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分类信息设计专业大学课程 扩展资料:

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大学课程分类包括哪些方面

1. 大学的课程分为必修课和选修课两大类,选修课又分为限制性选修课和非限制性选修课两种。如果按专业划分,即是公共课和专业课,两者可交叉。

2. 公共课又分为公共必修课和公共选修课,公共必修课包括 * 思想概论、思想道德修养、体育、大学英语等,公共选修课课程涉及各类专业,属非限制性,选够学分即可。

3. 专业课又分为专业基础课和专业主干课。专业基础课侧重与专业相关的基础理论和基础知识;专业主干课则注重与专业直接联系的专业理论和专业技能。专业选修课则必须在培养计划所规定的科目内选,属限制性。

4. 一般大一的课程大部分为公共基础课,大 二大 三的课程为专业基础课和专业主干课,大四则开始做毕业设计和进行实习,课程很少。

大学专业可以分为几个大类



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中国大学共有12个学科,92个大学专业类,506种大学专业。12个学科分别是:哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、管理学、艺术学;

新增了艺术学学科门类,未设军事学学科门类,其代码11预留。专业类由修订前的73个增加到92个;专业由修订前的635种调减到506种。哲学门类下设专业类1个,4种专业;经济学门类下设专业类4个,17种专业;法学门类下设专业类6个,32种专业;教育学门类下设专业类2个,16种专业;

文学门类下设专业类3个,76种专业;历史学门类下设专业类1个,6种专业;理学门类下设专业类12个,36种专业;工学门类下设专业类31个,169种专业;农学门类下设专业类7个,27种专业;

医学门类下设专业类11个,44种专业;管理学门类下设专业类9个,46种专业;艺术学门类下设专业类5个,33种专业。

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专业历史发展

1、专业的开创——以工具为代表的先进技术的开创

人类的石器时代、铜器时代、铁器时代,直到古代中国著名的四大发明,原始的石匠、铜匠、铁匠、木匠等,作为原始的专业雏形,仍然流行于家庭作坊。

2、现代专业的发端——以蒸汽机为代表的工业革命开创了人类的现代专业的发端

现代工业的发明大王爱迪生为人类贡献了非常多的发明,包括至今仍然使用的白炽灯、*;出现了工厂、作坊等为单元的工业原始结构。在这些地方,长期从事不同的产品加工和服务分工,出现的是现代工业专业化分工的原型。

3、现代专业的出现——以教育、工业等现代科学技术迅猛发展为代表的现代专业的出现

由于大量的社会化分工,不断的催生了教育实践和工业、商业实践,为某一特定的人群的工作的名称和工作内容的规划、设计、研究,促进了新职业的专业化理念传播。

4、现代化专业模式——以专业化的培训、教育、人才培养为代表的现代化专业模式

由于规模化的工业发展,需要对于某种特定的技能、技术、科学理论、科学研究、科学试验、科学检测、科学评测的人才群体,进行大规模的人才人力输出,满足社会和企业的巨量需求,所以奠定了现代的、信息化条件下的专业的基本概念。

5、专业的分化和合并——专业的高度发展的结果就是专业的分化和合并

由于社会科学技术的高度迅猛发展,人类在享受科学技术飞速发展的同时,出现了传统的专业的发展变化,伴随高科技化的逐步前进,不断的分化出新的专业,并且转变为大量的社会和企业职业需求,人们呼唤更加专业的引导及服务,并且提高专业的科技含量,比如:防静电行业、工业自动化培训。

所以,一些经过生产实践验证,科技含量不足的专业出现合并的趋势,比如,秘书这个专业职业,也可能由于人们的素质和办公科学技术的高速发展逐步消失。

6、知行合一——专业之本实践道

专业知识的积累靠人类社会的文明和进步,专业的本质是科学与规范人类的知与行。知行合一于具体专业的项目计划及领域边界之内方谓达之作业规范。

参考资料来源: 百度百科-专业

参考资料来源: 百度百科-大学专业

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大学本科主要的必修课:

思想道德修养, 马克思 原理,*理论和概念,英语, 中国近代史 等,军事理论,专业课,体育。

大学的课程分为必修课和选修课两大类,选修课又分为限制性选修课和非限制性选修课两种。如果按专业划分,即是公共课和专业课,两者可交叉。

必修课程,是相对于“选修课程”而言的。从本意上来解释就是在学习中必须学习掌握的课程,非常重要。如大学学业中的,哲学为必修课程;还有国家一些考试中的课程,如英语4级中“口语”为必修课程。其含义非常的广泛。

大数据专业主要课程有哪些?



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大数据专业主要课程多种多样,属于 交叉学科

基础课程: 数学分析 、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、 数据结构 、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课: 离散数学 、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化 大数据分析 。

选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、 回归分析 、随机过程。

就业前景:

作为人口大国和*大国,我国数据产生能力巨大,大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进,各行业的数据资源采集、应用能力不断提升,将会导致更快更多的数据积累。

预计到2021年底,我国数据总量预计将占全球数据总量的21%,将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

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