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课程概述
本课程内容可作为通用素质培训教学使用，主要讲解法律常识、安全生产规范、职业心理健康、工作相关疾病及预防措施、安全生产管理、事故应急管理与救援、大数据基础、Python爬虫等课程内容
课程目标
通过本课程的学习，学员可以了解并掌握法律常识、安全生产规范、职业心理健康、工作相关疾病及预防措施、安全生产管理、事故应急管理与救援、大数据基础、Python爬虫等课程内容
考核评价
课程采用线上理论考试形式进行考核评价，试题包括单选、判断和多选，重点考核：法律常识、安全生产规范、职业心理健康、工作相关疾病及预防措施、安全生产管理、事故应急管理与救援、大数据基础、Python爬虫等课程内容
详细介绍
【课程大纲】
第一章：法律常识
第1节：《中华人民共和国劳动法》相关知识
第2节：《中华人民共和国教育法》相关知识
第3节：《中华人民共和国职业教育法》相关知识
第4节：《电信条例》
第5节：《互联管理规定》、《网络安全法》及其他相关法规
第6节：《劳动合同法》概述
第7节：劳动合同的签订
第8节：劳动合同的解除
第9节：第一章 行政许可的基本理论
第10节：第一章 《中华人民共和国行政强制法》的立法背景、目的与依据
第11节：第二章 《中华人民共和国行政强制法》的调整对象、适用范围
第12节：第三章 《中华人民共和国行政强制法》的法律属性
第13节：第四章 《中华人民共和国行政强制法》的立法原则
第14节：第五章 《中华人民共和国行政强制法》的立法经过
第15节：第六章 《中华人民共和国行政强制法》的立法亮点
第16节：第一章 《中华人民共和国行政处罚法》概况：制定与修改
第17节：第二章 《中华人民共和国行政处罚法》修订的亮点解读
第18节：:第1节：《中华人民共和国民法典》艰难的诞生
第19节：:第6节：职场骚扰、个人隐私、侵权责任
第20节：:第一章 《重大行政决策程序暂行条例》的概况
第21节：:第二章 《重大行政决策程序暂行条例》出台的背景：地方治理现代化
第22节：:第三章 重大行政决策的界定及其范围确定
第23节：:第四章 重大行政决策应当遵循的基本原则
第24节：:第五章 作出重大行政决策的五大法定程序
第二章：安全生产规范
第1节：识别职业病的危害因素
第2节：常见职业病及防治措施
第3节：工作相关疾病及预防措施
第4节：安全意识概述
第5节：安全生产概述
第6节：安全生产管理（一）
第7节：安全生产管理（二）
第8节：事故应急管理与救援
第9节：事故案例及其预防措施
第10节：第一章 生产安全事故及其舆情应对基本知识
第11节：第二章 生产安全事故舆情应对策略及要点
第12节：第三章 生产安全事故舆情应对误区
第13节：第一章 生产安全事故应急管理常见术语
第14节：第二章 生产安全事故应急管理体系
第15节：第三章 生产安全事故应急预案编制
第16节：第四章 生产安全事故应急管理的四个阶段
第17节：第五章 生产安全事故应急救援与救援演练
第18节：前言 安全意识和理念
第19节：第一章 安全生产法制管理
第20节：第二章 安全生产基础管理
第21节：第三章 安全生产现场管理
第22节：第四章 安全生产科学管理
第23节：第一章 安全生产“三基”建设理论
第24节：第二章 员工安全素质提升
第25节：第三章 班组长素质工程
第26节：第四章 班组安全文化建设
第27节：第五章 班组安全管理模式及工具
第28节：第一章 生产安全事故应急条例总则
第29节：第二章 应急准备
第30节：第三章 应急救援
第31节：第四章 法律责任
第三章：大数据基础
第1节：信息技术与计算机概述
第2节：计算机的信息表示（一）
第3节：计算机的信息表示（二）
第4节：计算机系统组成
第5节：信息安全技术
第6节：数据结构常识（一）
第7节：数据结构常识（二）
第8节：数据库与数据库系统
第9节：大数据概述（一）
第10节：大数据概述（二)
第11节：liunx软件基础
第12节：java和SQL语言基础
第13节：HaDoop平台概述
第14节：大数据平台组件和数据存储管理
第15节：数据库管理技术
第16节：NoSQL数据库
第17节：大数据存储和管理
第18节：大数据分布式文件系统HDFS
第19节：HDFS基本操作和程序接口
第20节：分布式数据库系统Hbase
第21节：HBase编程接口和Hive概述
第22节：Hive和ETL
第23节：大数据采集与预处理
第24节：数据爬虫和预处理技术
第四章：Python爬虫
第1节：大数据采集工具
第2节：分布式爬虫技术和大数据批处理
第3节：大数据计算模式
第4节：大数据图计算和MapReduce概述
第5节：大数据MapReduce计算模型
第6节：MapReduce编程接口和Spark概述
第7节：大数据Spark计算模型
第8节：spark SQL
第9节：大数据MapReduce基础算法
第10节：大数据挖掘算法
第11节：聚类算法和Hadoop平台实践
第12节：Hadoop平台程序开发过程和系泊缆力预测案例
第13节：Scala基础编程
第14节：Scala字符串和控制结构
第15节：Scala数组、映射、元组
第16节：函数与模式匹配和文件读写
第17节：数据可视化
第18节：Python基础编程
第19节：Python中的基本数据类型（一)
第20节：Python中的基本数据类型（二)
第21节：Python中的基本数据类型（三)
第22节：Python中格式化和结构
第23节：Python的函数、类和NOSQL数据库
第24节：曙光XData大数据平台及应用案例
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