計算機課程培訓大綱日期：目錄CATALOGUE02.編程開發方向04.人工智能與自動化05.設計類課程01.計算機基礎入門03.數據科學與分析06.職業發展與實戰計算機基礎入門01計算機硬件組成（CPU/內存/硬盤）CPU中央處理器，是計算機的“大腦”，負責執行程序中的指令，處理數據并進行運算。內存計算機的臨時存儲區域，用于存儲當前正在執行的程序和數據，特點是讀寫速度快，但斷電后數據會丟失。硬盤計算機的永久存儲設備，用于長期存儲數據和程序，即使斷電數據也不會丟失。操作系統基礎（Windows/Linux入門）Windows微軟的操作系統，具有友好的圖形界面和豐富的軟件支持，是大部分計算機用戶的首選。Linux操作系統基礎操作一種開源的操作系統，具有高度的穩定性和安全性，廣泛應用于服務器和嵌入式系統等領域。文件管理、軟件安裝與卸載、系統設置與維護等。123辦公軟件實戰（Word/Excel/PPT）文字處理軟件，具有文檔編輯、排版、打印等功能，適用于撰寫文章、制作信函等。Word電子表格軟件，具有數據錄入、計算、分析、圖表制作等功能，適用于數據管理、統計分析等場景。樣式與模板應用、宏與VBA編程、跨軟件協同辦公等。Excel演示文稿制作軟件，具有幻燈片制作、演示、動畫效果等功能，適用于會議、演講、教學等場合。PPT01020403辦公軟件高級功能編程開發方向02網頁結構設計、標簽語義化、表單元素、表格、鏈接等。HTML前端開發（HTML/CSS/JavaScript）樣式表基礎、盒模型、布局技巧、響應式設計、CSS3動畫等。CSS語法基礎、DOM操作、事件處理、Ajax、ES6+新特性等。JavaScriptVue.js、React、Angular等現代前端框架的使用。前端框架定義與調用函數、參數傳遞、返回值、模塊導入與使用。函數與模塊類與對象、繼承、多態、封裝等概念。面向對象編程01020304變量、數據類型、運算符、控制結構、文件操作等。Python語法使用requests、BeautifulSoup等工具進行網頁數據抓取。網絡爬蟲Python編程基礎（語法/函數/爬蟲）語法、面向對象特性、異常處理、集合框架等。SpringIoC、SpringMVC、SpringBoot等核心技術。JDBC、MyBatis等數據庫訪問技術，以及MySQL等關系型數據庫。項目構建、測試、寫文檔、版本控制等實際開發流程。Java企業級開發（Spring框架/數據庫連接）Java基礎Spring框架數據庫連接企業級開發實踐數據科學與分析03數據分析工具（Excel高級/PowerBI）Excel高級功能掌握數據排序、篩選、分類匯總、數據透視表、圖表制作等高級功能，以及函數公式和宏編程技巧。PowerBI基礎數據清洗與預處理學習PowerBIDesktop的界面和基本操作，包括數據獲取、數據清洗、數據建模和數據可視化。使用Excel和PowerBI進行數據清洗和預處理，包括數據去重、缺失值處理、數據轉換等。123Python數據分析（Pandas/NumPy）Pandas庫的使用掌握Pandas數據結構（Series和DataFrame），學習數據讀取、數據清洗、數據轉換、數據合并等操作。030201NumPy庫的使用學習NumPy數組對象及操作，包括數組創建、數組索引、數組切片、數組運算等，掌握NumPy的統計函數和隨機數生成方法。數據清洗與分析結合Pandas和NumPy進行數據清洗和分析，包括數據篩選、分組、聚合、合并等。學習Tableau的界面和基本操作，掌握數據連接、數據清洗、數據可視化等技能，能夠獨立完成復雜的數據可視化需求。數據可視化實戰（Tableau/Matplotlib）Tableau數據可視化掌握Matplotlib的基本繪圖流程，學習繪制折線圖、柱狀圖、餅圖等常見圖表，并能夠自定義圖表樣式和布局。Matplotlib庫的使用結合實際場景，運用Tableau和Matplotlib進行數據可視化設計，展示數據分析結果。數據可視化實戰案例人工智能與自動化04AI基礎概念（機器學習/深度學習）研究如何讓計算機通過數據學習和改進的算法，包括監督學習、無監督學習和強化學習等。機器學習一種機器學習技術，通過多層神經網絡模型對數據進行高層特征提取和自動分類，實現復雜任務的自動化處理。模擬人類視覺系統的功能，讓計算機通過圖像、視頻等視覺數據來識別和感知物體。深度學習人工智能領域的重要分支，研究計算機與人類語言之間的交互，實現自然語言的理解和生成。自然語言處理01020403計算機視覺PLC工業自動化（梯形圖編程/仿真）PLC基礎介紹PLC的組成、工作原理、編程語言以及通信方式等基礎知識。梯形圖編程詳細講解梯形圖編程的方法和技巧，包括觸點、線圈、定時器、計數器等基本指令的使用。仿真與調試通過PLC仿真軟件模擬實際工業現場，進行程序調試和驗證，提高程序穩定性和可靠性。工業控制應用介紹PLC在工業自動化領域的應用案例，如流水線控制、機器人控制等。自動化腳本編寫Python等腳本語言，實現自動化任務和數據處理，提高工作效率和準確性。智能算法應用掌握常用的智能算法，如搜索算法、排序算法、推薦算法等，并應用到實際場景中。數據分析與可視化利用Python等工具進行數據分析、挖掘和可視化，為決策提供有力支持。ChatGPT利用ChatGPT進行自然語言對話和問答，實現智能客服、智能助手等應用場景。智能工具應用（ChatGPT/自動化腳本）設計類課程05界面設計、原型制作、協作與分享。Figma工具使用界面設計、交互原型制作、設計規范與導出。AdobeXD工具使用01020304界面設計、交互設計、用戶體驗的基本概念與重要性。UI/UX設計概述簡潔性、一致性、反饋等設計原則在實際項目中的應用。設計原則與技巧UI/UX設計基礎（Figma/AdobeXD）Photoshop軟件操作Illustrator軟件操作選區、圖層、濾鏡等基本功能，以及海報設計流程。路徑、形狀、文字等基本元素，以及AI海報設計技巧。平面設計實戰（PS/AI海報制作）海報設計要素色彩搭配、排版設計、圖像處理等海報設計的基本要素。海報設計實踐根據主題、目標受眾和品牌形象，完成平面海報的設計與制作。交互設計原理（用戶旅程/原型設計）交互設計概述交互設計的基本流程、方法和工具。用戶研究與用戶畫像通過訪談、問卷等方法了解用戶需求，創建用戶畫像。用戶旅程圖與體驗地圖梳理用戶操作流程，發現痛點與機會點，優化用戶體驗。原型設計與測試利用原型工具（如Axure、Sketch等）制作交互原型，進行用戶測試與迭代。職業發展與實戰06簡歷撰寫包括自我介紹、回答問題的方法、以及其他面試策略。面試技巧求職信撰寫如何撰寫具有說服力的求職信，增加面試機會。如何突出個人技能和項目經驗，提高簡歷的吸引力。簡歷優化與面試技巧項目實戰案例解析案例選擇與準備如何挑選合適的項目案例，進行充分的準備和分析。案例解析與實戰項目實戰技巧通過案例解析