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收益目标：1、Go语言性能优化，主要包括Go语言的GC、Go语言的性能优化工具介绍及其使用； 2、Go语言内存模型，常见性能优化手段； 3、Go语言网络优化、Go语言常用的系统及网络优化参考； 4、Go语言使用不规范造成的性能问题，成功优化案例讲解；
适应人群：1、本课程适合于Go语言开发工程师； 2、本课程适合于高级开发工程师、项目经理、技术总监； 3、本课程适合于企业技术管理人员； 4、本课程适合于IT运维人员；
关键词：我是运维经理，互联网，大数据
收益目标：1、掌握用Power BI进行数据分析的各项操作。本课程将依次讲解输入和连接数据、数据的清洗和整理、管理行列数据、建立数据分析模型、创建与修饰可视化报表、数据可视化报表高阶应用、常用视觉对象类型、Power BI在线服务、Power BI实战演练等，形成了一套结构清晰、内容丰富的Power BI知识体系。 2、完成数据分析到数据可视化的联动。如何用图表思维呈现数据结果，如何快速用Power BI定制个性化Dashboard，如何用Dashboard实现多项指标的联动，如何通过Power BI制作精美的数据分析报告…本课程将聚焦于多种业务场景下的数据结果，通过Dashboard和分析报告实现高效、专业、简洁的数据呈现。 3、从重视数据到活用数据。都知数据很重要，活用数据是王道，本课程围绕用数据讲故事的宗旨，结合完成的仪表盘和分析报告，讲授活用数据的技巧和方法，让学员掌握数据分析的方法和技能，学会用数据洞察业务的精髓和真谛。
适应人群：本课程为全员数据分析课程，适用于在工作中与数据及Power BI打交道的员工。 若在工作中需要用Power BI制作各类图表、Dashboard、分析报告的员工可重点关注。
关键词：互联网，大数据，BI，数据分析，转型，数字化转型
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：结合本人硅谷多年大中小科技公司管理运营数据团队和建立数据战略的经验，本次分享将通过多点带面，一点深入的方式，用实际案例带动大家一起探索和分析大数据方向大起大落产品的成功与失败因子，和产品开发推广过程中遇到的各种机遇和挑战：产品方向，商业模式，数据技术，客户/用户/合作伙伴。 收益：通过实例了解数据战略在不同场景中的实施，演变，和不同战略的优劣，为高级管理人员提供数据方向上战略、布局、管理和执行层面的多角度思路。
适应人群：暂无
关键词：互联网，商业模式，大数据
收益目标：• 深入理解AI+BigData+Cloud技术在业界是如何被实际应用到测试和DevOps领域，并如何在研发效能方面发挥巨大作用； • 深入理解大型互联网企业的测试基础架构和DevOps的设计思路，清楚理解如何运用ABC技术来面对海量测试需求引出的一系列难题； • 扩展测试从业人员的技术视野，通过课程学习能够掌握业界先进技术与测试技术的结合点； • 除了讲解应用领域，还讲解具体的实现方法和架构设计，做到全面落地，避免纸上谈兵； • 课程案例全部来自大公司的实际项目，在保证基础理论架构清晰的基础上，注重实践与应用；
适应人群：• 资深测试工程师，测试开发工程师和测试技术骨干成员 • 测试技术负责人或测试架构师 • DevOps资深工程师和技术负责人 • 工程效能团队负责人和工程效能研发工程师 • 开发工程师，开发技术经理，开发技术负责人 • 技术创新团队的工程师
关键词：互联网，人工智能，软件架构，架构设计，大数据，云计算，DevOps，软件测试
收益目标：暂无
关键词：互联网，大数据，云计算，微服务，Java
收益目标：1、使学员深入理解机器学习、深度学习的基础概念、技术、思维模式； 2、使学员深入理解机器学习、深度学习算法原理、具备机器学习算法的使用能力； 3、使学员深入理解数据收集、数据挖掘、信息提取的能力； 4、使学员深入理解绘制数据可视化图形的能力； 5、深入剖析主流的机器学习、深度学习算法； 6、介绍统计学基础知识； 7、深入剖析模型的构建、特征提取、指标体系； 8、通过案例故事，深入剖析机器学习、深度学习的应用，交流数据挖掘的经验； 9、浅显易懂的方式介绍人工智能、深度学习、人工神经网络等知识点；
适应人群：1、本课程适合于机器学习和统计学的初级学习者； 2、对机器学习、数据分析、统计学感兴趣的人士；
关键词：我是运维经理，互联网，人工智能，大数据，机器学习，数据挖掘，深度学习
关键词：其他，大数据，SQL
关键词：互联网，大数据，数据挖掘
收益目标：1. 了解智能运维基本概念和行业情况 2. 了解百度智能运维理念、指导原则、能力框架等 3. 全方位了解百度智能运维最佳实践
关键词：互联网，大数据，机器学习，运维
收益目标：•深入理解AI+Big Data+Cloud技术在业界是如何被实际应用到测试领域，并如何在研发效能方面发挥巨大作用； •深入理解大型互联网企业的测试基础架构的设计思路，清楚理解如何运用ABC技术来面对海量测试需求引出的一系列难题； •深入理解测试中台建设的最佳实践与大型企业案例； •涉及的案例全部来自大公司的实际项目，在保证基础理论架构清晰的基础上，注重实践与应用；
关键词：互联网，人工智能，软件架构，架构设计，大数据，云计算，微服务，DevOps，软件测试，自动化测试，分布式
收益目标：帮助学员提升思维层面，拓宽视野，洞察市场机遇，深度理解新零售，并通过大量企业对生产端、供应链、人、货、场等各个维度的大量创新实践，找到自身产品和销售大幅提升的启发，在新零售时代顺应潮流，实现产品能力的快速提升。同时，在消费者分群洞察、场景分析与设计、数字化转型与大数据赋能上，得到具体方法论的指导。
适应人群：需要进行新零售转型的企业领导层。 泛零售企业（零售、金融、制造、互联网）的产品、运营、业务、市场等部门人员。 希望理解什么新零售，并获得工作方向上的启发的有兴趣人员。
关键词：互联网，电商，商业模式，大数据，转型，变革，数字化转型
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