专业基础课程：  网页设计与制作：介绍网页设计的基本原理和技术，包括HTML、CSS等，使学生能够制作出简单的网页。  程序设计基础：通常会选择Python或Java等编程语言，教授基本的编程语法、数据结构和算法，为后续的专业学习打下基础。  操作系统基础：主要讲解操作系统的基本概念、功能和操作方法，让学生了解计算机系统的运行机制，熟悉Linux或Windows操作系统的使用。  计算机网络技术基础：涵盖计算机网络的基本原理、体系结构、网络协议等内容，使学生掌握网络组建、配置和管理的基本知识和技能。  专业核心课程：  大数据技术应用基础：介绍大数据的基本概念、特点、发展历程和应用场景，使学生对大数据有一个全面的认识。  数据库应用与数据分析：主要学习数据库的设计、创建、管理和查询，如MySQL数据库，同时掌握数据分析的基本方法和工具，能够对数据库中的数据进行分析和处理。  数据采集与处理技术应用：教授数据采集的方法和技术，包括网络爬虫、数据接口等，以及数据预处理的流程和方法，如数据清洗、数据转换等，确保数据的质量和可用性。  数据可视化技术应用：学习使用数据可视化工具，如Tableau、ECharts等，将数据分析结果以直观的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解数据。  Web前端开发技术基础：了解Web前端开发的基本技术，如HTML5、CSS3、JavaScript等，能够开发简单的Web页面，为大数据应用的前端展示提供支持。  大数据编程基础：基于Hadoop、Spark等大数据处理框架，学习大数据编程的基本方法和技术，能够进行数据处理和分析的编程实践。  其他相关课程：  Hadoop技术与应用：深入学习Hadoop大数据平台的架构、原理和使用方法，包括HDFS分布式文件系统、MapReduce计算框架等，能够搭建和管理Hadoop集群。  数据仓库与数据挖掘：介绍数据仓库的概念、设计和建设方法，以及数据挖掘的基本算法和技术，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等，能够运用数据挖掘工具进行数据分析和知识发现。  大数据可视化技术：进一步学习大数据可视化的原理、方法和工具，能够根据不同的数据类型和分析需求，选择合适的可视化方式，制作出高质量的可视化报告。
 

数据采集与标注岗位：负责从各种渠道采集数据，包括网络爬虫、数据库接口等，并对采集到的数据进行标注和预处理，确保数据的准确性和可用性。
数据处理与可视化岗位：运用数据处理工具和技术，对采集到的数据进行清洗、转换、分析等处理，然后使用数据可视化工具，如Tableau、ECharts等，将处理后的数据以直观的图表形式展示出来。