信息工程师考试知乎答案

提起知乎真的很靠谱吗，大家都知道，有人问知乎上的回答靠谱吗？另外，还有人想问知乎软件靠谱吗，你知道这是怎么回事？其实知乎信息可靠吗，下面就一起来看看知乎上的回答靠谱吗？希望能够帮助到大家！

其实要说之后到底靠不靠谱这个问题，这是一个非常主观的回答，因为知乎它只是一个，作为一个来讲，它根本不能够控制那些非自己产出的内容的质量到底是如何，并且知乎上许多回答都是属于主观类的问题，所以这就导致有的问题在某些人的眼中可能会觉得是有用的，而又在某些人的眼中是无用的，所以靠不靠谱这个问题得看自己。无论是哪个来说，都不会存在只有好没有坏的现象。只要是经过他人编辑之后，这个所发送出来的东西，它的质量一定是难以保证的，不管是那种新闻媒体还是个人的公众号都会出现“不靠谱”的现象。知乎是我见过最恶臭的地方。

并且就现在的软件的推送机制来讲，你所看到的内容大部分都是来自于你平时所关注所观察的那一部分内容，所以你所看到的其实是你想要看到的，或者你经常在看的一些东西，而知乎我们不能否认他在传播一些知识能够教给人许多东西，但是它依然有各种鱼龙混杂的现象，他做一个软件来说它上面的内容不可能是%正确的，不管是哪一个都不敢做出这样的保证。所以一个上面它所展现出来的内容质量到底如何，这是需要我们个人进行判断的，因为就现在来说知乎上有许多人打各种推销自己的公众号，所以这一部分人在发表文章的时候，极有可能他发出来的内容都是具有倾向性的，比如说最主要的作用就是在给自己引流，他在回答问题的过程中其实是想要达成自己的某种目的，但是这种情况的回答我们也不能认为就是不好的。而还有些人他们在回答问题的过程中纯粹的就是义务回答，而这样子的回答也有许多，我们也不能认为这种没有利益的义务回答就一定是好的，只能说知乎上面的确拥有着很多内容，方方面面的都有，而内容的真实性，他的回答质量，是否靠谱的信息是需要自己判断的。知乎豆瓣谁更恶心。

知乎是中文互联网知名知识分享的。是网友之间的经验知识的分享

知乎我感觉不行！简单来说，一切产品都应从客户需求角度出发，对于简单产品可靠性是质量特性中的一个特性，对于复杂产品，可靠性则可能升级成为单独的一项客户需求，与质量平级。就是说，对于简单产品，客户可能只会明确提出性能要求，例如空调过滤网，或者稍微提一下可靠性，例如灯泡；对于复杂产品，则会有细致的可靠性要求，会具体到各项工作环境（工作剖面）等，例如飞机。可靠性是质量的一个分支，你可以去看质量工程师的考试书，里面有一章就是可靠性，那么除了这一章以外的全部内容就是非可靠性的质量部分，这个回答有一点取巧，不过可以快速的说明可靠性和质量的关系。

4楼你行你说：

质量定义：质量是一组特性满足要求的程度。知乎沦为。

也就是说，一台设备质量好不好，要看它对于你要求的满足程度高不高。比如手机的拍照质量，如果你要求成像效果真实，色彩还原度好，那么带美颜功能的手机可能对你来说质量就不好；而如果你的要求是把自己拍的很好看，那么带磨皮，功能的美颜相机对你来说就是高质量的。知乎上的可信度是多少。

可靠性定义：产品在规定的时间，规定的条件下，完成规定任务的能力。

产品完成不同的任务（也就是不同的功能），所处的外部环境不同，其可靠性也不同。

拿美颜相机举例子，如果你要求相机每次都能在合照中发现你，并把你P的哒，但是十次拍照它只能有五次识别出你，剩余的五次了你本来面目（可能也很美！），那么这个相机的美颜功能可靠性就不高。知乎上是真的吗。

如果你之前没仔细看就将照片发了朋友圈，后来发现有几张没有美颜，从而摧毁了女神（或男神）的形象，那么你就会说：这个相机质量真差！

所以可靠性应该是质量的一个分支。为什么知乎越来越弱智。

5楼乎用户1：

质量=品质+可靠性

品质=实际产品跟规格要求的偏差

可靠性=产品长期表现跟初始表现的偏差

6楼张承文说：

质量是产品的一组固有特性，其中包括可靠性，固有特性包括两种。

1、专业质量特性；知乎引战。

2、通用质量特性。知乎上的评论靠谱吗。

可靠性属于通用质量特性的一种。而通用质量特性包括七大种：安全性，环境适应性，电磁兼容性，可靠性，测试性，维修性，保障性。

所以说质量是一个很大的命题，可靠性只是其中的一小部分。

LNBebop在上面说了，“在企业里，可靠性工作属于质量体系里”，但其实可靠性工作放到质量部门不太合适，应该放到设计部门，因为只有在设计之初设计人员考虑到可靠性的问题进行设计，才能设计出高可靠性的产品，放到质量部门，你一个搞质量管理的如何提高产品可靠性，你能说动设计人员更改设计吗？那样可靠性只能沦为表面工作，光写报告没有实际用处的。好的可靠性工程师一定是对产品设计很了解的。

7楼mosch(可靠性顾问)说：

我个人建议把可靠性和质量分的开一点。

英文中两者的区别是：Reliabilityisqualityovertime

中文的解释是，质量只是表征当前产品好不好，但是可靠性可以标准一段时间以后产品好不好。质量只是一个点，但是可靠性是

以上就是与知乎上的回答靠谱吗？相关内容，是关于知乎上的回答靠谱吗？的分享。看完知乎真的很靠谱吗后，希望这对大家有所帮助！

中国消防救援学院专科录取分数线您好，2021年中国消防救援学院录取分数线如下：北京：最高分618分，最低分517分河北：最高分588分，最低分502分山西

Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件

在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。

Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么

人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。

Ⅲ 如何考大数据分析师

大数据分析师报考要求如下：

1、初级数据分析师：

（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；

（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。

2、中级数据分析师：

（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；

（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；

（3）通过中级实践应用能力考核。

3、高级数据分析师：

（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；

（2）获得中级数据分析师证书。

（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；

（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。

(3)数据分析师条件扩展阅读

技能要求

1、懂业务

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

Ⅳ 2016数据分析师报考条件

2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：

1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。

2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。

3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。

4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。

数据分析师考试相关知识：

考试安排：

数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。

考试时间：

每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。

颁发证书：

考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图

希望能帮到您

Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件

1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。

Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

数据获取：公开数据、Python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）

网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。

数据存取：SQL语言

你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。

那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。

对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

合并：符合各种逻辑关系的合并操作

分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping：快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。

python数据分析

如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。

比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。

系统实战

这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。

如何进行实战呢？

上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。

另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。

你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。

在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：

员工离职预测训练赛

美国King County房价预测训练赛

北京浓度分析训练赛

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！

Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么

任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。

Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么

数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。

Ⅸ 数据分析师主要做什么

专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

(9)数据分析师条件扩展阅读

数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。

有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。

做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。

Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么

至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验 本科及以上学历，可直接报名 项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试 现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师

2020年消防救援学院专科录取分数线如下：一、普通类：1、文科类：总分不低于450分，单科不低于35分；2、理科类：总分不低于450分，单科不低于35分；二、技能类：1、文科类：总分不低于400分，单科不低于30分；2、理科类：总分不低于400分，单科不低于30分；三、特殊类：1、文科类：总分不低于350分，单科不低于25分；2、理科类：总分不低于350分，单科不低于25分。

如果你从事的安全管理工作，这个证对自己还是有一定的帮助的，证书津贴一个月有几百到一千多不等，至于薪金待遇嘛，不算太高，每月5000-10000之间（这个具体得根据单位实际情况而定）。而且这个证件对自己的职位升迁能起到一定的帮助，毕竟算个国证嘛。如果你没有从事安全管理工作，想考这个证然后进入这个行业的话也是可以的，但是现在安全管理工作担负的责任较大，特别是注册安全工程师，你要在做施工生产的一线管理的话，工作环境较差，工作较为繁琐且担负的责任较大，而且也基本属于炮灰级人物（当然，也不能完全这么认为，如果单位领导对安全工作重视了，工作也是好开展的）。 但如果你在安监局、安全评价或者安全检测等机构还相对好些，而且这些单位工作环境不错且灰色收入较多，即使出了问题也不用负什么责任。总之，不管你从事不从事安全工作，只要你有这个想法，我觉得多考个证总是有用的，即使你不从事安全工作，也可以找个单位挂靠挣那个证书津贴的。而且，注册安全工程师在所有国证里面，相对来说，还算比较好考一点的。

电子从左向右移动相当于正电荷从左向右移动矛盾不？请老师解释一下这道题的意思

专业课：和数学一样重要，也是要从头学到尾的一门课，最好到最后能过个5、6遍(这里不是让你机械地刷遍数的)，当然多多益善。前几遍：要吃透每一章的重点内容，代码题一定要刷至少三遍，不管你前期有多困难，必须吃透。后期：时间不太充裕的时候，只需要过重点知识点及常考程序设计题型和问答题。选择题：每一遍都要做，因为后面你没有耐心看细碎知识点的时候，选择题是一种很好的能够比较全面地帮助你回忆本章节知识点的快捷方法。

2021年中国消防救援学院录取分数线如下：北京：最高分618分，最低分517分河北：最高分588分，最低分502分山西：最高分568分，最低分516分内蒙古：最高分548分，最低分457分辽宁：最高分590分，最低分529分吉林：最高分589分，最低分482分黑龙江：最高分542分，最低分416分江苏：最高分592分，最低分512分浙江：最高分641分，最低分590分安徽：最高分599分，最低分522分福建：最高分598分，最低分533分您是哪个省份的呢，学校是根据省份来划分分数线的呢中国消防救援学院分数很高啊山东分数高啊孩子分数达不到啊怎么办？亲，分数不够建议重新换一个学校呢，而且中国消防救援学院在山东没有录取学生呢还有类似的学校吗？推荐一下吧孩子的分数是多少呢，亲全国开设消防工程专业的大学有中国消防救援学院、华北水利水电大学、河北建筑工程学院、内蒙古农业大学、沈阳航空航天大学、吉林建筑大学、中国矿业大学、南京工业大学、常州大学、安徽理工大学、河南理工大学、中南大学、西南交通大学、中国民用航空飞行学院、西南林业大学等问题还没解决？快来咨询专业答主~中国消防救援学院2021年录取分数线在线5135位答主在线答服务保障专业响应快马上提问问中国消防救援学院2021年录取分数线83位网友正在问问中国消防救援学院2021年录取分数线近期最多人问问中国消防救援学院2021年录取分数线最新提问抢首赞分享评论中国研究生，2023考研需这3个条件值得一看的研究生相关信息推荐中国研究生_2023报考研究生考试条件:1学历在学信网可查2部分专业需求工作年限3部分考研专业需要对口专业报考连云港世鸿教育咨询有限公司广告好的职业学校有哪些-郑州平原邮电中专-民办实力学校值得一看的学校相关信息推荐郑州平原邮电中专面向广大应届，往届初中，高中学生招生，轻松学技能，圆孩子一个大学梦，学校实行升学就业全面抓，实现学生就业升学梦本月47人已申请相关服务立即咨询河南泓职教育科技有限公司广告中国消防救援学院2021年录取分数线叡颖2022高考纪念中国消防救援学院2021年录取分数线为：女生本科提前批A段（专业1）639分；女生本科提前批A段（专业2）591分；男生本科提前批A段（专业1）589分；男生本科提前批A段（专业2）581分；2022-06-22服务人数699中国消防救援学院2021年录取分数线计算机学姐2022高考纪念【院校简介】中国消防救援学院，位于北京市昌平区南雁路4号，公办院校，隶属于应急管理部，本科类，校友会排名: 512。是院校。【学费信息】【就业情况】【特色专业】中国消防救援学院学校特色专业有：飞行器控制与信息工程，四年，本科；消防工程，四年，本科；抢险救援指挥与技术，四年，本科；消防指挥（森林消防方向），四年，本科；消防指挥（消防救援方向），四年，本科；消防政治工作，四年，本科。2022-06-22服务人数806消防报考?靠谱吗?我的考证经历及踩过的坑消防报考?大神分享如何快速通过消防工程师考试-必备必考的162个考点-记忆口诀-备考实战经验笔记1份以及详细的备考学习规划广告中国消防救援学院2021年录取分数线廉小晨学长2022高考纪念年份地区招生类别专业最高分最低分2021北京普通本科消防工程（消防救援方向）6185172021北京普通本科飞行器控制与信息工程（消防救援方向）5315312021北京普通本科抢险救援指挥与技术（消防救援方向）5365302021北京普通本科消防政治工作（消防救援方向）5845342021北京普通本科消防工程（消防救援方向）-2022-06-22服务人数1183中国消防救援学院2021年录取分数线社会生活小灵通2022高考纪念2021中国消防救援学院录取分数线普通类(历史)：总分548分。普通类(物理)：总分539分2022-06-24服务人数1020中国消防救援学院2021年录取分数线报考指导李老师2022高考纪念同学你好，中国消防救援学院2021年在北京市录取分数线最低分为517分中国消防救援学院作为国家综合性消防救援队伍的重要组成部分，是中国第一所专门的消防救援本科院校，是应急管理部直属的高等院校，是应急救援主力军培训基地、中国共产党和人民忠诚卫士的成长摇篮。2022-06-20服务人数3196中国消防救援学院2021年录取分数线 — 找答案，就来「问一问」5135位答主解答5分钟内响应 | 万名专业答主— 你看完啦，以下内容更有趣 —2021年中国消防救援学院开始预报名，女生能去报名...最近33分钟前有人下载知乎广告2023消防报名入口报名，2023年考试已开始报名。值得一看的消防相关信息推荐宁波北亨教育信息咨询广告如懿传：你知道哪些原著和剧中的不同？0播放30万装修出来的房子，住了2年后漏水，应该找谁维修？30万装修出来的房子，住了2年后漏水，应该找谁维修？物业。近年来，购房纠纷比较严重，甚至愈演愈烈。当1条回答·4,733人在看元代的青花瓷有什么艺术特点和不同的地方？0播放中国消防救援学院2021年录取分数线 — 找答案，就来「问一问」5135位答主解答5分钟内响应 | 万名专业答主你觉得《少年法庭》这部韩剧给了我们什么启示？0播放好的职业学校有哪些-郑州平原邮电中专-民办实力学校值得一看的学校相关信息推荐本月47人已申请相关服务咨询河南泓职教育科技有..广告郑州倡议市民参与外卖配送，点外卖的主力人群有哪些？我国外卖行业发展迅速，有相关统计显示，我国外卖消费的主力人群在8090后之中。细分为三类人，一种是4条回答·433人在看