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营销策略上课时间和地点课程...
市场营销策略 教授：Davide Proserpio 电子邮件：proserpi@usc.edu 办公时间：周一下午 2-4 点或预约（通过电子邮件安排）。 上课时间和地点 周一/周三/周五，上午 8:30 - 10 点，上午 10:15 - 11:45 房间：待定 课程描述 研究和撰写论文通常需要很长时间，一篇论文通常要经过几年的审查过程。实施良好高效的工作流程不仅可以使研究更容易、更高效，而且在与多位合作者合作数年多个项目时也是必不可少的。 在本课程中，我们将介绍对您的研究和未来职业有益的实用工具和技能。我们将介绍版本控制和项目管理、数据收集、存储、清理和可视化等主题，使用 GitHub、R（和 RStudio）和 MySQL 等工具。简而言之，我们将介绍我希望在刚开始读研究生时有人教过我的东西。请带上您的笔记本电脑来上课。这将是一门非常注重实践的课程。我们将在课堂上一起学习讲义，您将在自己的机器上运行代码。 软件要求 R 和 RStudio https://www.r-project.org/ https://www.rstudio.com/products/rstudio/ Git 和 Github https://git-scm.com/downloads https://github.com / MySQL 客户端 Mac：https://www.sequelpro.com/ Windows：https://www.mysql.com/products/workbench/ 教科书和阅读材料 本课程没有固定的书籍。讲座幻灯片详细且独立。但是，有几本书和课程可以借用本课程的材料。这些书籍/课程均可在线免费获取：
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
行业技能框架 - MDEC
常见认证 l Strategyex 敏捷证书（副学士或硕士）。l BM 认证数据库管理员 – DB2 l Microsoft SQL Server 数据库认证 l Oracle 认证专家、MySQL 数据库管理员 l Oracle Database 12c 管理员 l Docker 认证助理 l 认证 Kubernetes 管理员 (CKA) l 认证 Kubernetes 应用程序开发人员 (CKAD) l AWS 认证 DevOps 工程师专业考试 l Azure DevOps 解决方案认证考试 l 使用 Google Cloud Platform 进行架构设计 l 使用 Javascript 和 CSS3 在 HTML5 中编程 l Microsoft 认证：Azure 解决方案架构师专家
高级 Web 技术课程大纲 春季 20 CS335
课程描述：本课程的第一部分侧重于学生在 CS235 Web 技术中遇到的技术。学生将学习 Bootstrap 和 JSON。在复习 JavaScript 和 JQuery 库以及 AJAX 方法之后，他们将学习 PHP 和 MySQL 中的高级主题。他们将学习数据库设计和 ERD 图以及在 PHP 中使用更高级的查询。第二部分侧重于使用 JavaScript 作为客户端和 Node.js 作为服务器技术。学生还将接触到创建电子商务网站的基础知识。他们将有机会使用这些技术开发、测试和部署实际生产应用程序。学生将通过研究和演示探索许多这些高级主题。
1个部门：信息技术
• 至少 3 年行业工作经验者优先考虑 • 深入了解数据库结构原理。 • 了解数据挖掘和分割技术，精通 SQL 和 Oracle。 • 熟悉数据可视化和数据导向。 • 能够记录复杂的业务流程并处理所有类型的客户请求。 • 良好的英语沟通能力；数学和统计分析，能够解释和整理相关数据。 • 应具有处理大型和多样化数据集的本地和基于云的数据基础设施的工作经验 • 优先考虑具有以下一种或多种技术经验的人 • AWS/GCP/Azure • Kubernetes/Docker Swarm • Apache Hadoop 和 Apache Spark • Elastic Stack/Elk • Airflow / Prefect • MongoDB、Cassandra、Redis、Memcached 和 DynamoDB • MySQL、Cassandra 和 Oracle SQL • PowerBI/Tableau/Qlik 视图
文章宇宙射线数据库更新：超高能、超重和反核宇宙射线数据（CRDB v4.0）
摘要：我们介绍了带电物质宇宙射线数据库 CRDB（https://lpsc.in2p3.fr/crdb）的更新。CRDB 基于 MySQL，通过 jquery 和 table-sorter 库进行查询和排序，并通过 AJAX 协议在 PHP 网页上显示。我们回顾了自首次发布（Maurin 等人，2014 年）以来对数据库结构和输出所做的修改。对于此更新，最重要的特征是包含超重核（Z > 30）、超高能核（从 10 15 到 10 20 eV）和反核通量限制（A > 1 时 Z ≤− 1）；现在 CRDB 中有超过 100 个实验、350 个出版物和 40 000 个数据点。我们还重新审视并简化了用户检索数据和提交新数据的方式。如有疑问和要求，请联系 crdb@lpsc.in2p3.fr。
Jacques Serizay
数据分析机器学习标准，深度学习，SQL [SQLITE3，MySQL]，交互式仪表板[Shinny，dash]•适应并优化了解决生物学问题的机器学习方法。•实施云代理框架以存储，操纵和分析高维数据集。•开发定制数据分析管道以简化生物学发现和假设检验。•交互式仪表板的全堆放开发可视化复杂的多态数据集，以进行实时数据探索。数据管理CI/CD [NextFlow，Makefile，Snakemake，GitHub动作]，容器化[Docker，Singularity，Kubernetes]•实现CI/CD程序以自动化工作流程，确保可重复性和可伸缩性。•领导计划，以增强数据版本和工作流程自动化，从而改善跨学科团队的协作。
用贝叶斯定理方法诊断频繁使用电脑引起的眼部疾病的专家系统
频繁使用电脑导致的眼疾是危害健康的疾病之一，因为如果不及时治疗，会导致失明。这些眼疾可以通过人类出现的症状或临床表现来诊断，通过这些症状，专家系统可以做出诊断。专家系统是一种试图将人类知识应用到计算机中的系统，该系统旨在像专家一样解决问题。在进行诊断时，专家系统使用贝叶斯定理方法，根据从观察结果和专家那里获得的影响来计算事件发生的概率。该系统是使用 PHP 和 MySQL 编程作为数据库构建的。用于跟踪的方法是贝叶斯定理。而诊断结果将告知有关诊断结果的信息，其中包含输入的症状列表、有关所患眼疾规则结果的信息以及有关可以进行的可能治疗以及治疗解决方案的信息。
Quentin Ferry（博士）
深度学习课程和认证：（i）深度学习。 （ii）UC Berkeley-设计，可视化和理解深NN（审计，2021年）； （iii）DeepMind-强化学习系列2021（审计，2021年）。-----熟悉：经典DL体系结构（MLP（FF），CNN，RNN，NLP，Transformers），模型培训与优化（SGD，正规化，超参数调整等），应用程序（RL，Vision，Vision，NLP，GAN，VAE）。无监督的学习与数据分析（PCA，TSNE，MDS等）。-----编程语言：Python（Numpy，Pandas，Pytorch，Matplot- Lib），R，Matlab（也是Java，Java，JavaScript，CSS，CSS，HTLM，MySQL）。-----科学交流（即手稿，海报和谈话）（精通所有办公室软件和Adobe Illustrator）；流利的英语和法语。
Oracle Audit Vault 和数据库防火墙
AVDF 支持对常见企业级数据库进行数据库活动监控。开箱即用的审计收集支持包括 Oracle Database、Oracle MySQL、Microsoft SQL Server、SAP Sybase、IBM Db2 LUW 和 PostgreSQL。通过使用随附的自定义连接器框架，可以支持大多数其他数据库和应用程序，该框架通过 JDBC 或 RESTful API 收集数据。自定义收集工具包还支持将审计数据写入 XML 或 JSON 文件的系统。您可以使用 QuickCSV 收集器从 MariaDB、EnterpriseDB (Postgres) 和其他以 CSV 格式创建审计数据的系统中收集审计数据。包含基于 Java 的软件开发工具包 (SDK) 以适应那些无法使用任何自定义连接器框架选项访问的罕见目标。