1. 基础课程
数学基础：线性代数、概率论与数理统计、微积分
计算机科学基础：数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统基础
2. 编程技能
编程语言：Python、R
数据库技术：SQL基础、数据库设计
3. 统计学与数据分析
描述性统计：数据的收集、整理和描述
推断性统计：概率分布、假设检验、置信区间
回归分析：线性回归、逻辑回归
机器学习基础：分类、聚类、关联规则
4. 数据挖掘技术
数据预处理：数据清洗、数据转换
特征工程：特征选择、特征提取
模型评估：交叉验证、模型选择
5. 数据可视化
可视化工具：Tableau、PowerBI
编程可视化：Matplotlib、Seaborn、Plotly
6. 实战项目
实验室实训：数据分析项目实践
项目开发：完成至少一个完整的数据分析项目，涵盖数据采集、处理、分析和可视化
7. 大数据技术
Hadoop技术栈：HDFS、MapReduce
分布式计算框架：Apache Spark
数据流处理：Kafka、Apache Storm
8. 云计算与分布式系统
云计算基础：AWS、Azure、Google Cloud Platform
分布式系统原理：CAP理论、一致性哈希
9. 业务理解
行业知识：不同行业的数据分析案例
业务分析：市场分析、客户分析、产品分析
10. 安全与隐私
数据安全：加密技术、安全协议
隐私保护：GDPR、数据脱敏
11. 前沿技术
大数据新趋势：实时大数据处理、物联网数据分析
人工智能：自然语言处理、计算机视觉
12. 职业规划与发展
职业指导：简历写作、面试技巧
行业趋势：数据分析行业分析、职业路径规划
13. 选修课程（根据兴趣和职业规划选择）
区块链技术
移动应用开发
高性能计算
14. 实践与应用
课程设计：数据分析项目综合课程设计
实习：企业实习，了解业界需求和工作流程
15. 技术交流
技术研讨会：定期举办技术分享会
竞赛：鼓励参加数据分析、数据挖掘等相关竞赛
