定义云计算，并解释其基本特征、历史、云计算的商业案例以及云计算带来的新兴技术

描述云服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）和云部署模式（公共、私有、混合）；解释云基础设施组件

解释与云有关的新兴趋势，包括混合多云、微服务、无服务器、云原生、DevOps 和应用程序现代化

列出并描述 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、IBM Cloud、阿里巴巴云等流行云平台的服务

描述 Web 应用程序开发生态系统以及前端开发员、后端、服务器端和 Full Stack 等术语。

识别用于构建和测试网络应用程序的开发人员工具、JSFiddle 等在线编辑器和 Integrated Development Environment (IDE)。

使用 HTML 创建和构建基本网页，并使用 CSS 制作网页样式。

使用 JavaScript 开发动态和交互式网页，包括 DOM 操作、表单验证和客户端脚本技术。

描述版本控制及其在社交协作编码和 DevOps 中的地位。

解释 Git 的基本概念，如用于分布式版本控制和社交编码的资源库和分支。

创建 GitHub 仓库和分支，执行拉取请求（PR）和合并操作，以便在团队项目中开展协作。

在 GitHub 上创建并共享一个开源项目，建立自己的项目组合。

使用 React、JSX 和 ES6 等 JavaScript 技术开发交互式用户界面（UI）和 Web 应用程序。

使用可重用的 React 组件，快速轻松地构建动态前端应用程序。

运用各种 React 概念和 Feature，包括道具、状态、钩子、表单和 Redux。

通过构建几个前端应用程序（如购物车）来展示 React 技能。

使用 Node.js JavaScript 运行时间创建服务器端应用程序。

使用第三方软件包和框架（包括 Express）扩展 Node.js 应用程序。

使用 npm 管理 Node.js 应用程序中的 Node.js 包。

开发异步回调函数和承诺，以完成异步操作。

通过学习基本语法、数据类型、表达式、变量和 String 操作，培养对 Python 编程的基础理解。

使用数据结构、条件和分支、Loop、函数、异常处理、对象和类应用 Python 编程逻辑。

熟练使用 Pandas 和 Numpy 等 Python 库，并使用 Jupyter Notebook 开发代码。

通过使用请求处理 REST API 和使用 BeautifulSoup 执行网络刮擦，访问和提取基于网络的数据。

描述创建 Python 应用程序所涉及的步骤和流程，包括应用程序的开发生命周期

创建 Python 模块、运行单元测试并打包应用程序，同时确保采用 PEP8 最佳编码实践

使用 Flask 构建和部署网络应用程序，包括路由、错误处理和 CRUD 操作。

使用 IBM Watson AI 库和 Flask 在网络服务器上创建和部署基于 AI 的应用程序

解释什么是数据库，并创建关系数据库的实体关系数据模型。

编写 SQL 查询，以便在数据库中插入、选择、更新和删除数据。

使用 Django ORM 构建面向对象的数据库。

将 Bootstrap 整合到 Django 模板中，构建交互式网页。

使用容器，学习如何在任何环境中快速移动应用程序。

使用 Docker、Kubernetes、OpenShift 和 Istio 构建云原生应用程序。

描述并利用 Kubernetes 架构来设置和使用基于整个生命周期的容器管理系统。

创建并利用 YAML 部署文件，以声明方式配置和创建 pod、服务、副本集等资源。

总结微服务的基本原理、优势以及与单体架构的对比。

使用 cURL 和 Postman 创建 REST API 端点并调用它们；使用 SwaggerUI 记录和测试 API。

使用 Docker 容器和无服务器技术（如 IBM 代码引擎）创建和部署微服务。

使用免费的云环境，通过实验室和项目进行动手实践。

通过完成一个实际项目，结合并应用 JavaScript、React.js、Python、Node.js 和 Express 技能。

使用前端和后端技术构建一个真实世界的网络应用程序。

使用容器和无服务器在云上部署 Django 全栈网络应用程序。

通过采用 CI/CD 管道实践 DevOps 原则。

证明掌握了 IBM 全栈软件开发人员专业证书中获得的技能和知识。

了解与全栈、前端和后端应用程序开发相关的常用技术。

解释云计算、网络开发、HTML、CSS、JavaScript、GitHub、Python 和 Django 编程、微服务和容器的概念。

分析软件设计、开发、部署和运行中的问题并排除故障。

演示如何使用生成式 AI 模型生成代码片段、脚本和程序

应用生成式 AI 技术进行应用程序设计、架构、Bug 检测、代码 Refactoring 和程序优化

使用 AI 驱动的生成工具（如 ChatGPT、GitHub Copilot、Google Gemini 和 IBM watsonx Code Assistant）开发创新解决方案

解释使用生成式 AI 编程所面临的挑战和伦理方面的考虑，以及减轻这些挑战和考虑的策略

描述软件开发人员的角色、典型的职业发展路径以及该领域新出现的机遇

解释如何为求职做准备，包括研究公司、确定合适的职位以及制定关键的求职计划

运用 Networking 和评估职位列表的策略，有效锁定并争取软件开发职位

展示面试过程每个阶段的准备情况，包括技术挑战、行为问题和面试后的跟进工作