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收益目标：构建用户体验思维：深入理解用户体验五要素，掌握从战略到表现层的系统化设计方法，学会运用PEST、STP模型进行差异化定位。 提升创新设计能力：学习结构化创新方法论，结合AI技术与多模态交互能力，实现从用户洞察到创新落地的全流程实践。 掌握衡量与优化方法：通过NPS、SUS等量化指标和定性研究工具，精准衡量用户体验，运用A/B测试等方法优化产品设计，提升业务增长。
适应人群：产品、运营、和管理人员
关键词：互联网，产品创新，用户体验，创新
收益目标：课程中的内容涵盖理论和经验，是作者们在大数据行业长年摸爬滚打出来的最佳实践的总结。经过这些课程培训，可以使学员能够对大数据体系有全面而又清晰的认识，了解从平台搭建、到数据分析再到数据价值的挖掘各个方面的实用知识，可以即刻在实际工作中学以致用，运用大数据理论、方法来提升部门或公司的业绩。
适应人群：1. 小型企业的技术负责人； 2. 大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可。
关键词：互联网，电信，其他，大数据，机器学习，数据挖掘
收益目标：1 理解技术管理的本质，提高技术领导力； 2 掌握团队结构设计与康威定律等理论，优化团队组织； 3 了解人才招聘、能力画像、绩效管理等人才管理实践； 4 掌握团队建设与团队文化的方法，提升团队凝聚力； 5 提升技术领导力，包括变革领导力、沟通能力和演讲能力等； 6 了解研发流程管理、研发效率管理和研发质量管理等实践； 7 通过涉及案例分析，深入了解业界最佳实践。
适应人群：本课程适用于技术领导和管理者，以及希望提高自身技术领导力和研发管理能力的相关人员。
关键词：互联网，领导力，研发管理，流程管理，质量管理
收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他
收益目标：通过大量的AI与行业结合的成功案例，帮助企业明确人工智能产品的目标与工作方法，并以此找到创新方向。案例均来源于最佳的实践凝练。通过通俗易懂的语言，讲解AI产品的实现难度、风险、竞争壁垒等技巧。通过学习该课程，学员收获： 1、理解AIGC时代产品深层次的竞争逻辑，启发创新思维指导产品开发管理工作。 2、通过理解AIGC产品化演进过程，找到AIGC产品的“成长飞轮”，指导实践。 3、从市场需求出发的AI产品设计为主线，学习市场细分、需求管理、客户群体切入策略、从业务需求向功能需求推演等优秀方法论。
适应人群：市场部负责人、业务线负责人、解决方案（售前）工程师、产品经理、研发工程师、营销/市场、
关键词：互联网
适应人群：1． 小型企业的技术负责人； 2. 大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可；
关键词：互联网，大数据
收益目标：1、VeriSM通过互联网思维将传统企业IT服务由单纯的ITIL升级转型至高效快速的敏捷模式，为企业数字化转型赋能 2、VeriSM体系将服务化的思维贯穿公司，帮助公司打破部门间的壁垒，建立一个更高效，也能够快速应用新技术的组织，将公司上下转变成一个为顾客服务的整体 3、VeriSM通过建立完整的从文化到模式到技术的整体方案，给企业转型为服务型组织提供了很好的方向和方法，具有非常有益的价值，值得每一位数字化时代的参与者去阅读，理解和应用
适应人群：1、刚接触服务管理的专业人员以及已在服务管理环境中工作的专业人员。这包括毕业生和本科生，经理，服务所有者/经理，高管和IT专业人员。 2、已经获得服务管理基础认证（例如基于ISO / IEC ISO 20000，EXIN BCS SIAM，IT4IT或ITIL的EXIN IT服务管理）只需成功通过VeriSM™Plus即可获得完整的VeriSM™Foundation认证。
收益目标：1、全面认知AI发展：深入理解AI技术的发展历程，掌握从AI 1.0到AI 2.0的演变，为把握行业趋势打下坚实基础。 2、掌握AI技术核心：学习AI技术的关键要素和核心原理，包括机器学习、深度学习及Transformer技术，提升技术应用能力。 3、拓展产品管理视野：通过AI浪潮下的产品经理能力模型和产品工作流程的学习，掌握AI技术在产品管理中的应用，实现产品创新与优化。
关键词：互联网，产品经理，产品管理
收益目标：1、解读国家新技术相关政策，理解新技术重点方向和机会 2、理解新技术综合与智能化应用的整体架构 3、理解5G、AI、物联等技术融合所产生的商业价值 4、了解5G、AI、物联等技术特性和发展状态 5、掌握新技术在工业、交通、医疗、教育、电力等多个领域应用（可选）
适应人群：公司高管、产品线主管、营销主管、研发主管等
关键词：互联网，产品创新，大数据，云计算，转型，变革，创新
收益目标：1. 理解数据科学在大数据领域的作用价值 2, 理解数据科学与传统BI的区别 3. 理解数据科学、人工智能如何解决企业客户的需求 4．理解机器学习构建的基本流程方法
关键词：电信，大数据，数据挖掘，BI
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