一、信息与数据 二、数据处理技术的发展 三、数据描述与概念模型 四、数据模型 五、关系数据模型 六、数据库系统结构 七、数据库管理系统

1.1 信息、数据与数据处理 1.2 数据库技术的产生、发展与研究领域 1.3 数据库系统的组成和结构 1.4 数据库管理系统（DBMS） 1.5 数据模型

1.1数据管理技术的三个阶段 1.2数据库与数据库系统 1.3数据模型与数据模式 1.4数据库系统的发展趋势

数据库的建立和数据库对象的创建都需要投入 大量的人力、物力和财力，而且数据库系统中 存储着大量的信息。数据库在建立完成后，并 不希望所有人都能使用或修改数据库中的内容， 这就需要对数据库实行安全的管理

（一）理论课程 1《数据库原理》 2《Java 程序设计》 3《操作系统原理》 4《人工智能导论》 5《信息安全概论》 6《数据结构与算法》 7《ARM 基础》 8《嵌入式系统技术》 9《计算机科学导论》课程互动式教学大纲 10《数字电路基础》 11《智能算法应用开发》 12《Web 前端开发技术》 13《C 语言程序设计》 14《Linux 程序设计》 15《面向对象程序设计》 16《数值计算方法》 17《云平台系统》 18《云应用开发》 19《软件工程经济学》课程设计教学大纲 20《软件工程经济学》课程设计教学大纲 21《网络编程技术》 22《移动开发技术》 23《计算机网络》 24《单片机基础》课程设计教学大纲 25《计算机组成原理》课程设计教学大纲 26《大数据分析(数据挖掘)》 27《智能算法程序设计(Python)》 28《Java Web 应用开发》 29《web 开发技术》 （二）实验课程 30《数据库原理》 31《Java 程序设计》 32《操作系统原理》 33《文献检索》 34《智能算法程序设计(Python)》 35《信息安全概论》 36《数据结构与算法》 37《ARM 基础》 38《Linux 系统管理》 39《嵌入式系统技术》 40《数字电路基础》 41《智能程序应用开发》 42《Web 前端开发技术》 43《C 语言程序设计》 44《Linux 程序设计》 45《面向对象程序设计》 46《数值计算方法》 47《云平台》 48《云应用开发》 49《软件工程经济学》课程设计教学大纲（实验） 50《网络编程技术》 51《移动开发技术》 52《计算机网络》 53《单片机基础》 54《计算机组成原理》 55《大数据分析(数据挖掘)》 56《智能算法程序设计(Python)》 57《Java Web 应用开发》课程 58《web 开发技术》课程 （三）实践课程 59《C 语言程序概念实训》 60毕业设计教学大纲 61《毕业实习》教学大纲 62《程序设计技能实训》 63《计算机综合项目实训》 64《专业教育》 65《嵌入式系统技术》 66《云应用开发课程设计》 67《C 语言课程设计》

• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践

Ｃ语言定义的几种基本数据类型，它们有规定 的类型说明符、数据长度及数据组织和存储形式， 程序设计时可直接用它们来定义数据对象。 在实际应用中仅有这些基本数据类型是不够的, 为了增强数据的表示能力,能够使用各种数据,常需 要各种新的数据类型来满足问题求解的需要。 例如,一个传统的例子:

本章重点内容 一、根据需要设计数据窗口对象 二、熟悉数据窗口画板及其基本操作 三、理解不同的数据源和显示风格 四、设置数据窗口的各种对象和属性 五、数据窗口的打印设置 六、统计图表的使用 七、数据库开发常用功能的实现方法

9.1 社交媒体大数据应用背景分析 9.2 社交媒体大数据行为模式识别的热点研究方向 9.3 社交媒体大数据应用创新：以跨域行为模式识别为例 9.4 社交媒体大数据跨域行为模式识别的技术体系 9.5 社交媒体行为大数据应用创新的案例分析 9.6 本章小结

8.1 教育大数据应用创新的社会背景 8.2 支撑教育大数据应用创新的云端技术 8.3 教育大数据应用创新的赋能方向 8.4 教育大数据的技术应用的创新思维 8.5 实例：基于知识图谱的教育大数据隐性知识发现 8.6 本章小结