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收益目标：暂无
适应人群：暂无
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
关键词：其他，人工智能，大数据
收益目标：1、了解TO B 产品数据运营目标、定位 2、学习TO B 企业数据运营存在问题及诊断 3、学会TO B 企业数据运营通用方法、分析策略 4、学习TO B 产品数据精细化运营指标策略 5、学习数据运营体系搭建，并了解企业产品的应用
适应人群：3年以上的产品经理、运营人员
关键词：互联网，大数据
收益目标：意识到企业所面临的外部威胁，了解到各种威胁解决思路
关键词：互联网，大数据，机器学习，SQL
收益目标：纵观IT运维的演进，我们可以看到，智能运维已经成为新运维演化的一个开端；运维智能化演进的基础是运维自动化、运维数据化，如何从场景化的自动化运维常态，通过数据积累、大数据分析、模型构建、机器学习等来逐步落地智能化运维。
关键词：互联网，大数据，机器学习，运维，自动化运维
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：理解大数据开发和DevOps的结合点，如何降低大数据开发门槛，让更多小白用户就可以开发大数据。 了解ServiceMesh在大数据应用领域如何落地使用，ServiceMesh应用过程中的各种坑。 学习理解基于大数据+微服务的一体化的数据营销服务平台如何构建。
关键词：互联网，大数据，微服务，组织
收益目标：1、用数缺逻辑。在日常处理数据的过程中，常常很难挖掘出数据的内在价值，通过数据给予业务有效的洞见和决策。 2、分析少体系。有一定的数据意识用数据去处理问题，但是缺少从识别到解决的一整套系统性方法，不管是问题筛选还是提案输出，都缺乏系统的分析能力。 3、驱动少依据。我们常常强调数据驱动业务，但是如果无法有效看懂数据、用好数据、系统性地梳理每一个增长点，就无法给予业务有效反馈和增长建议。
适应人群：1、本课程为数据分析实战进阶课程，适合需要通过数据分析实现能力提升和业务增长的岗位 2、正在进行数字化转型工作的企业员工可重点关注。
关键词：互联网，电商，互联网金融，电信，大数据，数据分析
收益目标：了解将数据落地为真实的业务价值，了解数据如何驱动业务。
关键词：其他，大数据，运维，数据库，MongoDB
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
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