Advertisement

Project Management for Information Technology - 7th Edition - Kathy Schwalbe

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
《项目管理:信息技术》第七版由Kathy Schwalbe编写,本书全面介绍了IT项目的规划、执行和控制方法,是项目管理学习者的经典教材。 《Information Technology Project Management》 作者:Kathy Schwalbe 版本:第七版 出版年份:2013年 这是一本关于IT项目管理的英文教材,为扫描版本,图像非常清晰。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Project Management for Information Technology - 7th Edition - Kathy Schwalbe
    优质
    《项目管理:信息技术》第七版由Kathy Schwalbe编写,本书全面介绍了IT项目的规划、执行和控制方法,是项目管理学习者的经典教材。 《Information Technology Project Management》 作者:Kathy Schwalbe 版本:第七版 出版年份:2013年 这是一本关于IT项目管理的英文教材,为扫描版本,图像非常清晰。
  • Management Information Technology, 7th Edition (John Wiley & Sons...)
    优质
    《管理信息技术(第7版)》是由约翰威立国际出版公司发行的一本经典教材,全面介绍了企业管理中的信息技术应用和实践。 一部经典的国外IT管理教材。
  • IT项目管理(第四版),Information Technology Project Management, 4th Edition, Ka...
    优质
    《IT项目管理》(第4版)由Kauffman撰写,全面介绍了信息技术项目的规划、执行和监控策略,是IT项目经理不可或缺的参考书籍。 《Information Technology Project Management》第4版(作者:Kathy Schwalbe)是一套很好的课件。
  • Information Technology Project Management》第7版课后习题答案
    优质
    本书为《Information Technology Project Management》第七版的配套资料,提供了详细的课后习题解答,帮助学生深入理解信息技术项目管理的关键概念和实践技巧。 《Information Technology Project Management》第7版课后习题答案及每章总结归纳非常详尽。
  • Human Resource Information Management System for Teachers
    优质
    教师人力资源信息管理系统旨在优化教育机构的人力资源管理流程,通过整合教职工的信息管理、绩效评估及专业发展等功能,提升行政效率与教学质量。 教师信息管理系统SQL学校人力资源管理系统的功能包括: - 实现学校部门信息、职务、职称及教职工基本信息的管理; - 管理教师的学籍经历; - 记录并维护教师的家庭关系信息; - 处理与记录教师的奖惩情况; - 创建存储过程以查询各部门各类职称员工的数量统计; - 设计触发器,确保在增加、删除或修改教职工部门信息时自动更新相应部门的人数数据; - 利用规则来验证和保证输入的电子邮件格式正确无误; - 确保数据库中的表之间具备参照完整性约束。
  • Project Management with Django and Neo4j: A Recommendation Engine for Project Data
    优质
    本项目结合Django与Neo4j技术,构建了一个针对项目数据的推荐引擎。它利用图数据库的优势,为项目管理提供个性化建议和智能分析功能。 高级设计项目:使用Django进行项目管理数据的Web应用程序开发。此应用构建了一个推荐引擎,并结合了查询功能与灵活性。 在本地运行该程序(注意:当前说明假设您正在Windows操作系统上操作): 1. **设置本地环境**: - 首先,确保已将Python 3.9安装到您的设备中。 - 您可以通过命令行输入`python --version`来检查是否正确安装了Python。如果成功添加至路径,则会显示安装的版本信息。 - Python默认包含pip(一个标准软件包管理器)。您可以在命令提示符下运行 `py -m pip install -U pip` 来确保已安装并更新到最新状态。 2. **环境设置**: - 一旦确认Python和pip都已正确安装,就可以从源代码库克隆项目,并开始配置开发环境。推荐使用虚拟环境来隔离依赖关系。
  • Communication Principles, 7th Edition
    优质
    《Communication Principles》第七版全面介绍了沟通理论与实践,涵盖人际、群体及公共沟通领域,旨在帮助读者掌握有效的交流技巧。 在这本书中,我们选择不详细探讨应用领域,而是侧重于基础知识理论和技术的基础技巧。掌握基本理论能够为学生进一步学习更高层次的理论概念和应用奠定坚实基础。
  • Advanced Engineering Mathematics (7th Edition)
    优质
    《Advanced Engineering Mathematics》(第七版)是一本全面介绍工程数学核心概念和技术的经典教材,适用于高年级本科生和研究生。书中涵盖了线性代数、常微分方程、偏微分方程等主题,并提供了丰富的实例与习题,帮助读者深入理解并掌握理论知识及其实际应用。 This seventh edition of Advanced Engineering Mathematics differs from the sixth in four key aspects. Firstly, based on reviews and user feedback, new content has been included: - Orthogonal projections and least squares approximations for vectors and functions provide a unifying theme by recognizing partial sums of eigenfunction expansions as projections onto subspaces, along with understanding lines of best fit to data points. - Introduction to orthogonalization processes and the generation of orthogonal bases. - LU factorization techniques for matrices. - Linear transformations and their matrix representations. - Application of Laplace transforms in solving Bessels equation and addressing problems related to wave motion and diffusion. - Expanded coverage on properties and applications of Legendre polynomials and Bessel functions, including solutions to Kepler’s problem and a model depicting alternating current flow. - Heavisides formula for calculating inverse Laplace transforms. - A complex integral formula for the inverse Laplace transform, applied in studying heat diffusion within a slab. - Vector operations conducted in orthogonal curvilinear coordinates. - Utilization of vector integral theorems to develop Maxwell’s equations. - Application of the convolution property of the Laplace transform to solve replacement scheduling problems.
  • Multivariate Data Analysis (7th Edition)
    优质
    《Multivariate Data Analysis》第七版是一本全面介绍多元数据分析方法及其应用的经典教材,适用于商学和管理领域的研究与实践。 《Hair Multivariate Data Analysis》(第七版)是一本经典的多变量数据分析教科书。这本书详细介绍了多种统计方法及其在实际问题中的应用,并提供了大量的案例研究来帮助读者理解和掌握这些技术。书中涵盖了回归分析、因子分析、聚类分析等多种重要的多变量统计技术,是学习和研究多变量数据的重要参考资料。