甲方项目管理培训课程大纲

  
²       基本知识和概念;
²       PMBOK介绍和知识点;
²       Prince2知识介绍;
²       CMM软件开发过程模型介绍;
²       IT服务管理模型以及国内ITSM管理的介绍。
²       项目管理概论及甲方项目管理的提出与定位
²       甲方信息化战略与项目规划
²       甲方IT管理框架
²       甲方项目管理办公室(PMO)
²       甲方项目管理框架
²       甲方启动(项目可行性分析及招投标管理)
²       甲方项目管理计划
²       甲方项目实施
²       甲方项目监控
²       变革管理
²       项目验收与评价
²       项目可行性研究;
²       项目业务需求定义;
²       项目立项和启动;
²       项目招投标管理;
²       项目计划和实施启动;
²       项目需求分析和系统设计;
²       项目开发和测试;
²       项目试运行和上线;
²       项目验收和评估;
²       项目运维。
²       PMO建设和职责;
²       PMO人员和角色的建设;
²       项目管理体系的建立;
²       项目管理工具和模板的引入选择;
²       项目级和组织级的管理;
²       项目投资运营管理。
²       项目投资成本控制;
²       项目范围控制;
²       项目变更控制;
²       项目评审和过程控制;
²       项目验收和交付。
²       甲乙双方的互信;
²       项目是乙方的事,不是甲方的事;
²       关于关注技术细节的甲方;
²       甩手掌柜型的甲方;
²       甲方如何关注和控制里程碑?让项目不再是踩西瓜皮;
²       信息化项目信息部门的二传手的定位?
²       如何避免在项目范围管理上贪图小便宜的甲方思维;
²       如何应对乙方团队的人员变化?
²       如何帮助乙方提高项目团队的士气?
1.2    ITIL甲方IT服务与运维管理
1.2.1 了解IT服务管理
²       IT管理的含义、面临的挑战和发展趋势;
²       职能型、流程型和服务型IT管理模式简介及优劣对比分析;
²       IT服务管理的基本含义、核心理念和独特价值;
²       ITSM与ERP/CRM/SCM、系统/网络管理之间的关系
²       什么是ITIL
²       从ITIL的起源看ITIL的价值
²       7大ITIL核心模块简介
²       10大ITIL核心流程简介
²       ITIL的价值分析及其应用范围介绍
 
²       定义、目标和范围
²       基本概念:事故/服务请求、紧急度/影响度/优先级、升级、一线支持/二线支持/N线支持
²       主要活动
²       与其它流程之间的关系
²       关键成功因素和绩效指标
²       事件管理流程常见问题及其处理
 
 
²       定义、目标和范围
²       基本概念:问题/已知错误/变更请求、应急措施、问题控制/错误控制、实施后评审、事件管理 VS. 问题管理
²       主要活动:问题控制、错误控制、主动问题管理
²       与其它流程之间的关系
²       关键成功因素和绩效指标
²       问题管理流程常见问题及其处理
 
 
²       定义、目标和范围
²       基本概念:变更、变更请求、标准变更/非标准变更、CAB/EC
²       主要活动
²       与其它流程之间的关系
²       关键成功因素和绩效指标
²       变更管理常见问题及其处理
 
²       定义、目标和范围
²       基本概念:发布、发布单元、发布类型、DSL、DHS
²       主要活动
²       与其它流程之间的关系
²       关键成功因素和绩效指标
 
²       定义、目标和范围
²       基本概念:配置项、CMDB、配置管理 VS. 资产管理
²       主要活动
²       与其它流程之间的关系
²       关键成功因素和绩效指标
²       配置管理的常见问题及其解答
²       基本概念:Client/User/Provider、SLA/OLA/UC、服务级别需求/服务说明书、服务目录、服务改进方案/服务质量计划
²       主要活动
²       关键成功因素和绩效指标
²       服务级别管理常见问题及其处理
 
1.2.8 IT服务财务管理
²       基本概念
²       主要活动
²       关键成功因素和绩效指标
²       常见问题及其处理
 
1.2.9 IT服务持续性管理
²       定义、目标和范围
²       基本概念:变更、变更请求、标准变更/非标准变更、CAB/EC
²       主要活动
²       与其它流程之间的关系
²       关键成功因素和绩效指标
²       基本概念:发布、发布单元、发布类型、DSL、DHS
²       主要活动
²       与其它流程之间的关系
²       关键成功因素和绩效指标
²       业主方、承建方、监理方在项目管理中的作用和主要任务;
²       信息化项目工程监理的概念
²       信息系统工程监理人员的资质、权利和义务
²       信息系统工程监理依据(政策、法规、标准、合同、规范)
²       监理单位的组织建设
²       监理工作的组织和规划(监理大纲、监理规划、监理实施细则)
²       监理的“三控二管一协调“
²       信息系统各个阶段的监理(项目生命周期的监理工作)
²       工具介绍
²       模板介绍
²       结合真实的项目的案例分析
²       案例演习
²       国家关于信息化的相关法律制度
²       国家过于信息化的相关政策
 
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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