具体描述
《全国中等卫生职业教育卫生部十一五规划教材·职业道德与职业生涯规划(供中等卫生职业教育各专业选用)》是全国中等卫生职业教育卫生部“十一五”规划教材。《全国中等卫生职业教育卫生部十一五规划教材·职业道德与职业生涯规划(供中等卫生职业教育各专业选用)》将职业道德教育与职业生涯教育目标有机结合，为学生人生发展服务，指导卫生类职校学生确立职业生涯目标、选择职业生涯角色、进行职业生涯规划、寻求最佳职业生涯发展途径、践行职业道德、实现人生价值。
内容上强化“以学生人生发展”为理念，体现卫生职业教育与卫生服务需要相结合的教学目标，注重道德与生活、知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的结合，把就业知识、职业能力、职业道德寓于生活与医药事件中，使受教育者在体验和感悟的欢乐中逐步形成学习能力、处世能力、规划能力、职业能力，集开放性、实践性和体验性于一体，尽可能贴近卫生类职业生，使德育内容可读、可近、可悟、可用。
探索信息时代的数字前沿：《数据驱动决策：现代商业智能与人工智能应用》 简介 书籍定位与核心价值： 在当今这个信息爆炸、技术迭代加速的时代，数据已不再仅仅是记录过去的工具，而是驱动未来商业增长和创新的核心引擎。本书《数据驱动决策：现代商业智能与人工智能应用》旨在为企业管理者、数据分析师、技术决策者以及有志于投身数据科学领域的专业人士，提供一套全面、深入且极具实操性的知识框架和方法论。本书摒弃了纯粹的理论说教，聚焦于如何将海量数据转化为可执行的商业洞察，并利用尖端人工智能技术实现业务流程的优化与颠覆。 本书内容结构概览： 本书结构设计遵循“理论基础—技术实现—业务落地—未来趋势”的逻辑主线，共分为七个核心篇章，旨在构建一个完整的数据驱动决策生态系统。 第一篇：数据时代的商业范式重构 本篇着重于阐述数据驱动思维的内在逻辑与企业文化构建。我们首先探讨了传统决策模式（基于经验和直觉）向现代数据驱动决策（基于证据和模型）转变的必然性。内容涵盖了数据治理的基石，包括数据质量管理（DQM）、主数据管理（MDM）的挑战与最佳实践。特别分析了“数据孤岛”现象对决策效率的扼杀，并提出了跨部门数据共享与协同的组织架构建议。我们深入剖析了数据资产的价值评估模型，帮助企业识别并量化其数据的潜在商业价值。 第二篇：商业智能（BI）系统的深度构建 本篇是关于构建高效BI体系的实操指南。我们详细拆解了现代BI架构的各个组件，从数据采集（ETL/ELT）、数据仓库（Data Warehouse）到数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体化（Lakehouse）的演进。重点讲解了如何选择合适的OLAP技术栈（如MOLAP、ROLAP、HOLAP）以满足不同的查询需求。书中不仅介绍了Tableau、Power BI等可视化工具的进阶应用，更强调了叙事性报告（Data Storytelling）的重要性，确保复杂的分析结果能够被非技术背景的决策者清晰理解和采纳。 第三篇：高级分析与预测模型构建 本篇迈入数据分析的深水区，聚焦于如何从描述性分析（发生了什么）升级到预测性分析（将要发生什么）和规范性分析（我们应该怎么做）。详细介绍了回归分析、时间序列分解、以及非线性模型在销售预测、需求规划中的应用。书中包含了大量关于模型选择、参数调优和模型验证的实际案例，特别是如何利用A/B测试框架来科学评估新策略的有效性。我们避免了复杂的数学推导，而专注于模型假设的业务含义及其对决策的指导作用。 第四篇：人工智能在商业决策中的集成 本篇是本书的技术核心，探讨如何将机器学习（ML）和深度学习（DL）无缝集成到日常业务流程中。内容覆盖了监督学习（分类与回归）、无监督学习（聚类与降维）在客户细分、流失预警、欺诈检测等场景的应用。我们详细阐述了自然语言处理（NLP）技术如何赋能客户反馈分析（情感分析）和合同自动化审查。同时，本书也对强化学习（RL）在动态定价和供应链优化中的前沿应用进行了展望和案例分析。 第五篇：数据安全、合规性与伦理挑战 随着数据使用的深化，风险管理变得至关重要。本篇专注于数据合规性与伦理治理。内容覆盖了全球主要的数据隐私法规（如GDPR、CCPA）对企业数据处理流程的影响，并提供了数据匿名化、假名化技术在保护用户隐私方面的实战技巧。更重要的是，本书深入探讨了算法偏见（Algorithmic Bias）的识别与缓解策略，强调了构建“可解释的AI”（XAI）系统的必要性，确保决策过程的公平性与透明度。 第六篇：数据工程与基础设施优化 高效的数据驱动决策依赖于强大的基础设施。本篇聚焦于支撑大规模数据处理的工程实践。内容包括云计算平台（AWS, Azure, GCP）上的数据服务选型，流式数据处理技术（如Kafka、Flink）在实时推荐和风控中的部署，以及DevOps理念在数据管道（Data Pipeline）自动化和维护中的应用。我们特别介绍了数据治理与数据运营（DataOps）的实践，以确保数据流的可靠性、可审计性和高性能。 第七篇：构建面向未来的数据组织 最后一篇着眼于组织变革。数据能力的提升需要人才和流程的同步演进。本书提供了构建跨职能数据团队的组织蓝图，明确了数据科学家、数据工程师、BI分析师的角色边界与协作机制。此外，我们探讨了如何通过“数据素养培训”提升全员的数据思维，并介绍了构建内部数据产品市场（Data Product Marketplace）的策略，加速数据洞察的价值释放。 本书的特色与受众价值： 本书的独特之处在于其高度的集成性和前瞻性。它不仅教授工具的使用，更阐述了如何在技术、流程和组织层面实现数据价值的最大化。读者将学会如何从战略高度规划数据蓝图，到战术层面落地具体的AI模型，最终实现数据驱动的持续业务增长。本书适合寻求提升企业数字化转型效率的CxO层、希望掌握前沿数据分析技术的业务分析师、以及致力于构建健壮数据平台的IT架构师和工程师阅读。阅读本书，即是为企业插上数据驱动的强劲引擎。
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