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吕梁学院专业有哪些?专业介绍

来源:网络整理 浏览: 时间:2022-06-21 12:59
吕梁学院部分专业:
序号专业名称所属类别
1化学理学
2体育教育教育学
3材料化学工学
4汉语言文学文学
5安全工程工学
6绘画艺术学
7机械电子工程工学
8艺术与科技艺术学
9美术学艺术学
10化学工程与工艺工学
11财务管理管理学
12测绘工程工学
13计算机科学与技术工学
14会计学管理学
15数据科学与大数据技术工学
16生物科学理学
17食品科学与工程工学
18软件工程工学
19历史学历史学
20城乡规划工学

吕梁学院数据科学与大数据技术介绍

数据科学与大数据技术学制四年授予工学学士学位

培养目标:本专业培养德、智、体、美全面发展,掌握数据科学与大数据技术的基本理论、基本知识、基本方法,具有良好的科学素养、健康的心理素质,具有数学建模、数据存储、数据分析和处理的基本方法和基本技能,能胜任数据存储、数据清洗、数据分析与挖掘、大数据系统开发与构建等工作的应用型高级专门人才。

主要课程:高等数学、概率论与数理统计、高级语言程序设计、数据结构、操作系统原理及应用、计算机网络及分布式处理、Java程序设计、数据挖掘算法基础及应用、大数据可视化技术及应用、统计与分析技术、算法分析与设计、Hadoop大数据存储与运算、Hadoop大数据平台基础、Mapreduce编程及实践、Spark原理及应用、基于Hadoop用户行为分析实践、机器学习、大数据查询与处理

就业方向:企事业单位应用大数据分析、管理及系统开发等工作。

吕梁学院会计学介绍

会计学专业(本科),学制四年,授予管理学学士学位。

培养目标:培养具备管理、经济、法律等方面的基础理论和能力,具有熟练的会计专业技能,具备人文精神、科学素养和诚信品质,具有创新精神和实践能力,了解国际会计惯例和相关法律法规,具有良好的职业道德修养和心理素质,能够在会计专业领域及其相关领域进行自我提升,并且能熟练完成各类企事业单位、会计师事务所、政府部门及其它有关部门的会计实务、审计及管理等方面业务的高级应用型会计专门人才。

主要课程:政治经济学、微观经济学、宏观经济学、基础会计、管理学、统计学、中级财务会计、高级财务会计、成本会计、管理会计、政府与非营利组织会计、税法、经济法、财务分析、财务管理、电算化会计信息系统等。

就业方向:在各类企事业单位、会计师事务所、政府部门及其它有关部门从事会计实务、审计及管理工作,在非营利性社会组织从事会计实务、审计工作,在高等院校、科研院所从事教学、科研方面工作,职业目标为(注册)会计师、审计师、经济师等。

吕梁学院机械电子工程介绍

机械电子工程专业学制四年授予工学学士学位

培养目标:培养具有较扎实的机械、电子、控制、信息等基础理论和创新意识能力方面的专业知识与应用能力。能在机械电子工程领域生产一线从事机电设备系统及元件的设计制造、控制开发、应用研究、运行管理等方面工作的应用型高级工程技术人才。

主要课程:机械工程、控制科学与工程,机械制图、工程力学、电路原理、工程电子技术、控制工程基础、传感与检测技术、机械设计基础、机械制造基础、测试技术、数控原理与维修、机电系统设计、机电传动与控制、光电子技术、CAD/CAM技术等。

就业方向:毕业生可到各类机械设计与制造企业、电子及电器企业及其它生产部门、公司、科研与教学部门从事机电品的设计、制造、管理、教学、开发、销售及技术服务等工作。

吕梁学院工程管理介绍

工程管理专业(本科),学制四年,授予管理学学士学位。

培养目标:培养德、智、体、美全面发展,适应社会需求,具备国际视野,具有土木工程技术知识及与国内、国际工程管理相关的管理、经济与法律等基础知识和专业知识组成的系统的、开放性的知识结构,接受工程师基本训练,同时具备较强的综合素、专业能力、实践能力、创新能力,具备健康的个性品质和良好的社会适应能力,能够在国内外土木工程及其他工程领域进行工程决策和从事全过程工程管理与相关专业管理的高素质复合型人才。

主要课程:工程测量、房屋建筑学、工程力学、工程结构、建筑材料、工程施工技术与组织、运筹学、统计学、管理学原理、会计原理、工程经济学、财务管理、土木工程概论、工程项目管理、工程估价、工程合同法律制度、工程建设法规、经济法等。

就业方向:可在土木工程、投资决策等领域,从事工程项目可行性研究、工程投资决策、工程项目管理、工程造价管理、工程监理等全过程管理工作。

吕梁学院人工智能介绍

人工智能专业学制四年授予工学学士学位

培养目标:培养德智体美劳全面发展,具有良好道德人文素养和实践、创新能力,掌握数学与自然科学基础知识和人工智能基本理论、专业知识与技能,具备较强的分析建模能力,能够从事人工智能相关领域的研究、开发、应用的高级专门人才。

主要课程:工科数学分析、高等代数与解析几何、概率统计与随机过程、复变函数与积分变换、人工智能导论、数学建模、Python程序设计、数据结构与算法分析、机器学习与模式识别、神经网络与深度学习、数据挖掘技术与应用等。

就业方向:从事人工智能算法开发、优化、分析等有关工程技术工作,也可从事与人工智能系统运维、管理等有关工程应用工作。

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