通识教育课是一门什么课？

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通识教育课是一种旨在培养学生具备广泛知识基础、独立思考能力和社会责任感的非专业性的、广泛性的教育课程。以下是关于通识教育课的详细解析：

一、定义与特点

通识教育课强调跨学科的学习，注重培养学生的综合素质和人文精神，以应对日益复杂多变的社会环境。其特点包括：

跨学科性：通识教育课程涵盖了人文科学、社会科学、自然科学等多个领域，旨在为学生提供多样化的学科知识和思维方式。

综合性：通识教育注重知识的整合与贯通，培养学生的批判性思维、创新能力和跨文化交流能力。

人文性：通识教育强调对学生人文素养的培养，帮助学生形成正确的价值观和世界观。

实践性：通识教育课程注重实践环节，鼓励学生将所学知识应用于实际生活中，提高解决问题的能力。

二、课程内容

通识教育课程的内容丰富多样，包括但不限于以下几个方面：

语言课程：包括本国语言课程和外国语言课程，旨在提高学生的语言能力和跨文化交流能力。

数学课程：训练学生严密、清晰的思维能力，同时作为学习其他科学的基本工具。

文学与艺术课程：培养学生的鉴赏能力和判断能力，提高审美情趣。

历史与文化课程：让学生了解人类文明发展进程，正确认识宇宙、社会以及自身。

社会分析课程：帮助学生了解社会，把握社会运行的机制和规律，正确处理各种复杂的社会问题。

道德思考课程：使学生充分了解自身的存在，探索生命的意义，培养道德观念。

三、教育目标

通识教育的目标是发展人的理性、心智，培养全面的人、具有社会责任的人。它旨在为学生的全面发展和未来社会的挑战做好准备，培养具有远大目标、开拓精神、有创造力和深厚的文化底蕴的高层次人才。

四、实施方式

通识教育课程的实施方式多样，可以通过课堂教学、小组讨论、案例分析、实践项目等多种形式进行。在教学过程中，注重学生的主体性和参与性，鼓励学生主动思考、积极表达，培养他们的批判性思维和创新能力。

总之，通识教育课是一种重要的教育理念和实践方式，它强调跨学科的学习和综合素质的培养，为学生的全面发展和社会的进步做出重要贡献。

有无中医专业的学生讲一讲，中医专业都在学什么课程？

以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。

一、 第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)

1. 难易程度：一颗星

2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等

4. 描述如下：

从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。

二、 第二阶段：JavaSE+JavaWeb

1. 难易程度：两颗星

2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式

4. 描述如下：

称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计

与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。

三、 第三阶段：前端框架

1. 难易程序：两星

2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时

3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui

4. 描述如下：

前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。

四、 第四阶段：企业级开发框架

1. 难易程序：三颗星

2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离

4. 描述如下：

如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。

五、 第五阶段： 初识大数据

1. 难易程度：三颗星

2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)

4. 描述如下：

该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。

(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)

那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。

六、 第六阶段：大数据数据库

1. 难易程度：四颗星

2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)

4. 描述如下：

该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。

怎么简化呢?在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。

总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询

七、 第七阶段：实时数据采集

1. 难易程序：四颗星

2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化

4. 描述如下：

前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。

举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别

八、 第八阶段：SPARK数据分析

1. 难易程序：五颗星

2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性

4. 描述如下：

同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。

在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。

比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

中医专业大一大二的课程主要是学习医学基础理论知识和一些公共课，大三大四所学的课程会逐渐接近临床。大一大二的课程很满，大三大四的课程稍微少一点，大五在医院实习一年。以下内容是中医专业大一到大四所学的专业课。

一、大一专业课程

?医古文。医古文的内容包括医家传记、医学典籍和医著序文，全书都是繁体字和文言文，主要为以后能读懂古代中医典籍打基础。

?中医基础理论。了解中医理论的形成和结构，学习中医的入门知识，比如经络、穴位、藏像。主要是为了培养中医的思维方法。

?医用化学和医用生理学。学习基础的化学知识和生物知识，大部分都是高中理科学过的。

?中医诊断学。学习中医诊断疾病的方法，辨别疾病的症状。比如望闻问切的诊断方法。

?中药学。整本书介绍了几百种中药的特点、用法、剂量和禁忌。还介绍中药的配合应用规律和中药配伍原则。

?正常人体解剖学。学习人体的结构，实验课上能见到各种人体标本。

?组织与胚胎学。学习人体细胞、组织和胚胎的演变。

二、大二上学期专业课程

?方剂学。学习中药的组方原则、剂量、剂型和用法。

?内经选读。学习《内经》里的内容，很专业的中医理论，主要是培养中医的思维方式。

?中医综合基础。这本书稍微偏向临床，就是把中医诊断学、中医基础论和中药学综合在一起学习。

?生理学。学习人体各个组成部分的功能和内在机制。

?病理学。学习患病机体，研究各种病的原因和发展规律。

?生物化学。学习细胞内的东西，内容很细而且超多，很难学。

?免疫和病原。病原就是学各种寄生虫，免疫就是研究人体的免疫系统。

三、大二下学期专业课程

?金匮要略。学习中医经典的杂病诊治理论。

?伤寒论。主要学外感和内科杂病。

?药理学。学习现在药物的作用和作用机制，基本都是西药。

?诊断学。学习一些常见病的诊断方法，比如问诊、视触叩听嗅、全身检查等。

?医学影像学。学习观察医学仪器扫描出来的成像。

?卫生法学。学习一些医学相关的法律知识。

?分子生物学。很微观的知识，研究核酸、蛋白质等生物大分子。

四、大三专业课

?中医妇科学。以中医理论学女性生理病理的特点，还学一些女性特有疾病。

?中医内科学。以中医理论学习内科疾病的病因病症。偏向临床，很难学。

?中医儿科学。以中医理论学习儿童疾病的病因病症。

?医学心理学。学习疾病的诊断、治疗、预防中的心理问题。内容还挺多的，知识也很杂。

?医学伦理学。用伦理学原则去学习一些医学发展过程中的医学道德问题。

?传染病学。学习一些传染病的预防、治疗方法。

五、大四专业课

?神经病学、外科学、内科学、儿科学、妇产科学。系统地学习一些专业领域的知识。内容很细致，超级多，很难学。

中医要学的知识很多很多，中医专业的小伙伴们要加油呀！

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