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上班族如何一次性通过软考高项机考? 理论部分:视频+书籍+刷题 前5章是为了快速进入学习状态而看的,考试前没有再复习这部分,也没做题,因为投入产出比不高。主要看了小破站上大匠老师的视频,后来收费了就改看野人老师的。10大管理部分看一章刷一章节的题(信官网),十一假期打印了ITTO,快速过了一遍视频,记各种知识点。信管网上错题率高的章节又去刷了51CTO上的章节练习,考前临近时间刷了马军老师自己出的习题库,大约100道题。这部分因为是得分项,花费了很大精力。绩效域和其他章节的考点都是第一批考完之后重点看的。ITTO真的记不住啊,如果你们也记不住,别慌,都这样,记住一两个特殊的就很好了。 ☯-5天,视频+计算专题 江山老师的计算部分看了两遍,成本和进度掌握,运筹学掌握高优先级的难度不大的,实在看不懂的放弃,不浪费时间。 论文:范文研究+自己特色 一开始先看了几篇论文,然后去写背景部分,一上午删删减减,憋出来不到300字。后面看招标网,全网页搜关键字(例如智慧交通,智能课堂等)提取关键信息如现状不足,优势等,技术信息我甚至去搜了知网,想看着真实,高大上,就得分各种模块啊,各种系统啊,框架写大一点。背景我还参考了智慧交通和智慧交通解决方案公主号上的东西(可能下不全,看看就行了,可能有启发)。中间部分理论加实践,最后几天还对着ITTO去标注了论文里用了什么,一来又复习了一遍10大管理,二来记忆论文。结尾基本和范文一致,写不足,表决心。字数尽量多准备点,考场会忘。理论部分该考察的其他两门考察过了,这里就是要看实践的,总共准备了7,8篇吧,10大管理没准备全,时间不够了。 其他说明 自己一开始确实定了每周的计划,但是后面因为机考形式变化、工作忙等等确实没按计划来,一直在调整优先级。真题只完整的做了2023.5月的选择题,案例和论文都是机考模拟的时候看了下题目,没有完整的做,更别说看模拟题了。下篇说说我的模拟机考还有机考当天我踩的坑,论文和案例确实有丢分项在的,特别是案例的。
软考高项备考攻略:如何避免被淘汰? 教材学习: 首先,把教材通读一遍是基础,时间充裕的话最好再读一遍。因为23年的机考更注重教材中的细节,甚至会直接引用教材原文。如果时间紧张,可以先重点掌握十大管理领域的作用、过程组、工具、技术、输入输出,以及项目绩效域、管理控制过程、招投标过程、合同管理这几部分。 刷题练习: 刷题是备考的重要环节。可以选择纸质版或电子版,但电子版更方便,特别是改革后无纸化资料的使用。推荐使用软考刷题小程序,如51CTO题库、科科过、信管网、希赛网等。这些平台提供章节训练和每日一练,学完一章就做章节训练,平时的碎片时间可以用来做每日一练。每周结束时汇总本周的错题,再做一遍,确保完全掌握。 案例分析: 计算题:看到题目后能大概判断是什么类型的题目,需要用哪种公式和方法(比如:可能、悲观、乐观→三点估算的公式)。 公式背诵:每个公式都要背熟,并知道公式中各个元素的含义。 项目管理:熟记10个项目管理可能存在的问题,学会抓关键字(比如:人员身兼数职→精力不够,有进度、质量上的风险)。 论文写作: 了解并背诵10大管理领域的作用和输入输出,尤其是过程组和各个绩效域的绩效要点。 了解和熟悉每个管理过程的输出样例,比如风险登记册、RACI表等,可以在网上找模版样例,结合自己的项目经验进行套用。 对练过的论文进行批改,可以用宋一林论文精批,不仅会点出不足之处,还会提出改进建议,短期提分效果很好。 多读自己写的论文,背诵论文大纲,练习键盘打字,提升论文写作速度。 历年真题: 先整体做一遍历年真题,然后再把错题及讲解看一下,时间充裕的话再把错题对应的知识点也看看。第二遍间隔时间久一点,以免因为记住答案而作对,错误部分要重点看! 对比记忆: 十大管理领域的输入一般包括项目管理计划和项目文件。 工具基本上都有专家判断和数据分析。 输出是哪个管理过程就肯定要输出这个过程对应的计划,比如说进度管理,肯定就要先输出进度计划,才能有后面实施监控的成果物。 只要有监控就差不多有变更和绩效报告数据这些。
24Fall北美研究生:数据类选校攻略 申请方向:商业分析/信息管理/信息系统/分析学(总之就是数据类) 具体背景如下: 中流985信管专业 GPA:3.87/4.0,均分90.32 雅思:7.5(听力8.5,阅读8.0,口语6.5,写作6.5),需再考,申请加拿大不够 GRE:未出分 数学:微积分、线性代数、概率论与数理统计 编程语言:Python、R、SQL、C(只会皮毛) 软背景: 1个夏校项目 1个水科研,1篇EI论文录用 美赛:1个M奖,1个S奖 某藤校交换一学期(进行中) 2段实习 若干奖学金/优秀学生称号 首要诉求: 优先考虑在北美工作,有移民意向 不想从事软件开发工程师(SDE) 次要诉求: 家长看重排名 有些既想又要的纠结𒊊希望这些信息能帮助你在申请过程中做出更好的选择!
信管论文选题嵦 探索信息管理与信息系统专业的论文选题宝藏! 是否为毕业论文选题而烦恼?别担心,这里为你揭晓信息管理与信息系统专业的五大选题方向,让你的论文既有深度又富有新意! 1️⃣ 图书馆方向 数字图书馆建设与服务:研究数字图书馆的构建、信息组织与检索、个性化服务及读者体验优化。 智慧图书馆研究:探索智能技术在图书馆管理、服务创新中的应用,如智能荐书、自动化借阅系统等。 图书馆管理与服务创新:分析现代图书馆管理理念、服务模式及阅读推广的新策略。 2️⃣ 档案方向 档案信息化建设:探讨数字档案馆建设、电子文件管理及档案数字化的技术和方法。 档案文化传承与保护:研究少数民族档案、红色档案等特色档案的文化传承与创新保护策略。 抗疫档案资源整合:分析疫情期间档案资源的整合、管理及其在公共卫生事件中的作用。 3️⃣ 情报方向 情报分析与决策支持:研究情报分析方法、决策支持系统建设及在企业管理、科技竞争中的应用。 科技情报监测与识别:关注关键核心技术领域的情报监测与识别,支持高水平科技自立自强。 智能情报与数据智能:探讨人工智能在情报分析中的应用,如大数据挖掘、智能预测等。 4️⃣ 信息资源管理方向𛊦资源管理与挖掘:研究图书馆、档案馆等机构数字资源的管理、组织及数据挖掘技术的应用。 信息政策与法律:探究信息政策的制定与执行,以及与图书馆、知识产权、隐私保护相关的法律问题。 信息素养与信息教育:研究信息素养的培养方法,以及信息教育在教育体系中的角色和影响。 5️⃣ 综合方向 跨学科知识服务:探讨图书馆、档案馆等如何提供跨学科知识服务,促进学术研究与创新的深度融合。 数字人文与数字图书馆:结合数字人文领域的发展,研究数字化文化遗产的保护与利用。 信息可视化与用户体验:研究信息如何通过可视化方法呈现,提升用户的信息获取体验。 看完这些选题方向,还不知道选哪个?没关系,继续探索,你一定会有所收获!
软考通关秘籍:过来人的真实经验分享 只有经历过软考的人,才知道其中的艰辛。不仅耗费时间,还浪费精力和金钱。准备参加软考的朋友们,一定要慎重,避免踩坑。以下是我总结的一些当初报名软考时遇到的问题和经验教训: 2023年之前的软考是一年两次,但从2024年开始改为一年一次。高级信息系统项目管理师考试在2024年上半年(5月)已经结束,中级系统集成项目管理工程师考试在下半年(11月)进行。想参加考试的朋友们要抓紧时间,错过只能再等一年。 软考不限制学历和专业,只要你想考,就可以报名。 能不报班就不报班,难度没有大到需要报班才能通过。网上的几百元网课质量就可以满足需求。如果是职场打工人,平时没有太多时间备考,也没有自制力,可以考虑报班。 𐠤𘍥省份的报名费不同,具体费用可以查看官网信息,不要轻信他人。 려𘍦郞᧮机专业的朋友不要一上来就报高级,论文会让你感到望而生畏。 系统集成考试分为两门,每门满分75分,45分及格。两科同时达到45分才算通过,但软考是通过型考试,达到及格线即可。 高级中最简单的是信息系统项目管理师(信管),中级中最简单的是系统集成项目管理工程师。 选择题要回归教材,先做近五年的真题,特别是2020年以后的真题。虽然选择题不会考原题,但会考原句。平时多读读教材,考试时有个大概印象就能选出来。 ☥找茬题必须拿满分,逻辑跟着老师理顺,解题步骤也跟老师学。找茬题就是送分的,背背老师的万金油就能答对。如果计算题和找茬题都能拿到满分,案例题基本上就稳了,剩下的题再写写,基本上就能得50多分。 案例题是按点给分的,所以记得分条回答,多写几条。比如一道题5分,你就要写6~8条,总有几条是写到点子上的。 ⏰ 不建议裸考,最好提前4~5个月开始准备。刷题时不要只对答案,还要解析选项,每个选项为什么对为什么错都要去关注。 ️ 图也要会画,单代号、双代号网络图和时标网络图都要掌握。 希望这些经验教训能帮到正在准备软考的朋友们,避免踩坑,顺利通关!
如何从经管专业转码并发表三篇论文? 最近有朋友问我,从本科经管专业转到计算机专业,一年后还能发表三篇论文,是怎么做到的?今天就来分享一下我的转码之路,希望能帮到感兴趣的小伙伴们。 从经管到信管:初次接触编程 𛊊我本科读的是经管学院的信息管理与信息系统专业。大类招生让我到大三才真正接触到一点Java编程。之前对深度学习和Python完全没有任何基础。 确定方向:商业分析、数据科学还是人工智能? 在大三时,我确定了自己想转的方向——商业分析(BA)、数据科学(DS)或者人工智能(AI)。于是,我开始学习Python和简单的机器学习算法。 一、Python和算法入门:从零开始 我主要跟着Coursera上的课程学习: 吴恩达老师的入门课程:机器学习/深度学习 密歇根大学的应用数据科学系列课程 这两个课程在小破站上都有中文翻译版本。吴恩达的课程很直观,能带小白入门机器学习算法;而密歇根大学的课程则让我用Python进行简单的机器学习实操。 二、逐步深入:从调包到自定义模型 对于机器学习算法,很多人一开始就调包如sklearn并进行调参训练模型。我也在基础阶段时很难看懂源代码,不太建议一开始就这么硬核。于是,我会去Kaggle找一些项目来做,同时参考周志华老师的《机器学习》和R语言的《统计机器学习》两本书进行学习。 三、科研之路:深度学习的系统了解 我首推的是《深度学习》这本书,它让我对深度学习有了系统性的了解。很多章节在我后续做科研时提供了思路和参考。同时,我还推荐一个网站“动手学习深度学习”,里面有用PyTorch或TensorFlow写的代码块,按章节学习不会觉得很涩。 此外,我还推荐看Boyd的《凸优化》,前几章理论系统学习了凸优化,后面是具体应用和梯度下降。这些知识在机器学习和深度学习领域的科研中非常有用。 总结 以上是我读博前和读博前半年的转专业和适应专业的分享。关于论文写作和方向选择,我会在下一次总结中详细分享。希望这些经验能帮到你们!
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5月软考新变化:机考和批次调整详解 今年软考高级科目的通过率可能会有大幅提升! 1️⃣ 高级科目的综合和案例部分将安排在上午进行。以前案例部分只有90分钟,时间非常紧张。现在由于选择题做得快,可以预留30分钟给案例,多出的时间可能就能多做一道大题,通过率有望大幅提升! 2️⃣ 论文部分将单独安排在下午考试,这样考生可以吃完饭后专心复习论文,还能多出一个小时的准备时间,非常贴心。 3️⃣ 高项、信管、信处等科目将分为两个批次进行考试,而其他科目只有一个批次。这说明今年报名信管科目的人数依然很多。 4️⃣ 考生可以在完成一科考试后选择离场。去年机考都是和最后一科考完交卷的,现在改为每科做完就可以离场,为那些试试水的考生提供了便利。 备考资料推荐: 24上软考密押3套卷:结合了近五年的高频考点分析,预测今年的考试方向,非常准确。每套卷都附有答案解析和考点,做完后可以直接对答案,理顺解题思路,巩固知识点。 其他重要资料: 24上软考考前必背10页纸(新版):总结了所有需要背诵的内容,考试前抓紧背完,90%一次过! 24上软考高频考点总结(新版):总结了高频考点,方便考生复习。 24上软考考前高项论文范文(新版):提供了高项论文的范文,供考生参考。 24上软考十大管理49个子过程(新版):详细总结了十大管理的49个子过程,方便考生理解和记忆。 24上软考案例分析万金油(新版):提供了案例分析的万能模板,方便考生应对各种题型。 24上软考高项公式汇总:汇总了高项的各种公式,方便考生记忆和应用。 祝所有24年软考的考生都能顺利拿到漂亮的软考证书!
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