苏州工业园区工业技术学校专业有哪些：序号专业名称所属类别1机电一体化技术机电/机械2工业机器人技术工业机器人3电气自动化技术自动化4工业互联网应用其他中职5无人机应用技术模具数控6新能源汽车技术汽修7智能医疗装备技术其他中职8物联网应用技术其他中职9计算机应用技术计算机/电脑10云计算技术应用其他中职11动漫制作技术影视/动漫12电子商务电子商务13跨境电子商务电子商务14现代物流管理管理/营销15旅游管理旅游16数字媒体艺术设计艺术/舞蹈/表演苏州工业园区工业技术学校旅游管理介绍旅游管理专业是专门为学生准备的，旨在培养学生的旅游管理能力。该专业将会教会学生如何开发、管理和推广旅游产品和服务，同时还会培养其旅游经营管理能力。学生可以根据自己的兴趣选择专业方向，比如旅游营销、旅游策划、旅游经营管理等。
苏州工业园区工业技术学校旅游管理
培养目标：本专业培养从事旅游服务与管理的工作人员。
职业资格证书举例：导游、展览讲解员
专业代码：130200
基本学制：3年
苏州工业园区工业技术学校跨境电子商务介绍跨境电子商务专业是一门新兴的专业，它涉及到国际贸易、电子商务、金融、经济、法律等多个领域。这门专业的学习将为你打开一扇通往世界各地的大门，让你在未来的职业生涯中发挥更大的作用。
苏州工业园区工业技术学校跨境电子商务
职业能力要求：1、严格执行商品经营有关法律法规,具有诚实守信、顾客至上的职业意识;2、能使用常用办公设备及软件,会撰写商务文书,具有良好的商务沟通能力;3、了解市场营销、财会金融、电子商务法律法规等基础知识;4、掌握电子商务、计算机及网站建设、网络技术的基础知识和基本技能;5、掌握网上单证处理及电子支付的 *** 作技能;6、熟悉网络常用软件,具备初步的网页制作能力;7、具备网络信息搜集、原创、编辑、发布等信息处理能力;8、具有基本的商品推销与广告策划能力。
职业资格证书举例：电子商务师、计算机 *** 作员、计算机网络管理员、物流员
培养目标：本专业培养电子商务工作人员。
就业面向：本专业毕业生主要面向中小型企业,从事网络营销、客户服务、电子仓储物流、在线支付结算、商务网站编辑与维护等工作。
苏州工业园区工业技术学校物联网应用技术介绍物联网应用技术专业是培养具有物联网应用技术创新能力的高级应用技术人才的专业。它旨在培养学生具有较强的理论知识和实践能力，掌握物联网应用技术的基本理论、方法和技能，具有创新意识和创新能力，能够在企事业单位从事物联网应用技术的研发、应用和管理工作。
苏州工业园区工业技术学校物联网应用技术
职业面向：面向物联网安装调试员等职业，物联网设备安装与调试、物联网系统运行与维护、物联网系统监控、物联网产品制造与测试、物联网项目辅助开发和售后技术支持等岗位（群）。
专业特色：物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。物联网产业重点领域包括智能交通、智能物流、智能安防、智能工业、智能渔业、智能农业、智能家居、环境监控与灾害预警等，人才需求量大。物联网人才的缺乏是当前人才需求的主要现象，社会对物联网专业化教育有迫切需求，在我国对于物联网初中级应用型人才需求数量尤为庞大，主要以物联网技术应用、移动平台应用程序开发、物联网项目实施等为主，高职学生是这类工作岗位的中坚力量。
发展岗位：物联网产品开发工程师、物联网系统集工程师、物联网实施工程师、物联网项目技术工程师、物联网产品销售工程师、物联网产品测试工程师、物联网产品总监、物联网高级工程师
主要专业能力要求：1具有物联网产品装配、焊接、检测与调试的能力；2具有感知层设备质量检测、典型传感网安装组建与调试的能力；3具有物联网项目施工图识读、物联网设备安装与调试的能力；4具有物联网平台、数据库及应用程序安装、配置与运行维护的能力；5具有物联网样机试制、数据采集与标注、应用程序辅助开发的能力；6具有物联网系统应用程序安装、使用、维护、系统监控与故障维修的能力；7具有初步将5G、人工智能等现代信息技术应用于物联网领域的能力；8具有终身学习和可持续发展的能力。
苏州工业园区工业技术学校电子商务介绍电子商务专业是当今社会发展最为迅速的专业之一，也是最具有前景的专业。作为一名学生，如果想要进入这个行业，就必须要具备扎实的电子商务基础知识和实践技能。只有这样，才能在未来的就业市场上占有一席之地。
苏州工业园区工业技术学校电子商务
继续学习专业举例：高职: 电子商务本科: 电子商务
专业教学主要内容：电子商务基础、市场营销基础、会计基础、金融基础、电子商务法律法规、电子商务网站建设 与维护、电子商务网络技术、网页制作、网络营销、物流与配送、客户关系管理、现代办公设备使用等。在校内进行网上贸易实务、网上经营实务、商务活动训练、电子商务模拟实训;在相关企业进 行网络营销顶岗实习等。
对应职业：电子商务师、计算机 *** 作员、计算机网络管理员、物流员、计算机网络技术人员☆
苏州工业园区工业技术学校计算机应用技术介绍计算机应用技术专业是学生的首选专业。学生可以通过这个专业学习计算机应用的基本知识和技能，掌握计算机应用的方法和技巧，从而能够在计算机行业发展。
苏州工业园区工业技术学校计算机应用技术
培养目标：本专业培养从事计算机及相关设备的调试、使用、维护、管理、销售的工作人员。
职业资格证书举例：计算机 *** 作员、电子计算机装配调试员、计算机检验员
就业面向：本专业毕业生主要面向应用计算机技术的相关企事业单位,从事计算机及相关设备的调试、 使用、维护、管理、销售,以及相关领域的软件与硬件 *** 作、办公应用、网络应用、多媒体应用和信息处理等工作。
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首先，软件工程、网络工程和物联网工程都是目前比较热门的专业，近些年来这几个专业的就业情况也比较不错，整体的薪资待遇也相对比较高，所以这几个专业都是不错的选择。
虽然这几个专业在学习方向上有所不同，但是在基础课程部分还是基本一致的，主要涉及到数学、物理、模拟电路、数字电路、 *** 作系统、编程语言、计算机网络、数据库、算法设计、数据结构、编译原理等，这些课程通常是这三个专业都要重点学习的。
软件工程的重点内容在于软件产品的研发，培养目标是具有初级研发能力的应用型开发人才。在课程设置上会构建一个比较健全的软件开发的知识结构，涉及到多种编程语言的学习、数据库、软件开发体系结构、项目管理等内容，结合不同的细分方向，还需要学习相应的知识，比如大数据开发方向还需要学习大数据平台的相关内容。软件工程专业毕业生的动手能力通常比较强，由于软件开发的就业面比较广，所以软件工程专业的就业情况一直比较不错。
网络工程专业的重点在于网络数据通信及相关产品的研发，培养目标是专业的网络工程设计、开发人才。网络工程专业的知识结构紧紧围绕计算机网络展开，包括通信原理、交换原理、通信协议、网络编程、网络 *** 作系统、网络安全等内容。学习网络工程专业需要较强的动手实践能力，通常需要学的知识也比较多和杂。目前IT行业内网络工程的专业人才也具有较大的缺口，所以就业还是相对比较容易的，通常的就业渠道包括网络设备生产商、销售商、网络服务商等。
在5G通信以及工业互联网的推动下，未来物联网的发展前景还是非常广阔的，物联网与云计算、大数据、人工智能也都有紧密的联系，所以物联网专业的知识结构也相对比较丰富。物联网的知识集中在三个方面，分别是设备、网络和物联网平台，其中涉及到嵌入式编程、网络编程以及数据库编程等内容。对于物理基础比较扎实，同时学习能力比较强的学生来说，选择物联网工程专业是不错的选择。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
这个问题不是那么容易回答，照本宣科，估计你看的也费劲。
先来看一下定义：
软件工程的定义
《计算机科学技术百科全书》：软件工程是应用计算机科学、数学、逻辑学及管理科学等原理，开发软件的工程。软件工程借鉴传统工程的原则、方法，以提高质量、降低成本和改进算法。其中，计算机科学、数学用于构建模型与算法，工程科学用于制定规范、设计范型(paradigm)、评估成本及确定权衡，管理科学用于计划、资源、质量、成本等管理。
比较认可的一种定义认为：软件工程是研究和应用如何以系统性的、规范化的、可定量的过程化方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来。
简单理解软件工程就是，给一个需求或者模型，你用计算机语言，开发一套软件，这个过程就叫软件工程。
网络工程定义
理解和掌握计算机网络与软件工程的理论、相关知识和技能，能构建网络、分析和排除常见网络故障，维护网络的安全和正常运行；能从事计算机应用软件的测试、开发，计算机网络系统管理与维护。
简单理解网络工程就是，做一个项目，你要利用各种网络设备进行组网，使用网络通畅，确保系统进行数据交互，同时你要确保网络安全以及稳定的网络运行环境，出故障，要会解决。
物联网工程，没有定义，简单理解，就是做一个物联网项目，你要组网，连接感知设备，采集感知设备数据，数据稳定传输、数据存储与管理、系统应用功能的开发，系统安全设置与开发，整个项目现场实施部署、交付上线运行，后期运维的整个过程就叫物联网工程。
软件工程是一个广义的概念，包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位，工作内容都与软件开发生产相关。软件工程师的技术要求是比较全面的，除了最基础的编程语言（C语言/C++/JAVA等）、数据库技术（SQL/ORACLE/DB2等）等，还有诸多如JAVASCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING等前沿技术。此外，关于网络工程和软件测试的其他技术也要有所涉猎。
网络工程：对象主要是指计算机网络，涉及到计算机网络的建设、维护、优化等内容。
物联网工程：对象是指物联网，是指利用各种检测装置检测各种设备上的参数，通过无线网络等通讯方式传送到互联网上，通过互联网的云计算方式进行数据的存储和处理，从而对设备进行监控的工作方式
这几个专业都是相通的，相比而言专业性较强的是计算机科学与技术、软件工程、网络工程，其他的几个涵盖面比较广了包含以上三个。发展潜力来看都差不多，我比较看好电子信息工程，其次信息工程，再次通信工程，不过信息、通信在在学校里学的那点简直就是皮毛中的皮毛，不过在学校里能打好基础的话，任何一个学好了，其他几个都很容易上手，因为他们弱电强电都要用到，都是想通的。软件、网络专业性很强了！
一个搞软件，一个搞网络，一个搞硬件物联网应用技术是物联网在大学专科（高职）层次的唯一专业，属于计算机（网络管理）类，升本专业为物联网工程。属于计算机大类之下的（网络管理）类。
本专业培养掌握射频、嵌入式、传感器、无线传输、信息处理、物联网域名等物联网技术，掌握物联网系统的传感层、传输层和应用层关键设计等专门知识和技能，具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作的业务能力，具有良好服务意识与职业道德的高端技能型人才。专业课程有C语言程序设计，Java程序设计，TCP/IP网络协议，RFID技术，计算机原理，程序设计原理等。
本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握 RFID、无线传感网、嵌入式开发、传感器等基础知识，具备物联网系统集成、安装调试、软件编程和测试等能力，从事物联网应用系统集成、安装调试、维护和相关软件开发、测试等工作的高素质技术技能人才。
物联网应用技术毕业生可在各类物联网企业和IT企业从事物联网方案设计、物联网方案系统集成、物联网系统售前技术支持与售后技术服务、物联网技术应用实施等岗位工作；物联网应用企业从事物联网系统的管理与维护工作。
随着物联网在智能化城市、交通、物流、电网、医疗、工业、农业等方面的广泛应用，物联网人才都将处于供不应求的状态，其需求具有紧迫性和稀缺性。工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低 *** 作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。
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