅读：

　 还将包括以下内容：

　　1. 网络工程基础。原因：毕业生应该了解计算机网络，以便能够与之合作，进行管理，并在需要时改善组织的网络和数据架构。主题包括：网络工程，数据库，数据仓库。

　　2. 研究方法论：能够使用定量和定性方法学从假说生成到产生业务建议的系统方式设计项目。

　　3. 非结构化数据分析：学生应该了解文本挖掘，自然语言处理，社交媒体挖掘，网络挖掘以及此类应用程序的基础知识。这些也可以采用选修课的形式。

　　有一点需要注意的是，优秀的数据分析师和商业智能并不以工具为重点。理想地讲授任何工具（R / SAS / SAP / Python /其他），作为数据分析理论概念的补充。例如，使用统计和概率进行R编程。适用于神经网络和其他机器学习任务的Python。具有数据可视化和数据报告概念的SAS VA或SAP Lumira。具有数据库概念的SQL等。这是一个缺少许多新的数据分析程序的领域，因此结果是产生的毕业生只是应用程序开发人员或用户，而不能解决现实世界中的问题。

如何培养数据分析核心素养

（一）创设生活情境，激发学生参与数据分析的兴趣 每个学期，学生在学习“统计与概率”这一单元知识时，大多都会面对一大堆数据，对数据进行整理、分析，找出数据中蕴含着的信息。例如：学习统计量、制作统计表、绘制各种统计图等。对大量的、杂乱的数据进行收集、整理、描述是一个枯燥乏味的学习过程，学生容易产生厌倦、抵触的情绪，失去学习新知的原动力。所以，教师在教学这一内容时，要根据教材和学生的实际，创设好教学情境，充分调动学生的学习积极性，让学生有参与数据分析的学习欲望。《谁先走》这一课，教材创设了生活中经常遇到的有关下棋时如何决定谁先走的问题情境，让学生提出解决问题的方法。本节课，笔者根据教材内容安排，从孩

网络工程专业要学哪些东西（越具体越好，谢谢）？

网络工程专业培养的人才具有扎实的自然科学基础、较好的人文社会科学基础和外语综合能力；能系统地掌握计算机网和通信网技术领域的基本理论、基本知识；掌握各类网络系统的组网、规划、设计、评价的理论、方法与技术；获得计算机软硬件和网络与通信系统的设计、开发及应用方面良好的工程实践训练，特别是应获得较大型网络工程开发的初步训练；本专业是专门为网络领域人才市场供不应求的迫切需要而设置的专业。 主要的课程体系包括 1、公共基础课程： 主要包括《高等数学》、《大学物理》、《英语》、《体育》、《政治理论》、《计算机文化基础》、《C语言》 等课程。 2、专业基础课程： 线性代数、概率论、电路分析基础、电子电路基