《管理学》是工商管理专业的核心基础课程，也是管理学院各专业的公共通识平台课程，是介于社会科学与自然科学之间的边缘科学。本课程主要是研究各类组织管理活动的基本规律和一般方法的科学。课程教学的主要内容包括管理和管理学的基本概念、原理和发展历史与趋势，以及围绕四大管理职能（计划、组织、领导和控制）的基本理论和方法。《管理学》教学具有理论性与实践性双突出的特点， 培养学生理解、分析和解决管理问题的能力；奠定学生的基本知识结构，为后续的专业方向课程提供指导。

　　经济学课程是管理类专业的学科及专业基础课，通过本课程的学习，使学生了解和掌握现代西方经济学的基本概念和基本理论，掌握西方经济学所运用的基本分析方法，重视运用原理分析现实经济问题，使学生并能够运用经济政策分析我国现实的经济问题。

　　Python快速入门，初识Python语言，讲解基本的程序设计方法、熟悉Python语法元素。Python基础语法，深入Python语言，讲解Python基础语法全貌、实践计算问题求解。Python编程思维，运用Python语言，讲解计算生态、程序设计方法学等内容、显著提高编程思维。

　　本课程完整地讲述了数据库技术从基本原理到应用实践的主要内容，通过本课程的学习可以使学生了解数据库系统的基本理论和内容，能够设计和实现大型的数据库应用系统，了解数据库系统的核心技术及其实现，掌握数据库应用开发的基础知识，了解有关数据库系统研究的最新进展等.

　　它主要研究的是如何有效地组织数据、存储数据来编制出高效可执行程序，解决大数据开发实际问题。主要介绍链表、字符串、栈、队列、数组、二叉树、树、图等数据结构，排序等算法，帮助学生能开发出高效率的程序

　　掌握大数据系统架构的基本概念、基本方法。熟练大数据系统平台的应用及项目开发。了解大数据系统架构的集群设计理念及重要基础工具。熟练运用开发语言，并进行项目引导式教学等。

　　大数据可视化是大数据在社会企业管理中应用的重要分析方法。大数据可视化主要研究如何讲已有的行业领域大数据，通过数据建模、图像可视化建模，选择适当的大数据可视化应用模式，以图像方式呈现表达大数据所蕴含的知识内容。大数据可视化课程通过相关领域案例研究学习，使学生理解大数据可视化的管理意义及分析方式，掌握大数据可视化分析的基本知识和技术基础。

　　机器学习是一门多领域交叉科学，也是人工智能技术的核心。机器学习技术在自然语言处理、语音识别、图像识别、手写字符识别、金融数据分析等等领域得到了十分广泛和成功的应用。通过本门课程的学习，使学生了解机器学习的基本概念、应用背景；掌握各类机器学习算法的基本原理；培养学生学会分析研究计算机处理的数据对象的特性，以便选择适当的机器学习算法和模型解决实际问题。