信息系统开发五个阶段内容,信息系统开发五个阶段内容包括

交换机 2024-03-27 37

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摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发五个阶段内容的问题，于是小编就整理了3个相关介绍信息系统开发五个阶段内容的解答，让我们一起看看吧。什么是资本化，什么...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发五个阶段内容的问题，于是小编就整理了3个相关介绍信息系统开发五个阶段内容的解答，让我们一起看看吧。

什么是资本化，什么是费用化，怎么区分，什么时候资本化，什么时候费用化？
大数据主要学习哪些内容？
什么是app？有哪些app值得推荐？

什么是资本化，什么是费用化，怎么区分，什么时候资本化，什么时候费用化？

资本化是指计入资产账户的支出，费用化是指计入费用影响当期损益的支出，区分资本化和费用化，最重要的一点是看此项支出与收益的相关性，如果与多个会计期间的收益相关，该项支出就应该资本化，当期收益有关，就需要费用化，如果与一个会计期间的收益相关，该项支出就应该费用化。

例如，买入一台机器设备，就应该资本化，计入固定资产账户；如果是修理该设备的修理费，那就应该费用化计入当期损益。企业需要划分资本化、费用化支出的，主要有利息、研发费用。

（图片来源网络，侵删）

资本化亦称资本结构或投入资本。公司资本中所包含的股本、债券等的分布情况，它反映的是公司中各种债权***益与业***益的比例。

费用化是一个会计名词，主要指研究与开发支出在发生当期全部作为期间费用，体现了会计的稳健原则。

区别：费用化就是把花的钱计入管理费用等费用科目，资本化就是把花的钱算到特定的资产头上，如为了开发无形资产开发阶段花的钱一般计入到无形资产的成本。

（图片来源网络，侵删）

资本化的条件

开始资本化的条件有三个：

第一个条件是资产支出已经发生。这一条件是指企业购置或建造固定资产的支出已经发生，包括支付现金、转移非现金资产和承担带息债务形式所发生的支出。

（图片来源网络，侵删）

支付现金是指用货币资金支付固定资产的购建或建造支出。转移非现金资产是指将非现金资产用于固定资产的购建与安装，

第二个条件是借款费用已经发生。这一条件是指企业已经发生了因购建或者生产符合资本化条件的资产而专门借入款项的借款费用，或者所占用的一般借款的借款费用。

第三个条件是为使资产达到预定可使用或者可销售状态所必要的构建或者生产活动已经开始。这里所指的“为使资产达到预定可使用或者可销售状态所必要的购建或者生产活动已经开始”主要是指符合资本化条件的资产的实体建造或者生产工作已经开始，如主体设备的安装、厂房的实际开工建造等。它不包括仅仅持有资产但没有发生为改变资产形态而进行的实质上的建造或者生产活动。

企业只有在同时满足了上述三个条件的情况下，有关借款费用才可以开始资本化，只要其中一个条件没有满足，借款费用就不能开始资本化。

大数据主要学习 哪些内容？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。

由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。

不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：

第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。

第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。

第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大数据作为当下互联网编程语言培训热门明星学科，大数据培训需要学习的内容很多，培训学习除了会有大数据技术知识的学习，同时还会在学习的过程中阶段性的插入一些相关企业项目进行实操学习，大数据主要的学习内容为：

1、基础部分：J***A语言和 Linux系统。

2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

3、实训项目：一般包括J***A项目，大数据项目，企业大数据平台等，大数据企业的商业项目直接为学员所用，一线大牛工程师亲自指导实战开发，业务覆盖[_a***_]、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战。

另外，在选择大数据培训机构时，要选择专业做大数据的，还要考虑机构的课程设置、讲师团队、硬件设施、实训项目等多方面条件。

2020大数据学习路线图：

　　纵观近几年的互联网发展趋势，看到大数据被炒得火热，也想要涉足大数据领域，学习一些大数据技术。技术很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成为的大数据技术人才，就必须要经历学习技术的枯燥乏味的过程。

　　首先你需要先认识到一个问题，想要涉足大数据领域，肯定是有一定难度的，但有句话说的好“当你感觉特别累的时候，也就是说明你在走上坡路”。虽然困难，但只要你想学习，万事皆有可能。

　要找准自己的定位，先了解自己的实力，然后从容应对以后的学习途径。对于大数据技术自己是真的喜欢吗?面对冗杂的代码，复杂的数据，自己是否能奈的住性子一直坚持下去?自己之前接触过大数据技术吗?之前接触过编程知识吗?是否已经熟练掌握了一门编程语言?

　现实中就业危机的问题依然严峻，紧绷的神经时刻提醒着要不断的提升自己。学习的越多，越能够感受到知识海洋的浩瀚。相比于将大量零碎的技术名词缩写塞进昏沉的大脑，手指无意识地敲出几行代码，培养以计算机思维解决问题才是更重要的。

“工欲善其事，必先利其器”，不断涌现的新技术，本质上是新工具对旧工具的迭代更新，如果我们不能掌握其中的规律，很容易浮于表层，难以触类旁通，在很多非科班出生的同学身上，这个问题尤其明显。

　　数据结构，概率论，线性代数，设计模式，这些子学科是构成大数据技术的坚强基石，是前人无数智慧的结晶。

　至于具体要用什么样的方式来学大数据，这个主要是看自己的选择了，专业的学习方式会帮助更快进入学习氛围中，再就是看自己的学习能力和感兴趣程度了。

一、编程语言

学习大数据的第一步就是对J***a语言的学习，之后就是Linux操作系统学习，这两步对于大数据初期学习十分重要。

二、核心课程

1、基础课程：J***a、Linux

2、大数据课程：Hadoop、Hive、Spark、Habse、Mysql、Flink、Flume、Presto等

三、实操项目

好的大数据实训项目，可以还原其企业真实的大数据应用场景，学习者可以通过大量的大数据源码分析，实境实操的项目训练系统全面的学习，从而获得丰富的企业级项目经验，让自己拥有比竞争者更有优势的实战能力。

对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。

第一阶段J***a语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些J***a语言的概念、字符、流程控制等。

第二阶段J***aee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，J***aWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。

第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。

第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。

2021大数据学习路线图：