电子信息工程专业 《电子信息工程导论》 《数据结构与算法》 《微处理器与接口技术》 《信号与系统》 《嵌入式信息系统》 《Linux 操作系统》 《虚拟仪器》 《FPGA 设计与应用》 《专业英语》 《电磁场与电磁波》 《高频电子线路》 《信息论与编码》 《数字信号处理》 《Linux 操作系统课程设计》 《电子电路系统综合实践》 《智能硬件系统开发综合实践》 《信号处理综合实践》 《计算机通信网络》 《计算机通信网络实训》 《通信原理》 《数字图像处理》 《专业实习》 《数字图像处理综合实践》 《片上电子信息系统》 《智能语音识别与处理》 《移动互联网开发与应用》 《短距无线通信与异构组网》 《云计算与虚拟化技术》 《数据挖掘与分析》 《智能语音识别与处理实践》 《WEB 应用开发》 《片上电子信息系统课程设计》 《专业自主实践课-开放实验类》 《专业自主实践课-创新创业类》 《专业自主实践课-科研项目类》 《光纤通信实训》 《专业自主实践课-学科竞赛类》 《毕业设计》 通信工程专业(卓越计划） 《通信工程专业导论》 《MATLAB 及其应用》 《软件设计基础》 《通信工程专业认识实习》 《软件设计基础课程设计》 《云数据管理技术》 《单片机应用技术》 《网络编程技术》 《嵌入式系统及应用》 《微波技术》 《云平台搭建与设计》 《移动通信系统原理与网络优化》 《移动互联网游戏创意设计》 《移动应用开发实践》 《通信行业规范与职业规划》 《现代传输系统调测实践》 《移动互联网产品测试实践》 《集成电路基础》 《搜索引擎技术》 《软件定义网络》 《移动互联网应用开发实训》 《融合通信应用实训》 《企业工程实习》 《天线与电波传播》 《光纤通信》 《智能工业及其应用技术》 物联网工程专业 《物联网工程导论》 《计算机硬件基础》 《传感器原理及应用》 《物联网工程专业认识与实践》 《操作系统》 《RFID 原理及应用》 《物联网感知综合实践》 《信号与系统课程设计》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统基础》 《自动控制基础》 《传感网原理及应用》 《嵌入式系统开发实训》 《网络系统集成》 《数据处理与智能决策》 《物联网数据处理综合实践》 《大数据与云计算》 《M2M 技术》 《位置信息处理技术》 《虚拟仪器测控应用技术》 《物联网工程设计与实施》 《物联网安全技术》

随着云计算、大数据、移动互联网、物联网等以数据为中心的技术和应用迅速发展，行业与公众数据不断汇集。对数据的管理与利用是当前最热的研究课题之一。 数据库是信息系统的核心和基础 现代信息系统渗透到人类社会的各个领域并逐步网络化、智能化，如何进行有效的数据组织、存储和访问，是本课程探讨的核心问题。数据库基本概念、数据库新技术、相关学术资源

3.1 大数据来了！ 3.2 Web 2.0模式下互联网应用环境对关系数据库带来的技术挑战 3.3 大数据核心技术的分析研究 3.4 大数据的技术门派及对比分析 3.5 网页大数据应用实例：网页检索的技术路线 3.6 一个基于倒排索引技术的中文检索应用实例 3.7 NoSQL数据库和SQL数据库在技术上的对比分析 3.8 本章小结

第1章 信息技术概述 第2章 计算机组成原理 第3章 计算机软件 第4章 计算机网络与互联网 第5章 数字媒体及应用 第6章 信息系统与数据库

本书从实用的角度介绍了网站架设与网页 制作的相关技术。全书共分11章:第1章介绍 了互联网的基础知识;第2章介绍了S网站规 划与管理;第3章是对HTML的简介;第4章介 绍了 VBScript的用法;第5章介绍了ASP的基础 知识及简单应用;第6章介绍了HTML表单与 ASP的应用;第7章介绍了ASP中的对象;第8 章介绍了ASP SQL与 Server的结合;第9章介绍 了数据库查询的技巧;第10章介绍了如何访问 文本文件;第11章是一个综合的设计实例

信息管理与信息系统专业 《专业导论及信息系统基础》 《C 语言程序设计 A》 《C 程序设计实践》 《管理学原理》 《面向对象程序设计》 《面向对象程序设计实践》 《数据结构》 《操作系统》 《微观经济学》 《数据结构实践》 《操作系统（LINUX）应用与实践》 《管理统计学》 《数据库系统基础》 《WEB 原理及应用》 《计算机网络》 《PYTHON 程序设计》 《管理统计学实践》 《数据库设计》 《WEB 原理及应用实践》 《计算机网络实践》 《会计学》 《信息系统分析与设计》 《商务智能方法与应用》 《分布式系统及云计算原理》 《JAVA 企业级开发与实践》 《信息系统分析与设计课程设计》 《商务智能实践》 《ORACLE/MYSQL 数据库系统》 《电子商务概论》 《运筹学 I》 《信息系统安全基础》 《大数据技术基础》 《企业架构》 《移动应用开发与实践》 《信息系统安全实习》 《流数据分析技术》 《数据可视化技术》 《人机交互设计》 《信息系统项目管理》 《信息系统测试技术》 《财务管理》 《JAVA 开源框架》 《企业经营管理模拟系统及实践》 《大数据开发技术》 《商务沟通与市场营销》 《运筹学 II》 《企业资源计划（ERP）及实践》 《信息安全管理与风险评估》 《自主创新创业实践》 《大数据技术及应用综合实践》 《IT 产品设计与运营综合实践》 《毕业设计》 电子商务专业 《信息系统基础》 《网页设计与制作》 《网络实用技术》 《实用操作系统》 《网络营销》 《实用操作系统实践》 《网络营销实践》 《电子商务法律》 《数据库系统及应用》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统及应用实践》 《JAVA 程序设计实践》 《运筹学》 《商务智能》 《电子商务 WEB 开发技术》 《电子商务 WEB 开发技术实践》 《JAVA 商务实践》 《数据分析技术》 《网上支付与结算》 《电子商务系统分析与设计》 《物流与供应链管理》 《电子商务运营管理》 《互联网金融》 《电子商务系统分析与设计实践》 《物流与供应链管理实习》 《移动电子商务》 《信息经济学》 《客户关系管理》 《电子商务安全》 《电子商务安全实践》 《社会调查与研究方法》 《电子商务综合实习》 《CDA 数据分析实训》

《专业导论》课程教学大纲. 1 《C 语言程序设计》课程教学大纲. 8 《离散数学》课程教学大纲. 18 《数字电子技术》课程教学大纲.31 《面向对象程序设计》课程教学大纲.38 《数据结构》课程教学大纲. 46 《数字通信》课程教学大纲. 55 《计算机组成与结构》课程教学大纲.61 《计算机网络原理》课程教学大纲.70 《路由与交换技术》课程教学大纲.83 《计算机网络安全》课程教学大纲.91 《网络工程与网络管理》课程教学大纲.100 《Web 开发技术》课程教学大纲.109 《现代操作系统》课程教学大纲. 118 《数据库系统原理》课程教学大纲.128 《软件工程》课程教学大纲.141 《算法设计与分析》课程教学大纲.154 《计算机英语》课程教学大纲.164 《学科前沿》课程教学大纲.171 《Linux 系统与编程》课程教学大纲. 179 《云计算与虚拟化技术》课程教学大纲.187 《工程伦理》课程教学大纲.196 《汇编语言程序设计》课程教学大纲.205 《互联网协议分析与设计》课程教学大纲.213 《Python 程序设计》课程教学大纲.222 《高性能框架》课程教学大纲.231 《计算机接口技术与应用》课程教学大纲.239 《网络攻击与防御》课程教学大纲.246 《计算机网络编程》课程教学大纲.253 《人工智能导论》课程教学大纲.260 《智能算法及应用》课程教学大纲.269 《移动应用开发技术》课程教学大纲.276 《Web 前端开发技术》课程教学大纲.288 《嵌入式系统设计》课程教学大纲.303 《网络性能测试与分析》课程教学大纲.312 《软件定义网络原理与应用》课程教学大纲.320 《机器学习》课程教学大纲.328 《大数据技术原理与应用》课程教学大纲.338 《数字媒体技术》课程教学大纲.348 《并行分布式计算》课程教学大纲.356 《IT 项目管理》课程教学大纲. 366

一、学科平台课程 1、《高级语言程序设计》 2、《电路原理》 3、《电路原理实验》 4、《模拟电子技术基础》 5、《模拟电子技术基础实验》 6、《数字电子技术基础》 7、《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1、《计算机导论》 2、《离散数学》 3、《数据库系统原理 A》 4、《数据结构》 5、《计算机组成原理》 6、《微机原理与接口技术》 7、《操作系统》 8、《计算机网络》 9、《软件工程》 10、《算法设计与分析》 11、《计算机系统结构》 12、《编译原理》 13、《逻辑与计算机设计基础》 14、《EDA 技术及应用》 15、《科技论文写作》 三、个性化发展课程 1、《网络管理技术》 2、《网络系统集成技术》 3、《互联网软件基础》 4、《嵌入式系统》 5、《并行计算与多核编程》 6、《分布式计算》 7、《大数据存储技术》 8、《图形图像技术》 9、《计算机识别技术》 10、《人工智能》 11、《数据挖掘》 12、《项目管理与案例分析》 13、《单片机原理与应用》 14、《通信原理》 15、《信号与系统 A》 16、《机器学习》 四、实践环节 1、《毕业设计》 2、《认识实习》 3、《生产实习》 4、《工程实习》

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型