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收益目标：本课程通过介绍软件架构视图和软件文档，软件架构设计过程，软件架构应用与常用的架构模式/策略/原则等诸多架构实际问题，透视软件架构是如何设计和实现的? 并且介绍应该如何应用系统架构设计为后期的详细设计和应用开发提供指导。
适应人群：软件架构师/技术总监/资深技术人员/高级软件设计师
关键词：其他，软件架构，架构设计
收益目标：在课程中逐一解决 1、产品运营经理对产品运营体系工作了解不足，尤其是工作1-3年、3-5年的产品运营经理并没有真正了解全栈运营体系 2、产品经理/产品运营经理只知道埋头做事，并不知道抬头看路，对于产品数据分析无从入手，或者只理解最基本的运营数据，并不清楚数据背后的意义以及解决方法。 3、在实际的工作中遇到问题，很想学习一些速成的运营方法，来快速的运用到实际工作当中，并获得产品运营的效果。 4、产品运营工作多年，感觉并无成长，或自身感到产品运营岗位空间有限。
适应人群：对于互联网企业：有1-3年及以上的纯产品运营工作经验的学员； 对于传统转型企业：须有至少1年以上的相关产品、项目、运营类工作经验的培训学员； 对于所有企业：对产品运营经理行业感兴趣，想了解互联网产品运营工作体系，想转型产品运营的目标学员
关键词：互联网，产品运营
收益目标：1.陈述产品规划者的进阶思维⽅式：敏锐洞察、敏捷行动。 2.能够从行业共性、用户偏性的角度梳理自身产品的需求本质，并能够从多个角度捕获需求趋势变化的信号。 3.能够陈述社会趋势变化对用户需求趋势的影响，并能够从政策、经济、人口与文化背景等⾓度捕获社会趋势变化的信号。 4.能够陈述技术趋势变化的规律与特点，并能够分析当前技术趋势对自身产品带来的机会和挑战。 5.能够梳理出自身产品所在行业的业务链与价值链，能够分析对手所使用的竞争策略，并构思应对策略，或洞察出潜在的机会点。 6.能够从内部、外部两个维度梳理自身的资源优势、劣势，并提出相应的解决方案。 7.能够根据洞察到的机会、盘点的资的资源情况，构思产品线调整的思路；并能够通过增加新价值、定位新市场、优化运营等⽅式对产品进⾏重定位。
适应人群：潜在的产品群、产品线级产品经理，或经验丰富的模块级产品经理
关键词：互联网，电商，支付平台，互联网金融，物联网，电信，政府机构，其他
收益目标：初阶： 1、建立员工数字化理念与认同感 2、解决团队低效劳动力产出 3、解决基层员工数字化推动难点 进阶： 1、打通部门数据孤岛 2、推动团队内数字化高效协作实施 3、帮助推动数字化深入贯彻落实 高阶： 1、解决组织层面的架构调整 2、帮助制定企业敏捷转型战略 3、推动企业搭建数据资产
适应人群：对于互联网企业：3年工作经验以上；中层、高层管理；技术IT负责人、CTO、CIO。 对于传统转型企业：500人以上、10家店以上、中层及高层管理者，CTO。 对于所有企业：对数字化、中台、会员营销小程序等有需求的、期望企业转型、帮助企业降本增效的公司。
关键词：互联网
收益目标：1. 如何系统性地建设企业级的数据开发平台。 2. 如何在支持好业务的情况下，做大数据的成本控制。 2. 如何在大数据环境下做好数据治理。
适应人群：暂无
关键词：
收益目标：1.思维提升：提高用户洞察力； 2.数据化量化体验度体验； 3.方法论建设：掌握以用户体验为中心的产品设计方法； 4.实战实用为主：结合自身业务的实战； 5.组织建设：大厂体验管理建设 众多案例：通过各行业的正反案例来让学员吸收经验；
适应人群：想提高产品体验设计能力和用户洞察力的产品经理、运营、增长、市场和数据分析等人员； 企业内部负责产品设计，客户服务设计相关的岗位；
关键词：互联网，产品设计，用户体验，创新
收益目标：•学习产品经理能力模型，理解不同层级产品经理的核心能力特征，提升思维高度和视野。 •学习产品经理的八大修炼方法，找到快速成长的捷径。 •学习AI时代产品经理所需要掌握的AI知识，理解AI对产品能力的赋能环节与方式。 •理解产品战略思考方式、学习包括产业格局分析、产品模式分析、竞争策略分析、产品阶段性规划和破局策略设计、产品生命周期策略在内的产品战略设计核心方法。 •学习AI赋能的深度用户洞察方法，掌握痛点、痒点、兴奋点的识别，准确判别伪需求。 •学习AI赋能的数据化洞察方法，掌握产品数据体系构建策略与关键数据洞察方法。
适应人群：•希望了解产品经理思维全局和能力模型的各层级产品经理。 •希望在短时间内快速学习多个产品经理核心能力模块概要的产品经理。 •希望建立和提升产品战略思维的产品经理，学习如何从“低头走路”变为“抬头看路”。 •希望建立和提升商业思维的产品经理，理解如何从“功能交付”转向“价值创造”。 •希望快速学习对产品的瓶颈和机遇进行数字化洞察，精准定位产品优化点的产品经理。 •希望快速了解产品方法体系全局的市场、运营、研发等所有其他岗位。
关键词：互联网，产品经理，架构设计，数据分析，创新，需求管理，产品战略
收益目标：课程中把数据仓库和数据挖掘结合起来，数据挖掘既可以是独立建设，也可基于数据仓库下的快捷建设。数据仓库与数据挖掘息息相关，通过本课程，可让学员对数据仓库的建设过程有更深的认识，同时学会用主流的数据挖掘软件完成数据挖掘建模任务，使学员掌握数据挖掘方法论CRISP-DM的本质。在ETL应用技术进阶过程讲解中，把案例与方法结合，学习既能对ETL方法有更深的认识也能更好的指导自己的ETL建设工作。最后通过几个具体的、典型的数据挖掘案例，使学员在掌握这些案例所用的技巧的同时，充分理解数据挖掘和数据仓库的方法论，通过举一反三的效果，提高自己分析问题解决问题的实际能力。
适应人群：数据库人员
关键词：互联网，其他，数据挖掘，ORACLE，SQL
收益目标：暂无
收益目标：通过培训，学员可以系统的了解性能测试的概念，流程，和性能测试工具的使用。
适应人群：中级软件测试或软件开发人员，工作经验2年以上
关键词：互联网，电商，传统金融，互联网金融，物联网，安全，电信，其他，性能测试
收益目标：1、运营生命周期以及运营规划策略 2、产品冷启动以及天使用户挖掘 3、社区运营的全攻略 4、爆款内容运营攻略以及10w+ 5、产品流行的基本法则 6、运营引爆点法则 7、ASO等渠道运营攻略 8、数据驱动的用户增长 9、黑客增长三板斧 10、如何抓住新媒体红利 11、让增长的用户留下来...
关键词：互联网，电商，传统金融，互联网金融，电信，产品运营
收益目标：· 如何构建完整的测试质量保障体系？ · 工作很多年后感觉自己的测试生涯缺少上升的空间。想知道如何继续提高自己？ · 如何根据已有的用户及缺陷大数据进行测试工作持续改进？ · 测试团队在项目中长期进行低水平的重复劳动，如何构建测试团队的影响力和体现测试的价值，帮助项目快速达到质量目标？ · 如何制定有效的软件测试策略、方案？如何进行自动化测试生成覆盖，以最小的成本达成项目目标？ · 快速迭代下该如何保障软件的质量？ · 智能化测试该如何开展，大数据和AI怎么帮助测试？ · 云及AI系统的不确定性，该怎么开展测试？ · 去QE时代, 测试工程师路在何方？
适应人群：测试工程师、测试主管、测试经理、测试架构师、测试总监、产品经理、开发工程师、开发经理、项目负责人、CTO
关键词：互联网，架构师，测试质量，分布式
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