需求分析工程师培训课程

一般学习分为几个阶段：第一个阶段：需要学习Java编程基础，基础是后面学习的基石，打好基础才能更好的学习进阶课程。这个阶段主要学习Java编程语言基础知识，面向对象，常见基础类和集合&IO等。第二个阶段：主要学习数据库编程，MYSQL数据库，JDBC数据库，加上综合实践。第三阶段：Web前端编程，HTML、CSS、JavaScript和JQuery。第四阶段：JavaWeb编程，XML、Tomcat服务、网络编程、Servlet、JSP、文件上传&下载、过滤器、监听器。第五阶段：实战阶段，主要涉及技术有MVC模式、SpringMVC框架、Spring框架、JPA/Hibernate/SpringDataJPA、Mybatis、SpringBoot、Redis、负载均衡、BootStrap、EasyUI、Vue、WebService、Activiti、SpringSecity/Shrio、Maven/Gradle、Linux、全文检索、消息中间件、微信开发、设计模式和解决方案。

线性代数：如何将研究对象形式化？事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。 概率论：如何描述统计规律？除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。 数理统计：如何以小见大？在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。 最优化理论： 如何找到最优解？本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。 如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。

第一学期，Windows系统管理组建与维护企业网络windows网络服务组建企业网站与数据库系统网络维护实战；第二学期，Exchange企业邮件与windows安全应用数据库应用与性能优化使用构建支态网站linux系统管理linux网络服务inux网关及安全应用linux项目实战构建大型企业网络网络安全高及应用网络项目实战。

很多新手在学习java的时候都比较迷茫，不知道从哪里开始学起，这里就给大家整理了一份java开发学习路线，比较系统全面，可参考这份大纲来安排学习计划，希望可以帮到你~最新java学习路线：第一阶段：java业基础课程阶段目标：1、熟练掌握java的开发环境与编程核心知识；2、熟练运用java面向对象知识进行程序开发；3、对java的核心对象和组件有深入理解；4、熟练运用javaAPI相关知识；5、熟练应用java多线程技术；6、能综合运用所学知识完成一个项目。知识点：1、基本数据类型，运算符，数组，掌握基本数据类型转换，运算符，流程控制；2、数组，排序算法，java常用API，类和对象，了解类与对象，熟悉常用API；3、面向对象特征，集合框架，熟悉面向对象三大特征，熟练使用集合框架；4、IO流，多线程；5、网络协议，线程运用。第二阶段：javaWEB核心课程阶段目标：1、熟练掌握数据库和MySQL核心技术；2、深入理解JDBC与DAO数据库操作；3、熟练运用JSP及Servlet技术完成网站后台开发；4、深入理解缓存、连继池、注解、反射、泛型等知识；5、能够运用所学知识完成自定义框架。知识点：1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具。2、深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Java后台开发打下坚实基础。Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，jQuery。3、掌握前端开发技术，掌握jQuery。4、Servlet，EL表达式，会话跟踪技术，过滤器，FreeMarker。5、掌握Servlet相关技术，利用Servlet，JSP相关应用技术和DAO完成B/S架构下的应用开发。6、泛型，反射，注解。7、掌握JAVA高级应用，利用泛型，注解，枚举完成自己的CRUD框架开发为后续框架学习做铺垫。8、单点登录，支付功能，项目整合，分页封装熟练运用JSP及Servlet核心知识完成项目实战。第三阶段：JavaEE框架课程阶段目标：1. 熟练运用Linux操作系统常见命令及完成环境部署和Nginx服务器的配置2. 熟练运用JavaEE三大核心框架：Spring,SpringMVC,MyBatis3. 熟练运用Maven,并使用SpringBoot进行快速框架搭建4. 深入理解框架的实现原理，Java底层技术，企业级应用等5. 使用Shiro,Ztree和Spring,SpringMVC,Mybaits完成企业项目知识点：1、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Struts2概述，hiberante概述。2、Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。3、SSH的整合,MyBatis,SpringMVC,Maven的使用。4、了解AOP原理，了解中央控制器原理，掌握MyBatis框架，掌握SSM框架的整合。5、Shiro,Ztree，项目文档，项目规范，需求分析，原型图设计，数据库设计，工程构建，需求评审，配置管理，BUG修复，项目管理等。6、独立自主完成一个中小型的企业级综合项目的设计和整体架构的原型和建模。独立自主完成一个大型的企业级综合项目，并具备商业价值。第四阶段：分布式与微服务课程阶段目标：1.掌握前端框架VUE及Bootstrap的应用开发2.基于SpringCloud完成微服务架构项目的开发3.掌握NoSQL数据库Redis的使用4.掌握消息队列RabbitMQ的使用5.掌握Mycat数据库中间件的使用知识点：1、Bootstrap前端框架、VUE前端框架、RabbitMQ消息队列。2、掌握Bootstrap前端框架开发、掌握VUE前端框架开发、掌握RabbitMQ消息队列的应用、掌握SpringBoot集成RabbitMQ。3、Redis缓存数据库的应用、Java基于Redis的应用开发、基于SpringCloud微服务架构开发实战。4、掌握NOSQL数据库Redis的安装、使用，Redis客户端的安装使用，Java访问操作Redis数据库，Redis的持久化方案、主从复制、高可用。5、掌握SpringCloud微服务架构的开发，注册中心，网关配置，配置中心，微服务间通信及容器化部署。6、项目文档，项目规范，需求分析，数据库设计，工程构建，需求评审，配置管理，BUG修复，项目管理等。7、掌握数据库中间件Mycat的应用，基于Mycat实现数据读写分离，高可用集群。8、掌握项目开发的流程，按照项目开发流程完成基于微服务架构项目的需求分析，编码开发。PS：温馨提示，光看不练假把式，跟着视频教程练项目也是必不可少的！相关教程指路B站尚学堂官方号！都是免费滴！

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自学有点难度，主要是缺少项目和有经验的人指点！一般的黑盒和自动化测试大致的培训课程有：1 软件测试基础2 软件测试方法、原则、策略3 软件测试需求分析和计划4 软件测试用例设计5 软件测试执行6 bug跟踪和管理7 软件评审、度量和报告8 软件配置管理、质量管理、风险管理9 数据库的操作10 测试驱动开发11 自动化测试工具（主流的一些功能测试、性能测试以及管理工具）。。。。以下的参考资料是一些测试的书籍，你可以参考看看！

1、软件工程技能你必须了解软件软件工程(设计、开发和简单测试)，应用，系统，自动测试编程，及操作系统，数据库，网络系统和协议的设计和使用。 2、交流技巧如果想确定软件缺陷，你应当能够指出什么时候的缺陷算是缺陷。 3、组织技能如果你在别人都头脑发昏的时候保持清醒，你就可能是一个好的软件测试工程师。在网络时代软件测试是一项有压力的复杂性工作，但如果你能从这些纷繁中找到一种途径，它就是一项回报丰厚的事业。 4、实践技能当一个工作需要经验，而你又需要一个工作去丰富你的经验时该怎么办？这并不完全是一个两难的问题，你可能采用几种方式去获得实际经验。 5、态度除了技术水平，你需要理解和采取适当的态度去做软件测试。 我的建议是阅读Roger Pressman的软件工程：A Practitioner's Approach, fifth edition (职业入门，第五版，McGraw Hill, 2000年版)和 Glenford Myers的The Art of Software Testing(软件测试艺术，John Wiley & Sons, 1979年版)。Pressman的书是一个对软件工程原理的全面介绍。有很多关于软件技巧、项目管理、要求分析和软件设计等软件工程方面的好书，但Pressman对这些方面在一本书里作了介绍。Glenford Myers不到二百页，1979年发行，却是软件测试方面的圣经。Myers定义及诠释的测试方法论已成为软件测试的基本模块。 Myers还考查了软件测试中的经济(缺陷的代价)和心理学方面(测试的目标就是发现失误及不成功之处)，以及主导软件开发和测试的基本原则。