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收益目标：暂无
适应人群： VeriSM™ 对于任何从事与产品和服务相关的人员而言都是及其必要的。其中包括但不局限与以下人员： •部门经理或总监- 希望了解如何有效运用不断演进的管理实践 •服务主管或服务经理 – 需要掌握最新技能并了解服务管理的变革 •C-Level(CEO/CIO/COO等)高管- 服务有效交付的责任人 •IT 从业者 •研究生和大学生-面临就业并希望了解服务管理原则 •在服务类型企业中的所有人
关键词：互联网，其他，DevOps，ITIL
收益目标：1. 为运营提供活动分析思路 2. 为开发和算法提供算法思路
适应人群：暂无
关键词：
收益目标：1. 了解百度深度学习平台飞桨的全貌 2. 了解飞桨训练框架设计与实现 3. 了解如何使用飞桨搭建深度学习模型
收益目标：1. 对大数据海量任务调度系统的架构设计，关键技术实现，技术选型有深入的理解。 2. 对数据中台模式下，大量任务高度依赖，如何管理这些任务，确保任务正确、按时产出，提供了新的思路。 3. 对如何保障质量的前提下，如何实现敏捷的大数据开发，打造CI/CD Pilpleline有深入的掌握。
适应人群：公司高管、产品线总监、产品经理或者产品负责人（PO）
关键词：互联网，产品经理，产品设计，需求分析，用户体验，产品规划，竞品分析，产品生命周期，领导力，研发管理，转型，变革，创新，产品经理训练营
收益目标：1、理解质量效能核心：掌握软件质量与研发效能的关系及重要性。 2、提升测试策略：学习并应用先进的测试策略，提高测试效率与质量。 3、掌握双流模型：深入理解并实践研发效能与质量提升的双流模型。 4、优化质量管理：了解并优化软件研发质量管理流程，减少缺陷。 5、建设中台架构：探索测试中台与数据中台的建设方法，提升测试效率。 6、案例实践分享：通过实际案例分享，提升解决复杂问题的能力。
适应人群：软件研发负责人，研发管理负责人，质量负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人 测试架构师，资深测试工程师 研发管理人员，研发流程工程师 软件架构师，资深研发工程师 运维架构师，资深运维工程师，DevOps工程师，SRE
关键词：互联网，DevOps，企业级
收益目标：1.理解大模型核心原理，数据预处理，模型训练和优化策略 2.掌握设计有效提示词，以及提示词工程优化实践 3.掌握OLlama搭建方法，以及3种调用大模型方式 4.掌握常用大模型推理参数微调方法 5.基于dify掌握agent架构与部署 6.掌握搭建本地私有化知识库，利用RAG技术提升大模型结果准确性 7.掌握Agent与LLM集成，设计pipeline
关键词：互联网，大模型
关键词：其他，分布式系统，微服务，分布式
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
关键词：互联网，电商，支付平台，互联网金融，电信，微服务
收益目标：1：了解结构化日志数据的特点 2：如何高效的插入数据 3：如何高效的做实时聚合查询 4：分布式系统的设计 5：零运维管理是如何做到的
收益目标：针对在开发规范及合规标准要求比较高的软件开发中的问题和挑战，提出一些规划和实施的思路， 在大规模软件开发多团队协作模式下，如何实施敏捷开发进行持续交付， 介绍DevSecOps的技术工具栈，及如何支持与云(GCP,AWS)服务混合的生态系统，案例分享。
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